Prompt Engineering: was nach dem Überblick kommt

Prompt Engineering wird in den meisten Weiterbildungen in einem halben Tag abgehandelt: Rolle nennen, Kontext geben, Format vorgeben, fertig. Das stimmt alles und reicht für den Einstieg. Es erklärt nur nicht, warum derselbe Prompt beim Kollegen ein brauchbares Ergebnis liefert und bei einem selbst nicht, oder warum eine Formulierung, die letzte Woche funktioniert hat, heute Unsinn produziert.

Bei der Deutschen Mitarbeiterförderung steht Prompt Engineering im Pflichtbaustein der Maßnahme Anwendungsorientierte Digitalisierung mit 125 Unterrichtseinheiten über sechs Wochen. Das ist der Umfang, in dem die folgenden sechs Techniken geübt werden können, statt sie nur zu nennen.

Woran man einen Überblickskurs erkennt

Es gibt ein paar verlässliche Anzeichen, bevor man bucht. Ein Kurs, der Prompt Engineering nur streift, arbeitet mit allgemeinen Beispielen statt mit Aufgaben aus dem Betrieb der Teilnehmenden, nennt eine Liste von Formulierungstricks ohne Erklärung, warum sie wirken, und behandelt die Prüfung der Ergebnisse gar nicht.

Das zuverlässigste Merkmal ist die Stundenzahl zum Thema. Wer in einem Tagesworkshop Prompting, Bildgenerierung und Automatisierung unterbringt, hat für jedes davon zwei Stunden. Das reicht für eine Demonstration und nicht für eine Arbeitsweise.

Erste Technik: Kontext schlägt Formulierung

Die meiste Zeit, die Menschen in Prompts investieren, fließt in die Formulierung der Anweisung. Den größeren Hebel hat fast immer der Kontext: eigene Dokumente, echte Zahlen, frühere Beispiele. Ein Sprachmodell, das die letzten fünf Angebote des Hauses kennt, schreibt ein sechstes, das passt. Dasselbe Modell ohne diesen Kontext schreibt etwas, das nach Internet klingt.

Praktisch heißt das: Bevor man an der Anweisung feilt, prüft man, welche Unterlagen man mitgeben kann. Preisliste, Leistungsbeschreibung, zwei bestehende Texte als Muster, die Einwände aus dem Vertrieb. Erst wenn das Ergebnis damit immer noch nicht trägt, lohnt es sich, an den Worten zu arbeiten.

Zweite Technik: zwei Beispiele statt zwei Absätze Anweisung

Wer beschreiben will, wie ein Text klingen soll, braucht dafür schnell einen Absatz voller Adjektive: sachlich, aber nicht trocken, verbindlich, aber nicht steif. Ein Modell kann damit wenig anfangen. Zwei echte Beispiele aus dem eigenen Haus leisten mehr als jede Beschreibung, weil sie Satzlänge, Anrede, Fachtiefe und Tonfall gleichzeitig transportieren.

Dazu gehört auch das Gegenbeispiel. Ein Text, von dem man sagt, so gerade nicht, grenzt den Korridor von der anderen Seite ein. Diese Technik heißt in der Fachsprache Few-Shot-Prompting und ist der schnellste Weg zu einem Ergebnis, das nach dem eigenen Betrieb klingt.

Dritte Technik: lange Aufgaben zerlegen

Ein Prompt, der gleichzeitig recherchieren, strukturieren, formulieren und kürzen soll, liefert in allen vier Disziplinen Mittelmaß. Modelle arbeiten besser, wenn jeder Schritt einzeln kommt und das Ergebnis des einen die Eingabe des nächsten ist.

Für einen Angebotstext heißt das zum Beispiel: erst die Anforderungen aus der Anfrage herausziehen, dann prüfen, welche Leistungen dazu passen, dann die Nutzenargumentation schreiben, dann auf Länge kürzen. Vier Schritte dauern in Summe weniger lang als drei Korrekturschleifen an einem Prompt, der alles auf einmal wollte.

Vierte Technik: das Modell prüfen lassen, bevor man selbst prüft

Ein Modell findet in seinem eigenen Ergebnis mehr Fehler, als man erwarten würde, wenn man es ausdrücklich danach fragt. Ein zweiter Durchgang mit der Anweisung, jede Zahl gegen die Quelle zu prüfen und jede Behauptung zu markieren, für die im Kontext kein Beleg steht, fängt einen großen Teil der Fehler ab.

Das ersetzt die menschliche Prüfung nicht. Es verschiebt nur, womit der Mensch seine Zeit verbringt: weniger mit dem Suchen offensichtlicher Fehler, mehr mit der fachlichen Beurteilung.

Fünfte Technik: die Prompt-Bibliothek

Solange ein guter Prompt im Chatverlauf einer einzelnen Person liegt, ist er kein Betriebswissen. Er geht mit dem Urlaub verloren und mit der Kündigung endgültig. Eine Prompt-Bibliothek ist nichts Technisches: eine Datei, in der steht, wofür ein Prompt gut ist, wie er lautet, welchen Kontext er braucht und wann er zuletzt funktioniert hat.

Der letzte Punkt ist wichtiger, als er klingt. Modelle werden aktualisiert, und ein Prompt, der auf eine Eigenheit einer bestimmten Version gebaut war, hört irgendwann auf zu funktionieren. Wer das Datum dabei hat, weiß, wo er suchen muss.

Sechste Technik: prüfen, ob ein Prompt wirklich besser ist

Die häufigste Form der Prompt-Verbesserung ist, etwas umzuformulieren, einmal auszuprobieren und das Ergebnis besser zu finden. Das ist ein Eindruck und keine Messung. Belastbar wird es mit einer Handvoll fester Testfälle: fünf echte Anfragen aus dem Posteingang, beide Prompt-Fassungen darauf angewendet, die Ergebnisse nebeneinander.

Fünf Fälle klingen nach wenig und reichen in der Praxis meistens aus, um einen echten Unterschied von Zufall zu trennen. Der Aufwand dafür liegt bei einer halben Stunde und spart danach Wochen, in denen alle mit einem Prompt arbeiten, der nur anders ist und nicht besser.

Was davon im Baustein geübt wird

Der Pflichtbaustein KI-Grundlagen und Prompt Engineering beginnt bei der Funktionsweise von Sprachmodellen, weil die Techniken sonst wie Zauberformeln wirken. Danach folgen der Aufbau eines Prompts, das Einbinden eigener Dokumente, das Zerlegen langer Arbeitsaufträge, das Erkennen von Halluzinationen und der Aufbau einer Prompt-Bibliothek für das Team.

Gearbeitet wird an Aufgaben, die die Teilnehmenden mitbringen. Der Baustein umfasst 125 Unterrichtseinheiten, kostet 1.307,50 € je Teilnehmer und ist einzeln buchbar.

Wenn Sie wissen wollen, welcher Baustein zu der Aufgabe passt, die bei Ihnen besser werden soll, sprechen Sie uns an. Im Erstgespräch klären wir Bildungsziel, Umfang und Förderweg.