Tips: Bruk dette dokumentet videre
Last opp dette sammendraget i NotebookLM sammen med HiØs retningslinjer for KI-bruk og listen over godkjente verktøy. Da bygger du en personlig kunnskapsbase du kan spørre — og du får svar forankret i kildene dine, ikke tilfeldig generert tekst.
Det er metoden vi viste i Demo 4: KI som forstår ditt regelverk, ikke bare internett.
Hva dette webinaret handlet om
Femte webinar i serien fokuserte på administrative oppgaver — ikke som «noe bare administrasjonen driver med», men som oppgaver de fleste av oss kjenner igjen: kunngjøringer, møtereferater, e-poster, dokumenter og dataanalyse.
Målet var enkelt: vise hvordan KI kan ta seg av strukturarbeidet, slik at du kan bruke tida på vurderingene som krever ditt hode. KI-taskforcen og KI-rådet jobber målrettet med å få godkjent verktøyene for arbeid med gule data — det er der mye av det egentlige verdipotensialet for administrativt arbeid ligger.
Rammene som gjelder
- Bruk godkjente verktøy — ved HiØ: Microsoft Copilot Chat, Google Gemini, NotebookLM og GPT UiO
- Logg inn med jobbkonto, ikke privatkonto — det er det som gir oss databehandleravtaler og kontroll
- Alle godkjente verktøy er godkjent for grønne data. GPT UiO er i tillegg godkjent for gule data
- Vurder datasensitivitet før du limer inn — møtereferater kan være både grønne og gule avhengig av innholdet
Case 1
Skriving og kommunikasjon — kunngjøring til ulike mottakergrupper
Scenario
Du jobber med reiseregninger. Det er kommet en endring: alle utlegg over 5 000 kr må fra 1. september leveres med originalkvittering. Sjefen gir deg stikkord, og du skal sende kunngjøring til tre grupper: faglige ansatte, administrativt ansatte og ledere med budsjettansvar.
Det vi viste
- Gi KI god kontekst — hvem du er, hva du vil oppnå, og hva mottakerne trenger å vite
- Be om ett samlet utkast først, deretter varianter tilpasset ulike mottakergrupper
- Juster i flere runder — varmere, kortere, mer formell. KI er en dialogpartner, ikke en engangs-maskin
«Microsoft har et navn på sitt KI-produkt — Copilot — som er en god påminner. Det betyr for meg at eg har noen som kan ta noen av mine oppgaver. Men landing og takeoff tar eg selv.»
Læringspoeng
KI gjør 80 % av grunnarbeidet — det kjedelige strukturarbeidet. Du må gjøre de siste 20 % som er din lokale kontekst, din kunnskap om mottakerne, og kvalitetskontrollen.
Case 2
Møter og referat — fra stikkord til ferdig dokument
Scenario
Du var på seksjonsmøte i går og skrev stikkord i OneNote. Dagen etter oppdager du at ingen har fått oppgaven med å lage referat. Du tar oppgaven selv.
Det vi viste
- Start ny chat — forrige tråd har ingenting med dette å gjøre
- Gi klare instruksjoner om struktur (tittel, deltakere, saker, beslutninger, handlingspunkter) og hva som ikke skal være med
- Be KI om å ikke finne på navn eller datoer — eksplisitt instruks mot hallusinasjon
- Iterer videre med handlingspunkter som tabell med kolonner for hva, hvem og når
- Bruk samme chat til oppfølgings-e-post — konteksten er allerede der
«Hvis du hadde hatt det skrevet på et papir og glemte det igjen i kantina eller på bussen, ville det ha gitt ubehag? Hvis ikke, er det sannsynligvis helt uproblematisk.»
Læringspoeng
KI strukturerer det rotete — men du må gjøre vurderingen før du limer inn. Det som er taushetsbelagt eller sensitivt, kopieres ikke inn. Punktum.
Sidespor: Kontekstvindu vs. dagsgrense
Kontekstvinduet er hvor mye KI kan lese i én samtale — i dag ca. 1 500 sider tekst i Gemini. Dagsgrensen er en separat grense knyttet til antall transaksjoner per dag basert på lisens. Du vil sannsynligvis aldri nå denne i normal bruk.
«Kontekstvindu og dagsgrense er to forskjellige grenser. Kontekstvinduet er hvor mye den klarer å holde i hodet i ett møte. Dagsgrensen er hvor mange møter den klarer på en dag.»
Case 3
E-post og lange tråder — oversikt og svar på minutter
Scenario
Du har vært borte to dager. En e-posttråd har vokst — flere diskuterer om dere kan ta i bruk et KI-verktøy til vurdering av studentbesvarelser. Sjefen vil ha statusoppdatering om to timer.
Det vi viste
- Skann manuelt først — sjekk at det ikke er sensitive opplysninger før innliming
- Prompt 1 — oppsummering: hvem er involvert, hva er avklart, hva gjenstår
- Prompt 2 — åpne spørsmål: hva er ikke besvart, hvem forventes å svare, hva er presserende
- Prompt 3 — utkast til svar: med kontekst om hva du nettopp har avklart
- Prompt 4 — varianter: mer formell, kortere, mer empatisk
«Dette er en copilot og ikke en pilot. Vi som bruker dette må ta det ansvaret. Det er å lese gjennom og sørge for at det står seg det som står der.»
Læringspoeng
Rekkefølgen betyr noe: oversikt før spørsmål før svar. Du skanner alltid manuelt for sensitivt innhold før innliming. Hallusinasjonsraten er redusert i moderne verktøy — men ikke null. Du står ansvarlig for innholdet.
Case 4
Dokumenter og regelverk — saksfremlegg og NotebookLM
Scenario A — Gemini Canvas
Du skal skrive et saksfremlegg om innføring av et felles digitalt opptaksverktøy for forelesninger. Du har stikkord fra en brainstorming, men ingen ferdig tekst.
Del A — Saksfremlegg i Gemini Canvas
- Start ny chat, beskriv oppgaven og gi strukturen (bakgrunn, vurdering, økonomi, personvern, anbefaling)
- Be eksplisitt om å ikke finne på spesifikke tall, lover eller HiØs prosesser — bruk «krever lokal avklaring» der noe mangler
- Canvas-modus gir svaret som redigerbart dokument i eget panel — enklere å jobbe videre med
- Be til slutt om en kortversjon på 200 ord til saksinnkallingen
Scenario B — NotebookLM
Du vil ha pålitelige svar på spørsmål om HiØs egne retningslinjer for KI-bruk.
Del B — NotebookLM som regelverksassistent
- Legg til kilder — PDF-er, weblenker, dokumenter. Går svært raskt
- Alle svar besvares utelukkende ut fra dine oppgitte kilder — ikke generell websearch
- Kildehenvisninger i hvert svar lar deg verifisere — klikk og hopp til eksakt sted i dokumentet
«KI-verktøyene er ekstremt flinke til å bygge selvtilliten vår opp. Pass på at den ikke blir så ivrig at den finner på ting.»
Læringspoeng
Riktig verktøy til riktig oppgave. Gemini (med Canvas) for å skape dokumenter. NotebookLM for å spørre dokumenter. NotebookLM hallusinerer mindre fordi den er låst til kildene du gir den.
Case 5 — Bonus
Copilot mot rå CSV-data — analyse på minutter
Scenario
Du har et datasett med bruksstatistikk for KI-verktøy i organisasjonen — en CSV-fil med 67 oppdagede verktøy. Du har også en intern liste over godkjente og avviste verktøy. Spørsmålet: brukes det noe som ikke skal brukes?
Det vi viste
- Last opp begge filene direkte i Copilot — ingen rydding i Excel først
- Eksplisitt instruks: «Ikke kommenter på formatet — bare jobb med dataene»
- Be om overblikk — totalt antall, topp 10, median og gjennomsnitt, sikkerhetsscores
- Be om sammenligning mot referansefilen — hvilke avviste verktøy er i bruk?
- Forslag til konkrete tiltak — ikke generelle anbefalinger
- Til slutt: kort melding til Viva Engage — generell og opplysende, ikke utpekende
«Hvis jeg skulle gjort denne jobben uten støtteverktøy — bare med et datauttrekk og så landet på analyse og oppfølgingsmelding til Viva Engage — så ville jeg brukt timer. Min påstand er at dette kan vi gjøre på minutter, og med antagelig vel så god kvalitet.»
Læringspoeng
Maskinen leser CSV like greit som Excel. Ikke bruk tid på å pynte data før du må — la KI gjøre analysen mot rådata, og pynt etterpå hvis noe skal vises til mennesker.
På tvers av alle casene
Fire gjennomgående prinsipper
1. Vurdér data før innliming
Sensitiv informasjon, personalsaker og helseopplysninger holder du utenfor. Tommelfingerregelen: ville du fått ubehag om papiret lå igjen i kantina?
2. Gi kontekst
Fortell KI hvem du er, hva du vil oppnå, hvem mottakeren er og hvilken tone du vil ha. Det er der jobben gjøres.
3. Be om at den ikke finner på
Eksplisitt instruks: «Ikke finn på navn, tall eller datoer som ikke står i kildene mine.» Reduserer hallusinasjonsraten betraktelig.
4. Kvalitetssjekk er ditt ansvar
KI er en copilot, ikke en pilot. Les gjennom, vurder, og stå inne for innholdet før det går videre.
Veien videre
KI-taskforcen og KI-rådet ved HiØ jobber kontinuerlig med å få godkjent flere verktøy for gule data, inngå databehandleravtaler som gir kontroll over hvor data behandles, og utvikle kompetanse og opplæring tilpasset behovene i organisasjonen.
Ta gjerne kontakt med KI-taskforcen hvis du har konkrete forslag, ideer eller spørsmål. Både Nikolai og Thomas er åpne for henvendelser.
Dokumentet er laget i etterkant av webinaret avholdt 21. mai 2026, basert på transkripsjon av sendingen. Laget av KI, gjennomlest og godkjent av Thomas Kvåle.
Appendix: Alle prompter i kronologisk rekkefølge
Du kan kopiere disse direkte og lime inn i Gemini eller Copilot Chat.
Husk: Start ny chat før hver case, slik at konteksten ikke blandes.
Case 1 — Skriving og kommunikasjon
Prompt 1.1 — Førsteutkast
Jeg jobber som administrativt ansatt ved Høgskolen i Østfold (HiØ) og skal sende en kunngjøring til alle ansatte om en endring i reiseregningsrutinen. Skriv et utkast til en e-post med tonen vennlig, tydelig og litt uformell – men profesjonell. Maks 200 ord. Den skal ha en tydelig overskrift, en kort ingress som forklarer hovedpoenget, hva som endres konkret, når det trer i kraft, og hvor man kan stille spørsmål. Her er stikkordene jeg har: - Endring i reiseregningsrutine ved HiØ - Gjelder utlegg over 5 000 kr - Krav om kvittering i original, ikke kun bilde - Iverksettes 1. september - Levering via DFØ – samme prosess som før, kun originalbilag i tillegg - Bakgrunn: krav fra revisjon - Spørsmål til reiseregning@hiof.no Lag ett samlet utkast først.
Prompt 1.2 — Tre varianter for ulike mottakere
Lag nå tre varianter av denne kunngjøringen – samme innhold, men tilpasset tre ulike mottakergrupper: 1. Faglige ansatte (vitenskapelig personale) – kort, saklig, respekterer at de er travle og at dette er et byråkratisk krav de må forholde seg til. Anerkjenn at endringen kan oppleves tungvint. 2. Administrativt ansatte – mer detaljert om selve prosessen og hvordan det påvirker arbeidsflyten deres. Kan være litt mer kollegial i tonen. 3. Ledere med budsjettansvar – fremhev konsekvensene for godkjenning og oppfølging i deres seksjon. Resultatorientert og kort. Marker hver variant tydelig med overskrift. Behold all faktisk informasjon lik i alle tre.
Prompt 1.3 — Justering
Variant 1 til faglige ansatte ble litt for tørr. Kan du varme den opp et hakk – uten å gjøre den lengre? Behold lengden under 150 ord.
Case 2 — Møter og referat
Prompt 2.1 — Strukturert referat
Jeg har vært på et seksjonsmøte og skrevet ned rotete notater underveis. Jeg trenger hjelp til å lage et ryddig referat som kan sendes ut til deltakerne. Strukturer notatene slik: - Tittel og dato - Til stede / forfall - Saker (nummerert, med kort overskrift + det viktigste fra diskusjonen + beslutning) - Handlingspunkter (egen tabell eller liste til slutt, med ansvarlig og frist der det er nevnt) Viktig: Hvis det står at noe er taushetsbelagt eller personalsak – hopp over det i referatet, og legg inn en kort merknad om at saken behandles separat. Ikke finn på navn eller datoer som ikke står i notatene. Hvis en frist eller ansvarlig mangler, la feltet stå tomt eller skriv "ikke avklart". Her er notatene: [notatene limes inn her]
Prompt 2.2 — Handlingspunkter som tabell
Lag handlingspunktene som en egen, ryddig tabell med tre kolonner: Hva skal gjøres | Ansvarlig | Frist. Ta kun med konkrete handlinger der noen faktisk skal gjøre noe. Diskusjoner og statusoppdateringer hører ikke hjemme i denne tabellen.
Prompt 2.3 — Oppfølgings-e-post til deltakerne
Skriv nå en kort, vennlig e-post til møtedeltakerne. Den skal: - Takke for godt møte - Si at referatet er vedlagt - Liste opp kun handlingspunktene som angår mottakerne (med ansvarlig og frist) - Avslutte med å si fra om feil/mangler innen fredag Maks 150 ord. Tone: kollegial og effektiv.
Case 3 — E-post og lange tråder
Prompt 3.1 — Oppsummering
Jeg har vært borte to dager og kommer tilbake til en lang e-posttråd på jobben. Lederen min vil ha en kort statusoppdatering i et møte om to timer. Oppsummer tråden under i maks 8 punkter: - Hva handler det egentlig om? - Hvem er involvert og hvilken posisjon har de? - Hva er besluttet? - Hva er fortsatt uavklart? Vær konkret. Ikke gjengi tråden – gi meg essensen. Her er tråden: [tråden limes inn her]
Prompt 3.2 — Åpne spørsmål
Lag nå en liste over alle åpne spørsmål i tråden – de som ennå ikke er besvart eller som krever en avklaring. For hvert spørsmål, si: - Hva spørsmålet handler om - Hvem som stilte det - Hvem som forventes å svare (hvis det går frem) - Hvor presserende det virker Sorter de mest presserende øverst.
Prompt 3.3 — Utkast til svar
Skriv et utkast til svar fra meg til [siste avsender i tråden]. Jeg har akkurat hatt møte med lederen min og kan oppdatere henne på status. Tone: kort, vennlig, profesjonell. Maks 150 ord. Innholdet skal: - Takke for at hun melder seg på - Gi henne en kjapp oppsummering av hvor saken står (kun det viktigste) - Svare på spørsmålene hennes der det er mulig – og være ærlig der det ikke er avklart enda - Foreslå at hun kan bli med i et kort avklaringsmøte Ikke finn på prosjektansvarlig eller datoer som ikke står i tråden.
Prompt 3.4 — Tre varianter
Lag tre varianter av svaret: 1. Mer formell – som om jeg svarer en ekstern part jeg ikke kjenner godt 2. Kortere – maks 80 ord, kun det aller mest nødvendige 3. Mer empatisk – mottakeren virker stresset, anerkjenn det uten å være underdanig Behold samme faktagrunnlag i alle tre.
Case 4A — Saksfremlegg (Gemini med Canvas)
Prompt 4A.1 — Strukturert utkast
Lag et utkast til saksfremlegg for et utvalgsmøte ved Høgskolen i Østfold. Tema: Innføring av felles digitalt opptaksverktøy for forelesninger. Bruk denne strukturen: 1. Bakgrunn (hvorfor saken kommer opp nå) 2. Vurdering (fordeler, ulemper, alternativer) 3. Økonomiske konsekvenser (kort, generelt – ikke finn på tall) 4. Personvern og regelverk (kort vurdering) 5. Anbefaling Tone: nøytral, saklig, dokumentstil. Lengde: 400–500 ord. Stikkord: - Studentene etterspør opptak av forelesninger for repetisjon - Flere fagmiljøer bruker ulike verktøy i dag - Behov for felles løsning for å sikre likebehandling og personvern - Skal kunne kobles til Canvas (LMS) - Krav: opptak skal lagres trygt, slettes etter studiehalvår - Foreleser skal selv styre om opptak gjøres - Studenter skal informeres og kunne reservere seg Viktig: Ikke finn på spesifikke tall, lover eller HiØ-prosesser som ikke står i stikkordene. Der det mangler, skriv "krever lokal avklaring" eller lignende.
Prompt 4A.2 — Kortversjon til saksinnkalling
Lag nå en kortversjon på maks 200 ord som kan brukes som vedlegg til saksinnkalling. Behold strukturen, men kutt eksempler og utdypning.
Case 4B — Spørsmål til retningslinjer (NotebookLM)
Forutsetning: Du har lastet opp relevante kilder til NotebookLM – f.eks. HiØs retningslinjer for GenKI, side om dataklassifisering, lister over godkjente og avviste verktøy.
Prompt 4B.1 — Godkjente verktøy og begrensninger
Hva sier HiØs retningslinjer om hvilke KI-verktøy som er godkjent å bruke – og hva er begrensningene knyttet til hva slags informasjon jeg kan legge inn?
Prompt 4B.2 — Intern strategi og klassifisering
Kan jeg lime inn deler av en intern strategi i Copilot Chat? Hva må jeg tenke på i forhold til dataklassifisering?
Prompt 4B.3 — Forskjell mellom verktøy
Hva er hovedforskjellen på hvordan jeg skal tenke om sensitive opplysninger når jeg bruker Gemini sammenlignet med Copilot Chat eller NotebookLM?
Case 5 (bonus) — Copilot mot CSV-data
Forutsetning: To CSV-filer er lastet opp — en med bruksdata, en med liste over godkjente og avviste verktøy.
Prompt 5.1 — Overblikk
Dette er en rå eksport fra et IT-sikkerhetsverktøy. Ikke kommenter formatet – bare jobb med dataene. Gi meg et kort overblikk: - Hvor mange verktøy er totalt i datasettet? - Hvilke 10 har flest brukere? - Hva er medianen og gjennomsnittet for brukere per verktøy? - Er det noen verktøy som har høyt brukstall (over 50) men lav sikkerhetsscore (under 7)? Vis topp 10 som en enkel tabell. Ikke formater datoer eller endre kolonnenavn – bare svar.
Prompt 5.2 — Krysstabell mot referanse
Det finnes en referansefil/fane som heter "godkjent_avvist" med en liste over verktøy som enten er godkjent eller avvist for bruk i organisasjonen. Sammenlign denne med hovedfilen, og finn: 1. AVVISTE verktøy som likevel er i bruk. Vis verktøynavn, antall brukere, sist observert, og begrunnelse for avvisning. 2. GODKJENTE verktøy sortert etter antall brukere – topp 5. 3. VERKTØY UTENFOR LISTEN med høy bruk. Verktøy som verken er godkjent eller avvist, og som har minst 30 brukere. Det er gråsonen vi bør følge med på. Lag tre korte tabeller, én per spørsmål. Ikke kommenter format – bare lever.
Prompt 5.3 — Konkrete tiltak
Ut fra analysen, foreslå tre konkrete tiltak som bør vurderes – sortert etter prioritet. For hvert tiltak: - Hva det går ut på (én setning) - Hvem det berører (basert på dataene) - Forventet effekt - Risiko ved å ikke gjøre det Vær konkret. Ikke skriv generelle anbefalinger som "vurder å lage retningslinjer".
Prompt 5.4 — Viva Engage-melding
Skriv et kort innlegg til Viva Engage (vår interne samhandlingsplattform) som retter seg til alle ansatte. Tema: minne om at det finnes en oversikt over godkjente og avviste KI-verktøy ved organisasjonen – og oppfordre folk til å sjekke den når de oppdager nye nyttige verktøy. Tonen skal være vennlig, opplysende og nysgjerrig – ikke kontrollerende. Maks 100 ord. Innholdet skal: - Anerkjenne at KI-landskapet endrer seg raskt og at det er lett å snuble over spennende verktøy - Peke på at noen verktøy er godkjent, noen avvist, og noen ennå ikke vurdert - Lenke til den interne oversikten (bruk plassholder [lenke]) - Gjøre det enkelt å spørre KI-rådet eller IT om vurdering av nye verktøy - Avslutte med noe tilforlatelig – vi er alle nye i dette Bruk gjerne én relevant emoji, men ikke fyll innlegget med dem. Ikke nevn konkrete verktøynavn fra analysen – meldingen er generell.