Die großen KI-Sprachmodelle haben in den letzten zwei Jahren ihren Weg in viele IT-Abteilungen gefunden. Sie helfen in diesen beispielsweise beim Schreiben von Codes, fassen komplexe Inhalte zusammen und übernehmen sogar erste Schritte bei der Fehlersuche.
Die Qualität der Ergebnisse schwankt allerdings zum Teil stark: Mal liefert das Modell eine passgenaue Antwort, mal bleibt nur vager Output zurück. Was an diesem Punkt oft übersehen wird, ist, dass nicht allein die KI selbst über den Erfolg entscheidet, sondern auch die Formulierung der Aufgabe. Es geht also um das sogenannte Prompt-Design.
Der Begriff Prompt-Engineering beschreibt die gezielte Gestaltung der Eingaben in die KI-Systeme, um in Folge zuverlässige, relevante und präzise Ergebnisse zu erhalten. Dieser Ansatz stellt heute kein Spezialthema für Tech-Enthusiasten mehr dar, sondern entwickelt sich immer mehr zu einer praktischen Schlüsselkompetenz im Arbeitsalltag.
Warum Prompts nicht nur irgendwelche Eingaben sind
Ein guter Prompt steuert die gesamte Kommunikation mit dem Modell. Er legt fest, in welcher Rolle die KI agiert, in welchem Format das Ergebnis gewünscht wird und welche Hintergrundinformationen berücksichtigt werden sollen. Schon eine kleine Änderung in der Wortwahl kann daher zu einem völlig anderen Resultat führen.
Laut einer im März 2024 veröffentlichten Untersuchung von Google DeepMind lassen sich durch sogenannte Few-Shot-Prompts – also durch die Nennung von konkreten Beispielantworten – die Ergebnisse der großen Sprachmodelle in komplexen Aufgabenstellungen deutlich verbessern. Diese Erkenntnis ist sowohl für die Forschung und Produktentwicklung als auch für Teams relevant, welche die KI in ihrem Arbeitsalltag bestmöglich nutzen möchten.
Im praktischen Einsatz helfen auch spezialisierte Tools wie Grok dabei, den Prompt-Prozess zu vereinfachen. Solche KIs sind perfekt für die Anforderungen von produktiven Umgebungen ausgelegt und unterstützen IT-Teams unter anderem dabei, kontextbezogene Aufgaben präzise zu formulieren und Ergebnisse strukturiert abzurufen.
Wissen gemeinsam im Team nutzen
Viele Unternehmen setzen generative KI bereits in verschiedenen Bereichen ein. Was dabei jedoch oft noch fehlt, ist eine einheitliche Herangehensweise. Erst im Rahmen einer strukturierten Zusammenarbeit ist ein echter Effizienzgewinn möglich.
Entwickeln Teams gemeinsam funktionierende Prompts, dokumentieren und pflegen diese, entsteht eine Art interner Wissensspeicher. Erfolgreiche Teams orientieren sich dabei an klaren Prinzipien: Der Kontext muss eindeutig definiert sein und sowohl Ziel als auch Format der Ausgabe sollten konkret benannt werden. Daneben helfen Beispielantworten der KI, sich an einem klaren Rahmen zu orientieren. Darüber hinaus ist wichtig, die Prompts nicht als starre Anweisungen zu verstehen, sondern als Ausgangspunkt für eine iterative Verfeinerung.
Eine interne Prompt-Bibliothek dient dabei als zentrales Werkzeug. Sie sorgt dafür, dass bestehende Lösungen wiederverwendbar sind und sich die Einarbeitung neuer Mitarbeitender beschleunigen lässt. Zudem können dadurch Fehlerquellen leichter nachvollzogen und vermieden werden.
Worauf es bei Tools und Workflows ankommt
Allerdings eignet sich nicht jedes KI-Tool für jeden Einsatzbereich. Wird mit der KI im Unternehmenskontext gearbeitet, ist daher gezielt darauf zu achten, welches Modell verwendet, wie mit Nutzerdaten umgegangen wird und welche Möglichkeiten zur Integration bestehen. Entscheidend ist auch, ob das Tool eine transparente Rückverfolgbarkeit der Eingaben ermöglicht, insbesondere bei sensiblen Inhalten.
Neben den bekannten Anbietern wie OpenAI oder Anthropic gewinnen auch Open-Source-Lösungen an Relevanz. Sie erlauben mehr Kontrolle, erfordern aber auch eine zusätzliche Infrastruktur und Know-how. Für viele Teams zeigt sich daher der Einsatz spezialisierter Plattformen sinnvoll, die eine einfache, sichere und dennoch leistungsfähige Umgebung für die Nutzer:innen schaffen.
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