Prompt-Engineering: Der neue Schlüssel zur Effizienz im Umgang mit generativer KI.

Warum die Nutzer von generativer KI in zwei Gruppen zerfallen: Diejenigen, die raten und die, die prompten.

Rätst Du noch oder promptest Du schon?

1. Worum geht es beim Prompt-Engineering

Prompt-Engineering beschreibt die Kunst, Eingaben (Prompts) so zu formulieren, dass eine generative KI wie ChatGPT präzise, nützliche und kreative Ergebnisse liefert.

2. Warum ist dieses Thema wichtig?

Relevanz im Alltag und Beruf: KI-Tools wie ChatGPT, Gemini oder Copilot halten in immer mehr Lebens- und Arbeitsbereichen Einzug. Von Schule bis Softwareentwicklung. Wer weiß, wie man sie effektiv steuert, spart Zeit, Geld und Nerven.

Auswirkungen: Prompt-Engineering verbessert Qualität und Effizienz bei Texten, Bildern, Codes und Ideenfindung.

Interesse: Es ist eine neue, gefragte Kompetenz, fast wie das „Googeln 2.0“ für alle, die mit KI arbeiten wollen.

3. Die Grundlagen verstehen

Hier sind einige wichtige Definitionen und Erklärungen zum KI-Verständnis:

Prompt = Eine Eingabeanweisung an die KI. Vergleichbar mit einer Frage oder Aufgabe, die man sehr präzise formulieren sollte – wie bei einem guten Briefing.

Generative KI = Eine KI, die Inhalte erzeugt. Z. B. Texte, Bilder oder Musik. Sie reagiert auf den Prompt und versucht, etwas Passendes zu erstellen.

White-Prompting = Der „saubere Code“ im Umgang mit KI: Es steht für bewussten, respektvollen und ethischen Umgang mit Technologie und wird mit zunehmender Verbreitung von generativer KI immer wichtiger. Der Prompt-Ersteller ist sich bewusst, dass er Einfluss auf die Antworten und damit auf mögliche Folgen hat.

Klarheit gewinnt: Je genauer, strukturierter und kontextreicher der Prompt, desto besser das Ergebnis. Das ist wie beim Kochen: Eine gute Rezeptangabe ergibt ein besseres Gericht.

Rolle und Ziel angeben: Man kann der KI eine Rolle geben („Du bist ein Anwalt…“) und ein Ziel nennen („… hilf mir, einen Vertrag zu prüfen.“). Das macht die Antwort oft hilfreicher.

Iteratives Vorgehen: Manchmal ist ein Prompt nicht perfekt. Dann hilft es, nachzubessern. Wie bei einem Gespräch, das sich weiterentwickelt.

4. Wie funktioniert es? (Der Mechanismus)

Du gibst der KI einen Prompt: z. B. „Erkläre mir Quantenmechanik wie einem 12-Jährigen.“

Die KI analysiert den Prompt, erkennt Muster, Kontext und Ziel.

Sie erstellt eine Antwort auf Basis ihres Trainings (sie hat große Mengen an Text, Code etc. analysiert). Du kannst den Prompt verfeinern („mach’s kürzer“, „verwende ein Beispiel“), um die Antwort zu verbessern.

Akteure: Du als Nutzer und das Sprachmodell als Tool. Die Qualität hängt stark von Deiner Anleitung ab.

5. Die wichtigsten Vor- und Nachteile

Vorteile:

Hohe Qualität und Kreativität bei guter Prompt-Gestaltung

Effizienzsteigerung bei vielen Aufgaben

Demokratisierung von Wissen, jeder kann mitmachen

Nachteile und Risiken:

Falsche Prompts führen zu falschen oder unbrauchbaren Ergebnissen

Es braucht Übung und Verständnis, „KI ist kein Zauberstab.“

Ethik und Verzerrung: Ergebnisse können voreingenommen sein

Kontroversen:

Wie viel Einfluss hat der Prompt auf Wahrheit und Manipulation?

Wer ist verantwortlich für das Ergebnis, Mensch oder Maschine?

6. Aktuelle Situation und Trends

Früher: KI war Experten vorbehalten. Prompt-Engineering war noch kein Begriff.
Heute: Prompt-Engineering wird zu einer Kernkompetenz. Es gibt sogar Prompt-Designer als Beruf.
Trends: Werkzeuge wie ChatGPT erhalten Funktionen wie „Custom Instructions“ oder „Prompt-Vorlagen“.
Zukunft: Künstliche Intelligenz wird besser darin, auch vage oder unstrukturierte Prompts zu verstehen, aber klare Kommunikation und Sprache sind und bleiben wichtig.

7. Praktische Relevanz

Für Einzelpersonen:

Besser „googeln“, kreativer schreiben, schneller lernen
Zeit sparen im Alltag (z. B. E-Mails schreiben, Texte kürzen)

Für Unternehmen:

Einsatz in Marketing, Kundenservice, Codegenerierung
Einsatz in Marketing, Kundenservice, Codegenerierung
Wettbewerbsvorteil durch produktivere Teams

Für die Gesellschaft:

Zugang zu Wissen für alle
Neue Fragen zu Verantwortung und Bildung

8. Häufige Missverständnisse

„Ich muss die KI nur fragen, sie weiß alles.“ Falsch. Die KI gibt Antworten auf Basis ihrer Trainingsdaten, nicht auf „Wissen“. Sie kann sich täuschen oder halluzinieren.
„Prompt-Engineering ist nur was für Techies.“ Nein. Jeder kann lernen, gute Prompts zu schreiben, wie beim Formulieren guter Fragen.
„Ein Prompt funktioniert immer gleich.“ Nein. Der Kontext, die KI-Version und das Ziel machen einen Unterschied. Ein bisschen ausprobieren gehört dazu.

9. Schlüsselzahlen und Fakten

2024 war Prompt-Engineering unter den Top 10 Skills auf LinkedIn weltweit.

Über 100 Millionen Nutzer verwenden regelmäßig generative KI wie ChatGPT.

Gute Prompts können die Qualität von KI-Antworten um bis zu 70 % verbessern (lt. Studien zu Copilot Productivity). Erste Hochschulen bieten bereits Kurse in Prompt-Engineering an.

10. Next Level Prompting: Was echte Profis schon heute nutzen

a. Few-Shot- & Zero-Shot-Learning

Beispiel: Stell Dir vor, Du willst die KI bitten, einen Witz zu erzählen.

Zero-Shot: „Erzähl mir einen Witz.“

Few-Shot: „Hier sind zwei Witze. Bitte erzähl mir einen in einem ähnlichen Stil.“ Du gibst also ein Beispiel mit, damit die KI Deinen gewünschten Ton besser versteht.

b. Multimodales Prompting

Beispiel: In ChatGPT kannst Du Text und Bild kombinieren:

„Erstelle ein Bild von einer Katze, die ein Schwert hält.“ Oder: Lade ein Bild hoch und bitte die KI, es zu verändern („Mach den Hintergrund futuristisch“).

c. Agenten & Workflows

Beispiel: Du nutzt einen „KI-Agenten“, der mehrere Prompts kombiniert:

ChatGPT schreibt ein Meeting-Protokoll. Ein zweiter Prompt kürzt es. Ein dritter erstellt eine To-do-Liste daraus. Solche automatisierten Prompt-Ketten werden auch als „Prompt-Choreografien“bezeichnet.

d. Ethik & Verzerrung (Bias)

Beispiel: Ein Prompt wie „Gib mir ein Bild von einer Führungskraft“ kann je nach Trainingsdaten zu stereotypen (z. B. männlich, weiß) Ergebnissen führen. Hier wird aktuell diskutiert, wie Prompts sozial gerechter gestaltet werden können und wo die Verantwortung liegt.

e. Prompt Libraries & Tools

Beispiel: Websites wie FlowGPT oder PromptBase bieten fertige, optimierte Prompts für alle Lebenslagen. Von „Business-Ideen generieren“ bis „Mathe-Nachhilfe“. Du kannst daraus lernen und eigene Vorlagen erstellen.

11. Fazit

Prompt-Engineering ist der Schlüssel, um das volle Potenzial generativer KI zu entfalten. Wer präzise und kreativ mit KI kommuniziert, erzielt bessere Ergebnisse, ist schneller, effizienter und oft überraschend innovativ. Es ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern eine digitale Kernkompetenz für heute. Dabei geht es weniger um Technik, sondern um die Fähigkeit, klare Ziele zu formulieren und die richtigen Fragen zu stellen.

Oder wie Jensen Huang, CEO von NVIDIA, es treffend formulierte: „KI wird Dir nicht den Job wegnehmen. Die Person, die KI benutzt, wird Dir den Job wegnehmen.“

Carsten Behfeld, Juni 2025

Der Text ist mit Unterstützung von generativer KI erstellt worden.