Context engineering vervangt prompts als sleutel tot zakelijk AI-succes
De wittebroodsweken van generatieve AI zijn voorbij zo meldt Elastic in deze blog. Waar 2024 in het teken stond van experimenteren met ChatGPT, markeert 2025 de verschuiving naar tastbaar resultaat onder de streep. De focus verschuift hierbij van 'prompt engineering' naar 'context engineering': het slim voeden van autonome AI-agents met specifieke bedrijfsdata.
De beperking van grote taalmodellen (LLM’s) zoals GPT-4 is de zogenaamde context gap. Hoewel deze modellen over enorme hoeveelheden algemene kennis beschikken, weten ze niets van de interne processen, e-mails of klantdata van een specifieke organisatie. Om dit op te lossen, maken bedrijven steeds vaker gebruik van Agentic AI.
Trend 1: Van prompts naar context
Nu AI-agents vaker autonoom opereren zonder constante menselijke instructies, is een goede 'prompt' niet langer voldoende. De nieuwe discipline, context engineering, richt zich op het ontsluiten van relevante informatie uit verspreide bronnen zoals CRM-systemen, Slack-berichten en databases.
Om deze data-eilanden te verbinden, omarmen voorlopers open standaarden zoals het Model Context Protocol (MCP) en zoekmachines zoals Elasticsearch. Hiermee krijgt een AI-agent een 'geheugen' en logisch inzicht in de specifieke bedrijfsomgeving, waardoor de antwoorden niet alleen taalkundig correct zijn, maar ook zakelijk relevant.
Trend 2: AI bouwen met 'Legoblokjes'
De tijd van peperduur AI-maatwerk lijkt ten einde. Grote techbedrijven bieden AI-functies nu aan als modulaire componenten. Met zogenaamde Agent Builders kunnen organisaties complexe tools samenstellen door simpelweg functies voor berekening, redenering en veiligheid (guardrails) aan elkaar te klikken.
Een praktisch voorbeeld is de 'Risk Assistant' bij financiële instellingen. In plaats van maanden programmeren, kan een ontwikkelaar nu in recordtijd een agent bouwen die klantportfolio's screent op risico's tijdens een marktcrash. De gebruiker hoeft alleen nog maar te chatten: "Welke klanten lopen nu gevaar?", waarna de AI op de achtergrond de complexe data-analyse uitvoert.
Trend 3: Snelheid als wapen tegen cybercrime
De keerzijde van krachtigere AI is de toename van geavanceerde cyberaanvallen. Volgens het Elastic 2025 Global Threat Report bereiken hackers dankzij AI sneller dan ooit hun doel. Traditionele systemen die leunen op menselijke analisten zijn vaak te langzaam.
De oplossing ligt in AI-gestuurde reacties. Adaptieve software kan het gedrag van een nieuwe dreiging voorspellen en neutraliseren nog voordat een menselijke expert het incident heeft opgemerkt. De inzet van AI-agents voor 24/7 bewaking van datakwaliteit en security wordt daarmee een bittere noodzaak.
De nieuwe fase
Met de opkomst van context engineering en modulaire AI-bouwstenen verandert de rol van de professional. AI is niet langer een extern hulpmiddel voor losse experimenten, maar een strategisch verlengstuk van de bedrijfsvoering. Organisaties die deze transitie nu maken, leggen de basis voor een voorsprong die in de huidige, razendsnelle markt nog nauwelijks in te halen is.
