Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering ist die Kunst und Wissenschaft, künstliche Intelligenz mit präzisen Anweisungen so zu steuern, dass sie nützliche, kreative oder korrekte Ergebnisse liefert. Ein Prompt ist die Eingabe, die ihr einem KI Modell gebt, also das, was ihr von der KI möchtet. Je klarer und strukturierter diese Eingabe formuliert ist, desto besser kann die KI reagieren.
Ein unscharfes Prompt führt zu unscharfen Ergebnissen. Wenn ihr etwa schreibt: „Schreib etwas über AWS zum Thema Cloud Solutions“, bleibt offen, welche Services gemeint sind, wie lang der Text sein soll und wer die Zielgruppe ist. Ein genauerer Auftrag wie „Erstelle einen informativen Text mit circa 150 Wörtern über die drei wichtigsten Services im Bereich Cloud Solutions in AWS“ definiert deutlich den Umfang und den Fokus. Dadurch steigt die Qualität der Antwort erheblich.
Die KI als Student im ersten Semester
Eine hilfreiche Metapher ist das Bild der KI als Student im ersten Semester. Die KI verfügt über sehr viel allgemeines Wissen. Wenn sie jedoch eine neue Aufgabe bekommt, benötigt sie klare und präzise Anweisungen, um etwas wirklich Gutes abzuliefern.
Eine vage Formulierung wie „Schreib eine Hausarbeit über Geschichte“ führt zu einem Text, der thematisch in alle möglichen Richtungen laufen kann. Ihr wisst nicht, ob es um Antike, Mittelalter oder jüngere Vergangenheit gehen wird. Formuliert ihr dagegen: „Schreib eine zweiseitige Zusammenfassung über die Französische Revolution mit Fokus auf soziale Ursachen, sachlich und ohne Wertungen“, ist Thema, Umfang und Stil klar definiert. Die KI kann zielgerichtet arbeiten und ihr erhaltet ein deutlich besseres Ergebnis.
Diese Unterscheidung zwischen unpräzisen und präzisen Anweisungen entscheidet darüber, ob ihr am Ende begeistert seid oder nacharbeiten müsst.
Der Aufbau eines guten Prompts
Professionelle Anwenderinnen und Anwender nutzen für gute Prompts häufig eine Struktur mit fünf zentralen Elementen. Wenn ihr diese Bausteine berücksichtigt, steigt die Qualität der Antworten deutlich.
Rolle
Wer soll die KI sein
Beispiel: „Du bist ein Cloud Solution Architect.“
Aufgabe
Was soll die KI tun
Beispiel: „Plane ein Solution Design.“
Format
Wie soll das Ergebnis aussehen
Beispiel: „Erstelle eine Tabelle mit einer Spalte für Preise.“
Kontext
Was muss die KI wissen
Beispiel: „Arbeite in AWS und nutze EC2 Instanzen.“
Ton/Stil
Wie soll der Text klingen
Beispiel: „Formuliere sachlich, professionell und ohne Emotionen.“
Wenn ihr diese fünf Elemente kombiniert, entsteht aus einer vagen Idee ein klarer Auftrag. So macht ihr aus spontanen Eingaben eine strukturierte Kommunikation mit der KI.
Sieben Methoden des Prompt Engineering
Je nach Aufgabe können unterschiedliche Methoden des Prompt Engineerings eingesetzt werden. Im Folgenden findet ihr die sieben wichtigsten Techniken mit kurzen Erklärungen.
Zero Shot
Bei Zero Shot Prompting stellt ihr einfach eine Aufgabe, ohne Beispiele zu geben.
Ein typisches Beispiel wäre: „Übersetze den Satz Guten Morgen ins Französische.“ Diese Methode eignet sich für einfache, klar definierte Aufgaben, bei denen die KI das Muster direkt versteht.
One Shot
Beim One Shot Prompting gebt ihr der KI ein Beispiel, das die Struktur der gewünschten Antwort zeigt.
Etwa so: „Frage: Was sind drei schöne Farben? Antwort: Rot, Gelb, Blau. Frage: Was sind fünf tolle Orte auf der Welt?“ Die KI erkennt die Struktur von Frage und Antwort und überträgt sie auf den neuen Inhalt.
Few Shot
Hier werden mehrere Beispiele genutzt, um ein Muster zu etablieren.
Zum Beispiel: „Finde das Gegenteil: Oben -> Unten, Links -> Rechts, Heiß -> ?“ Durch mehrere Beispiele versteht die KI das Schema immer besser und kann konsistente Antworten im gleichen Stil produzieren.
Chain of Thought
Beim Chain of Thought Prompting wird die KI ausdrücklich gebeten, Schritt für Schritt zu denken.
Ein Beispiel: „Rechne folgende Aufgabe: 196 : 14. Nenne zunächst die Lösung und zeige dann Schritt für Schritt, wie du dazu gekommen bist.“ Diese Methode eignet sich besonders gut für komplexe oder analytische Aufgaben, da Zwischenschritte sichtbar werden und das Ergebnis nachvollziehbarer wird.
Role Prompting
Role Prompting weist der KI eine bestimmte Rolle oder Identität zu.
Zum Beispiel: „Du bist Experte bei Apple im Bereich ‚Finden von neuen Markennamen‘. Finde einen neuen Namen für eine KI Waage.“ Die KI antwortet dann aus der Perspektive dieser Rolle, was oft zu kreativeren und fachlich passenderen Ergebnissen führt.
ReAct Prompting
ReAct steht für Reasoning + Acting. Die KI wird vor der eigentlichen Antwort zuerst zum Nachdenken aufgefordert.
Ein Beispiel: „Bevor du deine Antwort gibst, überlege dir, welche Informationen du benötigst, um die Frage gut beantworten zu können.“ Die KI reflektiert dann den Informationsbedarf, stellt möglicherweise Rückfragen und liefert anschließend eine fundiertere Antwort. Diese Methode ist besonders nützlich bei komplexen Fragestellungen oder in Agenten Szenarien.
Prompt Chaining
Prompt Chaining zerlegt eine große Aufgabe in mehrere, logisch aufeinander folgende Teilschritte.
Ein Beispiel: 1. „Erstelle eine Headline für einen Post bei LinkedIn zum Thema Cloud Solutions.“ 2. „Schreibe basierend auf dieser Headline eine kurze Einleitung.“ 3. „Verfasse anschließend einen Artikel mit maximal 200 Wörtern, der zu Headline und Einleitung passt.“ Durch diese Aufteilung behaltet ihr mehr Kontrolle über Zwischenergebnisse und könnt jeden Schritt gezielt anpassen, bevor der nächste folgt.
Warum Prompt Engineering jetzt so wichtig ist
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI Werkzeugen wird der souveräne Umgang damit zu einer alltäglichen Kernkompetenz. Wer Prompt Engineering beherrscht, holt aus bestehenden Systemen deutlich mehr heraus, ohne zusätzliche technische Investitionen tätigen zu müssen.
Die Vorteile sind klar: bessere Ergebnisse, weniger Nacharbeit, weniger fein Schleifen, weniger Frustration. Gut gestaltete Prompts führen zu präzisen und relevanten Antworten. Das spart Zeit, senkt Kosten und verbessert die Qualität von Texten, Analysen oder Konzepten, die auf KI basieren. Für Unternehmen wird dies zu einem konkreten Wettbewerbsvorteil.
Fazit: Klarheit hinein, Qualität heraus!
Prompt Engineering ist im Kern nichts anderes als bewusste Kommunikation mit einer Maschine. Klarheit ist der entscheidende Faktor. Wer in vagen Wünschen spricht, erhält vage Ergebnisse. Wer jedoch zielgerichtete, strukturierte Anweisungen formuliert, bekommt verlässlichere und hochwertigere Antworten.
Nehmt euch deshalb Zeit, eure Prompts zu verbessern. Testet Varianten, verfeinert Formulierungen und nutzt die vorgestellten Methoden. Die Qualität dessen, was ihr in die KI gebt, bestimmt maßgeblich die Qualität dessen, was ihr von ihr zurückbekommt.
