Låt AI intervjua deltagarna — hur jag samlar in krav inför en föreläsning

Inför min senaste workshop skickade jag inte ut ett formulär. Jag lät Clio — min AI-kollega — föra en individuell e-postdialog med varje deltagare. Resultatet var bättre än de enkätsvar jag fått tidigare.

Det traditionella sättet att förbereda en kundanpassad föreläsning är att skicka en enkät med tre frågor och hoppas på svar. Problemet: enkäter ger platta svar. Folk skriver det de tror du vill höra, eller lämnar fälten tomma.

Jag testade något annat.

Jag bad Clio att kontakta varje deltagare via mail och ställa en öppen startfråga: Vad vill du helst att vi tar upp? Sedan följde Clio upp med relevanta följdfrågor — anpassade efter vad just den personen svarade. Inte ett manus. En riktig dialog.

En deltagare beskrev sin frustration med att AI skriver pitchar som låter ”för perfekta”. En annan förklarade i detalj hur hans arbetsflöde såg ut — steg för steg — utan att jag bad om det. En tredje delade med sig av ett konkret misslyckande med Copilot som gav mig exakt det pedagogiska exempel jag behövde.

Vad jag fick ut:

  • Konkreta, berättade exempel — inte abstrakta önskemål
  • Verkliga frustrationer att bygga föreläsningen kring
  • En känsla för gruppens spridda erfarenhetsnivå

Vad som krävdes av mig:
Att skriva ett öppningsmail och en instruktion till Clio. Resten skötte sig självt.

Det intressanta är att dialogformatet sänker tröskeln. Att svara på ett mail känns mindre formellt än ett formulär — och när Clio ställer en följdfråga vill man faktiskt svara.

Nästa gång du ska hålla en föreläsning: prova att intervjua deltagarna i stället för att enkäta dem. Du behöver inte göra det helt ensam.

Koden är en del av Clio-Tools som finns som öppen källkod här: https://github.com/FredrikArvas/clio-tools/tree/main/clio-agent-mail

Kan AI vara en sparring-partner

Det finns en sorts samtal de flesta av oss inte får tillräckligt ofta — det där samtalet där någon ställer en fråga till, lyssnar riktigt noga, och sedan ställer en fråga till. Inte svarar. Inte löser. Utan hjälper dig att tänka klarare. Ett samtal som får dig att öva på att tänka, lyssna, svara.

Det är det Clio Coach stärvar att vara.

Varför en coach och inte en sökmotor?

AI är bra på att ge svar. Det är vi redan vana vid — vi frågar, vi får ett svar, vi går vidare. Men en del av det mest värdefulla lärandet sker inte när vi får ett svar, utan när vi tvingas formulera vår egen tanke tydligare. När någon frågar: Varför placerade du det där? Vad är skillnaden mellan det här och det? Vad händer om du har fel?

Det är annorlunda att ha en samtalsledare som håller sig till metoden, ställer en fråga i taget och väntar på ditt svar — jämfört med en som levererar en färdig disposition eller ett färdigt ramverk att fylla i. Båda har sin plats. Men bara det första hjälper dig att internalisera hur du tänker.

Clio Coach är ett bibliotek av sådana samtalsledare, byggda för specifika metoder och ramverk. Var och en aktiveras med en enda kopiera-och-klistra-in-prompt i Claude.

Tre sätt där AI skapar värde som metodstöd

Strukturera. Inför en presentation, ett beslut eller ett komplext projekt är det lätt att ha för mycket i huvudet och för lite på pappret. En coach som arbetar metodiskt — Vem är din publik? Vad vill du att de ska göra när du är klar? Vad är deras troligaste invändning? — tvingar fram den struktur som annars dröjer.

Spegla. Ibland vet vi vad vi tänker, men vi har aldrig behövt sätta ord på det. En AI-coach som lyssnar utan agenda, som återger vad den hört och frågar om den förstått rätt, fungerar som en kalibrerad spegel. Det är i grunden vad Lösningsfokuserad coaching gör — den hjälper dig se det som redan fungerar, och vad du vill ha mer av.

Lära sig ett ramverk på riktigt. Att läsa om Capgemini Integrated Architecture Framwork, IAF, eller klassisk retorik är en sak. Att faktiskt behöva placera ett verkligt case i rätt cell, försvara varför, och få en följdfråga när svaret är för ytligt — det är något annat. Det är skillnaden mellan att ha läst om att simma och att ha hoppat i bassängen.

Vad finns i biblioteket nu?

Tre coacher är publicerade, var och en med fullständig metoddokumentation, ett genomarbetat exempelfall och referenser till källmaterialet:

  • Capgemini IAF — Integrated Architecture Framework. Lär dig tänka i fyra aspektområden och fyra abstraktionsnivåer, en cell i taget.
  • Lösningsfokus — Framåtorienterad samtalspraktik. Inga diagnoser, inga råd — bara frågor som hjälper dig hitta dina egna resurser och nästa lilla steg.
  • Retorik & Disposition — Klassisk retorik och modern argumentationsteori. Från Aristoteles ethos-pathos-logos till Monroes motiverande sekvens och Toulmins argumentmodell.

Hur du använder dem

Öppna en ny konversation i Claude. Kopiera innehållet i START_PROMPT.txt från valfri coach. Fyll i ditt ämne. Starta!

Coachen läser sin metoddokumentation, bekräftar att den förstått uppdraget, och ber dig berätta vad du arbetar med. Sedan tar den vid — en fråga i taget.

Du hittar alla coacher på github.com/FredrikArvas/gen-ai-coaches.

Återkom gärna med kommentarer eller förbättringsförslag.

Vi ville se Nattens drottning igen

Min syster frågade efter en filmsnutt från en Super 8-film från vår barndom.

Vi minns båda hur vi blev väckta mitt i natten som små barn för att åka till min pappas mormor och titta på en blommande kaktus. Båda trodde oss också ha sett en filmsnutt från 1980-talet som borde finnas bland de konverterade filmerna. Frågan var bara var.

Att leta manuellt gick inte. Det är mer än 50 filer, dåligt märkta, och det skulle ta mer tid än vi hade.

Istället använde vi Clio-tools — ett verktyg jag byggt med Claude — för att köra ffmpeg mot varje fil och extrahera en bild var 30:e sekund. Bilderna analyserades sedan med clio-vision efter mönstret vi letade efter: mörk bakgrund, en blomma, kanske barn som tittar på något.

Äventyret att än en gång få titta på Nattens drottning började igen.

Vi hittade inte filmsekvensen. Men vi hittade ett fotografi från vår mammas barndom — en blommande kaktus i hennes barndomshem. Familjen hade alltså dokumenterat den här händelsen i generationer. Det visste vi inte förut.

Resultatet blev ändå ett framsteg: nu har vi starten på ett innehållsindex över familjens gamla filmer.

Familjearkiv är inte automatiskt sökbara. De är ögonblick, staplade på varandra. Det som förändrats är att vi nu har verktyg som kan leta igenom dem — och hitta saker vi inte ens visste att vi sökte.

Clio-tools är öppen källkod och fri att använda: github.com/FredrikArvas/clio-tools