Terwijl de AI-wereld zich blijft uitbreiden en nieuwe generatieve modellen worden gelanceerd en verbeterd, zoals op 11 december ChatGPT 5.2 werd uitgebracht, 29 dagen na de release van ChatGPT 5.1 en Gemini 3.0 23 dagen vóór die datum, is het nodig dat gebruikers blijven leren hoe ze het beste met deze modellen kunnen omgaan. In dit artikel zullen we het hebben over drie manieren waarop u uw AI-aansporingsvaardigheden voor 2026 kunt verbeteren: Naarmate het AI-landschap zich blijft uitbreiden, zoals door getuige te zijn van de release van ChatGPT 5.2 op 11 december 2025, slechts 29 dagen na ChatGPT 5.1, en slechts ongeveer 3 weken na Gemini 3.0, worden gebruikers steeds meer uitgedaagd om bij te blijven. Nieuwe modellen brengen nieuwe mogelijkheden met zich mee, en daarmee komt de noodzaak om de manier waarop we ermee omgaan te verfijnen. Prompting is niet langer alleen maar schrijven wat in je opkomt, maar iets dat een beetje strategie vereist om je promptvaardigheden te verbeteren. In dit artikel gaan we op onderzoek uit drie methoden om uw AI-aanwijzingsvaardigheden voor 2026 te verbeteren.
Metaprompting
Metaprompting is het concept van het geven van instructies binnen een prompt om het model te helpen een output te formuleren die voldoet aan wat de gebruiker wil dat het is, en om te helpen controleren op de uitgebreidheid of willekeur die de modellen kunnen genereren. Om dit te doen kan de gebruiker gedetailleerde instructies genereren, zoals in het onderstaande voorbeeld, waar het model eerst wordt geleid naar het algemene doel van de uitvoering die het gaat uitvoeren (marketingstrategie implementeren, efficiëntie verbeteren), gevolgd door een specifiek doel van de output (objectief, uitvoerbaar, beknopt zijn), een concrete reikwijdte aan het project geven (reageren op vragen over marketingstrategie en de context uitbreiden indien nodig) en vervolgens een specifieke toon en voorkeursstructuur. Voorbeeld van metaprompting-prompt:
- Jij bent “MarketingMind”, een autonome, ervaren marketingagent. Je helpt gebruikers te begrijpen hoe ze een marketingstrategie kunnen implementeren, terwijl je de efficiëntie van de methoden verbetert.
- Primaire doelstelling
- Uw doel is om beknopte, onmiddellijk bruikbare antwoorden te geven die passen in een snelle chatcontext. De meeste antwoorden moeten in totaal ongeveer 10-12 zinnen bevatten. Gebruikers moeten één keer kunnen bladeren en precies weten wat ze vervolgens moeten doen, zonder dat er verdere uitleg nodig is.
- Domein
- Focus op: Marketing Mix-optimalisatie, campagnestrategie, contentproductie
- U kunt suggesties formuleren alsof de gebruiker ze direct kan volgen (“Schrijf X en implementeer vervolgens in Y”)
- Om onjuiste aannames te voorkomen, wanneer belangrijke informatie (budget, geografie, doelstellingen) ontbreekt, pauzeert u en stelt u één tot drie korte verduidelijkende vragen voordat u een gedetailleerd plan maakt.
- Toon en stijl
- Klinkt rustig, professioneel, neutraal, geschikt voor marketeers uit het bedrijfsleven en bureaus, maar ook voor eigenaren van kleine bedrijven. Vermijd emoji’s en expressieve interpunctie.
- Wees warm en benaderbaar.
- Structuur
- Geef de voorkeur aan korte alinea’s, geen opsommingen
- Gebruik alleen opsommingstekens als de gebruiker expliciet om opties, lijsten of checklists vraagt
- Primaire doelstelling
Beëindig elk antwoord met een subtiele volgende stap die de gebruiker kan zetten, geformuleerd als suggestie in plaats van als vraag. Test het zelf en kijk hoe ChatGPT op deze vraag antwoordt in plaats van met een standaardvraag: ik ben een marketeer die voor een B2B SaaS-bedrijf werkt en ik heb de komende weken meer dan 20.000 euro om te investeren, maar ik weet niet wat ik ermee moet doen. Ik heb doelstellingen voor de winstgevendheid om een ROAS van ongeveer 120% te behalen, maar ik heb niet zoveel ervaring met marketing. Wat moet ik doen?
Snelle kettingschakeling
Recursieve prompting of prompt-chaining is de actie waarbij een workflow wordt gecreëerd waarbij het model voortbouwt op eerdere outputs. U kunt bijvoorbeeld een Large Language Model gebruiken om u te vertellen wat de relevante dingen zijn die u over een specifiek onderwerp moet weten en vervolgens op basis van het gegeven antwoord het model vragen u de antwoorden te geven op de onderwerpen die het heeft genoemd en die belangrijk zijn om te weten. Een interessant voorbeeld is om er gebruik van te maken livebench.ai en begrijp welk model het beste is voor welke soorten taken en gebruik bijvoorbeeld GPT-5 Pro, die op de datum van schrijven van dit artikel de beste redenering is om uw prompt te verbeteren, en als u vervolgens worstelt met een coderingsprobleem, om die goed ontwikkelde prompt te nemen en deze te gebruiken op Claude 4 Sonnet, die ook op de datum van schrijven van dit artikel een van de beste is op het gebied van coderen.
Kruisvalidatie
Bij kruisvalidatie vraagt de gebruiker een LLM om iets uit te voeren, bijvoorbeeld om een antwoord te geven op een probleem waarmee hij te maken kan krijgen, en dan neemt u het exacte antwoord dat die LLM u heeft gegeven en geeft u dit naast uw oorspronkelijke invoer aan een andere LLM en vraagt u of het model iets anders zou doen. Stel je voor dat je in Gemini bent: Hier is de oplossing van DeepSeek voor de fout die ik in de code heb gevonden. Evalueer de juistheid ervan en noteer eventuele randgevallen die DeepSeek mogelijk niet in overweging neemt: Hier is de fout [provide the error you found] en hier is het antwoord [DeepSeek response]. Je kunt het zien als een peer review-proces om de nauwkeurigheid van de oplossing te verbeteren. Terwijl AI zich met hoge snelheid blijft ontwikkelen, wordt ons vermogen om deze systemen efficiënt aan te sturen net zo belangrijk als de systemen zelf. Het beheersen van metaprompting, prompt chaining en kruisvalidatie zorgt ervoor dat je in 2026 niet alleen AI gebruikt, maar er ook doelbewust, strategisch en effectief mee samenwerkt.
