Praxis Prompten: Die Potenziale der KI besser ausschöpfen

Über das Thema Prompten wurde schon viel geschrieben. Trotzdem macht es Sinn, sich weiterhin damit zu befassen, da es sich sehr schnell weiterentwickelt.

Trotz all dieser Dynamik hat der Schwung etwas nachgelassen und die Stimmung kriselt hier und da. Das liegt unter anderem daran, dass die Ergebnisse nicht ganz so einfach und so perfekt sind wie uns das die Anbieter suggerieren. Und genau hier kommt das Thema des Promptens ins Spiel.

Was versteht man unter einem Prompt?

Ein Prompt ist eine Eingabe oder Anweisung, die einem KI-Modell gegeben wird, um eine bestimmte Antwort oder Aktion zu erhalten. Bei generativen KI-Systemen wie Large Language Models (LLMs) – beispielsweise GPT-4 oder ähnliche Modelle – sind Prompts meist Textbefehle, Fragen oder Aufgabenstellungen. Die Qualität und Präzision des Prompts beeinflussen maßgeblich die Relevanz, Genauigkeit und Nützlichkeit der KI-Ausgabe.

Prompt Engineering: Die Kunst der richtigen Eingabe

„Please stop calling it Prompt Engineering, unless you really mean it!“ – So hat Wictor Wilénin einem LinkedIn-Artikel zu dem Thema überschrieben. Technisch hat sich der Begriff allerdings etabliert. Prompt Engineering bezeichnet die systematische und strategische Erstellung von Prompts, um die Leistung von KI-Modellen zu maximieren.

Dabei werden verschiedene Methoden angewendet, etwa die Iteration von Formulierungen, das Testen unterschiedlicher Szenarien oder die Kombination von Kontextinformationen. Technisch versierte Anwender nutzen beispielsweise Platzhalter, Variablen und komplexe Anweisungen, um die KI gezielt zu steuern und konsistente Ergebnisse zu erhalten.

Google liefert inzwischen binnen Sekunden Unmengen an Ergebnissen zum Thema „Prompt“. Wer sich hier also informieren möchte sollte keine Probleme haben Quellen zu finden. Ich selbst kann diesen Kurs hier empfehlen:  5-Tage-Intensivkurs „Meisterhaftes Prompting mit KI. Gefunden auf Facebook, auch ohne Account aufrufbar.

Die Vorteile von Prompt-Engineering

• Effiziente Nutzung von KI-Ressourcen: Wer sich mit Prompt Engineering auskennt, kann KI-Systeme effizienter einsetzen und vermeidet unnötige Rechenleistung, Zeit oder fehlerhafte Ausgaben.
• Optimierung von Workflows: Durch gezielte Prompts lassen sich Routineaufgaben automatisieren, komplexe Analysen durchführen oder kreative Inhalte generieren – und das mit minimalem Aufwand.
• Bessere Kontrolle über Ergebnisse: Technisch versierte Nutzer können die KI so steuern, dass sie spezifische Anforderungen erfüllt, z.B. bestimmte Textformate, Datenstrukturen oder logische Abläufe.
• Erweiterte Anwendungsmöglichkeiten: Mit fortgeschrittenen Prompt-Techniken lassen sich KI-Modelle für verschiedenste Aufgabenbereiche anpassen, etwa im Bereich Data Science, Softwareentwicklung, Forschung oder Content-Erstellung.

Anwendungsbeispiele: Code-Generierung oder Datenanlyse

Im technischen Umfeld werden Prompts häufig eingesetzt, um Code zu generieren, Daten zu analysieren oder komplexe Aufgabenstellungen zu lösen. Ein erfahrener Prompt Engineer kann beispielsweise ein KI-Modell dazu bringen, einen vollständigen Programmcode nach spezifischen Vorgaben zu erstellen, Fehler zu finden oder Optimierungsvorschläge zu liefern. Auch im Bereich der Automatisierung von Geschäftsprozessen oder bei der Erstellung von technischen Dokumentationen spielt Prompt Engineering eine immer größere Rolle.

Fazit: Mit Prompts KI-Potenziale ausschöpfen

Die Fähigkeit, effiziente Prompts zu formulieren, ist im KI-Zeitalter zu einer zentralen technischen Kompetenz geworden. Wer sich mit Prompt Engineering auskennt, kann das volle Potenzial moderner KI-Systeme ausschöpfen, Prozesse optimieren und innovative Lösungen entwickeln. Technisches Verständnis und Erfahrung in diesem Bereich eröffnen vielfältige Möglichkeiten – von der Automatisierung über die kreative Content-Erstellung bis hin zur Problemlösung in komplexen IT-Systemen.