Vi har vært vant med prompt engineering, kunsten å finjustere enkeltspørsmål for å få KI til å levere best mulig svar. Men nå ser vi en dreining mot context engineering. I stedet for kun å perfeksjonere prompten, handler det om å gi KI omfattende, strukturert bakgrunnsinformasjon som brukerdata, dokumenter, sanntidsinformasjon og annen kontekst, til å forstå helheten i situasjonen.
Dette er ikke bare et nytt buzzword. Selv har jeg snakket mye om prompt engineering og rammeverket CRAFT, hvor nettopp Context står først, og der har viktigheten av kontekst vært en kjerne i godt promptarbeid lenge. I mine kurs og foredrag har jeg i snart to år løftet frem hvor avgjørende det er å gi KI riktig kontekst for å få gode resultater. Det som gjør context engineering som begrep interessant, er at det nå utvides til å favne hele systemarkitekturen rundt KI-bruken. Det handler det ikke lenger bare om hva du skriver i en prompt, men om tre lag: grunnstruktur, data-integrasjon og leveranse i sanntid. Målet er at KI ikke bare skal reagere på enkeltforespørsler, men følge en rød tråd gjennom brukerens behov, både helhetlig og kontinuerlig.
Hvorfor er dette skiftet viktig nå?
Prompt engineering er fint for engangsoppgaver, men begrenset ved komplekse systemer. KI kan mangle nødvendig bakgrunnskunnskap, sanntidsdata eller evnen til å knytte sammen flere kilder. Når man introduserer context engineering, kan KIs svar bli mer relevante, konsistente og brukstilpassede.
Tjenester som Perplexity, Gemini og Claude satser allerede på denne modellen, der de bygger kunnskapsarkitektur og integrerer RAG, dokumentleveranse og historisk kontekst for å løfte kvaliteten på svarene.
Muligheter og endringer i praksis
1. Personlige og kontekstbevisste assistenter
Tenk deg en KI-assistent som hjelper deg basert på tidligere interaksjoner, hva du har spurt om, prosjekter du jobber med, eller spesifikke dokumenter du leser. Det gir en mye mer personlig opplevelse.
2. Effektiv informasjonshåndtering i arbeidslivet
I bedrifter med store dokumentmengder kan context engineering gjøre det mulig å hente frem relevante utdrag i sanntid, gi oppsummeringer og navigere komplekse datasett, uten at du må formulere en utstrakt instruks (prompt) med alt innholdet.
3. Smartere KI-agentintegrasjoner
Tjenester selskaper tilbyr kan bli mer intelligente gjennom sammenkobling av CRM, realtidssystemer og brukerhistorikk. KI blir mer enn en chatbot, den blir en integrert del av systemene dine.
Hvordan påvirker dette KI-bruken vår?
Bruksmønstrene vil endre seg. I stedet for engangsspørsmål, ser vi mer kontinuerlig dialog mellom mennesker og KI. Kjennskap til historikk, kontekst og dine behov kan gjøre svarene langt mer relevante, og redusere behovet for presise prompt-triks.
For tjenesteleverandører betyr det at KI må integreres tett med eksisterende systemer, infrastruktur og datakilder. Dataarkitektur blir like viktig som modellene, og evnen til å levere riktig kontekst til riktig tid blir satsingspunkt nummer én.
Hvor går veien videre?
Fokuset flyttes bort fra stiv prompt-oppskriving, og over på kunnskapsstruktur og datatilgang. Løsninger som kun søker (f.eks. Perplexity), KI-agenter (Claude) og store kontekstvinduer (Gemini) viser vei. Fremtiden handler om en økosystemtilnærming der KI vet nok før du spør, og samhandler med systemer akkurat når du trenger det.
Mine tanker
Denne trenden representerer neste nivå i KI-utviklingen: fra punktbaserte oppgaver til helhetlig, kontekstbevisst assistanse. Det gir oss mer naturlig dialog og tjenester som virkelig forstår oss. Det betyr også at teknologisatsinger må bygge på avansert datainfrastruktur og integrasjoner, så KI blir en sømløs del av hverdagen. Når kontekst blir like viktig som forespørselen, vil både brukeropplevelser og tjenestekvalitet løftes dramatisk.
Samtidig stiller denne utviklingen nye krav til hvordan vi håndterer personvern og etikk. Når KI-tjenester skal tilby mer personlig og kontekstbevisst assistanse, innebærer det ofte at de må lagre og analysere mer data om oss som brukere. Det reiser viktige spørsmål: Hvordan sikres informasjonen? Hvem har tilgang? Og hva brukes den til?
Jeg er nysgjerrig og optimistisk til mulighetene dette gir, men også bevisst på utfordringene. For å lykkes må leverandørene bygge tillit gjennom full åpenhet, datasikkerhet og brukerkontroll. Kanskje blir det nødvendig med nye arkitekturer der brukeren selv eier og styrer sin kontekstuelle profil, en personlig “datakapsel” som kun deles med KI-tjenester på egne premisser.
Jeg tror de tjenestene som klarer å kombinere dyp kontekstforståelse med sterk personvernbeskyttelse, vil vinne frem i fremtidens marked. Det er der fremtiden ligger, i teknologi som både forstår oss og respekterer oss.
Kilder:
- Prompt Engineering vs. Context Engineering | LinkedIn av Ibrahem Amer
- Context Engineering: Why Feeding AI the Right Context Matters (medium.com)
- Beyond the perfect prompt: The Definitive Guide to Context Engineering (substack.com, bak betalingsmur)
- Context Engineering: What It Is and Why It Matters (Youtube.com)
