Be equipped for AI in working life
The working life of the future places new demands on your skills as an engineer or technologist. This is how you keep up with developments," explains Adam Tsur, owner of AIavisen and former head of communications at SINTEF Manufacturing.
The future of work requires engineers and technologists to master artificial intelligence (AI) in a practical and strategic way. More and more technical jobs now require AI expertise, and the competition for the best solutions is increasing.
- To succeed in 2026, engineers and technologists must be able to use AI actively in their everyday lives – from writing precise instructions to building smart agents and doing solid research. It's not just about theory, but about concrete skills that make you more effective and relevant in working life," says Adam Tzur.
Adam points to five areas that engineers and technologists should master
Skrive gode instrukser («prompts»)
En prompt er instruksen du gir til en KI for å få den til å utføre en oppgave.
Generelle instrukser gir middelmådige resultater. Dermed blir det viktig å skrive gode instrukser, også kjent som «Prompt engineering» på engelsk.
Her er et eksempel på en dårlig instruks:
Lag en forretningsstrategi for et selskap som bygger vindmøller.
Her er et eksempel på en god instruks:
Din oppgave er å lage en [forretningsstrategi] for [navn på virksomhet]. Den skal være enkel, handlingsrettet og realistisk for en virksomhet som [beskriv virksomheten].
Intervju meg med 5-10 flervalgsoppgaver for å bygge kontekst før du skriver strategien. Lag skreddersydde spørsmål som er spesifikke for virksomheten. Ikke vær generisk eller generell. Skriv i klarspråk.
Forklaring:
For instruksen over anbefales det å skru på resonnering / tenkemodus i chatboten. Eller bruk Deep Research. Hvis du bruker Fast / Hurtig så vil du ikke få gode svar.
Du kan også be chatboten om å levere strategien i et gitt format: kort, lang, tabell, kulepunktsliste, og så videre.
Lag en instruksdatabase
Bedrifter bygger nå prompt-biblioteker, databaser som lagrer de beste instruksene.
En solid instruksdatabase inneholder:
- De beste promptene for ulike oppgaver og KI-modeller
- Maler med variabler for rask tilpassing
- Organisering etter mappe, kategori eller tag
- Versjonshistorikk så du aldri mister en fungerende prompt
- Dokumentasjon slik at teamet vet hvordan hver prompt skal brukes
I 2026 blir dette viktig infrastruktur for virksomheter. Ditt eget personlige bibliotek kan også være et innsalg i en intervjusituasjon.
Hvilke instrukser har nettopp du utviklet, som konkurrentene dine ikke har kjennskap til?
Lag agenter som effektiviserer arbeidet
En agent er en spesialisert chatbot som kan løse oppgaver for deg. Du kan enkelt lage de i ChatGPT («GPTs»), Gemini («Gems») eller Microsoft Copilot («agenter).
Skjermbilde: Man kan enkelt lage agenter i ChatGPT og andre chatboter.
Agentene kan trenes opp til å løse tekniske oppgaver. Du kan laste opp filer og gi de tilgang til internett, kodeverktøy, med mer.
I tradisjonell automatisering ryker prosessen om en variabel endrer seg. Men agenter er mer tilpasningsdyktige og dynamiske.
Gjør research og skriv rapporter med Deep Research og Notebook
AI kan gjøre research raskere enn noensinne.
ChatGPT, Microsoft Copilot og Gemini har nå en funksjon som heter (Deep) Research. Den samler informasjon fra flere kilder og produserer omfattende analyser.
Skjermbilde: Researcher i Microsoft Copilot.
Deep Research kan brukes til:
- Litteratursøk og forskningsoppsummeringer
- Oppsummere siste nytt i et fagfelt (state of the art)
- Finne og bearbeide rapporter og studier
Men KI kan gjøre feil.
Den kan dikte opp fakta, kilder, forfattere, tall og mye mer. Derfor må du alltid verifisere kildene.
Slik faktasjekker du KI-generert innhold:
Først må du sjekke om kilden faktisk eksisterer.
Deretter må du sjekke viktige fakta opp mot kildene. Dette er viktig for å verifisere at chatboten ikke har feiltolket innholdet.
Bearbeid rapportene
Du kan blant annet be chatboten om å oppsummere rapporten i en tabell. Eller be den om å finne begrensninger i en eller flere studier. Notebook i Copilot og Google NotebookLM er gode verktøy for å bearbeide studier.
Jeg kjenner flere forskere og ingeniører som bruker chatboter, deep research og Notebook til å produsere teknisk dokumentasjon.
Til sist er det viktig at du har eierskap til analysene og rapportene. Bruk heller kunstig intelligens som en assistent, fremfor at den produserer 100% av innholdet.
KI er et fag
Kunstig intelligens har sitt eget fagspråk. Hvis du ikke forstår terminologien, mister du oversikten.
Her er noen begreper du bør kunne:
Stor språkmodell (LLM - Large Language Model): En språkmodell er et system som er trent på en database med tekst. GPT-5.2 og Gemini 3 er eksempler på språkmodeller.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Med RAG hentes relevant informasjon fra en database. Så brukes denne informasjonen til å generere et svar.
Generativ AI: Dette er en type kunstig intelligens som lager (genererer( nytt innhold: tekst, bilder, video, stemmer, lyd, musikk og kode. ChatGPT er generativ AI. Den genererer tekst. Midjourney er generativ AI. Den genererer bilder.
Maskinlæring: Maskiner lærer av data. Netflix bruker maskinlæring til å anbefale filmer. Banken din bruker det til å oppdage svindel. Språkmodeller bygger på maskinlæring, men er langt mer avanserte.
Agent: En AI-agent er et system som kan utføre oppgaver på egen hånd. Det finnes agenter som er helautonome og delvis autonome.
Instrukser: Instrukser er detaljerte retningslinjer du gir til AI-en før den starter en oppgave.
Resonneringsmodell: En resonneringsmodell «tenker» før den svarer. De gir ofte bedre svar enn hurtigmodellene.
Want to learn more about AI?
Sign up for our webinar and course in AI to take the next step in practice: Webinar: The AI skills engineers and technologists should have in 2026 gives you an introduction to the most sought-after AI skills, while the course: AI as a sparring partner and decision support shows how you can use AI as a sparring partner and in decision-making processes, in your workday.
Join us to learn from course instructor Adam Tzur, get concrete tools and methods, and get ready for the future of work – where AI competence will be a key factor for efficiency and competitiveness.