Prompt-Engineering für KI: Effektive Kommunikation mit ChatGPT und Microsoft Copilot

In der heutigen Geschäftswelt sind Künstliche Intelligenz und Technologie zur Sprachverarbeitung wie ChatGPT oder Microsoft Copilot von entscheidender Bedeutung geworden. Diese KI-Modelle können die Produktivität steigern und die Effizienz verbessern, aber ihre Leistung hängt stark von den bereitgestellten Anweisungen ab. Prompt-Engineering kommt daher insbesondere im Kontext von KIs eine entscheidende Bedeutung zu. Es ist die Kunst, klare und präzise Anweisungen zu formulieren, um das gewünschte Verhalten der KI zu steuern und hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

Was ist Prompt-Engineering?

Prompt-Engineering ist ein strukturierter Ansatz zur Erstellung von Anweisungen oder Aufgaben, der darauf abzielt, die gewünschten Ergebnisse zu maximieren. Es beinhaltet die Verwendung klarer Sprache, präziser Anweisungen und geeigneter Kontextualisierung. So wird sichergestellt, dass Mitarbeiter – oder in diesem Fall die KI – die erwarteten Handlungen verstehen und ausführen können. Im Wesentlichen geht es darum, eine Brücke zu schlagen zwischen dem, was eine natürliche oder künstliche Intelligenz weiß, und dem, was sie tun soll.

Praktische Beispiele für Prompt-Engineering in Unternehmen:

1. Projektmanagement: Ein Projektmanager möchte, dass sein Team einen neuen Arbeitsprozess implementiert. Statt zu sagen: „Bitte implementieren Sie den neuen Arbeitsprozess“, könnte der Manager klare Schritte und Ressourcen bereitstellen, z. B.: „Bitte verwenden Sie die beigefügte Anleitung, um den neuen Arbeitsprozess schrittweise zu implementieren. Bei Fragen wenden Sie sich bitte direkt an mich.“
2. Kundensupport: Eine Kundendienstmitarbeiterin soll ein bestimmtes Problem lösen. Anstatt zu sagen: „Versuchen Sie, das Problem des Kunden zu lösen“, könnte die Anweisung lauten: „Befolgen Sie die Schritte 1 bis 5 in unserem internen Handbuch, um das Problem des Kunden zu identifizieren und zu lösen. Falls Sie auf Schwierigkeiten stoßen, konsultieren Sie bitte Ihre Teamleiterin.“
3. Qualitätssicherung: Ein Qualitätsprüfer soll Produkte auf Mängel überprüfen. Anstatt zu sagen: „Prüfen Sie die Produkte auf Fehler“, könnte die Anweisung lauten: „Verwenden Sie die beigefügte Checkliste, um die Produkte auf Mängel zu überprüfen. Markieren Sie jeden Fehler und melden Sie diese Ihrer Vorgesetzten.“

Prompt-Engineering bei KIs:

Mit dem Aufkommen von Künstlicher Intelligenz haben sich auch die Möglichkeiten für Prompt-Engineering erweitert und sind in diesem Kontext sogar wichtiger als bei der Delegation von Aufgaben an Menschen. KI-Modelle wie ChatGPT oder Microsoft Copilot sind Beispiele für Systeme, die durch die richtigen Anweisungen und Beispiele trainiert werden können, um menschenähnliche Interaktionen zu erzielen oder sogar direkt, z.B. bei der Programmierung und Generierung von Inhalten, zu unterstützen.

Diese KI-Modelle funktionieren auf der Grundlage von „Prompts“ oder Anweisungen, die dem System angeben, was es tun soll. Ein gut gestalteter Prompt kann die Leistung der KI erheblich verbessern und sicherstellen, dass sie die gewünschten Ergebnisse liefert. Hier sind einige Beispiele:

1. Generierung von Text: Bei der Verwendung von ChatGPT oder einem ähnlichen Modell zur Generierung von Text können präzise und detaillierte Prompts den Unterschied zwischen unzureichenden und hochwertigen Antworten ausmachen. Anstatt einfach zu fragen: „Erzähle mir etwas über KI“, könnte der Prompt lauten: „Bitte erstelle einen informativen Absatz über die Anwendungen von KI in der Gesundheitsbranche.“
2. Programmierungshilfe: Entwickler verwenden KI wie Microsoft Copilot, um Code zu schreiben oder zu vervollständigen. Gut gestaltete Prompts können dem Modell helfen, den Kontext zu verstehen und präzise Vorschläge zu machen. Anstatt nur „Schreibe eine Funktion, die zwei Zahlen addiert“, könnte der Prompt lauten: „Bitte erstelle eine Funktion, die zwei Zahlen addiert und das Ergebnis zurückgibt. Verwende dabei die Best Practices für Fehlerbehandlung.“

Warum ist Prompt-Engineering bei KIs wichtig?

• Leistungssteigerung: Die Qualität der Ergebnisse von KI-Modellen hängt stark von den bereitgestellten Prompts ab. Gut gestaltete und präzise formulierte Anweisungen ermöglichen es den Modellen, den Kontext besser zu verstehen und genauere Vorhersagen oder Antworten zu liefern. Durch die Verwendung von geeigneten Prompts können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Modelle optimale Leistung erbringen und ihren geschäftlichen Anforderungen gerecht werden.
• Anpassungsfähigkeit und Flexibilität: KI-Modelle können je nach Art der gestellten Fragen oder Anweisungen unterschiedliche Ergebnisse liefern. Durch geschicktes Prompt-Engineering können Benutzer die Flexibilität der KI nutzen, um verschiedene Szenarien abzudecken und spezifische Aufgaben zu erfüllen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Systeme vielseitiger einzusetzen und auf verschiedene geschäftliche Anforderungen einzugehen, ohne separate Modelle entwickeln zu müssen.
• Effizienzsteigerung in der Entwicklung: Gut gestaltete Prompts können auch den Entwicklungsprozess von KI-Modellen beschleunigen. Durch die Verwendung klarer und präziser Anweisungen können Entwickler schneller Prototypen erstellen, da sie weniger Zeit mit dem Experimentieren und Feinabstimmung von Prompts verbringen müssen. Dies trägt dazu bei, die Entwicklungszyklen zu verkürzen und die Time-to-Market für neue KI-Anwendungen oder -Funktionen zu beschleunigen.
• Interpretation von Nuancen und Kontext: KI-Modelle wie ChatGPT oder Microsoft Copilot können nuancierte Informationen besser verstehen und interpretieren, wenn die Prompts entsprechend gestaltet sind. Gut strukturierte Anweisungen ermöglichen es der KI, den Kontext eines Problems oder einer Anfrage besser zu erfassen und angemessene Antworten oder Lösungen zu generieren. Dies ist besonders wichtig in Bereichen wie Kundenservice, wo es auf Empathie und Verständnis für die Bedürfnisse der Kunden ankommt.
• Fehlervermeidung und Risikominimierung: Klare und präzise Prompts können dazu beitragen, potenzielle Fehlerquellen oder Risiken bei der Verwendung von KI-Systemen zu minimieren. Indem Unternehmen sicherstellen, dass die Anweisungen klar definiert sind und keine Mehrdeutigkeiten enthalten, können sie das Risiko von unerwünschten oder unvorhergesehenen Verhaltensweisen der KI reduzieren. Dies ist besonders wichtig in sensiblen Bereichen wie der medizinischen Diagnose oder der Finanzanalyse, wo Fehler schwerwiegende Konsequenzen haben können.