Därför behöver du ibland ha tålamod när AI-verktygen känns “korkade” eller sega

Jag hör det hela tiden och jag känner det själv ibland.
“AI:n fattar ju ingenting.”
“Varför gör den inte bara som jag säger?”
“Det här tar ju längre tid än att göra det själv!”

Och vet du vad? Det är helt rimliga reaktioner. Men problemet är sällan att AI-verktygen är korkade. Det handlar oftare om hur vi förväntar oss att de ska fungera, hur tekniken faktiskt är uppbyggd och hur snabbt vi vill ha resultat.

AI är snabb på att bearbeta stora mängder information. Men den tänker inte. Den förstår inte sammanhang, relationer eller ditt företag på samma sätt som du gör. Den gör sitt bästa utifrån den input den får och den inputen är ofta mer avgörande än vi tror.

När AI känns seg handlar det ofta om förväntningar

Många av oss går in i AI-verktyg med förväntningen att de ska fungera som en erfaren kollega som redan känner oss, vår affär och vår målgrupp. I praktiken fungerar det mer som att samarbeta med någon som är extremt snabb, men som behöver väldigt tydliga instruktioner.

Det betyder att AI:

• behöver tydliga instruktioner

• behöver kontext

• och ofta behöver flera försök

När svaret blir konstigt, platt eller irrelevant är det sällan ett tecken på att verktyget är värdelöst. Det är oftare ett tecken på att något saknas i instruktionen.

Ibland är det faktiskt inte du som gör “fel”

En viktig sak som sällan pratas om är att AI-verktyg inte är statiska. De uppdateras hela tiden. Utvecklarna justerar modellerna för att de ska bli säkrare, snabbare eller bättre på vissa typer av uppgifter. Men de här uppdateringarna kan också innebära att verktyget tillfälligt beter sig annorlunda än du är van vid.

Det kan till exempel betyda att svaren känns mer generiska, mindre träffsäkra eller att verktyget upplevs som segare än tidigare. Det betyder inte att du plötsligt blivit sämre på att använda AI. Det är en känd effekt i samband med modelluppdateringar.

I artikeln “Why AI Output Sometimes Gets Worse After Updates and How Creators Can Protect Their Workflows” på Medium beskriver utvecklare hur AI-modeller ibland kan prestera sämre efter uppdateringar eftersom fokus lagts på andra optimeringar än just den typ av uppgifter vissa användare jobbar med. Förbättringar i ett område kan tillfälligt försämra ett annat.

AI påverkas också av något som kallas model drift

En annan faktor är något som kallas model drift. Det innebär i praktiken att världen förändras snabbare än modellen hinner tränas om. AI-verktyg bygger på historisk data och när språk, beteenden, trender och affärsmodeller förändras, kan modellen börja kännas mindre relevant eller mindre träffsäker.

Analysföretaget AIMultiple beskriver i sin genomgång “What Is Model Drift? Causes, Types and Examples” att model drift är en av de vanligaste orsakerna till att AI-system över tid upplevs som sämre, trots att de tekniskt sett fungerar korrekt. Det är alltså inte ett användarfel, utan en naturlig konsekvens av hur tekniken är byggd.

Du tränar inte bara AI. Du tränar dig själv.

Det här är en del som många missar. Varje gång du jobbar med ett AI-verktyg lär du dig:

• hur du ska formulera dig tydligare

• vad som faktiskt är viktigt i ditt uppdrag

• var dina egna tankar varit otydliga

AI fungerar ofta som en spegel. När svaret blir rörigt eller fel är det ibland för att frågan var det. Och ja, det kan vara frustrerande. Men det är också utveckling.

Tålamod är en affärsstrategi

För dig som småföretagare handlar det här inte om teknik för teknikens skull. Det handlar om långsiktig effekt.

De som orkar testa igen, justera sina prompts, bygga rutiner och acceptera att allt inte blir perfekt direkt är ofta de som om några månader sparar timmar varje vecka. De får bättre texter, tydligare struktur och mer energi över till det mänskliga i sitt företag.

När AI känns trög nästa gång

Stanna upp och fråga dig själv:

• Vad tog jag för givet att AI:n skulle förstå?

• Vad kan jag förtydliga?

• Vad vill jag egentligen ha ut?

Ofta är det där genombrottet sker.

AI ersätter inte ditt omdöme, din erfarenhet eller din kreativitet. Men med lite tålamod kan den bli en riktigt bra medarbetare i ditt företag.