15. June 2026
Har du lagt merke til hvor ufattelig likt og upersonlig mye av det KI-genererte innholdet i innboksen og på sosiale medier har blitt i det siste? Det er ikke bare deg. Den kjente KI-profilen Simon Willison trakk i dag frem et glimrende råd fra teknologiskribenten Julia Evans som treffer spikeren på hodet: Slutt å skrive for massene. Når du skal formidle noe, se for deg én spesifikk person – enten det er en god kollega eller deg selv for tre år siden – og skriv direkte til dem. Dette enkle rådet har plutselig blitt et av de viktigste verktøyene vi har for å lykkes med kunstig intelligens i hverdagen.
Bakgrunnen for at dette treffer så hardt akkurat nå, er den enorme flommen av generisk innhold. Fordi store språkmodeller er trent på enorme mengder gjennomsnittlig tekst fra internett, har de en innebygd tendens til å spytte ut innhold som er grammatisk feilfritt, men akk så sjelløst og forutsigbart. Vi opplever nå en reell mottaker-tretthet der kunder, partnere og ansatte lynraskt skanner forbi alt som lukter av upersonlige standard-prompter.
Dette krever en ny tilnærming fra markedsavdelinger og kommunikasjonsledere. I stedet for å be språkmodellen om å «skrive et nyhetsbrev til kundene våre», må dere tvinge verktøyet inn i en personfokusert formel. Ved å instruere KI-en til å skrive til én ekstremt snever mottaker – for eksempel «en travel gründer som akkurat har innsett at regnskapet ikke stemmer» – tvinger du modellen bort fra de tørre flosklene og over i et språk som faktisk resonnerer og skaper konverteringer.
Denne metodikken fungerer like godt for operasjonell effektivitet internt i organisasjonen. Prosjektledere som bruker KI til å oppsummere komplekse statusrapporter, vil oppleve langt bedre respons dersom de ber modellen spisse oppsummeringen mot en spesifikk rolle, som for eksempel «en travel utvikler som kun trenger å vite nøyaktig hva som blokkerer fremdriften i dag». Ved å snevre inn målet, øker du kvaliteten på KI-leveransen dramatisk. Les hele saken hos Simon Willison.