Das Aufkommen generativer künstlicher Intelligenz (KI) hat ein Zeitalter eingeläutet, in dem Maschinen in der Lage sind, Ergebnisse zu produzieren, die menschlicher Schöpfung sehr nahe kommen – von Texten über Bilder bis hin zu Code und vielem mehr. Obwohl KI selbst eine transformative Fähigkeit ist, hängt ihr Erfolg von einem ganz grundlegenden Aspekt ab: der Effizienz der Kommunikation zwischen uns und KI-Modellen. Anders ausgedrückt: Die Effektivität eines Anweisungssatzes bestimmt die Qualität der Reaktion des KI-Modells.

Was sind KI-Eingabeaufforderungen?

Die Anweisungen, die wir in ein KI-Modell oder ein großes Sprachmodell (LLM) eingeben, in der Hoffnung, das gewünschte Ergebnis zu erhalten, sind das, was wir alle als KI-Prompt (oder einfach Prompt) kennen und bilden einen entscheidenden Teil des Prompt-Engineerings. Ein berichten Fortune Business Insights schätzt, dass der globale KI-Markt von 294.16 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 1,771.62 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen wird. Ein erheblicher Teil dieses Wachstums wird durch generative KI-Anwendungen vorangetrieben, bei denen Prompt Engineering eine entscheidende Rolle spielt.

Wir alle erleben jedoch Situationen, in denen es sich anfühlt, als ob die Ausgabe erzeugt durch ein generatives KI-Tool (Gen-KI) wie ChatGPT von Open AI oder Gemini von Google ist weit von dem entfernt, was benötigt oder zumindest erwartet wurde.

In diesem Fall ist es ratsam, einen Schritt zurückzutreten und die ursprüngliche Aufforderung ein zweites (oder drittes, viertes oder sogar fünftes Mal, falls nötig) zu überprüfen. Vielleicht ist sie nicht spezifisch, es fehlt der Kontext oder es fehlen sogar wichtige Informationen, die die Antwort sinnvoll gemacht hätten.

Die Macht der KI-Eingabeaufforderungen

Zu lange wurde die KI-Thematik von komplexen Algorithmen und komplizierter Programmierung dominiert. Tatsächlich ist es nicht nötig, einen Doktortitel in Informatik zu haben, um generative KI-Modelle optimal zu nutzen. Alles, was man braucht, ist die Fähigkeit, klare, spezifische und gut strukturierte Anweisungen zu formulieren, da diese KI-Modelle auf maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) basieren. Diese Fähigkeit ist so außergewöhnlich, dass sie ein Spezialgebiet hervorgebracht hat: schnelles Engineering.

A aktuellen Studie Die Studie zeigte, dass die Anwendung spezifischer Prompt-Engineering-Techniken zu einer durchschnittlichen Verbesserung von 11.46 % im Vergleich zu unveränderten Abfragen führte. Dies zeigt deutlich, dass selbst subtile Verbesserungen im Prompt-Design zu erheblichen Leistungssteigerungen führen können.

Wir alle haben schon davon gehört, dass KI als intelligente Assistenten eingesetzt wird, aber nicht viele von uns achten darauf, dass dies intelligent Der Assistent ist nur intelligent, solange er weiterhin spezifisch Befehle (Eingabeaufforderungen). Ohne sie übergeben wir einem leistungsstarken Tool im Wesentlichen eine vage Anfrage und hoffen auf das Beste. Und wie das alte Sprichwort sagt: Müll rein, Müll raus.

Ein anderer Forschungsarbeit zum Prompt Engineering hat gezeigt, dass große Sprachmodelle, wenn sie mit gut ausgearbeiteten Prompts ausgestattet sind, mit den Fähigkeiten des Prompt Engineering auf menschlichem Niveau mithalten können und bei verschiedenen Aufgaben eine vergleichbare Leistung erzielen.

Das Schöne an der promptgesteuerten KI ist ihre Zugänglichkeit. Um effektive Eingabeaufforderungen zu schreiben, sind keine speziellen Fachkenntnisse erforderlich. Personen in verschiedenen Rollen innerhalb eines Unternehmens sollten diese Vorteile nutzen. Zum Beispiel:

• Marketingteams können mithilfe von Eingabeaufforderungen überzeugende Anzeigentexte erstellen
• Vertriebsteams können sie nutzen, um die Kundenansprache zu personalisieren
• Betriebsteams können sie zur Datenanalyse und Prozessoptimierung nutzen. 

Was genau macht eine großartige KI-Eingabeaufforderung aus?

Man sollte bedenken, dass Unternehmen zwar viele alltägliche Aufgaben an KI delegieren können, der eigentliche Wettbewerbsvorteil jedoch in deren guter Steuerung liegt. Nehmen wir zum Beispiel die folgende Eingabeaufforderung an ChatGPT:

Auf den ersten Blick erscheint diese Aufforderung unkompliziert und schafft eine sinnvolle Grundlage. Sie weist die KI an, eine Marketing-E-Mail zu erstellen, die sowohl überzeugend als auch informativ ist, die wichtigsten Produktmerkmale hervorhebt und einen Call-to-Action enthält.

Hier ist die Ausgabe:

Betrachtet man jedoch die generierte E-Mail, wird deutlich, dass sie generisch ist, keine emotionale Resonanz erzeugt und Chancen zur strategischen Überzeugung versäumt. Es ist kein Wunder, dass die Aufforderung der Übeltäter ist, denn:

• Die Eingabeaufforderung weist die KI nicht an, eine aufmerksamkeitsstarke Betreffzeile, sodass es dem Zufall überlassen bleibt, ob der Anfang der E-Mail ansprechend genug ist
• Keine Erwähnung von Name des Produkts was auch immer
• Während die Eingabeaufforderung „beschäftigte Berufstätige“ als Zielgruppe identifiziert, weist sie die KI nicht an, ihre spezifischen Herausforderungen oder Frustrationen anerkennen
• Ohne Anleitung zum Einschließen Kundenreferenzen, Erfolgsgeschichten oder Branchenauszeichnungen, der KI-Antwort mangelt es an Glaubwürdigkeit und vertrauensbildenden Elementen
• Während die ursprüngliche Aufforderung nach einer Marketing-E-Mail fragt, schreibt sie nicht vor, wie der Inhalt strukturiert sein soll für maximale Wirkung
• Die Aufforderung verlangt einen „starken Call-to-Action“, aber sie gibt nicht an, was ihn stark macht. Ein CTA, dem es fehlt ein zeitlich begrenztes Angebot oder ein Anreiz wird den Leser wahrscheinlich nicht dazu zwingen, sofort etwas zu unternehmen

Versuchen wir es nun mit einer geänderten Eingabeaufforderung:

Hier sehen wir eine detailliertere Eingabeaufforderung, die auf die Einzelheiten der Forderung eingeht.

Hier ist die Ausgabe:

Die Verbesserungen sind sofort spürbar – die E-Mail ist nun ansprechender, strukturierter und überzeugender. Auch hier spielt der Hinweis eine entscheidende Rolle:

• die Aufforderung fordert ausdrücklich eine Betreffzeile an, um sicherzustellen, dass die E-Mail stark beginnt und sofort Aufmerksamkeit erregt
• Das Produkt trägt den Namen (SmartNest), was der Botschaft Branding, Glaubwürdigkeit und ein Gefühl der Vertrautheit verleiht
• Es weist die KI an, die Herausforderungen des Publikums anerkennen, wodurch die E-Mail nachvollziehbarer und überzeugender wird
• Es weist die KI an, Fügen Sie ein Kundenzeugnis und eine Branchenanerkennung hinzu, Hinzufügen vertrauensbildender Elemente, die die Glaubwürdigkeit stärken
• Formatierung ist angegeben (prägnante Absätze, Aufzählungspunkte, wo nötig), um die Lesbarkeit zu gewährleisten und das Überfliegen der E-Mail zu erleichtern
• Der Call-to-Action wird verfeinert, mit einem zeitkritischen Element, das Dringlichkeit erzeugt und sofortiges Handeln fördert

Tipps zum Schreiben effektiver KI-Eingabeaufforderungen

Die wichtigste Erkenntnis hier ist, dass eine solide KI-Eingabeaufforderung eine ist, die: 

• Hat klare, spezifische und detaillierte Anweisungen
• Bietet Kontext und die erforderlichen Hintergrundinformationen
• Hat einen logischen Ablauf und verlangt die erforderliche Antwortstruktur
• Weist eine relevante Rolle zu (z. B. „Angenommen, Sie sind ein Experte für Datenintegration“)
• Bietet Informationen zum richtigen Ton und Stil
• Ist nicht unnötig komplex
• Beinhaltet keine Kette mehrerer komplizierter Aufgaben
• Reduziert die Anzahl der Iterationen (hin und her)

Kurz gesagt: Es leitet die KI, indem es genau umreißt, was enthalten sein muss, damit die Ausgabe so genau wie möglich mit dem beabsichtigten Zweck übereinstimmt.

KI-Agenten: Überbrückung der Lücke zwischen KI-Eingabeaufforderungen und Leistung

Angesichts des Aufstiegs von autonome KI-Agenten und ihre Anwendung in verschiedenen Umgebungen ist es wichtig zu erkennen, dass ihre Wirksamkeit direkt von der Präzision und Klarheit der Eingabe (Eingabeaufforderung) beeinflusst wird. Dies liegt vor allem daran, dass KI-Agenten, unabhängig von ihrer Autonomie, immer noch auf die Festlegung von Zielen angewiesen sind, die sie für uns erreichen sollen.

AI-Agenten Analysieren Sie natürliche Sprache und führen Sie die in der Systemeingabeaufforderung beschriebenen Aufgaben aus, einschließlich der Kernanweisungen, Richtlinien und des Kontexts, die die Antworten des Agenten bestimmen. Deshalb ist es so wichtig, dass KI-Eingabeaufforderungen präzise und gut strukturiert sind.

Bedenken Sie außerdem, dass die Klarheit einer Eingabeaufforderung direkt mit der Geschwindigkeit und Genauigkeit der Antwort eines KI-Agenten korreliert. Eine gut formulierte Eingabeaufforderung reduziert unnötige Rückfragen und führt zu einer schnelleren und präziseren Leistung – sei es bei der Datenanalyse, der Optimierung von Workflow-Prozessen oder der Unterstützung von Kundeninteraktionen.

Eine gut formulierte Eingabeaufforderung kann einen KI-Agenten dazu veranlassen:

• Erkennen Sie subtile Muster in komplexen Datensätzen
• Generieren Sie kreative Lösungen in einem wettbewerbsorientierten Umfeld
• Managen Sie vielschichtige Projekte mit Fokus auf Effizienz
• Passen Sie sich mit minimalem Eingriff an sich entwickelnde Szenarien an

Neudefinition der KI-Interaktion mit effektivem Prompt Engineering

Da LLMs immer ausgefeilter werden, wird die Qualität ihrer Ergebnisse zunehmend davon bestimmt, wie gut wir unsere Eingabeaufforderungen strukturieren.

Für Unternehmen beschränkt sich Prompt Engineering nicht nur auf die Verfeinerung von Abfragen, sondern umfasst vielmehr die Entwicklung eines systematischen Ansatzes zur Ermittlung der präzisesten, kontextrelevantesten und wertvollsten Antworten. Anstatt Prompts als isolierte Abfragen zu behandeln, müssen Unternehmen eine interne „Prompt Engineering“-Fähigkeit aufbauen, die sich in bestehende digitale Workflows und Entscheidungsprozesse integriert.

Dazu müssen Organisationen:

Erstellen Sie zentrale Wissenszentren für KI-Eingabeaufforderungen und Best Practices

Die Entwicklung interner Repositorien, in denen effektive Eingabeaufforderungen, kategorisiert nach Anwendungsfall und Funktion, dokumentiert und leicht zugänglich sind, ist eine der ersten Aufgaben. Dies sollte mit einem kontinuierlich aktualisierten Dokument einhergehen, das Best Practices für die Erstellung von Eingabeaufforderungen beschreibt, einschließlich Richtlinien zu Klarheit, Kontextbereitstellung, gewünschten Formaten und Techniken zur Vermeidung von Verzerrungen. Ziel ist es, Konsistenz zu erreichen und zu verhindern, dass Teams immer wieder isoliert dieselben Herausforderungen bei der Eingabeaufforderung lösen.

Bilden Sie ein übergreifendes Team

Optimales Prompt Engineering erfordert eine Mischung aus technischem Verständnis und domänenspezifischem Wissen. Das bedeutet, dass Datenwissenschaftler, Fachexperten und Endbenutzer zusammenkommen müssen, um gemeinsam ein Design zu entwickeln, das sowohl technisch fundiert ist als auch auf die Geschäftsziele ausgerichtet ist.

Vereinfachen Sie die Erstellung von KI-Eingabeaufforderungen für Geschäftsbenutzer

Personen mit direkter Erfahrung mit den Daten und geschäftlichen Herausforderungen verstehen die gewünschten Ergebnisse am besten. Das Unternehmen sollte daher intuitive Tools und visuelle Schnittstellen implementieren, die es auch nicht-technischen Benutzern ermöglichen, Eingabeaufforderungen einfach zu entwerfen und zu verfeinern, ohne komplexen Code schreiben zu müssen.

Integrieren Sie Prompt Engineering in die vorhandene Technologieinfrastruktur

Anstatt die schnelle Entwicklung als separate Aufgabe zu behandeln, sollten Unternehmen einheitliche Tools und Plattformen nutzen, um eine nahtlose Integration mit verschiedenen UnternehmensdatenquellenDas Ziel besteht darin, die Erstellung kontextreicher Eingabeaufforderungen zu ermöglichen, die die aktuellsten Geschäftsinformationen verwenden und immer zuverlässigere Erkenntnisse liefern.

Demokratisieren Sie die schnelle Entwicklung und geben Sie Teams die Möglichkeit, zu experimentieren und sich zu verbessern

Eine Umgebung, in der Teams schnell verschiedene Versionen von Eingabeaufforderungen erstellen und testen können, ist der Schlüssel zur kontinuierlichen Verbesserung. Daher sollten Unternehmen einem breiteren Spektrum an Mitarbeitern abteilungsübergreifend die Möglichkeit geben, effektiv mit LLMs zu interagieren und KI-gestützte Lösungen zu entwickeln, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Was effektives Prompt Engineering für Unternehmen bedeutet

Wie wirkt sich Prompt Engineering auf andere Unternehmen aus? Zunächst einmal ist KI nicht mehr nur ein Backend-Tool für Datenwissenschaftler. Sie ist zu einem zentralen Effizienztreiber für Unternehmen geworden. Unternehmen, die Prompt Engineering als strategische Disziplin und nicht als Ad-hoc-Fähigkeit betrachten, erzielen echte Vorteile.

• Abteilungsteams, die in der Lage sind, gut formulierte Eingabeaufforderungen zu erstellen, können effektive KI-Agenten für ihre spezifischen Anwendungsfälle erstellen, ohne durch technische Einschränkungen aufgehalten zu werden.
• Durch strategisches Prompt Engineering können Unternehmen KI an ihre spezifischen Geschäftsanforderungen anpassen, sei es bei der Automatisierung des Kundensupports oder bei der Analyse komplexer Daten.
• Optimierte Eingabeaufforderungen führen zu schnelleren, relevanteren Ergebnissen und reduzieren den Bedarf an manuellen Korrekturen oder mehreren Iterationen.
• Unternehmen, die KI-Interaktionen beherrschen, verschaffen sich einen deutlichen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten, die diese nach dem Trial-and-Error-Prinzip einsetzen.
• Durch die Standardisierung bewährter Methoden können Teams KI-Implementierungen abteilungsübergreifend skalieren, ohne für jeden Anwendungsfall das Rad neu erfinden zu müssen.

Wird die KI jemals über den Bedarf an guten Eingabeaufforderungen hinauswachsen?

Es ist klar, dass KI immer intelligenter wird. Kontinuierliche Weiterentwicklungen bei LLMs und optimierte Schnittstellen machen die Interaktion mit KI für alle immer intuitiver. Aber bedeutet das, dass wir einen Punkt erreichen, an dem Eingabeaufforderungen keine Rolle mehr spielen?

Die kurze Antwort: nicht ganz.

Die lange Antwort: Auch wenn KI-Systeme kontextbewusster werden und natürliche Sprache besser verstehen, sind sie dennoch auf strukturierte Eingaben angewiesen, um relevante und qualitativ hochwertige Antworten zu liefern. Der Grund dafür ist die einfache Tatsache, dass KI nicht so „denkt“ wie wir. Ohne klare Anweisungen kann sie daher Absichten falsch interpretieren, wichtige Nuancen übersehen oder auf allgemeine, wenig aussagekräftige Antworten zurückgreifen, wie wir bereits in den obigen Beispielen gesehen haben.

Kommende KI-Modelle werden zwar die Lernkurve für Nutzer verkürzen, indem sie Interaktionen flüssiger gestalten, aber sie werden die Notwendigkeit gut formulierter Eingabeaufforderungen nicht ersetzen. Im Gegenteil: Die Fähigkeit, Eingabeaufforderungen zu beherrschen, wird mit zunehmend komplexeren Aufgaben der KI sogar noch wertvoller.

Und vergessen wir nicht, dass das Verständnis der Grenzen von KI auch ein Wettbewerbsvorteil ist. Da KI halluzinieren, mehrdeutige Sprache falsch interpretieren oder falsche Antworten fälschlicherweise als sicher erachten kann, erhalten Nutzer, die diese Fallstricke erkennen und entsprechende Hinweise zu ihrer Vermeidung entwickeln, stets zuverlässigere Ergebnisse als diejenigen, die von der Fehlerfreiheit von KI ausgehen.

Fazit: Die wahre Macht der KI liegt beim Benutzer, nicht beim Modell

Der größte Irrtum über KI ist, dass sie ein völlig autonomes, allwissendes Wesen ist. Tatsächlich ist KI nur so leistungsfähig wie der Mensch, der sie nutzt. Deshalb wird die Entwicklung von KI-Kenntnissen schnell zu einer unverzichtbaren Fähigkeit – nicht nur für KI-Ingenieure, sondern auch für Führungskräfte, Marketingfachleute, Analysten und Kreative gleichermaßen.

Mit modernen Datenplattformen, die KI-Agenten integrieren, wie Astera, die Fähigkeit, eine gute Eingabeaufforderung zu formulieren, wird genauso wichtig sein wie das Schreiben von effizientem Code.

Erfahren Sie mehr darüber Astera KI-Agenten-Builder.