Op LinkedIn en in de media word je bedolven onder goedbedoelde adviezen om de perfecte prompt voor AI-chatbots als ChatGPT, Gemini en Claude te schrijven. Mensen verrichten hele studies naar de precieze werking van deze Large Language Models (LLM’s) en maken complexe papers en infographics om jou te helpen het meeste uit AI te behalen – natuurlijk nadat ze je hebben overtuigd je gegevens achter te laten of hen te volgen.
Maar heeft ChatGPT een perfecte prompt nodig? Is het noodzakelijk om zelf een prompt-expert te worden om AI goed te instrueren? Ik waag dat te betwijfelen. En in deze mening sta ik niet alleen. AI-expert Patrick Klerks van marketingwebsite Frankwatching schrijft ze ook niet meer. De reden hiervoor is eigenlijk heel simpel: AI kan betere prompts schrijven dan jij zelf kunt bedenken. En ook dat is goed te verklaren, want niemand weet zo goed hoe AI werkt als AI zelf.
Het advies daarom om je niet te concentreren op de perfecte prompt. Richt je aandacht meer op de gewenste uitkomst en geef AI de juiste context mee. Dus beschrijf zo precies mogelijk welke output je wil zien, waar je dit voor nodig hebt en wat je ermee gaat doen. Vraag in dezelfde prompt AI om op basis van deze vraag de ideale prompt te schrijven.
Een voorbeeldje om dit te illustreren. Stel ik wil een paper van ongeveer 15 pagina’s schrijven over de opkomst van AI in de agrarische sector bedoeld voor beleidsmakers binnen de overheid met de focus op verbeteringen in duurzaamheid. Ik zou op basis van dit idee een prompt kunnen schrijven als ‘Schrijf een paper van ongeveer 15 pagina’s schrijven over de opkomst van AI in de agrarische sector bedoeld voor beleidsmakers binnen de overheid met de focus op verbeteringen in duurzaamheid.’ AI gaat na enig denkwerk direct aan de slag met een uitgebreide paper die ik zou kunnen gebruiken, maar die met een betere prompt veel sterker kan zijn.
Het kan dus ook anders. Een slimmere benadering is Mijn (simpele) beginvraag kan dan zijn: ‘Help mij met een prompt: ik wil een paper van ongeveer 15 pagina’s schrijven over de opkomst van AI in de agrarische sector bedoeld voor beleidsmakers binnen de overheid met de focus op verbeteringen in duurzaamheid.’
De respons van ChatGPT hierop:
Je ziet, dit is al een zeer uitgebreide prompt en AI doet zelf suggesties voor een stapsgewijs plan. Je kunt deze prompt copy-pasten of nog tweaken door bijvoorbeeld aanpassingen te doen in de voorgestelde structuur.
Ben je tevreden over je eigen prompts en denk je desondanks dat je zelf altijd betere prompts kunt bedenken? Ik begrijp je volkomen en laat je door deze blog niet ontmoedigen. Maar houd in het achterhoofd dat:
Prompt-engineeren blijft een prima vaardigheid om chatbots in de goede richting te sturen en zoveel mogelijk controle te houden over de output, maar AI kan vaak slim, stel en consistent een beter prompt-voorstel opleveren. In de praktijk werkt een hybride aanpak het beste: blijf zelf altijd de kaders bepalen, maar laat AI ook de ruimte om je input te verfijnen en optimaliseren.
Help je anderen met AI? Dan blijft het sowieso slim om een prompt-bibliotheek aan te maken. De manier waarop je aan AI vraagt om een ideale prompt te maken kan voor sommige mensen lastig zijn en ook die manier kan per chatbot verschillen. Een prompt-library is een handig middel om AI-gebruik bij collega’s te introduceren en mensen met ChatGPT en Gemini vertrouwd te maken.
Wil je hulp bij het maken van een dergelijke prompt-library of ondersteuning bij inzetten van AI bij marketing en communicatie? Neem contact met mij op!