Prompt Engineering: waarom het belangrijk is voor jouw bedrijf

In de wereld van AI en ChatGPT horen we vaak: “Je krijgt eruit wat je erin stopt.” Prompt engineering – het geven van slimme, doordachte instructies aan AI – bepaalt hoe waardevol de antwoorden van een AI-systeem zijn. Voor C-level executives die niet per se technisch zijn, is dit een cruciaal inzicht: hoe beter de vraag, hoe beter het antwoord. In deze blogpost leggen we in eenvoudige taal uit wat prompt engineering is, waarom het zo belangrijk is, en hoe je er strategisch voordeel uit haalt. We kijken ook naar voorbeelden van goede vs. slechte prompts en bespreken dat verschillende AI-modellen anders kunnen reageren op je vragen.

Source: Adobe.

Wat is prompt engineering?

Prompt engineering is in essentie het zorgvuldig formuleren van je opdracht of vraag aan een AI-systeem, zodat je het best mogelijke antwoord krijgt. Een prompt is de input die je aan de AI geeft – bijvoorbeeld een vraag, instructie of stukje context. Prompt engineering is “het proces van nauwkeurig je prompts opstellen (met precieze bewoording) om de machine-output te verbeteren” . Simpel gezegd: het is de kunst om AI de juiste vraag op de juiste manier te stellen.

Waarom is dit nodig? Een AI zoals ChatGPT genereert antwoorden op basis van patronen in gigantische hoeveelheden tekst . Het begrijpt jouw vraag niet zoals een mens dat doet, maar reageert op woorden en aanwijzingen. Als jouw prompt vaag of onvolledig is, gaat de AI gokken wat je bedoelt – met kans op een vaag of off-topic antwoord. Een goede, duidelijke prompt stuurt de AI precies de goede kant op, terwijl een slechte prompt tot nonsense of irrelevante output kan leiden .

Vergelijk het met een opdracht geven aan een medewerker: als je zegt “Maak dit in orde,” zonder context of details, is de uitkomst onzeker. Maar zeg je: “Maak een verslag van de sales van Q1, benadruk de top 5 producten en houd het bij max. 1 pagina,” dan weet die persoon exact wat te doen. AI werkt net zo: duidelijkheid en context zijn goud waard.

Waarom is het belangrijk voor bedrijven?

Voor Vlaamse bedrijven – groot én klein – kan prompt engineering een gamechanger zijn. Het is niet zomaar een technologische gimmick, maar iets met concrete zakelijke voordelen. Uit een onderzoek van Adobe blijkt bijvoorbeeld dat bedrijfsleiders prompt engineering vooral waarderen omwille van deze voordelen:

• Efficiëntie verhogen: Door AI-interacties te optimaliseren kunnen taken sneller en nauwkeuriger uitgevoerd worden, wat de operationele efficiëntie verhoogt . (46% van de KMO’s gaf dit aan als voordeel.)

• Betere outputkwaliteit: Meer relevante en kwaliteitsvolle antwoorden van AI zorgen voor betere besluitvorming en klantinteracties . (35% noemde dit als voordeel.)

• Minder handwerk: AI die meteen juiste resultaten geeft, betekent dat medewerkers minder moeten ingrijpen of corrigeren. Ze kunnen zich focussen op belangrijkere taken (genoemd door 33% van de respondenten) .

• Concurrentievoordeel: Bedrijven die AI strategischer inzetten, hebben een streepje voor op de concurrentie . (23% zag dit als een belangrijk voordeel.)

• Personalisatie op schaal: Met de juiste prompts kun je uiterst gepersonaliseerde antwoorden of content genereren voor klanten – handig voor marketing en service. (19% haalde dit aan.)

Al deze punten vertalen zich naar strategische impact. Efficiënter werken en betere AI-antwoorden betekenen snellere inzichten uit data, meer tevreden klanten en innovatievere oplossingen. Bovendien vermijden goede prompts valkuilen als foutieve of ongepaste AI-antwoorden, wat reputatieschade kan voorkomen.

Belangrijk is dat prompt engineering geen pure IT-zaak is. Ja, het komt voort uit AI-technologie, maar de toepasbaarheid is breed in het bedrijf. Van de marketingmanager die een betere advertentietekst wil laten schrijven, de HR-directeur die policies laat samenvatten, tot de CEO die scenario’s laat analyseren – allemaal kunnen ze winst boeken met scherpere prompts.

Voorbeelden van goede en slechte prompts

Hoe ziet prompt engineering er in de praktijk uit? Laten we dit illustreren met enkele concrete voorbeelden. We vergelijken telkens een slechte (vage) prompt met een goede (gerichte) prompt voor dezelfde taak. Zo wordt duidelijk hoe een herformulering tot betere AI-antwoorden leidt.

Voorbeeld 1 – Kostenbesparing brainstormen

• Slechte prompt: “Geef tips om kosten te besparen in ons bedrijf.”

• Goede prompt: “Handel als een business consultant. Ons productiebedrijf (150 medewerkers) in de voedingssector zag afgelopen jaar een stijging van 10% in kosten voor grondstoffen en logistiek. Geef 5 concrete besparingsinitiatieven die we kunnen nemen, met focus op supply chain efficiëntie en energiebesparing, in een bondige lijst.”

Toelichting: De eerste prompt is erg algemeen. Een AI zal waarschijnlijk met willekeurige standaardtips komen (“verminder reisuitgaven, onderhandel met leveranciers…” – dingen die misschien niet passen). De tweede prompt geeft context (branche, probleemsituatie), een duidelijke rol (business consultant) en specifieke verwachting (5 initiatieven, focus op bepaalde domeinen, bondige lijst). De AI kan nu veel gerichter en relevanter antwoorden.

Voorbeeld 2 – Klantenservice e-mail opstellen

• Slechte prompt: “Schrijf een e-mail naar een boze klant.”

• Goede prompt: “Stel een beleefde klantenservice-e-mail op voor een klant wiens online bestelling een week te laat werd geleverd. Bied je excuses aan, leg kort uit wat er misliep (vertraging bij verzending) en stel een compensatie voor (bv. kortingsbon). Gebruik een empathische toon en houd de mail kort en professioneel.”

Toelichting: De slechte prompt hierboven is te beknopt; de AI moet gokken over de context en toon. Mogelijk krijg je een onbruikbare of ongepaste mail. De goede prompt daarentegen specificeert de situatie (te late levering), de gewenste inhoud (excuses, uitleg, compensatie) en toon. Zo’n gestructureerde opdracht leidt tot een mail die je vrijwel meteen kan gebruiken om de klant tevreden te stellen.

In deze voorbeelden zie je dat de goede prompts telkens meer informatie en richting bevatten. Ze benoemen een rol of perspectief, geven de context of achtergrond, formuleren de taak duidelijk en soms ook het formaat/verwachting van het antwoord. Dit zijn bekende best practices in prompt engineering . De AI krijgt als het ware een duidelijke briefing, vergelijkbaar met hoe je een medewerker zou briefen. Het resultaat? Antwoorden die meer to-the-point, nuttig en afgestemd zijn op jouw bedrijfsnoden.

Verschillende AI-modellen reageren anders

Een belangrijk inzicht voor bedrijven is dat niet elke AI hetzelfde reageert op een prompt. Verschillende AI-modellen (denk aan OpenAI’s GPT-4/ChatGPT, Google’s Gemini, Anthropic’s Claude, enz.) hebben hun eigen “karakter” en mogelijkheden. Een prompt die bij model A uitstekende output geeft, kan bij model B een minder bevredigend resultaat opleveren. Zoals Red Hat-experts opmerken: elk taalmodel heeft eigen sterktes en kan anders omgaan met dezelfde instructie .

Concrete voorbeelden hiervan zien we al in de praktijk. In een test kreeg Google’s Gemini (vroeger Bard) bij dezelfde opdracht een veel algemenere tekst, terwijl ChatGPT-4 met een creatiever en informatiever antwoord kwam . Het ging om een prompt om een unieke essay over de geschiedenis van Super Mario te schrijven. Gemini gaf een feitelijk maar vlak stukje tekst, waar ChatGPT dieper inging op historische details en een boeiend verhaal construeerde . Dit toont aan hoe het ene model meer diepgang en context kan leveren dan het andere – zelfs bij exact dezelfde vraag.

Waar zitten die verschillen? Enkele factoren:

• Training en kennisbasis: Een model dat getraind is op andere data kan andere antwoorden geven. Sommige modellen (zoals GPT-4) beschikken over meer kennis of een groter “geheugen” voor context, wat rijkere antwoorden oplevert.

• Instructievolgzaamheid: Bepaalde AI’s houden zich nauwer aan je promptdetails. (Zo staat ChatGPT erom bekend de stijl- en toonaanwijzingen goed te volgen, terwijl een ander model dat misschien deels negeert.)

• Creativiteit vs. feitelijkheid: Sommige modellen zijn afgeregeld om creatiever/speelser te antwoorden, andere blijven feitelijk en beknopt. Je merkt dit bijvoorbeeld tussen verschillende versies van GPT en andere concurrenten.

• Onderliggende parameters: Technisch gesproken hebben grotere modellen vaak meer capaciteiten, maar ook binnen één model kan het antwoord variëren door randomness of “temperature”-instellingen.

Strategisch benutten: Voor een bedrijf betekent dit dat je het juiste model voor de juiste taak moet kiezen – én je prompts daarop moet afstemmen. Als je bijvoorbeeld een zeer creatieve brainstormtekst wil, kan een model dat bekend staat om creativiteit beter passen. Voor up-to-date feitelijke vragen (bv. actualiteit) ga je eerder een model gebruiken dat recente kennis heeft (of waar internetkoppeling aan zit). Soms loont het ook om meerdere AI’s dezelfde prompt te geven en de beste output te kiezen. Dit is uiteraard vooral relevant als je toegang hebt tot verschillende AI-tools.

Stel dat je een belangrijk strategisch rapport laat samenvatten: je kunt ChatGPT-4 vragen voor een uitgebreide, goed gestructureerde samenvatting, maar het antwoord van een ander model raadplegen voor eventuele aanvullende inzichten of een andere schrijfstijl. Bedrijven die dit slim aanpakken, creëren als het ware een orkest van AI-modellen waarin elke AI wordt ingezet volgens zijn kracht.

Ook intern opgebouwde AI-modellen (bijvoorbeeld getraind op jouw eigen bedrijfsdata) vallen hieronder. Die zullen anders reageren op prompts dan publiek toegankelijke AI’s. Je prompt strategie moet dus mee-evolueren met het model dat je gebruikt. Het goede nieuws is dat de principes van prompt engineering – duidelijkheid, context, specificiteit – universieel helpen, ongeacht het model.

Conclusie: prompt engineering als strategische troef

AI inzetten in je bedrijf gaat verder dan de juiste tool kiezen – het gaat om de vaardigheid om die tool effectief aan te sturen. Prompt engineering is die vaardigheid. Het zorgt ervoor dat de slimme systemen ook echt slimme resultaten geven die aansluiten bij jouw noden. Voor C-level executives is dit een gebied om niet te onderschatten: terwijl AI-systemen steeds krachtiger worden, zullen bedrijven die gericht vragen leren stellen het meeste waarde eruit halen.

Strategisch gezien betekent dit:

• Investeer in opleiding en bewustwording rond prompt best practices binnen je teams. (Steeds meer organisaties bieden trainingen; niet voor niets zou 52% van de kleine bedrijven bereid zijn interne kandidaten hierin op te leiden .)

• Moedig medewerkers aan om te experimenteren en successen te delen. Wat een marketeer ontdekt als goede prompt, kan ook nuttig zijn voor een collega in een ander departement. Het opbouwen van een interne prompt-bibliotheek kan een enorme meerwaarde zijn.

• Houd rekening met de AI-toolkit: kies of combineer modellen afhankelijk van de taak, en leer uit de verschillen in output. Dit vergroot de kans op het beste resultaat en geeft inzicht welk model voor welke use-case het meest geschikt is.

• Blijf evolueren: Prompt engineering is geen eenmalige truc. AI verandert snel, modellen krijgen updates, nieuwe features (denk aan visuele input, multimodale AI, etc.). Wat vandaag werkt, kan morgen beter. Een cultuur van continu leren en finetunen is key.

Samengevat, prompt engineering tilt het gebruik van AI op van kunst en geluk naar een herhaalbaar proces met voorspelbaar succes. Het stelt Vlaamse bedrijven in staat om AI niet zomaar als gadget te gebruiken, maar er strategisch een voorsprong mee te behalen. Of het nu gaat om sneller beslissingen nemen op basis van AI-analyses, klanten persoonlijker te bedienen of simpelweg tijd en kosten te besparen – alles start met die juiste prompt.

Neem de leiding en zorg dat jouw bedrijf de vragen stelt die ertoe doen. In een tijdperk waar iedereen toegang heeft tot AI, maakt hoe je het inzet het verschil. Prompt engineering is daarbij de sleutel om AI écht voor jou te laten werken. Geef je organisatie dus dat duwtje in de rug – stel betere vragen, krijg betere antwoorden, en bouw zo aan een slimmere toekomst.

Meer weten of zin in een workshop? Get in touch!

Bronnen:

1. Adobe

2. David Moore

3. Redhat

4. Ben Parr