Context Engineering – Seuraava iso askel Prompt Engineeringin jälkeen
Context Engineering – Seuraava iso askel Prompt Engineeringin jälkeen
Prompt engineering oli vasta alkua. Seuraava askel on context engineering – järjestelmällinen tapa tuoda organisaation relevantti tieto tekoälyn käyttöön. Kun tekoälymallit kehittyvät, yksittäisten promptien optimointi standardoituu - ja järjestelmätason tiedon suunnittelusta tulee uusi pullonkaula.
Muutos muistuttaa tuttua kehityskaarta. Samoin kuin organisaatiot investoivat aikoinaan ERP-järjestelmiin integroidakseen liiketoimintaprosessejaan, nyt vastaavaa järjestelmällisyyttä tarvitaan tekoälyn ja organisaation tiedon yhdistämisessä.
Kolme keskeistä eroa prompt- ja context engineeringin välillä:
1. Yksilötaidosta organisaatiokyvykkyydeksi. Prompt engineering on pääosin henkilökohtainen taito – kuinka kirjoitetaan parempia kysymyksiä tekoälylle. Context engineering puolestaan vaatii poikkifunktionaalista yhteistyötä IT:n, liiketoimintayksiköiden ja datatyöryhmien välillä. Kyse ei ole enää siitä, miten yksilö kommunikoi tekoälyn kanssa, vaan siitä miten koko organisaatio toimii tekoälyn kanssa.
2. Reaktiivisesta proaktiiviseen. Prompt engineering vastasi kysymykseen "miten saan parempia vastauksia". Context engineering vastaa kysymykseen "miten tekoäly ymmärtää liiketoimintaamme ilman jatkuvia selityksiä". Kun tekoäly tuntee organisaation kontekstin, se voi tarjota laadukkaampaa apua, ennakoida tarpeita ja toimia itsenäisemmin.
3. Projekteista pysyvään kilpailuetuun. Hyvät promptit ovat kopioitavissa. Hyvin suunniteltu context engineering luo organisaatiokohtaisen kilpailuedun, joka syvenee ajan myötä. Kun tekoäly oppii organisaation toimintatavoista, asiakkaista ja markkinoista, se muuttuu strategiseksi voimavaraksi, jota kilpailijat eivät voi helposti jäljitellä.
Kyse ei ole uudesta teknologiatrendistä vaan ajattelutavan muutoksesta. Samoin kuin ERP-ajattelu opetti organisaatiot integroimaan liiketoimintaprosessejaan, nyt tarvitaan vastaavaa järjestelmällisyyttä tekoälyn ja organisaation tiedon integroimiseen. Organisaatiot, jotka omaksuvat tämän lähestymistavan ensimmäisinä, voivat integroida tekoälyn syvemmin ydintoimintoihinsa ja muuttaa sen pelkästä työkalusta strategiseksi kyvykkyydeksi.
Miten teidän organisaatiossanne suunnitellaan tiedon virtaamista tekoälylle – vai keskityttekö edelleen vain parempien kysymysten esittämiseen?
#TekoälyStrategia #ContextEngineering #LiiketoimintaKyvykkyys
Marko Paananen
Strateginen tekoälykonsultti ja digitaalisen liiketoiminnan kehittämisen asiantuntija yli 20 vuoden kokemuksella. Auttaa yrityksiä muuttamaan tekoälyn mahdollisuudet mitattavaksi liiketoiminta-arvoksi.
Seuraa LinkedInissä →Aiheeseen liittyvät ajatukset
Varjo-tekoäly: Kolme kriittistä riskiä yrityksille
Työntekijät jakavat yhä enemmän arkaluonteista dataa tekoälytyökaluille henkilökohtaisilla tileillä IT-valvonnan ulkopuolella.
Autonomiset tekoälyagentit: Hyödyt ja piilevät riskit
Autonomiset tekoälyagentit siirtävät työn painopisteen iteroinnista tavoitteiden määrittelyyn ja arviointiin. Riskinä on pinnallinen mutta uskottavalta näyttävä sisältö.
Mitä 700 miljoonaa ChatGPT-käyttäjää todella tekee tekoälyn kanssa - ja mitä se kertoo työpaikkojen strategioista
OpenAI:n, Harvardin ja Duken tutkimus analysoi 1,5M ChatGPT-viestiä. Tulokset osoittavat, että tekoälyltä haetaan enemmän päätöksenteon tukea kuin automaatiota – mitä tämä merkitsee työpaikkojen strategialle?
Kiinnostuitko aiheesta?
Ota yhteyttä keskustellaksesi yrityksesi tekoälystrategiasta.