In het eerste jaar na de lancering van de meest gebruikte generatieve AI-tools, ontstond er in de sector een discussie over de nieuwe functies die door deze technologie werden gecreëerd. Een van de meest intrigerende rollen was die van de 'prompt engineer': een expert in het creëren van instructies om de prestaties van large language models (LLMs) te optimaliseren. Dit is inderdaad uitgegroeid tot een populair beroep. Maar naarmate het begripsvermogen van chatbots zich verder ontwikkelt, verschuift deze rol nu richting die van een contextarchitect (of 'context designer').
We geloven dat de rol van de 'prompt engineer' in 2026 een vaste waarde zal worden, maar dan vanuit een nieuw perspectief: als de cruciale schakel die AI-agents helpt om context beter te begrijpen en de taken waarvoor ze ontworpen zijn efficiënt te automatiseren. Waar traditionele 'prompt engineering' zich richt op het formuleren van één goed ontworpen instructie om een enkele reactie uit te lokken, behandelt 'context engineering' AI-gedreven modellen als dynamische bronnen. Deze moeten worden gestructureerd en verrijkt om hun ware potentieel in de economie te benutten.
Er zijn subtiele, maar belangrijke verschillen tussen 'prompt engineering' en 'context engineering'. Bij traditionele 'prompt engineering' stelde de gebruiker meestal een directe instructie op, zoals: "Maak een bedrijfspresentatie", "Vat deze tekst samen", of "Structureer deze ideeën". Het doel was om, naast andere factoren, de toon, de rol van de software en het einddoel te bepalen, om zo een min of meer verwacht resultaat te behalen.
Daarentegen gaat context design verder dan de statische prompt door een dynamisch informatie-ecosysteem te ontwikkelen. In plaats van simpelweg een toon te zetten, draait het om het orkestreren van een datastroom uit meerdere bronnen die continu wordt bijgewerkt naarmate de interactie vordert. Dit zorgt ervoor dat het context window van het model niet slechts een momentopname is, maar een zich ontwikkelende staat die zich aanpast aan de voorkeuren van de gebruiker, eerdere berichten en veranderende nuances van het onderwerp.
Met deze verschuiving wordt agentic AI veel preciezer, levert het meer gepersonaliseerde resultaten en wordt het bovendien efficiënter door op elk gewenst moment gebruik te maken van data, historie en andere gekoppelde tools. Dit is zonder twijfel een van de trends uit het Data, Analytics & AI Trends rapport 2026 , opgesteld door Orbitae, de AI divisie van SDG Group.
Het concept van de 'prompt engineer' werd voor het eerst breed besproken in 2022. Het jaar daarop zagen we de opkomst van geavanceerdere technieken, zoals chain-of-thought prompting, waarmee complexe problemen worden opgedeeld in logische, stapsgewijze reeksen. In 2024 werden geheugen- en historiefuncties geïntroduceerd, waardoor AI-agents zich nog verder konden ontwikkelen. In 2025 werd het ware potentieel van contextkoppeling duidelijk, wat AI-systemen in staat stelde om nog betere antwoorden te genereren.
We hebben daarmee een nieuw startpunt bereikt in de AI-revolutie, waarin context centraal staat. Dit vormt een bredere discipline die, zoals we in 2026 zien, bedrijven in staat stelt om de beperkingen van een enkele statische instructie te overbruggen. We verwachten dan ook een toename van geautomatiseerde code-generatiesystemen, die een fundamentele rol gaan spelen in het versnellen van productontwikkeling. En het allerbelangrijkste – geworteld in een basisprincipe dat nog wel eens over het hoofd wordt gezien – is dat dit nieuwe paradigma professionals zónder geavanceerde programmeerkennis in staat stelt om zeer geavanceerde, data- en AI-gedreven oplossingen te creëren.
Naarmate we de stap maken van geïsoleerde taken naar het ontwerpen van complexere workflows, wordt de meerwaarde van AI voor bedrijven steeds groter. Tot nu toe gebruikten veel professionals generatieve AI simpelweg door een PDF te uploaden en het model te vragen om een samenvatting en wat conclusies te genereren. Voor organisaties is dit echter veel te simplistisch en heeft het een minimale impact op de middellange- tot langetermijnstrategie.
Het daadwerkelijke doel is dat gebruikers slimme software de opdracht kunnen geven om een rapport te analyseren en daarbij een holistische blik te werpen op relevante bedrijfsinformatie – zoals de omzet over een bepaalde periode – om zo veel nauwkeurigere en direct toepasbare adviezen te genereren.