Wat is promptengineering?
Promptengineering is het ontwerpen en verfijnen van de invoer die u een taalmodel geeft, zodat het antwoord een concreet doel dient. OpenAI Academy beschrijft het in vrijwel dezelfde woorden: uw invoer ontwerpen en verfijnen om het best mogelijke antwoord te krijgen. De invoer kan bestaan uit getypte tekst, een geplakt document, een gedeeld bestand of een afbeelding.
De term omvat twee verschillende soorten werk. Ontwikkelaars die software op een model bouwen, schrijven systeeminstructies, testen die met evaluatiesets en houden ze onder versiebeheer; de documentatie voor ontwikkelaars van OpenAI en Anthropic is vooral voor hen geschreven. Alle anderen typen verzoeken in ChatGPT, Claude, Gemini of Copilot als onderdeel van hun gewone werk. Deze gids is voor de tweede groep: marketeers, accountmanagers, recruiters, analisten en operationele medewerkers die betrouwbare antwoorden willen, geen nieuwe loopbaan.
Voor die tweede groep lijkt het ontwikkelen van prompts meer op het schrijven van een goede opdrachtomschrijving voor een bekwame collega dan op programmeren. Anthropic raadt aan het model te zien als een briljante maar nieuwe medewerker die nog geen zicht heeft op uw werkwijzen en afspraken. De voorgestelde test is praktisch: laat de prompt zien aan een collega die weinig over de taak weet en vraag of die ermee aan de slag zou kunnen. Als de opdracht voor die collega onduidelijk is, is die dat waarschijnlijk ook voor het model.
Wat hoort er in een goede prompt?
Een goede prompt beschrijft de taak, geeft context, bevat of verwijst naar het bronmateriaal en beschrijft het gewenste antwoord. De vier grote aanbieders gebruiken hiervoor verschillende woorden, maar hun advies komt neer op dezelfde beperkte reeks elementen.
Microsoft beschrijft vier onderdelen voor Copilot: doel, context, bron en verwachtingen, en merkt op dat alleen een duidelijk doel strikt noodzakelijk is. OpenAI Academy beschrijft drie stappen: benoem de taak, voeg nuttige achtergrondinformatie of documenten toe en beschrijf de gewenste uitvoer, inclusief rol, doelgroep of vorm. Google adviseert Gemini-gebruikers om natuurlijke taal te gebruiken, duidelijk en beknopt te zijn, context te geven en specifieke trefwoorden te gebruiken. Anthropic vraagt om duidelijke, expliciete instructies en de reden erachter, omdat het model een regel beter kan toepassen als het weet waarom die belangrijk is.
Taak
Eén werkwoord en één op te leveren resultaat. Opstellen, samenvatten, vergelijken, extraheren, herschrijven of beoordelen, en aangeven wat het resultaat moet zijn: een e-mail van 150 woorden, een tabel, drie opties.
Context
Wie de lezer is, welke beslissing het resultaat ondersteunt en wat er al is gebeurd. Dit is het onderdeel dat in de meeste prompts ontbreekt.
Bron
Het materiaal waarop het antwoord moet zijn gebaseerd: geplakte notities, een bijgevoegd bestand of een specifiek genoemd document. Geef aan of de tool daarbuiten mag gaan.
Randvoorwaarden
Lengte, toon, feiten die ongewijzigd moeten blijven en zaken die het antwoord niet mag afleiden, zoals resultaten, datums of namen die niet zijn aangeleverd.
Vorm van het resultaat
Opmaak, koppen, een tabel met benoemde kolommen of een korte lijst met vragen als er informatie ontbreekt.
Controleren
Wat u controleert voordat u het antwoord gebruikt. Door dit op te schrijven, voorkomt u dat u bij de controle de lat verlegt.
| Richtlijnen van leveranciers | Hun voorwaarden | Wat het toevoegt |
|---|---|---|
| Microsoft Copilot | Doel, context, bron, verwachtingen | Geef aan welk bestand, welke e-mail of welke pagina moet worden gebruikt; houd rekening met vervolgvragen |
| OpenAI ChatGPT | Taak, achtergrond, gewenste uitvoer | Er is niet één perfecte manier om prompts te schrijven; verfijn ze tijdens het gesprek |
| Google Gemini | Natuurlijke taal, duidelijkheid, context, trefwoorden | Verdeel complex werk over afzonderlijke prompts |
| Anthropic Claude | Helder en direct, context, voorbeelden, structuur | Leg uit waarom een regel belangrijk is; gebruik voorbeelden om de vorm te sturen |
Hoe schrijft u stap voor stap een goede prompt?
Schrijf de prompt in de volgorde waarin een beoordelaar die zou lezen: eerst de taak, dan de feiten, daarna de regels en de vorm. Hieronder wordt die volgorde toegepast op een fictieve expediteur met 40 medewerkers, Harbour Lane Logistics, waarvan een accountmanager een klant moet informeren over een vertraagde zending.
1. Bepaal het eindresultaat
Een e-mail aan een contactpersoon bij een klant, van minder dan 150 woorden, die een vertraging uitlegt en aangeeft wanneer de volgende update komt.
2. Verzamel eerst de feiten
De aangeleverde feiten: de container wordt in de haven vastgehouden voor een controle van douanedocumenten; de nieuwe verwachte leverdag is donderdag; de volgende update wordt uiterlijk morgen om 4pm verstuurd. Verder is er niets bekend.
3. Benoem de lezer
Een inkoopverantwoordelijke die het eigen magazijnteam moet informeren. Die wil datums, geen geruststelling.
4. Stel de grenzen vast
Speculeer niet over de reden voor de controle, beloof niet dat donderdag vaststaat en bied niet meer dan één keer uw excuses aan.
5. Beschrijf de vorm
Een onderwerpregel, drie korte alinea's en vervolgens één regel met alles wat de accountmanager vóór verzending moet bevestigen.
6. Lees en herzie
Vergelijk de concepttekst zin voor zin met de feiten en geef vervolgens één concrete instructie voor aanpassing, in plaats van opnieuw te beginnen.
Hoe zien een zwakke en een sterke prompt er naast elkaar uit?
Een zwakke prompt noemt een onderwerp; een sterke prompt noemt een lezer, een taak, een bron en een grens. In het voorbeeld van Harbour Lane is de zwakke versie: Schrijf een e-mail aan een klant over een vertraagde zending. Een gebruikelijk antwoord op dat verzoek is beleefd en zelfverzekerd, maar verzint dingen: een reden voor de vertraging, een vaste nieuwe datum en een aanbod voor compensatie dat niemand heeft goedgekeurd.
De sterkere versie: Stel een e-mail op van een accountmanager aan de inkoopverantwoordelijke van een klant. Doel: een vertraagde zending uitleggen, zodat die de magazijnmedewerkers kan informeren. Gebruik alleen deze feiten: de container wordt in de haven vastgehouden voor een controle van douanedocumenten; de verwachte levering is nu donderdag; we sturen morgen uiterlijk om 4pm de volgende update. Behandel donderdag als een schatting. Geef geen reden voor de controle en bied geen compensatie aan. Houd de tekst onder 150 woorden, helder en rustig, met hooguit één verontschuldiging. Vermeld na de e-mail welke details ik vóór verzending moet bevestigen.
De tweede prompt is langer, maar daar gaat het niet om. Elke toegevoegde zin geeft de beoordelaar iets om te controleren: de gebruikte feiten, de vermeden claims, de woordlimiet en de opgeworpen vragen. Als het concept nog steeds zegt dat de vertraging is veroorzaakt door een fout in de documenten van de klant, ziet de beoordelaar meteen dat het model verder is gegaan dan de bron en kan die zin worden geschrapt.
Welke geavanceerde prompttechnieken zijn er?
De belangrijkste technieken na de basis zijn voorbeelden geven, structuur aanbrengen, grote taken opsplitsen, om opties vragen en instructies positief formuleren. Voor geen van deze technieken zijn technische vaardigheden nodig.
Leveranciers zijn het niet over elk detail eens, en het is nuttig om die verschillen te kennen. Anthropic adviseert om lange documenten bovenaan in een prompt te plaatsen, vóór de vraag. Microsoft stelt dat latere delen van een Copilot-prompt waarschijnlijk meer nadruk krijgen en raadt aan bronverwijzingen tegen het einde te plaatsen. De ontwikkelaarshandleiding van OpenAI zegt dat aangeleverde context doorgaans het beste tegen het einde kan staan. De eerlijke conclusie is dat de beste plaatsing afhangt van de tool. Test daarom beide volgordes op een taak die voor u van belang is, in plaats van één algemene regel over te nemen.
Toon een voorbeeld
Plak een of twee voorbeelden van het gewenste resultaat, zoals een eerdere voortgangsupdate waar uw manager tevreden over was. Anthropic noemt voorbeelden een van de betrouwbaarste manieren om de vorm, toon en structuur te sturen en raadt aan om drie tot vijf uiteenlopende voorbeelden te geven als u die heeft.
Houd instructies en bronmateriaal gescheiden
Gebruik koppen of blokken met labels zoals Instructies, Bronnotities en Voorbeeld, zodat het model uw regels kan onderscheiden van de tekst die het verwerkt. Anthropic beveelt hiervoor tags aan; gewone koppen werken in elke chattool.
Deel de taak op
Vraag om een opzet, keur die goed en vraag dan om het concept. Google adviseert om samenhangende taken op te splitsen in afzonderlijke prompts, en OpenAI Academy raadt aan om grote taken in kleinere delen op te delen.
Vraag om opties en prioriteiten
Vraag om drie alternatieven met de afweging bij elk alternatief en geef aan wat het belangrijkst is: nauwkeurigheid, beknoptheid of snelheid.
Geef aan wat mensen moeten doen, niet alleen wat ze moeten vermijden
Microsoft en Anthropic raden allebei aan om instructies positief te formuleren. Schrijf gebruik korte, heldere alinea's in plaats van gebruik geen opsommingstekens. Gebruik een verbod alleen voor feiten of beweringen die nooit in het antwoord mogen voorkomen.
Nodig uit om vragen te stellen
Sluit af met: stel mij vóór het opstellen maximaal drie vragen als er essentiële informatie ontbreekt. Zo worden hiaten zichtbaar die het model anders met aannames zou invullen.
Waarom is het werk met het eerste antwoord zelden klaar?
Het eerste antwoord is een concept om op te reageren, en dat zeggen de aanbieders zelf ook. Microsoft merkt op dat het eerste resultaat vaak niet het definitieve of beste antwoord is en dat u rekening moet houden met wat heen-en-weer. OpenAI Academy raadt aan een antwoord binnen het gesprek te verfijnen in plaats van opnieuw te beginnen.
Een goede vervolginstructie benoemt het specifieke probleem. Maak het korter is minder effectief dan: schrap de tweede alinea, die de eerste herhaalt, en zet het tijdstip van de volgende update in de openingszin. Microsoft merkt ook op dat dezelfde prompt elke keer andere resultaten kan opleveren. Een prompt die één keer werkte, bewijst dus niet dat die altijd werkt. Test een prompt voor een terugkerende taak met verschillende invoergegevens voordat u die als betrouwbaar beschouwt.
Wilt u zien hoe dit aansluit op een functie?
Bekijk de geplande proefperiode voor teams ↗Hebben ChatGPT, Claude, Copilot en Gemini verschillende prompts nodig?
De basis is bij elke assistent hetzelfde; het verschil zit in de informatie waartoe elke tool toegang heeft. Een duidelijke taak, concrete context, afgebakende bronnen en een vastgelegde vorm verbeteren de resultaten bij alle vier.
De praktische verschillen zitten in de integratie. U kunt Microsoft 365 Copilot naar specifieke bestanden, vergaderingen, personen en e-mails verwijzen door een schuine streep te typen, al hangt wat u kunt aanhalen af van uw licentie en instellingen. Assistenten die in een kantoorpakket zijn ingebouwd, zoals Gemini in Google Workspace, kunnen afhankelijk van uw abonnement en de beheerdersinstellingen toegang hebben tot werkbestanden. Losstaande chatassistenten werken vooral met wat u plakt of uploadt, tenzij uw organisatie andere bronnen heeft gekoppeld. Controleer voordat u een prompt schrijft met de instructie om de nieuwste prijslijst te gebruiken of de tool daar daadwerkelijk toegang toe heeft; anders kan deze zonder dat te melden antwoorden op basis van algemene kennis.
Raadpleeg voor voorbeelden per tool de bijbehorende gidsen over ChatGPT-prompts voor werk en Copilot-prompts, en de bredere gids over AI-tools op het werk.
Wat zijn de meest voorkomende fouten in prompts op het werk?
Veelgemaakte fouten zijn vragen om een mooiere tekst zonder feiten aan te leveren, vertrouwen op toverformules en een stellig antwoord voor waar aannemen. Zodra u ze kent, zijn ze allemaal eenvoudig te herkennen.
Functie zonder inhoud
Gedraag u als een marketeer van wereldklasse geeft het model een kostuum, geen taak. Een rolomschrijving van één regel kan helpen bij de toon, maar vervangt niet de doelgroep, feiten en grenzen.
Geen bron
Een marktsamenvatting vragen zonder materiaal aan te leveren, lokt algemene uitspraken en soms verzonnen cijfers uit.
Vage herziening
Maak het beter geeft geen richting. Benoem de zin, het probleem en de gewenste wijziging.
Eén enorme prompt
Als u onderzoek, analyse, tekst schrijven en opmaak in één verzoek combineert, zijn fouten moeilijker te vinden. Splits het verzoek op.
Plakken wat u niet mag delen
Klantcontracten, persoonsgegevens en nog niet gepubliceerde cijfers horen alleen thuis in tools die uw bedrijf voor die gegevens heeft goedgekeurd.
Vloeiende taal als bewijs beschouwen
Een goed geschreven antwoord kan nog steeds een onjuiste bewering bevatten. Controleer het aan de hand van de bron.
Hoe controleert u het resultaat?
Controleer elke feitelijke zin aan de hand van de bron die u heeft aangeleverd, en controleer alles wat niet in die bron stond extra zorgvuldig. Hier komen het opstellen van prompts en controle samen: een duidelijk afgebakende prompt maakt de controle sneller, omdat u precies weet wat er in het antwoord mocht staan.
Microsoft stelt duidelijk dat antwoorden van Copilot onjuist kunnen zijn en gecontroleerd en geverifieerd moeten worden. Dat geldt voor elke assistent. Let op toegevoegde oorzaken, datums, namen, getallen en toezeggingen. Bereken belangrijke cijfers zelf opnieuw. Als het model een bron aanhaalt, open die dan en zoek de betreffende passage. De gids over het controleren van feiten in AI-uitvoer behandelt dit uitgebreid.
Hoe leren teams goede AI-prompts te schrijven?
Teams leren het snelst instructies voor AI schrijven door te oefenen met hun eigen terugkerende taken en de resultaten te vergelijken met een duidelijke norm. Een algemene cursus over instructiepatronen helpt minder dan herhaalde, beoordeelde pogingen met de e-mails, samenvattingen en analyses die iedereen daadwerkelijk maakt.
Een bruikbare oefencyclus heeft vier onderdelen: een realistische taak met aangeleverde feiten, een eerste prompt, een herziening en een korte toelichting op wat de deelnemer heeft veranderd en waarom. Een leidinggevende of collega beoordeelt die toelichting, niet alleen de uiteindelijke tekst. Training in het schrijven van prompts die de beoordelingsstap overslaat, beloont vaak lange prompts in plaats van een goed beoordelingsvermogen.
Tosheo.ai wordt rond die cyclus ontwikkeld. Het geplande product geeft elke medewerker een korte niveautoets, gevolgd door functiespecifieke lessen van 10 tot 15 minuten. Elke les eindigt met een praktijkopdracht in een echte AI-tool, beoordeeld aan de hand van een zichtbaar beoordelingsschema met gerichte feedback. De bouw van het product is nog niet gestart, dus dit beschrijft de geplande opzet en geen resultaten. Als u eerst wilt zien hoe dit op werktaken wordt toegepast, vindt u meer uitgewerkte voorbeelden in de bijbehorende gids over promptontwerp voor zakelijk gebruik.
Wanneer is het optimaliseren van prompts niet de oplossing?
Promptengineering biedt geen oplossing als een taak gegevens vereist waarover de tool niet beschikt, een beslissing vergt die alleen een mens kan nemen of wordt uitgevoerd met een ongeschikte tool. Anthropic benadrukt in zijn eigen overzicht dat niet elk probleem het beste met betere prompts kan worden opgelost; soms is een ander model, een andere tool of een ander proces de oplossing.
Als een samenvatting telkens cijfers mist, kan dat liggen aan een bestand dat de assistent niet goed kan lezen, niet aan uw formulering. Als een concept steeds niet bij uw merk past, zijn een echte stijlgids en voorbeelden mogelijk de oplossing, in plaats van meer bijvoeglijke naamwoorden. Als de uitvoer invloed heeft op iemands salaris, rechten, gezondheid of rechtspositie, blijft controle door een gekwalificeerde beoordelaar nodig, ook met een betere prompt.
Tosheo.ai is ook niet de juiste keuze voor iedereen die dit wil leren. Het is bedoeld voor niet-technische medewerkers in teams van 5 tot 200 personen. Ontwikkelaars die toepassingen bouwen op de API van een model zijn beter geholpen met de ontwikkelaarsdocumentatie van OpenAI en Anthropic, die systeeminstructies, evaluaties en versiebeheer behandelt, en met de gratis interactieve handleiding van Anthropic voor het schrijven van prompts.
Waar kunt u verder lezen in deze gids?
Elke gids in dit onderdeel beantwoordt één praktische vraag. Begin met de gids die past bij de tool of taak waarmee u bezig bent.
Promptsjablonen
Herbruikbare sjablonen en structuren voor samenvattingen, e-mails, vergelijkingen en herschreven teksten, met richtlijnen om een gezamenlijke bibliotheek actueel te houden.
ChatGPT-prompts voor op het werk
Eenvoudig aan te passen ChatGPT-prompts voor veelvoorkomende taken, telkens met de feiten die u moet aanleveren en de controles die u moet uitvoeren.
Copilot-prompts
Prompts voor Microsoft 365 Copilot in Outlook, Teams, Word en Copilot Chat, inclusief hoe u Copilot naar het juiste bestand verwijst.
Promptengineering voor bedrijven
Een uitgewerkt voorbeeld van een zakelijke prompt, een herziening en een beoordelingsnotitie.
Zakelijk schrijven met AI
Zo maakt u van een gegenereerd concept een bericht waar u uw naam onder wilt zetten.
Bronnen en reikwijdte
OpenAI Academy, instructiemateriaal over prompts, geraadpleegd op 16 October 2026 ↗
OpenAI API-documentatie, prompts opstellen, geraadpleegd op 16 October 2026 ↗
Anthropic, Claude-documentatie: overzicht van promptengineering, geraadpleegd op 16 October 2026 ↗