Veel mensen gebruiken AI, maar benutten niet het volledige potentieel. Stel je voor: je moet een beleidsdocument analyseren en conclusies trekken. Een simpele prompt levert een vaag antwoord op, maar met de juiste techniek krijg je een scherpe, goed onderbouwde analyse. Hoe zorg je ervoor dat AI precies doet wat jij nodig hebt? Het begint bij de manier waarop je vragen stelt. Wetenschappelijk onderzoek biedt waardevolle inzichten. In deze blog ontdek je drie krachtige prompting-technieken die je direct kunt toepassen.

Wat is prompting en waarom is het belangrijk?

Prompting betekent de juiste vragen stellen aan AI om betere antwoorden te krijgen. Simpele prompts leveren soms bruikbare resultaten op, maar bij complexe vraagstukken is meer nodig. Onderzoek toont aan dat bepaalde technieken AI veel slimmer laten presteren. De drie methodes die we bespreken, helpen je om preciezer te vragen en diepere inzichten te krijgen.

3 prompting-technieken uit de wetenschap

Veel mensen stellen AI een vraag en accepteren het eerste antwoord. Maar wat als AI kan redeneren als een expert, meerdere scenario’s kan vergelijken of zelfs betere vragen kan bedenken? Deze technieken helpen je daarbij:

1. Tree of Thought voor complexe beslissingen.
2. AI als eigen prompt-engineer voor betere vragen.
3. Chain-of-Thought voor gestructureerd redeneren.

1. Tree of Thought-aanpak: AI laten redeneren als een boom

Onderzoekers van Princeton en DeepMind ontwikkelden de Tree of Thought (ToT)-aanpak (Yao et al., 2023). AI onderzoekt stap voor stap verschillende denkpaden voordat het een antwoord geeft. Dit is nuttig voor complexe problemen waarbij meerdere scenario’s een rol spelen.

Waarom is dit handig?
Deze techniek helpt je bij het nemen van betere beslissingen. Het stelt AI in staat om niet alleen een enkel antwoord te geven, maar ook verschillende perspectieven en mogelijke uitkomsten mee te nemen in de analyse. 

Een voorbeeld: Beleidsanalyse
Stel, je werkt bij een gemeente en moet een woonbeleid opstellen. Je wilt verschillende opties en hun impact vergelijken. In plaats van simpelweg om een conclusie te vragen, zeg je:

“Analyseer de opties in dit woonbeleid en werk de verschillende scenario’s uit, inclusief de voor- en nadelen.“

AI onderzoekt dan systematisch de mogelijkheden en geeft een goed onderbouwd advies.

Een voorbeeld: Beleidsbeslissing

Stel, je werkt bij een ministerie en moet een duurzaamheidsbeleid ontwikkelen. In plaats van direct om een conclusie te vragen, kun je AI vragen:

“Werk drie mogelijke beleidsopties uit voor duurzame energie, inclusief voor- en nadelen en de impact op verschillende belanghebbenden.”

AI helpt je dan bij het structureren van de denkpaden en het nemen van een goed onderbouwde beslissing.

2. Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers: AI als eigen prompt-expert

Uit een studie gepubliceerd in ICLR 2023 (Zhou et al., 2023) blijkt dat AI zichzelf kan helpen om betere prompts te formuleren. Met andere woorden: als je AI vraagt hoe je een vraag slimmer kunt stellen, krijg je vaak een veel beter resultaat.

Waarom is dit handig?
Het kan lastig zijn om de perfecte vraag te formuleren. AI kan je helpen door zelf met suggesties te komen, zodat je sneller de kern raakt.

Een voorbeeld: HR-trendanalyse
Stel, je bent HR-manager en wilt trends ontdekken in ziekteverzuimdata. In plaats van direct een vraag te stellen, vraag je AI:

“Welke vragen zou jij stellen om de belangrijkste trends in deze dataset te ontdekken?”

AI genereert dan slimme vragen, waardoor je sneller waardevolle inzichten krijgt.

3. Chain-of-Thought Prompting: Stap-voor-stap redeneren

Bij Chain-of-Thought (CoT) Prompting (Wei et al., 2022) stimuleer je AI om logisch en stapsgewijs te redeneren. Zo voorkom je dat het direct een eindantwoord geeft zonder uitleg. Deze methode is vooral nuttig bij complexe analyses en redeneringen.

Waarom is dit handig?
Gestructureerd redeneren helpt je om ingewikkelde informatie helder te krijgen. Of je nu een juridische tekst interpreteert of een marktanalyse maakt, deze techniek zorgt voor beter onderbouwde inzichten.

Een voorbeeld: Juridische contractanalyse
Stel, je bent juridisch adviseur en moet een ingewikkeld contract beoordelen. In plaats van te vragen: “Wat betekent deze clausule?”, kun je AI beter vragen:

“Leg deze clausule stap voor stap uit. Bespreek elk belangrijk concept apart en geef een praktijkvoorbeeld van hoe dit in een rechtszaak zou kunnen worden geïnterpreteerd.”

Hierdoor krijg je een duidelijke, gestructureerde uitleg.

Conclusie: Slimmer werken met AI begint bij betere prompts

Hoe je AI om hulp vraagt, bepaalt de kwaliteit van het antwoord. Met technieken als Tree of Thought, AI als eigen prompt-engineer en Chain-of-Thought werk je effectiever en krijg je diepgaandere analyses.

Wil je deze technieken direct toepassen? Wij helpen je graag! Neem contact met ons op voor een training, lezing of workshop en ontdek hoe je AI slim en efficiënt inzet in je werk.