Prompt Engineering
Prompt Engineering ist die Fähigkeit, Anweisungen an eine KI so zu formulieren, dass sie das gewünschte Ergebnis liefert. Ein guter Prompt gibt Rolle, Kontext, Aufgabe, Format und Beispiele vor. Es ist die wichtigste praktische Kompetenz im täglichen Umgang mit generativer KI.
Prompt Engineering verständlich erklärt.
Der Unterschied zwischen einem mittelmäßigen und einem hervorragenden KI-Ergebnis liegt selten am Modell, sondern fast immer am Prompt. Wer nur „Schreib mir eine E-Mail“ eingibt, bekommt Beliebiges. Wer Rolle, Ziel, Zielgruppe, Tonalität und Beispiele mitliefert, bekommt Brauchbares.
Prompt Engineering ist erlernbar und braucht keine Programmierkenntnisse. Es ist eher eine Frage von klarem Denken und präziser Sprache — genau das, was Führungskräfte ohnehin können sollten.
Vertiefung im Blog: Der eine Tipp für ChatGPT →
Prompt Engineering in der Praxis.
Wo der Begriff im betrieblichen Alltag konkret wird — Beispiele aus der Arbeit mit mittelständischen Unternehmen.
Vorlagen-Prompts für wiederkehrende Aufgaben im Team standardisieren
Die Markensprache des Unternehmens als festen Kontext hinterlegen
Komplexe Aufgaben in klare Schritte zerlegen statt in einer Anweisung
Sie wollen Prompt Engineering nicht nur verstehen, sondern im eigenen Unternehmen nutzen?
KI-Workshop für Ihr Team →Im Zusammenhang mit Prompt Engineering.
Generative KI
Generative KI ist der Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der neue Inhalte erzeugt — Texte, Bilder, Audio oder Code. Sie lernt Muster aus großen Datenmengen und erstellt daraus eigenständige, plausible Ergebnisse. Bekannte Beispiele sind ChatGPT, Claude, Gemini und Midjourney.
Large Language Model
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es sagt jeweils das wahrscheinlichste nächste Wort voraus. LLMs sind die Technik hinter Chatbots wie ChatGPT, Claude und Gemini.
KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein System, das nicht nur antwortet, sondern eigenständig Aufgaben plant und ausführt — über mehrere Schritte, mit Zugriff auf Werkzeuge wie Suche, Code oder andere Software. Ein Agent verfolgt ein Ziel, trifft Zwischenentscheidungen und handelt, statt nur Inhalte zu erzeugen.
Fragen zu Prompt Engineering.
Braucht man für Prompt Engineering Programmierkenntnisse?
Nein. Prompt Engineering funktioniert in natürlicher Sprache. Wichtig sind klares Denken, präzise Formulierung und das Mitliefern von Kontext, Rolle und gewünschtem Format.
Was macht einen guten Prompt aus?
Ein guter Prompt enthält Rolle (wer die KI sein soll), Kontext (Hintergrund), die konkrete Aufgabe, das gewünschte Format und idealerweise ein Beispiel. Je präziser, desto besser das Ergebnis.
Lohnt sich eine Schulung zu Prompt Engineering?
Für Teams ja. Eine kurze, praxisnahe Schulung hebt die Qualität der KI-Nutzung sofort spürbar und sorgt für einheitliche Standards statt Einzelkämpfertum.
KI verstehen ist der erste Schritt.
Vom Begriff zur Anwendung: Als Keynote Speaker und KI-Berater mache ich Künstliche Intelligenz für Entscheider im Mittelstand greifbar — verständlich, praxisnah, umsetzbar.