Effektivisering og øget interaktioner: Københavns Smedelaugs brug af sprogmodeller til at skrive LinkedIn opslag

Københavns Smedelaug (KSL) er et forum for metal- og produktionsvirksomheder i Danmark. Organisationen arrangerer regelmæssigt events, kurser og andre aktiviteter for sine medlemmer, som de blandt andet aktivt skriver om på LinkedIn.

Tidligere har Københavns Smedelaug (KSL) skrevet alle deres LinkedIn-opslag manuelt. Det har krævet en tidskrævende opgave, som ofte måtte nedprioriteres til fordel for andre opgaver. Udarbejdelsen af hvert opslag tog ca. én time. Ved at implementere brugen af AI-sprogmodeller til at assistere i processen, tager det nu kun ca. 10 minutter per opslag. Dette har ikke alene reduceret tidsforbruget betydeligt, men også øget interaktionerne på deres opslag markant – hvorfor det må antages, at kvaliteten af hvert opslag er steget.

- Vores oplevelse er, at vores opslag nu, er blevet mere levende og egner sig bedre til sociale medier, fortæller Jette Nøhr, seniorchefkonsulent i DI Produktion og sekretariatsleder i KSL

Til udarbejdelsen af LinkedIn-opslag ved hjælp af AI anvender KSL følgende fremgangsmåde:

1. Opstilling af kriterier og fodring af den valgte sprogmodel:

Først opstilles de ønskede kriterier for opslaget, og sprogmodellen fodres med relevant baggrundsviden. Hvis opslaget eksempelvis handler om et specifikt event, genbruger KSL ofte invitationsteksten og bruger denne som baggrundsinformation til sprogmodellen (Eksempelvis OpenAI´s ChatGPT, Googles Gemini eller Microsofts CoPilot).

Der gives følgende instrukser til den valgte sprogmodel:
”Skriv et LinkedIn-opslag om et kommende event arrangeret af Københavns Smedelaug.

Opslaget skal være professionelt og engagerende. Her er nogle detaljer, der skal inkluderes:

1. Eventet er et netværksevent for medlemmer og interesserede inden for smedefaget.

2. Det vil finde sted den 1. september hos Dansk Industri ved Rådhuspladsen.

3. Der vil være oplæg fra brancheeksperter, live demonstrationer, workshops og rundbordsdiskussioner.

4. Tilmelding skal ske via et link, som jeg vil indsætte senere.

5. Opslaget skal opfordre folk til at tilmelde sig og deltage.

Brug gerne emojis og hashtags, der passer til emnet. Opslaget skal være inspirerende og informativt.”

Derefter modtager vi nedenstående output fra sprogmodellen:

2. Tilretning af output:

Herefter rettes teksten til ved hjælp af yderligere instrukser som "gør teksten kortere", "brug ikke punktform", "tilføj gerne emojis", etc.

Til eksemplet ovenfor, har vi bedt sprogmodellen tilpasse opslaget med følgende instruks:

”Ret ovenstående: gør det tydeligt, at deltagere skal henvende sig på 7. etage, samt at der lukkes for adgang kl. 16:30.” 

Vi modtager derefter nedenstående output, hvor sprogmodellen har tilføjet vores ønskede ændringer:

På denne måde, kan man tilpasse teksten, til den passer til ens behov. Du kan desuden bedre sprogmodellen skrive i en anden stil, en anderledes opstilling mv.

3. Manuel gennemlæsning og kontrol:

Afslutningsvis læses teksten hurtigt igennem af en anden person, end den som har genereret den. Vedkommende kommer med rettelser og kontrollerer, at den lever op til forventningerne.

- Desto mere vi arbejder med sprogmodellen, desto bedre bliver resultatet og den manuelle proces fylder derfor mindre og mindre, uddyber Jette Nøhr.

Afsluttende bemærkning

KSL's brug af sprogmodeller har markant effektiviseret arbejdsprocesserne og løftet kvaliteten af deres online kommunikation. Dette har ført til øget engagement og positiv feedback fra deres følgere. KSL undersøger nu yderligere kommunikationsprocesser, der kan optimeres ved hjælp af AI.

DI Hovedstaden, Marketing, Kommunikation, Marketing