Vi pratar gärna om prompt engineering, chattgränssnitt och smarta AI-verktyg. Men det vi borde prata mer om är något helt annat: Hur vår data är strukturerad för att göra AI användbart i affären. Det är här begreppet context engineering kommer in.
Vad är Context Engineering?
Context Engineering handlar om att ge AI rätt information, strukturerad, begriplig och tillgänglig i rätt ögonblick så att det kan fatta affärsmässiga beslut. Det är inte promptarna som avgör utfallet – det är kvaliteten på den information du ger modellen tillgång till. Det är grunden till allt från bättre rekommendationer och smartare annonsering till realtidsoptimering och ökad lönsamhet.
1. Syftet är realtidsbeslut, inte bara rapportering
Det handlar inte om dashboards för ledningsgruppen, utan om att ge AI de signaler som krävs för att agera i stunden:
- Vilken produkt ska visas?
- Vad ska optimeras i feeden?
- Vem ska få vilket budskap i vilken kanal?
2. Datan ska inte bara vara korrekt – den måste vara begriplig för maskiner
Det räcker inte med rätt siffror. Kontexten måste vara:
- välnamngiven (inte "col1", "odt", "Q4_finalfinal.xlsx")
- märkt med rätt attribut för varumärket, format och affärsbetydelse
- kopplad till era affärsregler, budgetgränser och begärnsingar
3. Context Engeneering kopplar ihop data från olika källor så att AI inte bara ser datapunkter – utan ett sammanhang.
- produktdata
- kampanjdata
- marginaler
- kundbeteenden
- externa signaler från Reddit, YouTube, recensioner och forum
Vilken roll har Förstapartsdata och Zeropartsdata?
I en värld där tredjepartsdata förlorar sin funktion, är det här de två mest kraftfulla signaltyperna du har:
FörstapartsdataDet du själv spårar: ordrar, engagemang, lojalitet, kampanjrespons.
Du vet var den kommer från, du äger den, och du kan koppla den till faktiska resultat.
Zeropartsdata
Det kunden självmant berättar: preferenser, val, feedback.
Du får tillgång till deras varför, inte bara deras vad.
Tillsammans ger de en datagrund du både kan lita på och agera på.
Och framför allt, en grund som AI kan tolka och använda.
Slutsats
Det är det nödvändiga förarbetet som avgör om dina AI-satsningar kommer att fungera. Prompt engineering utan context engineering är som att navigera utan karta. För att AI ska fatta rätt beslut behöver det mer än bara instruktioner – det behöver förståelse. Det får du genom att ge det rätt data, rätt strukturerad, vid rätt tid.