Prompt-Engineering- Training
Die meisten KI-Tools liefern mittelmäßige Ergebnisse – nicht weil die KI schlecht ist, sondern weil die Prompts schlecht sind.
Bessere Prompts, bessere KI-Ergebnisse
Unser Prompt-Engineering-Training zeigt deinem Team, wie man KI-Sprachmodelle richtig anspricht, um konsistent gute Ergebnisse zu bekommen. Praxisübungen mit euren echten Aufgaben, nicht mit erfundenen Beispielen.
Das Wichtigste zu Prompt-Engineering-Training
- Unser Training zeigt deinem Team, wie man KI-Sprachmodelle richtig anspricht, um konsistent gute Ergebnisse statt generischer Antworten mit viel Nacharbeit zu bekommen.
- Der größte Hebel liegt im Mitliefern von Kontext – Rolle, Ziel, Format und Beispiele –, eine Disziplin, die näher am präzisen Schreiben als am Programmieren ist und für jeden erlernbar.
- Wir üben ausschließlich mit euren echten Aufgaben wie E-Mails schreiben, Texte zusammenfassen oder Daten analysieren, damit das Gelernte ab dem nächsten Tag anwendbar ist.
- Die Prinzipien werden modellübergreifend vermittelt und gelten für ChatGPT, Claude und Gemini, sodass dein Team nicht auf ein Tool festgelegt ist.
- Jeder Teilnehmende geht mit einer Prompt-Bibliothek getesteter Vorlagen für die häufigsten Aufgaben nach Hause, damit das Gelernte zur Gewohnheit wird.
Warum Prompts entscheidend sind
Ein Sprachmodell ist so gut wie die Aufgabe, die du ihm stellst. Zu vage Prompts liefern generische Antworten, zu komplexe überfordern das Modell. Im Training lernt dein Team die Prinzipien guter Prompt-Gestaltung: klares Ziel, Kontext, Ausgabeformat und iterative Verfeinerung. Kein Geheimrezept, sondern erlernbare Technik.
Übungen mit echten Aufgaben
Wir üben ausschließlich mit Aufgaben, die dein Team wirklich hat: E-Mails schreiben, Texte zusammenfassen, Daten analysieren, Code erklären, Konzepte erstellen. Jede Übung ist so gestaltet, dass Teilnehmende die Technik direkt nach dem Training anwenden können – ohne Transferproblem.
Fortgeschrittene Techniken
Wer die Grundlagen beherrscht, lernt weiterführende Methoden: Chain-of-Thought-Prompting, Few-Shot-Beispiele, Rollen-Prompts, System-Prompts und strukturierte Ausgabeformate. Für technische Teams gehen wir auch auf API-basiertes Prompting und Prompt-Templates ein.
Nachhaltige Anwendung
Nach dem Training haben Teilnehmende eine persönliche Prompt-Bibliothek mit getesteten Vorlagen für ihre häufigsten Aufgaben. So gerät das Gelernte nicht in Vergessenheit, sondern wird sofort zur produktiven Gewohnheit.
Was einen guten Prompt ausmacht
Ein präziser Prompt besteht aus mehreren Bausteinen – wer diese kennt und bewusst einsetzt, bekommt verlässlich bessere Antworten von jedem Sprachmodell.
- Kontext & HintergrundDas meiste Gewicht: Was muss das Modell wissen, um den Auftrag zu verstehen?
- Rolle & PerspektiveWelche Expertise soll die KI einnehmen?
- Ziel & AufgabeWas genau soll entstehen – und wofür?
- Format & AusgabestrukturLänge, Gliederung, Tonalität explizit vorgeben
- Beispiele (Few-Shot)Musterlösungen, die dem Modell das gewünschte Muster zeigen
Relative Gewichtung der Bausteine im Prompt-Design – keine gemessenen Zahlen, sondern Schwerpunkte.
Unser Trainingsablauf
Das Training folgt einer klaren Lernlogik: von der Erkenntnis zur Übung zur stabilen Gewohnheit – immer mit echten Aufgaben aus eurem Alltag.
Warum Prompts entscheiden
Grundprinzipien der Sprachmodelle: warum Kontext mehr zählt als clevere Tricks – modellübergreifend erklärt.
Übungen mit euren echten Aufgaben
Jede Teilnehmerin, jeder Teilnehmer bringt drei bis fünf typische Arbeitssituationen mit – die werden live zu starken Prompts umgebaut.
Fortgeschrittene Techniken
Chain-of-Thought, Rollen-Framing, Few-Shot-Beispiele, iteratives Nachschärfen – die Techniken, die in der Breite den größten Unterschied machen.
Teamstandards festlegen
Gemeinsam werden Konventionen entwickelt: Welche Bausteine gehören bei euch in jeden Prompt? Wie sieht ein guter Minimal-Standard aus?
Prompt-Bibliothek als Ergebnis
Getestete Vorlagen für die häufigsten Aufgaben – ab dem nächsten Tag direkt einsetzbar, ohne von vorne anfangen zu müssen.
Jede Phase baut auf der vorherigen auf; das Ergebnis ist eine einsatzbereite Prompt-Bibliothek.
Worauf es bei Prompt-Engineering-Training ankommt
Der größte Hebel beim Prompt-Engineering liegt im Mitliefern von Kontext, nicht in Tricks. Wer Rolle, Ziel, Format und ein paar Beispiele explizit angibt, bekommt verlässlich bessere Ergebnisse als jemand, der eine vage Frage stellt und auf einen guten Treffer hofft. Diese Disziplin ist näher am präzisen Schreiben als am Programmieren und genau deshalb für jeden im Team erlernbar.
Ein gutes Training übt mit den echten Aufgaben der Teilnehmenden, weil sonst ein Transferproblem entsteht. Wissen, das an erfundenen Beispielen erworben wurde, lässt sich erfahrungsgemäß nur schwer auf die eigene Arbeit übertragen. Üben Teilnehmende dagegen direkt an ihren häufigsten Aufgaben, ist das Gelernte ab dem nächsten Tag anwendbar und setzt sich als Gewohnheit fest.
Die Prinzipien sollten modellübergreifend vermittelt werden, nicht für ein einzelnes Tool. Gutes Prompting funktioniert bei ChatGPT, Claude und Gemini ähnlich, und ein Team, das die zugrundeliegende Logik versteht, bleibt unabhängig davon, welches Werkzeug das Unternehmen morgen einsetzt. Auf ein Tool zu trainieren wäre eine Verschwendung dieser übertragbaren Fähigkeit.
Nachhaltig wird ein Training erst durch das, was nach dem letzten Tag bleibt. Eine geteilte Bibliothek getesteter Vorlagen für die häufigsten Aufgaben verwandelt einmal Gelerntes in eine dauerhafte Routine. Ohne dieses greifbare Ergebnis verpufft auch das beste Training, weil im Alltagsdruck der Rückfall in die alte vage Frage zu bequem ist.
Mehr dazu im Wiki: Prompt Engineering
Modellübergreifend
Die Prinzipien gelten für ChatGPT, Claude, Gemini und andere Sprachmodelle – dein Team ist nicht auf ein Tool festgelegt.
Eigene Aufgaben
Wir üben ausschließlich mit echten Aufgaben aus eurem Arbeitsalltag – kein Transferproblem, sondern direkt anwendbares Wissen.
Prompt-Bibliothek
Jeder Teilnehmende geht mit getesteten Vorlagen für seine häufigsten Aufgaben nach Hause – das Gelernte wird sofort zur Gewohnheit.
Bessere Prompts, bessere Ergebnisse
Mit uns holst du dir keine theoretische KI-Beratung ins Haus, sondern einen Partner, der anpackt. Wir verbinden strategisches Denken mit technischer Umsetzungskraft – von der ersten Prozessanalyse bis zum produktiven KI-System. Gemeinsam finden wir die Stellschrauben, an denen KI den größten Impact hat, und setzen Lösungen um, die sich rechnen. Deine Prozesse und Ziele stehen dabei immer im Mittelpunkt.
Umfassendes Know-how in KI-Strategie und -Implementierung
Erfahrung mit führenden KI-Plattformen: OpenAI, Claude, ElevenLabs, CloudBot
Über 10 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und Systemintegration
Interdisziplinäres Team aus Entwicklern, Strategen und UX-Experten
Nachhaltige KI-Lösungen, die dein Unternehmen langfristig stärken
BEREIT, DEINE PROZESSE MIT KI AUFS NÄCHSTE LEVEL ZU BRINGEN?
Passende Artikel aus unserem Blog
KI im Unternehmen einführen: Schulung, Use-Cases und die ersten Schritte
KI im Unternehmen einführen heißt: Use-Cases vor Tools, Mitarbeiter befähigen und seit Februar 2025 die KI-Kompetenz-Pflicht aus Artikel 4 EU AI Act erfüllen. Der strukturierte Einstieg in fünf Schritten.
DSGVO & KI: ChatGPT und KI-Tools datenschutzkonform im Unternehmen einsetzen
ChatGPT & Co. im Unternehmen: Sobald personenbezogene Daten ins KI-Tool fließen, gilt die DSGVO. Welche Pflichten greifen, welche Tool-Variante geschäftstauglich ist und wie eine KI-Richtlinie aussieht, die im Alltag funktioniert.
KI-Agenten führen wie Mitarbeiter: Probezeit, Personalakte, Assessment-Center
KI-Agenten einführen mit Personalprozess: Red-Teaming vor Go-Live, gestufte Rechte, Personalakte mit Logs. Governance statt Prompts.
Häufige Fragen