22 juli 2025·8 min
Vanliga misstag nybörjare gör när de bygger AI-appar (och hur du åtgärdar dem)
En praktisk guide till vanliga misstag vid byggande av AI-appar—oklart mål, svaga prompts, saknad utvärdering och UX-brister—och hur du undviker dem.
En praktisk guide till vanliga misstag vid byggande av AI-appar—oklart mål, svaga prompts, saknad utvärdering och UX-brister—och hur du undviker dem.
AI-appar känns ofta lätta i början: du kopplar ett API, skriver några prompts och demo ser imponerande ut. Sedan kommer riktiga användare med rörig indata, oklara mål och kantfall—och plötsligt blir appen inkonsekvent, långsam eller självsäker men felaktig.
Ett "nybörjarmisstag" i AI handlar inte om kompetens. Det handlar om att bygga med en ny typ av komponent: en modell som är probabilistisk, känslig för kontext och ibland hittar på trovärdiga svar. Många tidiga misslyckanden sker för att team behandlar den komponenten som ett vanligt bibliotek—deterministisk, fullständigt kontrollerbar och redan anpassad till verksamheten.
Denna guide är strukturerad för att snabbt minska risk. Åtgärda de mest betydande problemen först (val av problem, baslinjer, utvärdering och UX för förtroende), och gå sedan vidare till optimering (kostnad, latens, övervakning). Om du bara har tid för några få ändringar, prioritera de som förhindrar tysta fel.
Tänk på din AI-app som en kedja:
När projekt misslyckas tidigt är det vanligtvis inte "modellen är dålig." Det är att en länk i kedjan är odefinierad, otestad eller felanpassad till verklig användning. Avsnitten nedan visar de vanligaste svaga länkarna—och praktiska åtgärder du kan applicera utan att bygga om allt.
Ett praktiskt tips: om du rör dig snabbt, använd en miljö där du kan iterera säkert och rollbacka omedelbart. Plattformar som Koder.ai (en vibe-coding-plattform för att bygga web, backend och mobilappar via chat) kan hjälpa här eftersom du kan prototypa flöden snabbt, hålla förändringar små och förlita dig på snapshots/rollback när ett experiment försämrar kvaliteten.
Ett vanligt felmönster är att börja med "låt oss lägga till AI" och först därefter leta efter en plats att använda det. Resultatet blir en funktion som är imponerande i demo men irrelevant (eller irriterande) i verklig användning.
Innan du väljer modell eller designar prompts, skriv ner användarens jobb på enkelt språk: vad försöker de åstadkomma, i vilken kontext, och vad gör det svårt idag?
Definiera sedan framgångskriterier du kan mäta. Exempel: "minska tiden att skriva ett svar från 12 minuter till 4", "sänk felfrekvensen vid första svar till under 2%" eller "öka fullföljandegraden av ett formulär med 10%." Om du inte kan mäta det kan du inte säga om AI hjälpte.
Nybörjare försöker ofta bygga en allvetande assistent. För v1, välj ett enda arbetsflödessteg där AI kan skapa tydligt värde.
Bra v1:or brukar:
Lika viktigt: lista uttryckligen vad som inte ingår i v1 (extra verktyg, flera datakällor, automatisering av kantfall). Det håller scope realistiskt och påskyndar lärandet.
Inte varje utdata behöver samma noggrannhet.
Dra den här linjen tidigt. Den avgör om du behöver strikta skydd, källhänvisningar, manuell godkännande eller om ett "utkast" räcker.
En överraskande mängd AI-projekt börjar med "låt oss lägga till en LLM" och svarar aldrig på en grundläggande fråga: jämfört med vad?
Om du inte dokumenterar nuvarande arbetsflöde (eller skapar en icke-AI-version) kan du inte avgöra om modellen hjälper, stjälper eller bara flyttar arbete. Team hamnar i diskussioner om åsikter istället för att mäta resultat.
Börja med det enklaste som kan fungera:
Denna baseline blir din måttstock för noggrannhet, hastighet och användartillfredsställelse. Den visar också vilka delar av problemet som verkligen är "språksvåra" och vilka som bara saknar struktur.
Välj några mätbara utfall och spåra dem för både baseline och AI:
Om uppgiften är deterministisk (formatering, valideringar, dirigering, beräkningar) kan AI behöva hantera en liten del—som att skriva om ton—medan regler sköter resten. En stark baseline gör det uppenbart och hindrar att din "AI-funktion" blir en kostsam omväg.
Ett vanligt nybörjarmönster är "prompta tills det funkar": ändra en mening, få ett bättre svar en gång och anta att problemet är löst. Problemet är att ostrukturerade prompts ofta beter sig olika mellan användare, kantfall och modelluppdateringar. Vad som såg ut som en vinst kan bli oförutsägbart när verklig data når din app.
Istället för att hoppas att modellen "förstår", specificera uppgiften tydligt:
Detta förvandlar en vag begäran till något du kan testa och reproducera pålitligt.
För svåra fall, lägg till ett par bra exempel ("när användaren frågar X, svara som Y") och åtminstone ett kontraexempel ("gör inte Z"). Kontraexempel är särskilt användbara för att reducera självsäkra men felaktiga svar, som att hitta på siffror eller citera icke-existerande dokument.
Behandla prompts som tillgångar: lägg dem i versionskontroll, ge dem namn och för en kort ändringslogg (vad som ändrades, varför, förväntad påverkan). När kvaliteten förändras kan du snabbt rollbacka—och ni slipper argumentera om "prompen vi använde förra veckan".
Ett vanligt nybörjarmisstag är att fråga en LLM om företagsspecifika fakta den helt enkelt inte har: aktuella prisregler, interna policyer, senaste produktroadmap eller hur ditt supportteam hanterar kantfall. Modellen kan ändå svara självsäkert—och så levereras felaktig vägledning.
Se en LLM som bra på språkmönster, summering, omskrivning och resonemang över given kontext. Den är inte en levande databas över din organisation. Även om den har sett liknande företag i träningen, kommer den inte känna till din aktuella verklighet.
En användbar mental modell:
Om svaret måste överensstämma med er interna sanning måste du tillhandahålla den sanningen.
Om du lägger till RAG, behandla det som ett "visa hur du kom fram till det"-system. Hämta specifika passager från godkända källor och kräv att assistenten citerar dem. Om du inte kan citera, presentera det inte som ett faktum.
Det förändrar också hur du promptar: istället för "Vad är vår återbetalningspolicy?" be använd: "Använd det bifogade policyutdraget, förklara återbetalningspolicyn och citera de relevanta raderna."
Bygg uttryckligt beteende för osäkerhet: "Om du inte hittar ett svar i de angivna källorna, säg att du inte vet och föreslå nästa steg." Bra fallback är att länka till en mänsklig handläggning, en söksida eller ställa en kort klargörande fråga. Det skyddar användare—och skyddar ditt team från att städa upp självsäkra misstag senare.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) kan få en AI-app att kännas smart snabbt: plugga in dina dokument, hämta några "relevanta" utdrag och låt modellen svara. Nybörjarfällan är att anta att hämtning automatiskt innebär korrekthet.
De flesta RAG-fel är inte att modellen "hallucinerar ur tomma intet"—det är systemet som matar in fel kontext.
Vanliga problem är dålig chunkning (dela text mitt i en idé, tappa definitioner), irrelevant hämtning (toppresultat matchar nyckelord men inte betydelse) och föråldrade dokument (systemet citerar förra kvartalets policy). När den hämtade kontexten är svag producerar modellen fortfarande ett självsäkert svar—bara förankrat i brus.
Behandla hämtning som sök: den behöver kvalitetskontroller. Några praktiska mönster:
Om din app används för beslut behöver användare kunna verifiera. Gör citat till ett produktkrav: varje faktapåstående bör peka på ett utdrag, dokuments titel och senaste uppdateringsdatum. Visa källor i UI och gör det enkelt att öppna den refererade sektionen.
Två snabba tester fångar mycket:
Om systemet inte kan hämta och citera pålitligt så lägger RAG bara till komplexitet—inte förtroende.
Många nybörjarteam släpper en AI-funktion efter några "ser bra ut för mig"-demo. Resultatet är förutsägbart: de första riktiga användarna träffar kantfall, formateringsfel eller modellen svarar självsäkert fel—och du har inget sätt att mäta hur illa det är eller om det förbättras.
Om du inte definierar ett litet testset och några få metriska mått är varje promptändring eller modelluppgradering ett spel. Du kan åtgärda ett scenario och tyst bryta fem andra.
Du behöver inte tusentals exempel. Börja med 30–100 realistiska fall som speglar vad användare faktiskt frågar, inklusive:
Spara det förväntade "goda" beteendet (svar + formatkrav + vad som ska göras vid osäkerhet).
Börja med tre kontroller som speglar användarupplevelsen:
Lägg till en enkel release-grind: ingen prompt-/modell-/konfigändring går live utan att ha passerat samma utvärderingsset. Även ett lättviktigt skript i CI räcker för att förhindra "vi fixade det… och bröt det"-loopar.
Om du behöver en startpunkt, bygg en enkel checklista och håll den nära din deploy-process (se /blog/llm-evaluation-basics).
Mycket av nybörjarutvecklingen för AI ser bra ut i demo: en ren prompt, ett perfekt exempel, ett idealiskt utdata. Problemet är att användare inte beter sig som demoskript. Om du bara testar "happy paths" kommer du skicka något som går sönder i mötet med verklig indata.
Produktionslika scenarier innehåller rörig data, avbrott och oförutsägbar timing. Ditt testset bör spegla hur appen faktiskt används: riktiga användarfrågor, riktiga dokument och verkliga begränsningar (tokenlimits, kontextfönster, nätverkshaverier).
Kantfall är där hallucinationer och tillförlitlighetsproblem visar sig först. Se till att testa:
Det räcker inte att en förfrågan fungerar. Testa hög samtidighet, retryer och långsammare modellrespons. Mät p95-latens, och bekräfta att UX fortfarande fungerar när svar tar längre tid än väntat.
Modeller kan time-outa, hämtning kan returnera inget och API:er kan rate-limita. Bestäm vad din app gör i varje fall: visa ett "kan inte svara"-läge, falla tillbaka till en enklare metod, ställ en klargörande fråga eller köa jobbet. Om felilägen inte är designade kommer användare tolka tystnad som "AI:n har fel" istället för "systemet hade ett problem."
Många nybörjarappar misslyckas inte för att modellen är "dålig", utan för att gränssnittet låtsas att utdata alltid är korrekt. När UI döljer osäkerhet och begränsningar, antingen övertro användaren (och blir bränd) eller tappar förtroendet helt.
Designa upplevelsen så att kontroll är enkel och snabb. Nyttiga mönster inkluderar:
Om din app inte kan ge källor, säg det klart och flytta UX mot säkrare utdata (t.ex. utkast, förslag eller alternativ), inte auktoritativa påståenden.
När indata är ofullständig, tvinga inte fram ett självsäkert svar. Lägg till ett steg som ställer en eller två klargörande frågor ("Vilken region?", "Vilken tidsperiod?", "Vilken ton?"). Det minskar hallucinationer och får användaren att känna att systemet samarbetar.
Förtroende ökar när användaren kan förutsäga vad som händer och återhämta sig från misstag:
Målet är inte att bromsa användaren—det är att göra korrekthet till den snabbaste vägen.
Många nybörjarappar misslyckas inte för att modellen är "dålig", utan för att ingen bestämde vad som absolut inte får hända. Om din app kan ge skadliga råd, avslöja privat data eller fabricera känsliga påståenden, har du inte bara ett kvalitetsproblem—du har ett förtroende- och ansvarighetsproblem.
Börja med att skriva en enkel "neka eller eskalera"-policy i klart språk. Vad ska appen vägra svara på (självskadeinstruktioner, olagliga handlingar, medicinska eller juridiska direktiv, trakasserier)? Vad ska trigga mänsklig granskning (kontoförändringar, rekommendationer med stora konsekvenser, allt som involverar minderåriga)? Denna policy ska verkställas i produkten, inte lämnas åt slumpen.
Anta att användare kommer att klistra in personuppgifter i din app—namn, e-post, fakturor, hälsouppgifter.
Minimera vad du samlar in, och undvik att lagra råa indata om det inte är absolut nödvändigt. Redigera eller tokenisera känsliga fält innan de loggas eller skickas vidare. Be om klart samtycke när data kommer att sparas, användas för träning eller delas med tredje part.
Du vill ha loggar för felsökning, men loggar kan bli en läcka.
Sätt kvarhållningstider, begränsa vem som kan se konversationer och separera miljöer (dev vs prod). För högre riskappar, lägg till revisionsspår och granskningsflöden så att du kan bevisa vem som åtkomstade vad och varför.
Säkerhet, integritet och compliance är inte pappersarbete—det är produktkrav.
En vanlig nybörjarsurprise: demon känns omedelbar och billig, men verklig användning blir långsam och dyr. Det händer ofta eftersom tokenanvändning, retryer och beslutet att "bara byta till en större modell" lämnas oreglerat.
De största drivarna är ofta förutsägbara:
Sätt explicita budgetar tidigt, även för prototyper:
Designa också prompts och hämtning så att du inte skickar onödig text. Till exempel, summera äldre konversationsomgångar, och bifoga bara de mest relevanta utdragen istället för hela filer.
Optimera inte "kostnad per förfrågan." Optimera kostnad per lyckad uppgift (t.ex. "ärende löst", "utkast accepterat", "fråga besvarad med citation"). En billigare förfrågan som misslyckas två gånger är dyrare än en något dyrare som fungerar direkt.
Om du planerar prissättningsnivåer, skissa gränser tidigt (se /pricing) så att prestanda och enhetsekonomi inte blir en eftertanke.
Många nybörjare gör det "ansvarsfulla" och samlar loggar—och tittar sen aldrig på dem. Appen försämras långsamt, användare hittar workaround, och teamet fortsätter gissa vad som är fel.
Övervakning ska svara: Vad försökte användaren göra, var gick det fel, och hur rättade de det? Spåra några signaler med hög träffsäkerhet:
Dessa signaler är mer handlingsbara än enbart "tokens använda."
Lägg till ett enkelt sätt att flagga dåliga svar (tumme ner + valfri orsak). Gör det sedan operationellt:
Med tiden blir ditt eval-set produktens "immunförsvar."
Skapa en lättviktig triageprocess så mönster inte går förlorade:
Övervakning är inte extra arbete—det är hur du slutar skicka samma bugg i nya skepnader.
Om du bygger din första AI-funktion: försök inte "outsmarta" modellen. Gör produkt- och tekniska val uppenbara, testbara och upprepbara.
Inkludera fyra saker:
Starta med det minsta arbetsflödet som kan vara korrekt.
Definiera tillåtna åtgärder, kräva strukturerade utdata när möjligt, och lägg till "Jag vet inte / behöver mer info" som giltigt utfall. Om du använder RAG, håll systemet smalt: få källor, strikt filtrering och tydliga citat.
Om du bygger i Koder.ai, är ett användbart mönster att starta i Planning Mode (så att arbetsflöde, datakällor och nekanderegler är explicita), iterera med små ändringar och förlita dig på snapshots + rollback när en prompt- eller hämtändring introducerar regressioner.
Innan du skickar, verifiera:
När kvaliteten är låg, åtgärda i denna ordning:
Detta gör framsteg mätbara—och hindrar att "slumpmässiga prompt-ändringar" blir din strategi.
Om du vill skicka snabbare utan att bygga om stacken varje gång, välj verktyg som stödjer snabb iteration och ren överlämning till produktion. Till exempel kan Koder.ai generera React-frontends, Go-backends och PostgreSQL-scheman från chat, samtidigt som du kan exportera källkod och distribuera/hosta med egna domäner—praktiskt när din AI-funktion går från prototyp till något användare förlitar sig på.
Börja med att skriva job-to-be-done på vanligt språk och definiera mätbar framgång (t.ex. tid sparad, felprocent, slutförandegrad). Välj sedan ett smalt v1-steg i ett befintligt arbetsflöde och lista uttryckligen vad du inte bygger ännu.
Om du inte kan mäta "bättre" kommer du att optimera demos istället för faktiska resultat.
En baseline är din icke-AI (eller minimalt-AI) kontroll så att du kan jämföra noggrannhet, hastighet och användarnöjdhet.
Praktiska baslinjer inkluderar:
Utan detta kan du inte bevisa ROI eller ens avgöra om AI gjorde arbetsflödet sämre.
Skriv prompts som produktkrav:
Lägg sedan till ett par exempel och åtminstone ett kontraexempel för "gör inte så här". Det gör beteendet testbart istället för baserat på magkänsla.
Anta att modellen inte vet dina aktuella regler, priser, roadmap eller kundhistorik.
Om ett svar måste stämma överens med intern sanning måste du tillhandahålla den via godkänd kontext (dokument, databasresultat eller hämtade utdrag) och kräva att modellen citerar/kodar det. Annars tvinga fram en säker fallback som "Jag vet inte baserat på de tillhandahållna källorna—så här kan du verifiera."
Att hämta information garanterar inte relevans. Vanliga fel är dålig chunkning, nyckelordsmatchning istället för semantik, föråldrade dokument och att för många lågkvalitativa chunkar matas in.
Bygg förtroende med:
Om du inte kan citera det, presentera det inte som ett faktum.
Börja med ett litet, representativt utvärderingsset (30–100 fall) som inkluderar:
Spåra några konsekventa kontroller:
Demos täcker "happy paths", men verkliga användare kommer med:
Designa uttryckliga feltilstånd (inga träffar vid hämtning, timeouts, rate limits) så att appen degraderar graciöst istället för att returnera nonsens eller vara tyst.
Gör verifiering till standard så att användare snabbt kan kontrollera:
Målet är att det säkraste beteendet också ska vara det enklaste för användaren.
Bestäm i förväg vad som absolut inte får hända, och verkställ det i produktbeteendet:
Behandla detta som produktkrav, inte "compliance-senare"-arbete.
De största kostdrivarna är ofta kontextlängd, verktygskallelser, flerstegsflöden och retryer/fallbacks.
Sätt hårda gränser i koden:
Optimera kostnad per lyckad uppgift, inte kostnad per förfrågan—misslyckade retryer är ofta den verkliga kostnaden.
Kör detta innan varje prompt-/modell-/konfigurationsändring för att förhindra tysta regressioner.