JSON prompting: zo krijg je eindelijk grip op AI-output

AI is geweldig om mee te sparren, maar wie het vaak gebruikt, weet ook hoe frustrerend het kan zijn: elke keer is het antwoord nét anders. Prima voor creatief brainstormen, maar waardeloos als je betrouwbare output wilt die je kunt automatiseren of direct doorsturen naar een workflow.

De oplossing? JSON prompting.
Steeds meer professionals gebruiken het om AI-antwoord voorspelbaarder, consistenter en bruikbaarder te maken.

Wat is JSON prompting?

In plaats van je vraag in losse tekst te stellen, giet je hem in een gestructureerd JSON-format. Je splitst de opdracht op in velden zoals taak, doel, regels, gewenste output. Het model weet zo precies waar welke informatie moet komen.

{
  "opdracht": "haal specifieke data uit een tekst",
  "format": {
    "personen": [],
    "organisaties": [],
    "bedragen": []
  },
  "tekst": "{jouw tekst hier}"
}

Je laat de AI dus altijd antwoorden in een vast format met vaste velden. zo voorkom je een heel verhaal en krijg je een gestructureerde form van code terug.

Waarom werkt JSON prompting beter?

Veel mensen merken dat JSON-stijl prompts consistenter zijn dan gewone prompts. Maar waarom is dat eigenlijk zo?

1. Structuur vermindert vaagheid

Met een JSON-format weet het model precies waar welke info moet komen, waardoor misverstanden en rommelige output verdwijnen.

2. Modellen zijn getraind op gestructureerde data

LLM’s krijgen niet alleen vrije tekst, maar ook code, API’s en JSON-achtige structuren tijdens training. Daardoor voelt JSON voor het model bijna als “moedertaal”.

3. Sterkere aansluiting bij tokens

De haakjes en dubbele punten in JSON werken als duidelijke bakens. Dat helpt het model om niet weg te driften en gestructureerd te blijven antwoorden.

4. Makkelijker om juistheid te checken

In vrije tekst is ‘correctheid’ vaak een kwestie van smaak. JSON maakt dat objectiever: klopt het format? Zijn alle velden aanwezig? Dat maakt valideren en corrigeren veel simpeler.

5. Betere integratie met andere systemen

Automatisering, API’s en workflows werken het liefst met gestructureerde data. JSON sluit daar direct op aan, zonder extra parsing of foutgevoelige scripts.

6. Stimuleert opgesplitst redeneren

Omdat JSON de output in vakjes dwingt, moet het model zijn antwoord opdelen in stukken. Dat voorkomt wollig taalgebruik en houdt de logica helder.

7. Minder ‘stijlruis’

Een gewone prompt kan leiden tot overbodige zinnen of franje. JSON-format staat dat simpelweg niet toe — wat je overhoudt is kort, duidelijk en bruikbaar.

Door taken, context en output format expliciet in een data structuur te zetten, verlaag je dus onduidelijkheid, interpretatie en het risico op hallucinaties. Modellen als ChatGPT, Gemini en Claude begrijpen deze structuur goed en reageren voorspelbaarber.

Wanneer gebruik je JSON prompting?

JSON prompting komt vooral tot zijn recht bij:

• Classificatie – teksten indelen in categorieën.
• Extractie – namen, bedragen of datapunten uit documenten halen.
• Samenvatten – korte, vaste formats met hoofdpunten en actiepunten.
• Vergelijken – bijvoorbeeld producten, voorwaarden of rapporten.
• Automatisering – wanneer de output direct naar een ander systeem gaat.

Voor creatieve teksten of vrije verhalende content is gewone natuurlijke taal vaak handiger.

Voorbeeld: meetingnotities samenvatten

Vat de volgende meeting samen in dit JSON-format:

{
  "hoofdpunten": [
    "Bullet point 1",
    "Bullet point 2"
  ],
  "actiepunten": {
    "Naam persoon 1": ["Actiepunt 1", "Actiepunt 2"],
    "Naam persoon 2": ["Actiepunt 1"]
  }
}
Meeting notities: {NOTITIES}

De output is direct bruikbaar: kort, scanbaar en zonder overbodige tekst.

Conclusie

JSON prompting is de geheime saus voor iedereen die consistentie wil in AI-output.
Het geeft je structuur, controle en maakt automatisering eindelijk haalbaar.

Zie het als de bumpers bij bowlen: je antwoorden vliegen veel minder snel de goot in.