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Stell dir vor, du wachst morgens auf, gibst ein paar Minuten lang Anweisungen an eine Künstliche Intelligenz (KI) und verdienst damit Millionen. Das klingt wie ein Traum, doch so oder ähnlich wird der Job des „Prompt Engineers“ derzeit gehypt. Aber was genau macht man beim Prompt Engineering? Warum sind die Gehälter in dieser Branche so hoch? Und lohnt es sich wirklich, den Beruf zu erlernen?
Das wichtigste in Kürze
Der Begriff „Prompt“ im Englischen stammt vom Verb „to prompt“ ab, was so viel bedeutet wie „jemanden zu etwas anregen“ oder „veranlassen“. Es impliziert, dass einer Person oder einem System eine bestimmte Aufgabe zugewiesen wird, die sofort und unverzüglich ausgeführt werden soll. Die Hauptidee dahinter ist, das System zu einer schnellen und passenden Reaktion zu bewegen.
Ein „Prompt“ ist wie eine maßgeschneiderte Einladung oder ein Impuls, mit dem Ziel, eine künstliche Intelligenz oder ein System zur Erzeugung einer Antwort zu bewegen. Dies kann in Form einer Frage, einer Anweisung oder auch einer einfachen Aussage geschehen.
Was ist Prompt Engineering?
Fragst du dich, warum KI nicht immer die gewünschten Antworten liefert? Vielleicht liegt es an deinem Input! Mit der richtigen Fragetechnik, dem sogenannten Prompting, kannst du das volle Potenzial von KI-Modellen ausschöpfen. Hier erfährst du, wie das geht!
Der Begriff „Prompt Engineer“ taucht immer häufiger in den Medien auf, besonders seit KI-Systeme wie ChatGPT an Bedeutung gewonnen haben. Es gibt zwei Lager: Die einen halten den Job für überbewertet und leicht ersetzbar, die anderen sehen darin die Zukunft der Arbeitswelt, mit Gehältern, die bis zu 100.000 Euro oder mehr betragen können.
Doch was genau macht ein Prompt Engineer?
Vereinfacht gesagt, arbeitet ein Prompt Engineer mit generativen KI-Modellen wie GPT-4, um sicherzustellen, dass die AI präzise und nützliche Antworten auf Anfragen gibt. Ein gängiger Ansatz dabei ist das sogenannte „Chain of Thought“-Prompting, bei dem eine komplexe Anfrage in kleinere, leichter verständliche Teile zerlegt wird.
Das klingt einfach, ist es aber keineswegs. In Wahrheit ist es eine anspruchsvolle Aufgabe, die viel mehr erfordert als nur einfache Anweisungen in eine Maschine einzugeben.
Mit einem historischen Kontext, der bis in die frühen Anfänge des Maschinenlernens zurückreicht, hat sich das „Prompting“ gerade in der Ära des schnellen Wachstums und der weiten Verbreitung von Künstlicher Intelligenz als ein blühender und äußerst lukrativer Bereich innerhalb der Technologiebranche etabliert.
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Eine eigenständige Disziplin
Von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zu KI-generierten Bildern – Prompts werden genutzt, um Antworten zu erzeugen, die sich so natürlich und menschlich wie möglich anfühlen.
Zu den bekanntesten Beispielen solcher Modelle zählen ChatGPT und Midjourney.
Die Grundlagen von Prompt Engineering
Man kann es sich wie einen Dialog zwischen dem Bediener (des Ingenieurs) und des Großskaligen Sprachmodells (der KI) – zum Beispiel ChatGPT vorstellen.
Prompts sind das Bindeglied zwischen Mensch und Maschine. Der Prompt Engineer gibt eine Anweisung, welche die AI erfasst, interpretiert und in eine mathematische Darstellung transformiert.
Der Prozess der Antwortgenerierung ist nicht auf einfache Wiederholungen oder das Kopieren und Einfügen aus einer Datenbank beschränkt. Vielmehr ist es eine hochgradig individualisierte und kontextspezifische Zusammenstellung von Silben und Wörtern, die durch die zugrunde liegende mathematische Darstellung der ursprünglichen Anweisung ermöglicht wird. So entsteht eine kohärente und bedeutungsvolle Antwort, die das Anliegen des Benutzers berücksichtigt und gleichzeitig das Potenzial der Künstlichen Intelligenz voll ausschöpft.
Arten von Prompts und ihre Beispiele
- Fragen
Beispiel: „Wie ist das Wetter heute?“ oder „Was ist der Sinn des Lebens?“ - Befehle
Beispiel: „Spiele das Lied ‚Bohemian Rhapsody'“ oder „Erstelle eine Zusammenfassung dieses Textes“. - Sätze oder Aussagen
Beispiel: „Erzähl mir eine Geschichte“ oder „Ich fühle mich heute traurig“. - Kontextbezogene Prompts
Beispiel: „Angenommen, du wärst ein Historiker im alten Rom. Was würdest du über die gesellschaftlichen Verhältnisse berichten?“
Anwendungsfälle von Prompt Engineering
- Finanzwesen
- Analyse von großen Datensätzen zur Vorhersage von Markttrends und Optimierung von Investitionsstrategien.
- Automatisierte Berichterstellung und Generierung von Zusammenfassungen komplexer Finanzberichte.
- Gesundheitswesen
- Automatisierte Diagnoseunterstützung durch Analyse von Patientendaten.
- Generierung von personalisierten Behandlungsplänen und Medikamentenempfehlungen.
- Erstellung von Patientenberichten und Gesundheitszusammenfassungen.
- Chatbots (Branchenübergreifend)
- Kundenservice-Automatisierung, einschließlich der Bearbeitung von Standardanfragen und der Eskalation komplexer Fälle.
- Personalisierte Kundeninteraktionen basierend auf individuellen Präferenzen und vorherigen Interaktionen.
- Content Erstellung
- Erstellung von kreativen Inhalten wie Geschichten, Artikeln oder visuellen Kunstwerken.
- Automatisierte Zusammenfassungen komplexer Dokumente oder Berichte.
- Marketing
- Automatisierte Generierung von Werbetexten und personalisierten Marketingkampagnen.
- Analyse von Zielgruppenpräferenzen und Erstellung maßgeschneiderter Inhalte.
- E-Commerce
- Erstellung von Produktbeschreibungen und automatisierten Empfehlungen basierend auf Kundenverhalten.
- Verbesserung des Kundenerlebnisses durch personalisierte Einkaufsführung und Assistenz.
- Bildung
- Erstellung von personalisierten Lernplänen und automatisierten Feedback-Mechanismen für Schüler.
- Unterstützung bei der Erstellung von Lehrmaterialien und Zusammenfassungen komplexer Themen.
- Softwareentwicklung
- Automatisierte Generierung und Überprüfung von Code, sowie Debugging von Programmfehlern.
6 Grundprinzipien des Prompt Engineerings
Stell dir vor, du möchtest eine Empfehlung von einem Freund. Du würdest wahrscheinlich darauf achten, wie du deine Worte wählst, damit der Freund genau versteht, was du suchst. Dasselbe Prinzip gilt, wenn du eine KI fragst.
Ein Beispiel:
Jemand, der ein Modegeschäft betreibt, könnte einen Chatbot um Ideen für die Vermarktung seiner Kleidung bitten. Wenn die Person einfach schreibt: „Ich habe ein Modegeschäft. Was soll ich tun?“, könnte die KI alles Mögliche antworten, aber wahrscheinlich nicht das, was wirklich hilfreich ist. Stattdessen wäre es effektiver zu schreiben: „Ich habe ein Modegeschäft für elegante Damenmode. Hilf mir, Marketingideen zu entwickeln.“
Mit ein paar einfachen Tricks kannst du sicherstellen, dass deine Anfragen immer präzise, klar und wirkungsvoll sind. Hier sind sechs Tipps, die dir helfen, das Beste aus deinen Prompts herauszuholen:
Die 6 Bausteine im Detail
- Aufgabe:
Beginnt die Beschreibung eurer Aufgabe immer mit einem Handlungsverb, wie „Erstelle“, „Gib“ oder „Analysiere“. Definiert klar, was das Ziel ist. Es kann sich um eine einfache Aufgabe oder um einen komplexen Dreischritt handeln, wie zum Beispiel das Analysieren von Nutzerfeedback. - Kontext:
Dieser Baustein ist oft der schwierigste, da man unendlich viele Informationen geben könnte. Fragt euch daher: Was ist der Hintergrund? Wie sieht Erfolg aus? Und in welchem Umfeld befindet sich der Nutzer? - Beispiele (Exemplars):
Das Einbinden von Beispielen verbessert die Qualität der Ergebnisse erheblich. Dies kann eine einfache Anweisung sein oder eine spezifische Struktur, wie die „STAR“-Methode für Antworten im Vorstellungsgespräch. - Persona:
Überlegt euch, wer ChatGPT in eurem Fall sein soll. Dies könnte ein Rekrutierungsexperte oder ein erfahrener Marketingmanager sein, der euch unterstützt. - Format:
Stellt euch vor, wie das Endergebnis aussehen soll. Soll es ein Textblock, eine Tabelle oder vielleicht ein Bullet-Point-Format sein? Die genaue Vorstellung hilft, das Ergebnis genau nach euren Wünschen zu formen. - Ton:
Möchtet ihr, dass der Text locker und freundlich, professionell oder gar humorvoll klingt? Gebt dem Chatbot klare Hinweise, wie der Text klingen soll.
Hier ist ein Beispiel, wie man alle sechs Bausteine in einem einzigen Prompt vereint:
„Du bist ein erfahrener Produktmarketingmanager bei Apple (Persona) und hast gerade das neueste Produkt in Zusammenarbeit mit Tesla vorgestellt – das Apple Car, das 12.000 Vorbestellungen erhalten hat (Kontext). Schreibe eine E-Mail an deinen Chef Tim Cook und teile diese positiven Nachrichten mit (Aufgabe). Die E-Mail sollte eine kurze Zusammenfassung, Projekthintergrund, Geschäftsergebnisse und einen Dank an das Team enthalten (Format). Verwende eine klare, aber freundliche Sprache (Ton).
KI-Tools für den Alltag
ChatGPT (Chatbot)
Kontextverständnis: Ein Gedächtnis wie ein Elefant!
ChatGPT, die gegenwärtig vieldiskutierte künstliche Intelligenz (KI), hat seit ihrer kostenfreien Veröffentlichung im November 2022 ununterbrochen die Medienlandschaft beherrscht. Sensationelle Titel wie „ChatGPT bald in Schulen verboten“ oder „ChatGPT ersetzt erste Jobs“ mögen hyperbolisch erscheinen, doch sie offenbaren eine unbezweifelbare Wahrheit: Die KI, die den Chatbot antreibt, ist von erheblicher Macht und bereits in zahlreichen Anwendungsbereichen präsent.
Ob Werbetexter, Pädagogen oder Softwareentwickler, viele Berufsgruppen haben den Einsatz von ChatGPT in ihrem Arbeitsalltag erfolgreich implementiert. Sogar diejenigen unter uns (wie ich selbst), die eine gefühlte Ewigkeit für die Formulierung einer höflichen E-Mail benötigen, finden in GPT einen hilfreichen Assistenten. Auf Anfrage erstellt der Bot mühelos Texte aller Art, angefangen von lässigen Nachrichten an Freunde, über lyrische Gedichte, bis hin zu formellen Briefen oder Reden.
Ein bemerkenswertes Merkmal von ChatGPT ist seine Fähigkeit, spezifische Schreibstile zu imitieren. Nutzer, die zum Beispiel ein Beschwerde-Mail an Ebay oder Amazon in ihrem eigenen Stil verfassen möchten, können den Bot zunächst mit einer alten selbstgeschriebenen Mail füttern, gefolgt von dem Prompt „Formuliere mir dies intelligent als Beschwerde“. Auf die gleiche Weise funktioniert die Anfrage nach anderen Stilen. Nutzer können beispielsweise um einen Text im „technischen Stil“ bitten oder um besonders höfliche Formulierungen.
Darüber hinaus kann der Chatbot auch den Nutzern bei der Programmierung behilflich sein. Unabhängig davon, ob es sich um Python, SQL, JavaScript oder C handelt. Klingt wie Science-Fiction, nicht war?
Midjourney (Text-to-Image)
Midjourney ist eines der am besten bewerteten Tools für die Erstellung von visueller AI-Kunst. Das hochmoderne System nimmt deinen Prompt entgegen und nutzt ihn als kreativen Baustein für die Generierung eines Bildes.
Prompt-Beispiel:
a beautiful poster artwork [lion] , modern surreal, 8k, ultra HD, super high resolution, focus stacked, super sharp focus –ar 2:3 –q 2 –c 40 –s 400 –v 6.1
Du kannst nahezu jede Art von visuellem Content erstellen, sei es ein Buchcover, Poster, Produktdesign oder sogar dein eigenes individuelles Kunstwerk.
Je detailreicher und spezifischer der User sein gewünschtes Bild beschreibt, desto genauer kann Midjourney die Vorgaben umsetzen.
Die Wahrheit über die Zukunft des Prompt Engineering
Habt ihr auch schon von den angeblich märchenhaften Gehältern gehört, die man als Prompt Engineer verdienen kann? YouTube ist voll von Videos, die behaupten, ihr könntet mit ein paar Monaten Übung zum Profi werden und Hunderttausende verdienen. Doch das ist weit von der Realität entfernt.
Viele jener Videos versprechen euch, dass ihr ohne Programmierkenntnisse direkt durchstarten könnt und bieten teure Kurse an, die euch angeblich den Weg zu diesem Traumjob ebnen. Doch was ihr wirklich wissen solltet: Diese sogenannten „Prompt Engineering„-Jobs sind in Wahrheit spezialisierte Softwareentwickler-Positionen, bei denen Programmierkenntnisse und ein fundiertes Verständnis von Machine Learning gefragt sind. Ohne diese Voraussetzungen habt ihr kaum eine Chance, eine der Positionen zu ergattern.
Mythen und Realität
Denkt mal nach – würdet ihr als Inhaber eines KI-Unternehmens jemanden dafür bezahlen, dass er einfach nur effektive Eingaben erstellt? Die Antwort ist nein.
Aus meinen Recherchen auf LinkedIn ergibt sich, dass ein Prompt Engineer über folgende Fähigkeiten verfügen sollte:
- Verständnis für Evaluationsmetriken von Sprachmodellen
- Verständnis für Linguistik und Kommunikation mit KI
- Psychologie-Kenntnisse
- Starke Kommunikations- und Problemlösungsfähigkeiten
- Fachwissen in bestimmten Domänen (z. B. Biotechnologie)
- Programmierkenntnisse (insbesondere in Python)
Jetzt einsteigen und für die Zukunft rüsten
Die Nachfrage nach Prompt Engineers ist momentan gering. Im August 2024 gab es auf LinkedIn in Deutschland nur etwa 80 Stellenausschreibungen. Das zeigt, dass die Nachfrage derzeit nicht besonders hoch ist. Die Rolle des Prompting Spezialisten könnte sich in Zukunft weiterentwickeln, aber aktuell ist es keine boomende Karriereoption.
Wenn ihr also überlegt, in teure „Prompt Engineering“-Kurse zu investieren, welche schnelle und hohe Einkommen versprechen, solltet ihr vorsichtig sein und eure Entscheidung gut überdenken.
Wenn du wirklich Lust hast, weiter einzutauchen, dann zögere nicht. Fang einfach an! Nutze die KI-Tools, die dir zur Verfügung stehen, täglich und verfeinere dabei stetig deine Fähigkeiten.
