SaaS-bedrijven staan onder druk. AI-tools kunnen nu in uren software genereren die vroeger maanden ontwikkelingstijd kostte. Features die ooit een concurrentievoordeel waren, zijn nu binnen een weekend na te maken. Context engineering kan voor een nieuwe moat zorgen. Deze discipline kan het verschil maken tussen SaaS-platforms die verdwijnen en die versterkt uit de AI revolutie komen.

Wat is context engineering precies?

Context engineering is de praktijk van het ontwerpen en beheren van alle informatie die een AI-model ziet voordat het een antwoord genereert. Het gaat verder dan het schrijven van slimme prompts. Je bepaalt de volledige omgeving waarin het model opereert.

Denk aan context engineering als het bouwen van een cockpit voor een piloot. Je geeft niet alleen instructies, je zorgt dat alle instrumenten, waarschuwingssystemen en procedures op de juiste plek zitten. Voor AI-systemen betekent dit dat je structuur aanbrengt in chaos, zodat het model meer betrouwbare output kan leveren.

De context bestaat uit verschillende lagen. Er zijn de basisinstructies die het gedrag van het model sturen. Daarnaast heb je gestructureerde data die het model kan raadplegen, zoals klantgegevens of productcatalogi. Tools en API’s geven het model de mogelijkheid om acties uit te voeren. En tot slot zijn er beperkingen en validatieregels die ervoor zorgen dat het model binnen de lijntjes kleurt.

Waarom traditionele SaaS-voordelen verdwijnen

Jarenlang bouwden SaaS-bedrijven hun succes op drie pijlers: unieke features, een goed ontworpen interface en data lock-in. Ze staan alle drie onder druk.

Features hebben een steeds kortere houdbaarheid. Wat vandaag innovatief is, kan morgen door een AI-tool worden nagebootst. De tijd waarin je maanden voorsprong had met een nieuwe functie is voorbij. Features zijn nu de toegangsprijs, niet meer het winnende argument.

De interface verliest zijn centrale rol. AI-assistenten en agents werken steeds vaker rechtstreeks met API’s en data, zonder dat ze jouw zorgvuldig ontworpen schermen nodig hebben. Die mooie campagne-builder waar je twee jaar aan hebt gewerkt? Voor een AI-agent is deze optioneel.

Data lock-in werkt ook niet meer zoals vroeger. Cloud data platforms zoals Snowflake en Databricks worden de gedeelde basis waarop alle bedrijfsapplicaties draaien. Jouw SaaS-product is niet langer de enige plek waar klantdata leeft. Als je enige waardepropositie is dat je data vasthoudt, zit je in de problemen.

Context als nieuw fundament

Wat blijft er over als features, interfaces en data lock-in hun kracht verliezen? Context. En niet zomaar context, maar domeinspecifieke contextuele intelligentie die is opgebouwd over jaren van ervaring.

De beste SaaS-platforms zitten vol met domeinkennis die vaak onzichtbaar is. Het zit in workflows, governance-regels, taxonomieën en beslissingslogica. Deze kennis helpt bedrijven om consistent te werken, beter te coördineren en slimmere beslissingen te nemen. Voor AI-systemen is dit goud waard.

Generatieve AI kan prachtige content en goede beslissingen maken. Alleen als het de juiste context krijgt. Zonder rijke, gestructureerde en domeinbewuste context krijg je output die technisch indrukwekkend is maar strategisch leeg. Goede context maakt het verschil tussen een AI die klinkt alsof het iets weet en een AI die daadwerkelijk nuttig is.

Cruciale parameters voor effectieve context engineering

Als je context engineering wilt inzetten voor je SaaS-product, zijn er een paar parameters belangrijk.

Semantische metadata

AI-agents moeten begrijpen wat data betekent, niet alleen wat het is. Als je systeem het over “klanten” heeft, moet een agent weten of dat actieve klanten zijn, prospects of churned accounts. Semantische metadata legt deze betekenis vast in machine-leesbare vorm. Het is het verschil tussen een agent die raadt en een agent die weet.

Kwaliteitsvalidatie

Context is alleen waardevol als het klopt. Validatieregels zorgen ervoor dat data correct en betrouwbaar is voordat een agent ermee aan de slag gaat. Dit voorkomt dat agents hallucineren of verkeerde beslissingen automatiseren. In de praktijk betekent dit dat je ruwe data moet transformeren naar gevalideerde en gestructureerde data.

Beslissingssporen

Traditionele databases slaan de uitkomst op: een deal is gesloten, een korting is toegepast. Maar ze leggen zelden vast waarom die beslissing is genomen. Voor AI-agents is die redenering cruciaal. Als een agent moet begrijpen wanneer het oké is om van een regel af te wijken, heeft het historische context nodig over eerdere uitzonderingen en de redenen daarvoor.

Relaties en structuur

Structuur is informatie. Een context graph organiseert data als een netwerk van relaties in plaats van platte tabellen. Dit maakt het mogelijk om verbanden te leggen die SQL-joins moeilijk kunnen uitdrukken. Een supportticket, een factuurstatus en webactiviteit kunnen zo worden samengevoegd tot één coherent verhaal dat een agent kan bevragen.

Context engineering in de praktijk

Hoe zet je dit concreet in? Het begint met het erkennen dat je niet alleen software bouwt, maar een contextuele laag die andere systemen kunnen gebruiken.

Voor coding agents bijvoorbeeld zijn er verschillende manieren om context te configureren. Je hebt herbruikbare prompts die instructies en richtlijnen bevatten. Context interfaces zoals tools en MCP-servers geven agents toegang tot extra bronnen wanneer ze die nodig hebben. En er zijn mechanismen die bepalen wanneer context wordt geladen: door het model zelf, door een mens of automatisch door de software.

Het doel is om de context zo klein mogelijk te houden zonder essentiële informatie weg te laten. Te veel context vermindert de effectiviteit en verhoogt de kosten. Te weinig context leidt tot fouten en hallucinaties. Het is een balans die je alleen vindt door te experimenteren en te meten.

Transparantie is hierbij cruciaal. Je moet kunnen zien hoeveel ruimte verschillende contextelementen innemen en welke impact ze hebben. Tools die dit inzichtelijk maken, helpen je om betere keuzes te maken.

De toekomst: van SaaS naar context-as-a-service

SaaS-platforms die deze verschuiving begrijpen, evolueren naar iets nieuws: context-as-a-service. In plaats van de bestemming te zijn, worden ze het fundament. Hun waarde zit niet meer in het controleren van de ervaring, maar in het slimmer maken van elke ervaring.

Dit vraagt om echte openheid. Niet openheid als marketingterm, maar als architecturele en filosofische keuze. Laat mensen bouwen wat ze willen bovenop jouw contextlaag. Laat ze de tools gebruiken die ze willen. Investeer meer in het ecosysteem dan in je eigen product. Meet het succes van je platform aan de gezondheid van het ecosysteem eromheen.

Platforms die deze stap durven te zetten, ontdekken iets contra-intuïtiefs. Door controle over de interface los te laten, worden ze meer essentieel. Als jij de gezaghebbende bron bent van domeincontext waar elk agent in het ecosysteem op vertrouwt, heb je een positie die veel duurzamer is dan welke UI ook.

De komende jaren zullen we zien dat context engineering volwassen wordt als discipline. Er komen standaarden, best practices en gespecialiseerde tools. SaaS-bedrijven die nu investeren in het structureren en openstellen van hun contextuele intelligentie, positioneren zich voor een toekomst waarin ze niet alleen overleven maar floreren.

Context is het nieuwe product

De oude pijlers van SaaS-waarde brokkelen af, maar wat overblijft is waardevoller, de domeinexpertise, de governance-logica en de operationele intelligentie die platforms hebben opgebouwd. Het werk dat voor ons ligt is om die contextuele intelligentie te productiseren, te structureren en open te stellen.

Context engineering is geen magische oplossing. Het blijft werken met probabilistische systemen waar je nooit absolute zekerheid hebt. Maar het verhoogt de kans op succes aanzienlijk en maakt AI-systemen betrouwbaarder en nuttiger.