Prompt Engineering voor verschillende LLM’s: Welk model begrijpt u het best?

Het prompt-dilemma in de B2B-praktijk

U heeft het vast al meegemaakt: de perfecte prompt voor ChatGPT levert bij Claude slechts middelmatige resultaten op. Wat bij Perplexity precieze antwoorden geeft, resulteert bij Gemini in oppervlakkige output.

Deze inconsistenties kosten bedrijven dagelijks waardevolle tijd. Projectleiders experimenteren met diverse formuleringen, HR-teams krijgen uiteenlopende kwaliteit in vacatureteksten en IT-afdelingen lopen aan tegen onvoorspelbare documentatieresultaten.

De oorzaak ligt niet bij een gebrek aan AI-kennis binnen uw teams. Elk Large Language Model is met andere doelen ontwikkeld, getraind op verschillende datasets en volgt zijn eigen architectuurprincipes.

Maar wat betekent dit nu concreet voor uw bedrijfspraktijk? Welke prompt-strategie werkt het beste bij welk model? En vooral: hoe benut u deze verschillen doelgericht voor betere bedrijfsresultaten?

Het goede nieuws: met het juiste begrip van modelspecifieke eigenaardigheden verandert u deze uitdaging in een concurrentievoordeel.

Waarom LLM’s verschillend reageren

Stelt u zich voor: u brieft vier verschillende adviseurs voor hetzelfde project. Ieder brengt eigen ervaring, werkwijze en denkkader mee.

Precies zo werkt het bij LLM’s. OpenAI ontwikkelde GPT-4 als universele tool voor uiteenlopende taken. Anthropic zette bij Claude in op veiligheid en gestructureerd denken. Perplexity specialiseerde zich in feitelijke research terwijl Google met Gemini op multimodaliteit focust.

Deze uiteenlopende ontwerpdoelen zijn terug te zien in de trainingsdata. ChatGPT leerde van een brede mix internetcontent, boeken en conversaties. Claude kreeg extra training in logisch redeneren en ethische afwegingen.

Perplexity combineert Taalmodel-capaciteit met real-time websearch. Gemini is vanaf het begin geoptimaliseerd voor tekst, code, afbeeldingen en video.

De transformerarchitectuur vormt weliswaar de gezamenlijke basis, maar parameters, attention-mechanismen en fine-tuning verschilt fors. Wat voor het ene model een “optimale” input is, leidt bij een ander tot suboptimale resultaten.

Daarom heeft u modelspecifieke prompt-strategieën nodig – een ‘one-size-fits-all’ oplossing werkt niet.

ChatGPT/GPT-4: De veelzijdige allrounder

ChatGPT is het Zwitsers zakmes onder de LLM’s. OpenAI ontwikkelde GPT-4 voor maximale veelzijdigheid – van creatieve teksten tot analyseopdrachten en codegeneratie.

Deze flexibiliteit maakt ChatGPT tot hét ideale instapmodel voor bedrijven. Uw teams behalen direct productieve resultaten, zonder diepgaande specialistische kennis.

Optimale promptstructuur voor ChatGPT:

ChatGPT reageert bijzonder goed op duidelijke roldefinities. Begin uw prompts met “Je bent een…” of “Als expert in…” – zo activeert u specifieke kennisdomeinen in het model.

Maak gebruik van de conversatiestijl. ChatGPT is geoptimaliseerd voor dialoog. Stel vervolgvragen, vraag om verduidelijking of vraag naar alternatieve aanpakken.

Voorbeeld van een zakelijke prompt:

“Je bent een ervaren salesmanager in de machinebouw. Stel een gestructureerde offerte op voor een speciale metaalbewerkingsmachine. Budget: 250.000 euro. Doelgroep: automotive toeleveranciers. Houd rekening met techniek, levertijd en servicepakket.”

ChatGPT verwerkt ook complexere verzoeken betrouwbaar wanneer u de context in stappen opbouwt. Geef eerst achtergrondinformatie, formuleer daarna pas de eigenlijke taak.

Zwaktes van ChatGPT:

Actuele informatie blijft lastig. GPT-4 kent geen gebeurtenissen na zijn trainingscutoff. Voor actueel onderzoek is ChatGPT ongeschikt.

Soms verzint het model zogenaamd plausibele feiten. Controleer kritische informatie altijd bij betrouwbare bronnen.

Voor hoogprecieze, feitelijke taken zijn andere modellen aan te raden. ChatGPT blinkt uit bij creatieve, communicatieve en strategische vraagstukken.

Claude: De gestructureerde analyticus

Anthropic ontwikkelde Claude met een duidelijke focus: veiligheid, transparantie en systematisch denken. Daardoor is Claude de ideale partner voor complexe analyses en gevoelige bedrijfsdata.

Claude denkt graag in stappen. Waar ChatGPT soms direct antwoordt, laat Claude zijn denkproces zien. Dat creëert vertrouwen en transparantie – essentieel in B2B.

Optimale promptstrategie voor Claude:

Structureer uw prompts hiërarchisch. Claude verwerkt complexe, meerledige verzoeken uitstekend als u duidelijke kopjes en stappen gebruikt.

Vraag expliciet om stapsgewijze aanpak. Formuleringen als “Analyseer systematisch…” of “Ga stap voor stap te werk…” stimuleren Claude’s sterke kanten.

Voorbeeld van een strategische Claude-prompt:

“Analyseer de marktintroductie van ons nieuwe SaaS-product systematisch. Houd rekening met: 1) doelgroepsegmentatie, 2) prijsstrategie, 3) go-to-market kanalen, 4) concurrentielandschap, 5) risicobeoordeling. Weeg elke factor en formuleer concrete aanbevelingen.”

Claude reageert bijzonder goed op gedetailleerde contextinformatie. Hoe preciezer u uw bedrijf, branche en uitdagingen beschrijft, hoe beter de antwoorden.

Unieke sterktes van Claude:

Bij ethische dilemma’s en compliance-vraagstukken laat Claude bijzondere deskundigheid zien. Het model is speciaal getraind op verantwoord AI-gebruik.

Voor documentanalyse en tekstverwerking levert Claude vaak scherpere resultaten dan ChatGPT. Het vermogen om lange documenten door te nemen en gestructureerd samen te vatten is indrukwekkend.

Claude is uitermate geschikt voor strategische planningsprocessen. Het model kan verschillende scenario’s doorrekenen en implicaties systematisch beoordelen.

Beperkingen van Claude:

Voor snelle, spontane brainstormsessies is Claude soms wat “omslachtig”. De gestructureerde benadering kost tijd, wat in creatieve processen hinderlijk kan zijn.

Bij zeer technische code-vragen biedt ChatGPT vaak pragmatischere oplossingen. Claude heeft dan de neiging om ook eenvoudige programmeervragen uitgebreid uit te leggen.

Perplexity: De feitengerichte onderzoeker

Perplexity lost een fundamenteel probleem van de meeste LLM’s op: het gebrek aan actuele informatie. Door taalmodel-capaciteit te combineren met real-time websearch biedt Perplexity altijd actuele, brongebaseerde antwoorden.

Voor bedrijven betekent dit: marktanalyse, concurrentieonderzoek en trendresearch verlopen eindelijk zonder handmatige naverwerking.

Promptoptimalisatie voor Perplexity:

Formuleer uw vragen als onderzoeksopdrachten. Perplexity blinkt uit in specifieke ‘fact finding’, niet in creatieve of strategische taken.

Gebruik duidelijk omschreven tijdvakken en geografische begrenzingen. Hoe concreter uw parameters, hoe relevanter de resultaten.

Voorbeeld van een Perplexity-prompt:

“Welke Duitse SaaS-bedrijven ontvingen tussen januari en november 2024 Series-A-financieringen boven 10 miljoen euro? Sorteer op investeringsbedrag en noem de lead-investeerders.”

Perplexity reageert uitstekend op vervolgvragen. Gebruik de conversatiefunctie om stap voor stap dieper op een onderwerp in te gaan.

De kerncompetenties van Perplexity:

Voor marktonderzoek is Perplexity onovertroffen. Het levert actuele cijfers, trends en ontwikkelingen mét bronverwijzingen.

Concurrentieonderzoek werkt perfect. U krijgt snel inzicht in activiteiten, productlanceringen of strategieveranderingen van concurrenten.

Nieuwsmonitoring en trendanalyse zijn de paradepaardjes van Perplexity. Uw teams blijven op de hoogte van brancheontwikkelingen zonder zelf urenlang te hoeven zoeken.

Beperkingen van Perplexity:

Voor creatieve taken of strategische planning is Perplexity minder geschikt. De focus ligt op feiten, niet op idee-vorming.

De kwaliteit hangt af van beschikbare online bronnen. In zeer specifieke B2B-niches kan de databasis beperkt zijn.

Informatie uit het eigen bedrijf kan Perplexity natuurlijk niet meenemen. Voor analyses van bedrijfsdata blijven andere tools noodzakelijk.

Gemini: De multimodale specialist

Google ontwikkelde Gemini als eerste native multimodale AI. Tekst, beelden, code en video’s worden tegelijk verwerkt – een doorslaggevend voordeel in moderne business-processen.

Uw marketingteams kunnen visuele campagnebeelden en teksten samen optimaliseren. Technische documentatie met screenshots wordt volledig geanalyseerd. Presentaties worden holistisch beoordeeld.

Gemini-specifieke promptstrategieën:

Maak bewust gebruik van de multimodale kracht. Combineer tekstinstructies met visuele input voor precies resultaat.

Gemini begrijpt contextwisselingen tussen verschillende media uitstekend. U kunt in één prompt schakelen tussen tekstanalyse en beeldinterpretatie.

Voorbeeld van een multimodale Gemini-prompt:

“Analyseer onze nieuwe productbrochure [PDF Upload]. Beoordeel zowel teksthelderheid als designelementen. Geef concrete verbetervoorstellen voor de doelgroep ‘Technische inkopers in het MKB’.”

Google’s deep learning-expertise wordt duidelijk in Geminis codebegrip. Voor softwareontwikkeling en technische documentatie levert Gemini vaak zeer precieze resultaten.

De sterke punten van Gemini:

Optimalisatie van presentaties werkt uitstekend. Gemini beoordeelt slidesets integraal en doet concrete verbetersuggesties voor inhoud en ontwerp.

Voor technische documentatie met visuele elementen is Gemini de eerste keuze. Screenshots, diagrammen en teksten worden in context begrepen.

Video content-analyse biedt nieuwe mogelijkheden. Trainingsvideo’s, webinars en productdemo’s kunnen automatisch getranscribeerd en geanalyseerd worden.

Waar Gemini minder scoort:

Voor pure teksttaken zonder visuele component biedt Gemini zelden voordeel tegenover ChatGPT of Claude.

Integratie in bestaande workflows is soms complexer, omdat de multimodale functies speciale koppelingen vereisen.

Voor uiterst gevoelige bedrijfsdata gelden bij Google-producten vaak strengere compliance-eisen dan bij gespecialiseerde B2B-aanbieders.

Praktische prompt-strategieën in directe vergelijking

Theorie is één ding – de praktijk een ander. Hier ziet u hoe dezelfde zakelijke opdracht voor verschillende LLM’s optimaal te formuleren is.

Opdracht: Vacaturetekst voor een AI-projectmanager

ChatGPT-geoptimaliseerde prompt:

“Je bent een ervaren HR-manager in een innovatief MKB-bedrijf. Schrijf een aantrekkelijke vacaturetekst voor een AI-projectmanager. Doelgroep: Tech-affine professionals met 3-5 jaar werkervaring. Stijl: Modern maar zakelijk. Focus op work-life balance en ontwikkelmogelijkheden.”

Claude-geoptimaliseerde prompt:

“Ontwikkel systematisch een vacaturetekst voor een AI-projectmanager. Houd rekening met: 1) functieprofiel (technisch/inhaltsmatig), 2) takenpakket, 3) voordelen en doorgroeimogelijkheden, 4) bedrijfscultuur, 5) sollicitatieprocedure. Doelgroep: ervaren tech-professionals. Formuleer per element een concreet voorstel.”

Perplexity zou hier ongeschikt zijn – vacatureteksten vereisen geen actuele webresearch, maar creatieve tekst.

Opdracht: Concurrentieanalyse van een nieuwe marktspeler

Perplexity-geoptimaliseerde prompt:

“Analyseer het Duitse bedrijf [Concurrent XY] in de periode 2023-2024. Focus op: productportfolio, prijsstrategie, marktpositionering, sleutelfiguren, financiering, media-aandacht. Sorteer resultaten naar relevantie en actualiteit.”

ChatGPT is hier beperkt door het ontbreken van actuele data.

Universele prompt-principes voor alle modellen:

Specifiek is beter dan algemeen. “Maak een marketingstrategie” leidt tot standaardantwoorden. “Ontwikkel een B2B-LinkedIn-campagne voor beslissers in de machinebouw met een budget van 15.000 euro over 3 maanden” levert bruikbare resultaten op.

Definieer expliciet uw rol en die van het model. “Als directeur van een bedrijf met 150 medewerkers heb ik behoefte aan…” en “Je bent een ervaren consultant voor…” scheppen de juiste context.

Gebruik output-voorschriften. “Structureer het antwoord als een tabel met…” of “Verdeel in 3 hoofdpunten met subpunten…” levert beter bruikbare output.

Iteratie is essentieel. Geen enkele prompt werkt in één keer perfect. Optimaliseer stap voor stap en neem geslaagde formuleringen op in uw standaardtemplates.

B2B-Implementatie: Van test tot productieve inzet

De beste prompt-strategie is niks waard zonder gestructureerde implementatie. Hier leest u hoe de bewezen Brixon-aanpak zorgt voor duurzame AI-integratie.

Fase 1: Pilot-tests (4-6 weken)

Begin met 3-5 concrete use cases uit uw dagelijks werk. Kies taken die vaak voorkomen en duidelijke kwaliteitscriteria hebben.

Test elke use case met 2 of 3 verschillende modellen. Documenteer promptvarianten en de resultaatkwaliteit systematisch.

Voorbeeld uit de machinebouw: technische documentatie, offerteteksten en service-instructies zijn ideaal voor de eerste pilots.

Fase 2: Teamtraining (2-3 weken)

Train uw medewerkers in de beste promptpatronen. Let op: copy-paste-templates werken niet! Uw teams moeten de principes begrijpen om ze flexibel toe te passen.

Ontwikkel samen template-bibliotheken voor terugkerende taken. Deze templates worden waardevolle bedrijfsmiddelen.

Creëer feedbackloops. Geslaagde promptvarianten moeten worden vastgelegd en gedeeld.

Fase 3: Schalen (doorlopend)

Integreer AI-tools in bestaande workflows, creëer geen aparte processen. Naadloze integratie bepaalt het succes en het rendement.

Meet concrete productiviteitswinsten. Tijdwinst, kwaliteitsverbetering en kostenbesparing moeten aantoonbaar zijn.

Ontwikkel interne power users die als ambassadeur functioneren. Deze AI-champions laten de organisatie sneller leren en helpen collega’s bij obstakels.

Governance en kwaliteitsbewaking:

Leg duidelijke richtlijnen vast voor AI-gebruik. Welke data mag worden verwerkt? Welke taken vragen om menselijke controle?

Implementeer reviewprocessen voor kritieke output. AI versnelt processen, maar vervangt niet de vakinhoudelijke kwaliteitscontrole.

Plan regelmatige tool-evaluaties. De AI-markt ontwikkelt snel – nieuwe modellen kunnen bestaande snel voorbijstreven.

De sleutel ligt in een systematische aanpak. Bedrijven die AI succesvol inzetten, starten klein, leren snel en schalen gedoseerd op. Brixon ondersteunt u daarbij met praktijkgerichte methoden en meetbare resultaten.

Veelgestelde vragen