Prompt engineering: zo haal je méér uit je AI-assisten

Wat is prompt engineering?

Prompt engineering is het proces waarmee je een tekstinstructie -de prompt- opstelt, zodat Copilot (of een ander LLM) een gewenste, bruikbare output genereert. Niet simpelweg “schrijf me een e-mail”, maar een prompt waarin context, verwachtingen, beperkingen en toon helder zijn.

Voor Microsoft 365 Copilot (of generatieve AI in Microsoft-omgevingen) kun je denken aan prompts waarmee je:

• Teksten genereert of herschrijft in Word of Outlook (meer informatie? Copilot in Word)
• Gegevens analyseert of samenvat in Excel (meer informatie? Copilot in Excel)
• Presentaties maakt in PowerPoint (meer informatie? Copilot in Powerpoint)
• Vergaderingen laat samenvatten in Teams
• Inhoud herstructureert, formatteert of vertaalt

Waarom prompt engineering essentieel is

Prompt engineering is in essentie niets anders dan op een slimme en doelgerichte manier communiceren met een taalmodel. Hoe beter je vraag, hoe gerichter het antwoord. Stel je voor dat je een collega vraagt om “even dat rapport af te maken.” De kans is groot dat die collega terugkomt met een stuk tekst dat net de verkeerde toon heeft, onvolledig is of simpelweg niet aansluit op jouw verwachtingen. Maar als je uitlegt voor wie het rapport is, wat de toon moet zijn, welke informatie belangrijk is en wat het doel is, krijg je iets terug dat beter aansluit en direct bruikbaar is. Zo werkt het ook met Copilot. De AI is pas effectief als jij duidelijk bent.

Een goed geformuleerde prompt bevat; een opdracht, context, doel, doelgroep én toon. Het is een gesprek waarin je kaders meegeeft en verwachtingen uitspreekt. Je vraagt niet zomaar om een samenvatting van een document, maar je specificeert dat het bijvoorbeeld gaat om een samenvatting van een beleidsdocument voor niet-technische collega’s, met een positieve toon en maximaal vijf alinea’s. Dát is het verschil tussen vage output en waardevolle ondersteuning. Microsoft zelf besteedt aandacht aan prompt engineering voor Copilot. Er is zelfs een Copilot Prompt Gallery waar Microsoft promptvoorbeelden deelt om gebruikers op weg te helpen.

De bouwstenen van een goede prompt

Om een effectieve prompt te schrijven, kun je met een aantal componenten werken. Hier zijn de fundamentele bouwstenen:

Doel / taak: Wat wil je dat Copilot doet (schrijven, samenvatten, analyseren) → Zonder duidelijke taak wordt AI vaag of tot inefficiënte output gedreven

Context: Relevante achtergrondinformatie, bronnen, eerdere tekst of data → Helpt de AI om signalen te interpreteren in de juiste context

Instructie / rol: In welke rol moet Copilot optreden (bijv. “schrijf als HR‑adviseur”) → Toont richting in toon, stijl en perspectief

Beperkingen / randvoorwaarden: Lengte, stijl, do’s & don’ts, doelgroep → Zo voorkom je dat output te lang, technisch, off-brand of irrelevant wordt

Voorbeeld / referentie: Modeltekst, voorbeelden van output, formats → Helpt de AI om jouw gewenste vorm te begrijpen

Opvolging / follow-up prompts: Vervolgvragen, correctierondes of iteraties → Voor verfijning en bijsturing van output

Valkuilen en risico’s

Een belangrijk risico is onbedoelde blootstelling van gevoelige informatie. In een poging om je prompt zo goed mogelijk te laten maken, kun je als snel gedetailleerde context – inclusief klantdata, interne cijfers of strategische plannen – meegeven aan het taalmodel. Maar als er geen heldere richtlijnen zijn, kan gevoelige data op die manier in prompts belanden en terechtkomen in omgevingen waar je geen controle over hebt.

Daarbij is er het risico van bias en framing door prompts zelf. De manier waarop je een vraag stelt, bepaalt niet alleen het antwoord, maar ook de richting waarin de AI denkt. Als prompts onbewust gekleurde aannames bevatten, kan AI dit reproduceren of versterken in de output. Dat kan ertoe leiden dat beslissingen systematisch scheef gaan zonder dat iemand het doorheeft. Kritisch blijven nadenken blijft daarom essentieel!

Toekomsttrends

De wereld van AI en prompt engineering ontwikkelt zich razendsnel. Wat vandaag geavanceerd lijkt, is morgen alweer standaard. Dat geldt ook voor de manier waarop we met tools als Microsoft 365 Copilot samenwerken. Eén van de belangrijkste ontwikkelingen die zich aandient, is de verschuiving van losse prompts naar slimme workflows. In plaats van één-op-één interacties zie je steeds vaker dat AI wordt ingezet als procespartner, waarbij meerdere prompts logisch aan elkaar gekoppeld worden om een complexere taak af te handelen. Dat noemen we ook wel agent-gedrag: de AI denkt niet alleen mee, maar voert zelfstandig stappen uit op basis van jouw instructie.

Een andere trend is de opkomst van multimodale prompting. Dat betekent dat AI steeds beter overweg kan met gecombineerde input: tekst, afbeeldingen, tabellen of zelfs gesproken instructies. Binnen Microsoft 365 zie je die ontwikkeling terug in de integratie van Copilot met onder andere PowerPoint en Teams. Je kunt dan bijvoorbeeld een afbeelding uploaden, daar een instructie bij geven, en de AI laat je vervolgens kiezen uit meerdere visuele concepten. Dat opent de deur naar heel nieuwe toepassingen van creatieve conceptontwikkeling tot

Ook binnen organisaties gaat de rol van prompts veranderen. Waar het nu nog vaak individuele gebruikers zijn die zelf experimenteren, zullen we steeds vaker zien dat organisaties promptstrategieën opstellen. Denk aan standaardformats en interne promptbibliotheken. Daarmee professionaliseert het gebruik van AI én wordt de output consistenter en veiliger.

Tot slot wordt AI steeds intelligenter. In plaats van dat jij steeds volledig moet uitleggen wat je wilt, gaan systemen leren van jouw eerdere opdrachten, voorkeuren en context. Prompts worden dan dynamisch en adaptief, gebaseerd op jouw rol, project of workflow. Dat betekent minder herhaling, meer gemak en betere afstemming op jouw manier van werken.