Prompt Engineering: Der Hype und die Realität
Als ChatGPT Ende 2022 die Welt im Sturm eroberte, wurde Prompt Engineering schnell als die nächste große Sache gehandelt. Viele dachten, es würde sich zu einem eigenen Berufsfeld entwickeln. Doch wie sieht die Realität heute, knapp 18 Monate später, aus?
Der schnelle Wandel
- Nur etwa 12 Monate nach dem ChatGPT-Release wurde klar: KI-Modelle werden so gut, dass sie auch »wirren« Input verstehen.
- Heute sind State-of-the-Art-Modelle wie GPT-4o und Claude 3.5 Sonnet so leistungsfähig, dass sie selbst mit unpräzisen Prompts erstaunlich gute Ergebnisse liefern können. Du musst kein Prompt-Ingenieur sein, um effektiv mit ihnen zu arbeiten.
Die anhaltende Nachfrage
Trotz dieser Entwicklung werde ich als KI-Experte immer noch häufig zum Thema Prompt Engineering angesprochen. Viele potenzielle Kunden fragen: »Wollen wir nicht einen Workshop zum Thema Prompt Engineering machen?«
Brauchen wir noch Prompt Engineering?
Meine klare Meinung: In 95% der Fälle ist ausgeklügeltes Prompt Engineering heute nicht mehr nötig. Natürlich gibt es noch Bereiche, wo es relevant bleibt:
- API-Ebene: Beim Einbinden von KI-Modellen in Software ist präzises Prompt Engineering nach wie vor wichtig.
- Spezielle Anwendungsfälle: Für hochkomplexe oder sehr spezifische Aufgaben kann detailliertes Prompt Engineering einen Unterschied machen.
Für die allermeisten Anwendungsfälle in ChatGPT, Perplexity oder Claude reicht jedoch gesunder Menschenverstand völlig aus!
Jetzt anwendungsfälle entdecken und potenziale erkennen
Ein praktisches Beispiel: Effektive KI-Nutzung ohne komplexes Prompt Engineering
Um zu zeigen, wie einfach effektive KI-Nutzung heute sein kann, hier ein Blick hinter die Kulissen unserer eigenen Arbeit:
Für die Erstellung eines vergangenen Newsletters haben wir ChatGPT mit folgendem Prompt gefüttert:
- Ein kurzer Textabschnitt mit spezifischen Anweisungen für den Newsletter
- Ein Beispiel-Newsletter als PDF (um Struktur und Tonalität zu vermitteln)
- Ein PDF des Launch-Artikels von OpenAI zu GPT-4o mini (für aktuelle Informationen)
- Ein PDF mit eigenen Notizen und Gedanken zum Launch von GPT-4o mini
Das war's! Kein komplizierter Prompt-Engineering-Prozess, keine ausgeklügelten Techniken. Stattdessen:
- Klare Anweisungen
- Relevanter Kontext durch die PDFs
- Verschiedene Informationsquellen für ein umfassendes Bild
Diese einfache Kombination aus klaren Anweisungen und zusätzlichem Kontextmaterial reichte aus, um einen strukturierten, informativen und auf unsere Bedürfnisse zugeschnittenen Newsletter-Entwurf zu erhalten.
Was wir daraus lernen können:
- Klarheit schlägt Komplexität: Einfache, direkte Anweisungen können oft genauso effektiv sein wie komplexe Prompts.
- Kontext ist König: Das Bereitstellen relevanter Hintergrundinformationen hilft dem KI-Modell, deine Anforderungen besser zu verstehen.
- Vielfältige Quellen nutzen: Die Kombination verschiedener Informationsquellen führt zu reichhaltigeren und ausgewogeneren Ergebnissen.
Dieses Beispiel zeigt: Mit den heutigen KI-Modellen können auch "normale" Nutzer ohne spezielles Prompt-Engineering-Wissen hervorragende Ergebnisse erzielen. Der Schlüssel liegt darin, klar zu kommunizieren und relevanten Kontext bereitzustellen.
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Was du wirklich brauchst: Klare Kommunikation
- Statt komplizierter Prompt-Techniken sollten wir uns auf das Wesentliche konzentrieren:
- Sei spezifisch: Je genauer du formulierst, was du willst, desto besser kann der KI-Assistent dir helfen.
- Gib Kontext: Füge relevante Informationen hinzu, die dem KI-Assistenten helfen, deine Anfrage besser zu verstehen. Das können sein:
- Templates für Projektmanagement
- Der bisherige E-Mail-Verlauf einer Konversation
- Screenshots von Social Media Analytics
- Unternehmensspezifische Richtlinien oder Brancheninformationen
Experimentiere: Probiere verschiedene Formulierungen aus. Wenn du mit dem Ergebnis nicht zufrieden bist, versuche, deine Anfrage umzuformulieren oder mehr Kontext zu geben.
Fazit: Keine Angst vor KI!
Es ist wichtig, dass wir in den Köpfen verankern: Du musst kein Prompt-Engineering-Experte sein, um produktiv mit ChatGPT zu arbeiten. Prompt Engineering war immer nur Mittel zum Zweck – nämlich dass das KI-Modell uns bestmöglich versteht.
Für 99% deiner täglichen Aufgaben reicht es völlig aus, klar zu kommunizieren und relevanten Kontext zu liefern. Mit ein wenig Übung wirst du schnell herausfinden, wie du am besten mit deinem KI-Assistenten interagierst, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
