AI-PROMPTS DIE NIET GOED WERKEN VOOR COMPLEXERE TEKSTEN

Het is belangrijk om te weten welke prompts niet goed werken bij het genereren van complexere teksten met AI-tools. Hieronder noemen we voorbeelden van ogenschijnlijk goedbedoelde prompts die in de praktijk niet het gewenste resultaat opleveren, zelfs wanneer input (losse tekst of documenten) wordt meegeleverd.

Lees voor een vergelijking tussen de verschillende AI-modellen ons blog ā€˜Zo gebruik je ChatGPT, Gemini en Claude voor betere communicatie in je brancheorganisatie’.

Dit blog is deel 2 van een vierluik over praktische prompts voor generatieve AI-modellen. We bespreken uitsluitend prompts voor de AI-modellen ChatGPT en Claude.

Prompts die minder goed werken output

Output

Positionpaper

Prompt: Schrijf een positionpaper waarin trends in de [sector] worden besproken, gebaseerd op de bijgevoegde documenten.
Probleem: Hoewel er documenten worden meegeleverd, ontbreekt een specifieke vraag of standpunt. Dit resulteert in een generieke samenvatting zonder focus op overtuiging of analyse.

Persbericht

Prompt: Schrijf een persbericht over ons nieuwe rapport met de meegeleverde gegevens.
Probleem: Zonder een kernboodschap of doelgroep mist de output richting, wat leidt tot een informatief maar weinig doeltreffend persbericht.

Jaarverslag

Prompt: Maak een verslag over onze activiteiten in 2024, gebruikmakend van de meegeleverde data.
Probleem: Het ontbreken van een structuur of prioriteiten zorgt voor een chaotische tekst waarin de belangrijkste punten niet duidelijk naar voren komen, zelfs met relevante data.

Prompts die minder goed werken

Nieuwsbrief

Prompt: Schrijf een nieuwsbrief over duurzaamheid met gebruik van de bijgevoegde documenten.
Probleem: Zonder specifieke thema’s of een duidelijk doel blijft de nieuwsbrief onsamenhangend en ontbreekt een call-to-action die de lezer activeert.

Social media campagne

Prompt: Schrijf enkele berichten over ons bedrijf op basis van de bijgevoegde informatie.
Probleem: Hoewel de input wordt gebruikt, ontbreekt een specifieke focus, zoals een campagne-thema of doelstelling, waardoor de output te algemeen is voor effectieve social media posts.

Door prompts specifieker te maken met een duidelijke doelstelling, structuur en context, kun je waardevolle en gerichte output genereren die aansluit bij de behoeften van jouw organisatie.

Het RISEN-model toepassen

Het RISEN-model, dat staat voor Role, Input, Steps, Expectation en Narrowing, helpt je AI-gegenereerde content effectief te structureren en relevante output te krijgen zonder dat je het overzicht verliest. Elk onderdeel speelt een belangrijke rol bij het ontwerpen van prompts en het realiseren van voorspelbare, gerichte resultaten. Hieronder vind je voorbeelden van hoe je het framework kunt toepassen voor een jaarverslag:

RISEN

Role

Definieer de rol van de AI in het proces. Bijvoorbeeld: ā€œJe bent een ervaren data-analist gespecialiseerd in het schrijven van jaarverslagen.ā€
Door duidelijk te maken wat de rol van de AI is, zorg je ervoor dat de gegenereerde output precies aansluit bij de taak Ʃn perfect is afgestemd op de doelgroep.

Input

Geef duidelijk aan welke gegevens of informatie de AI moet gebruiken. Bijvoorbeeld: ā€œAnalyseer de belangrijkste resultaten en activiteiten van onze brancheorganisatie in 2024.ā€
Dit zorgt ervoor dat de inhoud op feiten is gebaseerd, wat de geloofwaardigheid vergroot. Zonder goede data kan de tekst oppervlakkig of irrelevant zijn.

Steps

Specificeer de stappen die de AI moet volgen om tot een resultaat te komen. Bijvoorbeeld: ā€œVat de grootste successen van 2024 samen in drie kernpunten en ontwikkel aanbevelingen voor 2025.ā€
Heldere stappen maken het makkelijker om de kern van de boodschap te vinden en zorgen voor een overzichtelijk en doeltreffend proces.

Expectation

Leg uit wat je verwacht van de output. Bijvoorbeeld: ā€œSchrijf een concept-jaarverslag met een inleiding, resultaten en toekomstplannen.ā€
Door je verwachtingen te verduidelijken, zorg je ervoor dat de output precies aansluit bij de doelstellingen en het gewenste detailniveau.

Narrowing

Beperk de focus van de opdracht om de resultaten scherper en gerichter te maken. Bijvoorbeeld: ā€œMaak de tekst inspirerend en toegankelijk voor een breed publiek, zonder jargon.ā€
Door de scope te verkleinen, voorkom je dat de AI zich verliest in te brede of irrelevante details.

Het gebruik van het RISEN-model maakt het ontwerpen van AI-prompts overzichtelijk en efficiƫnt, waardoor de kans op hoogwaardige en doelgerichte content aanzienlijk toeneemt.

Verbeter de resultaten van AI-tools

Wil je leren hoe je AI optimaal inzet? Neem dan contact met ons op, dan laten we je zien hoe je met prompt engineering indrukwekkende resultaten kunt bereiken.

Volg ons op social media

WE LOOK AHEAD

Zijn wij jouw strategische partner op afstand?

Laat ons weten wat we voor jou kunnen betekenen door contact op te nemen met:

Neem contact op met Giraffes4Zebras

    Deze site wordt beschermd door reCAPTCHA en de Google Privacybeleid en Servicevoorwaarden zijn van toepassing