Een prompt engineer ontwikkelt en optimaliseert instructies (prompts) die AI-modellen helpen om betere en nauwkeurigere resultaten te leveren. Waar een AI developer zich bijvoorbeeld richt op het bouwen en trainen van AI-modellen, ligt de focus van een prompt engineer op de interactie tussen mens en AI. Dit vakgebied speelt een steeds grotere rol naarmate bedrijven AI inzetten voor verschillende toepassingen.
Steeds meer organisaties maken gebruik van AI voor contentgeneratie, data-analyse, productontwikkeling, strategie en automatisering. Een prompt engineer helpt AI-systemen optimaal te benutten door instructies te ontwerpen die AI sturen en verfijnen. Dit leidt tot efficiënter werken, minder fouten en kwalitatief betere AI-output. In sectoren zoals marketing, klantenservice, softwareontwikkeling en juridische dienstverlening maakt een prompt engineer een groot verschil.
Een effectieve prompt zorgt voor:
Slechte prompt: “Vertel iets over AI.”
Goede prompt: “Schrijf een artikel van 500 woorden over hoe AI wordt toegepast in de financiële sector, met voorbeelden van fraudedetectie en risicoanalyse.”
AI begrijpt taal anders dan mensen. Een AI-model voorspelt woorden op basis van patronen en datasets, maar kan niet zelfstandig context of nuance aanvoelen. Een goed geformuleerde prompt is daarom essentieel voor relevante en accurate AI-antwoorden.
Heel belangrijk is om je vraag of opdracht op te delen in deelvragen of deelopdrachten. Dit helpt de prompt engineer om de vraag beter te structureren en zorgt ervoor dat AI per deelvraag hogere kwaliteit in de antwoorden levert.
Een prompt engineer werkt niet alleen met bijvoorbeeld ChatGPT of Bard. Veel AI-systemen gebruiken prompts in combinatie met API’s, automatiseringstools en no-code platforms. M.a.w. deze prompts hebben direct invloed op de specifiek gebruikte interne systemen. Dit opent deuren naar geavanceerde toepassingen:
In het verlengde van dit onderwerp heb ik de blog geschreven Wat is het verschil tussen artificiele intelligentie en machine learning?
De AI modellen ontwikkelen zich in een ongekend tempo. Dat brengt natuurlijk positieve ontwikkelingen maar zeker ook mogelijke gevaren. Ik wil er een paar noemen:
Zelflerende AI-modellen: Kunnen AI-systemen uiteindelijk zelfstandig prompts genereren en optimaliseren?
Mens vs. machine: Blijft er altijd menselijke tussenkomst nodig, of wordt AI zo geavanceerd dat prompting overbodig wordt?
Het is mijn stellige overtuiging dat AI veel toevoegt. Echter, een AI-model voorspelt woorden op basis van patronen en datasets en is niet in staat om zelfstandig context of nuance volledig aan te voelen.
Daarnaast zijn er aanwijzingen dat AI-modellen in de toekomst direct met elkaar zullen communiceren, zonder tussenkomst van de mens. Dit kan leiden tot beslissingen die, op z’n zachtst gezegd, onwenselijke scenario’s kunnen creëren.
Daarom ben ik van mening dat de menselijke factor altijd betrokken moet blijven bij het interpreteren en controleren van AI-modellen.
ICT Career helpt reeds sinds 2001 bedrijven aan de beste IT-professionals, van AI developers en data scientists tot prompt engineers die weten hoe ze AI effectief kunnen inzetten.
Ben je specifiek op zoek naar een AI Developer en wil je de werving zelf doen, lees Hoe werf je een AI Developer?
Neem contact op met ICT Career en ontdek hoe wij je helpen de juiste professionals te vinden.
AI is niet meer weg te denken uit het dagelijks werk, AI-tools staan binnen één klik tot je beschikking. En dat geldt niet alleen voor jou, maar ook voor je directe collega’s. Dus wat doe je als jij én de persoon naast je allebei één en waarschijnlijk meerdere slimme assistent tot je beschikking hebben? Hoe zorg je dat jij waarde toevoegt, opvalt en misschien wel de volgende stap in je carrière gaat maken.
Je hebt vast gemerkt dat kunstmatige intelligentie niet meer alleen iets is voor tech-nerds – nee, het heeft zijn weg gevonden naar de kern van hoe we allemaal werken. AI in HR is eigenlijk niks meer dan het toepassen van slimme technologie om menselijke beslissingen te ondersteunen of te automatiseren. Het gaat niet om robots die sollicitatiegesprekken voeren. Het gaat om systemen die patronen herkennen en volgen, data analyseren en HR-processen verbeteren.
AI en machine learning zijn termen die vaak door elkaar worden gebruikt, maar ze betekenen niet hetzelfde. AI is een breed concept dat verwijst naar technologieën die menselijke intelligentie nabootsen, terwijl machine learning een specifieke techniek binnen AI is die computers leert om zelfstandig patronen te herkennen en beslissingen te nemen op basis van data. Maar hoe werken deze technologieën precies en waarin verschillen ze?
