Inledande Kommentarer

De flesta AI-misslyckanden beror inte på att modellerna är för dumma, utan på att kontextuell ingenjörskonst saknas — informationen har inte blivit korrekt “skriven in, valts ut, komprimerad eller isolerad”.
Att bortse från kontext = verkliga ekonomiska förluster: från Bard-publiceringens misslyckande till “260 bitar kyckling”, har företag betalat priset för minnesfel.
Blint förlängande av kontext förstorar bara ljud och attackytor; små och precisa kontexthanteringsmetoder är nyckeln till prestanda och säkerhet.
Först jobba med kontext, sedan prata om stora modeller: Vanliga vinster inkluderar 80% lägre inmatningskostnader och 15-90% ökad noggrannhet, vilket är mer kostnadseffektivt än att byta till större modeller.

Företagets praktiska erfarenheter från 2023-2025 visar att de grundläggande orsakerna till misslyckanden inom AI-applikationer inte ligger i modellernas intelligens, utan i avsaknaden av “kontextuell ingenjörskonst”. Google har därför förlorat 100 miljarder dollar i marknadsvärde, medan företag som behärskar denna teknik har uppnått en prestationsökning på 40-90%.

I. 100 Miljarder Dollar Lärdomar: Vad Händer När AI “Glömmer”

Google Bard’s Dödande Miss

I februari 2023 visade Google stolt upp sin AI-chattbot Bard för världen. Men under den uppmärksammade lanseringen gjorde Bard ett chockerande misstag.

När den blev tillfrågad om James Webb-teleskopets prestationer svarade Bard självsäkert: “Det har tagit den första bilden av exoplaneter.” Detta svar lät professionellt, men hade ett fatalt problem — det var fel. Faktum är att den första bilden av en exoplanet togs 2004 av den Europeiska södra observatoriet, nästan 20 år före Webb-teleskopets lansering.

Detta till synes lilla misstag utlöst en lavinartad effekt. Investerare insåg genast att om Googles AI inte ens kan hantera grundläggande fakta, hur kan den då på ett tillförlitligt sätt fungera i mer komplexa affärsscenarier? Samma dag föll Alphabet (Googles moderbolag) aktiekurs med 9%, och marknadsvärdet försvann med över 100 miljarder dollar.[Källa: CNN, NPR, Time-rapportering]

Kanadensiska Flygbolagets Dyra “Vilseledande”

I slutet av 2023 behövde den kanadensiska passageraren Jake Moffatt akut köpa en flygbiljett på grund av sin mormors bortgång. Han rådfrågade AI-kundservicetjänsten från Air Canada och fick ett till synes omtänksamt svar: “Du kan först köpa en fullpriskupong och sedan ansöka om en begravningsrabatt inom 90 dagar.”

Moffatt agerade efter AI:s rekommendation, men när han ansökte om återbetalning blev han informerad om att begravningsrabatten måste ansökas om innan biljettköpet och kan inte tillämpas retroaktivt. AI-kundservicen hade gett helt felaktig policyinformation.

Fallet hamnade till slut i rätten. Den kanadensiska civilrättsliga skiljedomaren fattade ett historiskt beslut: Företag måste hållas juridiskt ansvariga för felaktiga rekommendationer från sina AI-system. Air Canada dömdes att betala 812.02 CAD i skadestånd och ålades att uppdatera sitt AI-system.[Källa: CIO:s rapport om AI-katastrofer]

McDonald’s “260 Bitar Kyckling”-Mardröm

I juni 2024 avbröt McDonald’s sitt treåriga AI-beställningssamarbete med IBM. Detta beslut följde på en rad komiska men katastrofala misslyckanden.

Det mest kända händelsen inträffade på en drive-in-restaurang. En kund ville bara beställa några bitar kyckling, men AI-systemet “sprang amok” och började oavbrutet lägga till fler kycklingbitar i beställningen. Kunden ropade “stopp! stopp!”, men AI:n ignorerade honom, och slutligen var beställningen uppe i 260 bitar McNuggets.

Videoklippet spreds som en löpeld på sociala medier och blev ett klassiskt fall av AI-misslyckande. McDonald’s tvingades stänga AI-test system i mer än 100 restauranger, och tre års utvecklingsinvestering försvann.[Källa: CIO:s analys av företags AI-misslyckanden]

II. Avslöja Sanningen: Inte att AI Inte Är Tillräckligt Smart, Utan Att “Minnessystemet” Är Problemet

En Genius Med Allvarlig “Alzheimers”

Föreställ dig följande scenario: Du anställer en toppekspert med IQ 180 som assistent. Han besitter kunskaper inom flera ämnesområden och har enastående beräkningsförmåga. Men det finns ett problem — han lider av allvarlig korttidsminnesstörning och glömmer tidigare samtalsinnehåll var femte minut.

Detta är den sanna situationen för de flesta företags AI-system idag. De saknar inte “intelligens” (modellens förmåga), utan de saknar effektiv “minneshantering” (kontextuell ingenjörskonst).

Vad är “Kontext”? Förstå genom Mötesprotokoll

I människors dagliga arbete finns “kontext” överallt. Föreställ dig att du deltar i ett viktigt projektmöte:

Mötesbakgrund: Varför håller vi detta möte? (motsvarar AI:s systemprompt)
Historisk Registrering: Vad diskuterades på tidigare möten? (motsvarar samtalshistorik)
Relaterade Dokument: Rapporter, data, kontrakt som behöver refereras (motsvarar kunskapsbas)
Deltagare: Roller och befogenheter hos varje person (motsvarar verktyg och behörighetsdefinition)
Mötesprotokoll: Viktiga beslut och åtgärder (motsvarar minneskompendium)

Utan dessa “kontext” kan även den mest skickliga experten inte fatta korrekta beslut. Det är just detta som var kärnan i Googles Bard-fel — den saknade korrekt historisk data och mekanismer för faktakontroll när den svarade.

Tillverkningsindustrins Smärtsamma Lärdomar

Enligt en studie från Gartner står tillverkningsindustrin inför särskilt svåra utmaningar när det gäller AI-användning:

Endast 20% av generativa AI-projekt anses framgångsrika
85% av AI-projekt misslyckas med att uppnå förväntade mål
42% av företagen planerar att överge AI-planer till 2025 (i 2024 var detta endast 17%)

[Källa: Appinventiv, SupplyChainBrains AI-rapport om tillverkningsindustrin]

Varför är misslyckandegraden så hög inom tillverkningssektorn? Svaret ligger återigen i den kontext som saknas:

Brister i Historiska Data: Nya AI-system kan inte få tillgång till viktiga produktionsdata från gamla system.
Avsaknad av Realtidsinformation: AI ser inte aktuellt viktigt data som maskinstatus eller lagerstatus när den fattar beslut.
Kunskapsöar: Olika avdelningars AI-system agerar isolerat och kan inte dela viktig information.

III. Kontextuell Ingenjörskonst: Lösningen för Att Ge AI “Fullständigt Minne”

Utrusta AI med en “Intelligent Sekreterare”

Essensen av kontextuell ingenjörskonst är att förse ditt AI-system med en otroligt kapabel sekreterare. Denna sekreterares arbete inkluderar:

Registrera Viktig Information (Write/skriv in)
- Spara viktiga beslut och slutsatser
- Precis som en sekreterare skulle dokumentera mötesprotokoll
Välja Relevanta Material (Select/ välj ut)
- Hitta den aktuella informationen bland stora mängder data
- Som en sekreterare som förbereder relevanta dokument för dig
Sammanfatta Nyckelpunkter (Compress/ komprimera)
- Ändra långa rapporter till kondenserade sammanfattningar
- Precis som en sekreterare skulle göra ett exekutivt sammandrag
Koordinera Teamets Arbete (Isolate/ isolera)
- Se till att olika specialister hanterar sina respektive områden
- Precis som en sekreterare skulle boka speciella möten

Verkligt Fall: Försäkringsbolagets Fantastiska Förändring

Five Sigma Försäkringsbolag har genomfört kontextuell ingenjörskonst och omvandlat sin skadehanteringsprocess: [Källa: MarkTechPost case study]

Problemen Före Förändringen:

AI-systemet gav ofta råd som var i strid med villkoren i polisiärskyddet.
Det kunde inte identifiera bedrägerimönster eftersom det saknade historisk skadeinformation.
Ofta fel när det gällde komplexa ärenden.

Efter Implementering Av Kontextuell Ingenjörskonst:

Systemet kan samtidigt få tillgång till: policyspecifikation, skadehistorik, regelverkskrav, databaser för bedrägerier.
Fel i skadehanteringen minskade med 80%
Skadehanterarnas effektivitet ökade med 25%
Underhållsnoggrannheten översteg 95%

Nyckeln var att de inte bytte AI-modell, utan endast förbättrade informationsorganisering och kommunikationssätt.

Microsofts Utvecklingsverktygsrevolution

Microsofts AI-programmeringsassistent visar kraften i kontextuell ingenjörskonst: [Källa: Microsofts officiella blogg]

Genom att integrera följande kontextinformation:

Utvecklarens projektbakgrund
Teamets kodningsstandarder
Relevanta tekniska dokument
Beroenden i kodbaserna

Resultaten:

Programvaruuppgiftens fullföljande ökning med 26%
Kodfel minskade med 65%
Tiden för nyanställda minskade med 55%
Kodkvaliteten förbättrades med 70%

IV. Fällan med Lång Kontext: Varför “Mer Minns” Inte Nödvändigtvis Betyder “Bättre Prestanda”

AWS Säkerhetsteamets Varning

2024 upptäckte AWS:s säkerhetsforskningsteam ett allvarligt problem: när AI-systemets “minne” överbelastas, kan fatala sårbarheter uppstå. [Källa: Towards Data Science, teknisk analys]

Föreställ dig en situation: Din AI-assistent måste hantera en rapport på 1000 sidor. Teoretiskt sett kan den nya AI-modellen “komma ihåg” allt. Men det som faktiskt händer är:

Viktiga instruktioner “pressas ut” från minnet
Illvilliga användare kan “förorena” AI:s minne med mängder av irrelevanta data
AI börjar skapa hallucinationer och grundar beslut på felaktig information

Det är som en person som försöker komma ihåg hela encyklopedin på en gång—för mycket information skapar förvirring.

Teslas Lösning för Automatisk Körning

Teslas Full Self-Driving (FSD)-system är en av de mest komplexa implementeringarna av kontextuell ingenjörskonst: [Källa: Tesla officiell webbplats, Wikipedia]

48 neurala nätverk arbetar tillsammans
Varje tidssteg producerar 1000 olika tensorer
Bearbetar realtidsvideoflöde från 8 kameror
Samlad körsträcka över 1 miljard mil

Hur hanterar Tesla så mycket information? Svaret är “intelligent filtrering”:

Inte all information är lika viktig
Brådskande information (som plötsligt framträdande personer) prioriteras
Historisk information lagras och klassificeras efter betydelse
Olika neurala nätverk ansvarar för olika typer av information

V. De Stora Aktörernas Senaste Genombrott: Vad Lärde De Sig Från De 100 Miljarder Dollar?

OpenAIs Modellkontextprotokoll (MCP)

I slutet av 2024 lanserade OpenAI det revolutionerande MCP-protokollet, som löser “M×N-problemet”: [Källa: Pluralsight, Microsoft Learn]

Problemet med det Traditionella Tillvägagångssättet:

10 AI-modeller × 100 datakällor = behov av 1000 skräddarsydda gränssnitt
Varje gränssnitt behöver utvecklas och underhållas individuellt

MCP:s Lösning:

Skapa ett enhetligt “gemensamt språk”
Alla AI-modeller kan få tillgång till vilken datakälla som helst via standardgränssnitt
Integrationskostnaderna minskas med över 90%

Anthropic’s “Konstitutionella AI”

Anthropic (bolaget bakom Claude) använde en unik metod: [Källa: Anthropic officiella forskning]

De bjöd in 1000 amerikanska medborgare att delta i formuleringen av AI:s “beteendekodex” för att säkerställa att AI-systemet:

Förstår och respekterar mänskliga värderingar
Tar etiska beslut i komplexa situationer
Minskar framgångsgraden för illvillig utnyttjande från 86% till 4.4%

Googles Gemini och Miljontals Kontext

Google lärde sig av Bard-misslyckandet och Gemini 1.5 Pro uppnådde följande: [Källa: Googles officiella blogg]

Stabil kontext på 1 miljon tokens (motsvarar 700 000 tecken på kinesiska)
Kan hantera ljud, video, text och kod samtidigt
Kan analysera en hel film eller hundratals sidor dokument

Men Google medger också: större kontext betyder inte bättre prestanda. Nyckeln är hur informationen är organiserad och används.

Microsoft Azure’s Intelligenta Ruttning

Microsoft erbjuder flera modellvarianter inom Azure AI Foundry: [Källa: Microsoft Azure-blogg]

GPT-5: 272K kontext, lämpad för komplexa resonemang
GPT-5 mini: Optimerad för realtidsupplevelser
GPT-5 nano: Superlåg latens
Intelligent router väljer automatiskt den mest passande modellen, vilket sparar 60% av kostnaderna

VI. Flera Agenter Samverkan: Amazon och Walmarts Praktik

Amazons 750 000 Robotar

Amazons automatiseringssystem för lager visar kraften i storskalig kontexthantering: [Källa: Amazons officiella rapport, LinkedIn-analys]

750 000 mobila robotar distribuerades 2023
Sequoia-systemet minskade beställningshanteringstiden med 25%
Genom ruttoptimering sparades 30 miljoner miles i körsträcka
Minskade CO₂-utsläpp med 94 miljoner pund
Skadefrekvensen för paket förblev under 0.1%

Nyckeln till framgång låg i “hierarkisk kontexthantering”:

Varje robot behöver bara veta sin uppgift
Områdeskontrollanter koordinerar en förenad grupp av robotar
Centrala AI-systemet styr övergripande optimering

Walmarts AI-lagerrevolution

Walmart integrerade AI-systemet i över 4700 butiker: [Källa: Walmarts officiella nyheter, Walmart Tech-blogg]

Flermåttlig Kontextinformation:

Historiska försäljningsdata
Väderprognoser (som påverkar köpmönstren)
Makroekonomiska trender
Lokala demografiska data
Trender på sociala medier

Unik Innovation:

“Abnormalt bortglömt” patentteknik: Automatiskt utesluta engångshändelser (som lageruppköp under en pandemi) från prognoserna
Dynamisk justering av algoritmen: Justera realtids utifrån helgdagar och kampanjaktiviteter

Resultat:

Q3 2023 tillväxt på 24%
Ruttoptimering undvek 30 miljoner miles onödig körning
Målet är att uppnå 65% butiksautomatisering till budgetåret 2026

VII. General Electric’s “Ödmjuka AI”: Vet Vad Den Inte Vet

1,2 Miljoner Digitala Tvillingar

General Electric (GE) skapade över 1,2 miljoner digitala tvillingar mellan 2016-2017 och skapade ett värde av 600 miljarder dollar: [Källa: Emerj, Microsoft Research]

Deras “ödmjuka AI”-ramverk är särskilt värt att notera:

AI-systemet kan identifiera sina egna kapacitetsgränser
Vid möten med situationer som överstiger dess förståelse, växlar det automatiskt till säkerhetsläge
Begär aktivt mänsklig expertis

Faktiska Resultat:

Ökad elproduktion från vindparker med 20%
Förebyggande av 400 oplanerade underhåll årligen (inom flygsektorn)
Oplanerat underhåll minskade med 30% (genom förebyggande underhåll)

Denna metod undviker de katastrofala konsekvenserna av att AI “låtsas veta”.

VIII. Fyra Kärntekniker i Kontextuell Ingenjörskonst

Baserat på forskning av experter som Phil Schmid, Lance Martin och praktiken från LangChain och LlamaIndex, innefattar kontextuell ingenjörskonst fyra kärnoperationer: [Källa: philschmid.de, rlancemartin.github.io, blog.langchain.com]

1. Skrivning (Write): Bygg AI:s “Långtidsminne”

Precis som människor skriver dagbok och antecknar, behöver AI-system också registrera viktig information:

Skrivning Inom Konversation:

Temporär kladd (som beräkningsprocesser)
Mellansteg i tankegångar
Planering av pågående uppgift

Permanenta Inmatningar:

Sammanfattningar av användarpreferenser
Viktiga affärsregler
Historiska beslutsregistreringar

Appliceringar som ChatGPT och Cursor uppnår detta genom att låta AI “lära sig” och “växa” genom kontinuerlig interaktion med användare.

2. Urval (Select): Hitta Den “Här och Nu” Mest Viktiga Informationen

Föreställ dig att din assistent behöver förbereda en rapport. Han skulle inte bära in hela biblioteket utan noggrant välja den behövliga informationen:

Bestämt Urval:

Ladda vissa viktiga dokument fast (som företagspolicyer)

Modellbaserat Urval:

Låt AI avgöra vilka uppgifter som behövs

Sökbaserat Urval:

Hitta relaterat innehåll genom likhetsanalys

3. Komprimering (Compress): Förvandla “Krig och Fred” Till Ett Papper

När informationen blir för omfattande, behövs intelligent komprimering:

Automatiska Sammanfattningar:

Komprimera ett mejl med 1000 ord till tre meningar med nyckelpunkter

Prioriteringssortering:

Bevara de mest kritiska 20% av informationen som täcker 80% av värdet

Inkrementell Uppdatering:

Dokumentera endast förändringar, inte fullständiga kopior

4. Isolering (Isolate): Samarbete mellan Expertteam

Komplexa uppgifter kräver samarbete mellan flera AI-experter:

Uppgiftsuppdelning:

Finansiella analytiker hanterar siffror
Juridiska experter granskar regelefterlevnad
Skribenter ansvarar för slutrapporten

Informationsisolering:

Varje expert får endast relevant information
Undvik informationsöverbelastning och förvirring

Resultatsammanställning:

Huvud-AI sammanfattar varje experts åsikter
Tar ett slutgiltigt beslut.

IX. Avkastning på Investeringen: Varför Kontextuell Ingenjörskonst Är Mer Kostnadseffektivt Än Modelluppgradering

Imponerande Kostnadseffektivitet

Enligt branschnormaler är avkastningen på investeringar inom kontextuell ingenjörskonst mycket högre än vid modelluppgradering: [Källa: Sammanfattade fallstudier]

Kontextuell Ingenjörskonst:

Utgör 5% av AI-budget
Ger 40-90% prestationsökning
Implementeringstid: 2-3 månader

Modelluppgradering:

Utgör 60-70% av AI-budget
Ger 10-20% prestationsökning
Implementeringstid: 6-12 månader

En Teknologiföretags Verkliga Räkning

Ett medelstort teknologiföretags verkliga data:

Efter implementering av kontextuell ingenjörskonst, sparade 23,000 USD på beräkningskostnader per månad
Genom kontextklipp, minskade inmatningsstorleken med 80%
API-anropkostnaden minskade i motsvarande grad med 80%
Prestandan ökade med 15%

Det är som att förbättra trafikplaneringen; både bränslekostnader och pendlingstid har minskat.

X. Utsikter för 2025: En Kritisk Steg från “Demonstration” till “Produktion”

Konsensus bland Branschens Experter

“De flesta AI-agenter misslyckas inte längre på grund av modellmisslyckanden utan på grund av kontextmisslyckanden.” Detta har blivit en branschgemensam insikt.

Cognition (teamet bakom Devin AI) har klart uttalat: “Kontextuell ingenjörskonst är det främsta arbetet vid byggandet av AI-agenter”.[Källa: cognition.ai blogg]

Tre Åtgärdsförslag till Företag

1. Genomför Ombord “Kontext Hälsokontroll” Omedelbart

Registrera era AI-systems konkreta misslyckanden:

Vilken information saknades när AI gav fel svar?
Vilka segment hade informationsbrister?
Vilka datakällor har det nuvarande systemet åtkomst till?

2. Välj En Pilot Med Högt Värde

Försök inte genomföra en total omvandling av alla system, välj en:

Hög användningsfrekvens
Höga kostnader för misslyckanden
Tydligt förbättringsområde

Exempel: Kundtjänst, beställningshantering, rapportgenerering

3. Bygg En Samarbetsmekanism Mellan Avdelningar

Kontextuell ingenjörskonst kräver:

IT-avdelningen: Tillhandahålla tekniskt stöd
Affärsavdelningen: Definiera informationsbehov
Datateamet: Säkerställa datakvalitet
Regelverks teamet: Säkerställa informationssäkerhet

Undvik vanliga fallgropar

Fällan 1: Blint Sträva Efter Stora Modeller

Felaktig uppfattning: Ju större modell, desto bättre
Rätt gör: Först optimera kontext, sedan överväga att uppgradera modellen

Fällan 2: Ju Mer Information Ju Bättre

Felaktig uppfattning: Ge AI all möjlig information
Rätt gör: Tillhandahålla precis relevant information

Fällan 3: Bortse från Informationskvalitet

Felaktig uppfattning: Så länge det finns information är det bra
Rätt gör: Säkerställa att informationen är korrekt, aktuell och strukturerad

Avslutning: En Ny Tidsålder Börjar

Åren 2023-2025 kommer att kommas ihåg som “kontextuell ingenjörskonsts år”. Från Googles 100 miljarder dollar misslyckande, till Teslas, Amazons och Walmarts framgångar, ser vi en tydlig trend:

AI:s framgång beror inte längre på att ha “smartare hjärnor”, utan på “bättre minnessystem”.

De företag som behärskar kontextuell ingenjörskonst får en hållbar konkurrensfördel:

Betydande förbättring av driftseffektiviteten
Märkbar förbättring av kundupplevelsen
Avkastningen på investeringar ökar mångdubbelt
Risker och fel minskar kraftigt

Medan företag som bortser från denna trend kan hamna i skuggan av de framgångar som de som missade internetrevolutionen en gång gjorde.

Som en branschledare en gång sa: “I AI-eran kan den kontextuella ingenjörskonsten vara den del av din AI-investering som ger högst avkastning.”

Det är dags att omvärdera er AI-strategi. Det handlar inte om att fråga “Behöver vi en kraftfullare AI?” utan “Hur kan vi få vår nuvarande AI att bättre förstå och minnas nyckelinformation?”

Svaret finns inom kontextuell ingenjörskonst.

Denna artikel är baserad på praktiska exempel från internationella ledande företag mellan 2023-2025. All data kommer från offentliga rapporter och officiella nyheter.