Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist eine Disziplin, die darauf abzielt, durch gezielte Anweisungen komplexe Aufgabenstellungen von KI-Modellen möglichst effektiv lösen zu lassen. Vereinfacht ausgedrückt ist ein Prompt der Input des KI-Anwenders, auf Basis dessen die KI einen Output generiert. Insbesondere im Bereich der Managementsysteme eröffnet diese Herangehensweise neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Der Einsatz gezielter Prompts zur Bearbeitung komplexer Aufgaben könnte eine neue Ära der Arbeitsweise einläuten, in der manuelle und zeitaufwändige Tätigkeiten durch intelligent formulierte Inputs ersetzt werden können. Ziel eines Promts ist es, die Aufforderungen so effizient wie möglich zu gestalten, um die gewünschten Ergebnisse bestmöglich zu erreichen.

Prompts effektiv gestalten

Die Gestaltung effektiver Prompts erfordert keine technischen Vorkenntnisse. Ein Ansatz für die Strukturierung eines guten Prompts, ist die Aufteilung des Prompts in vier Abschnitte: Anweisung, Eingabedaten, Kontext und Ausgabeindikator. Diese Struktur bringt den Anwender dazu, der KI die nötigen Informationen zu geben, damit diese die gestellte Aufgabe zu einer hohen Wahrscheinlichkeit effektiv löst. Je nach Komplexität der Aufgabenstellung können einzelne Komponenten weggelassen werden.

Anweisung – Die Aufgabe, die das Modell lösen soll

Die Anweisung definiert, wie sich das Modell verhalten soll. Sie gibt den Rahmen vor, innerhalb dessen sich das Modell bewegen kann.

• Beispiel: Du bist Prozessmanager und hast die Aufgabe, Prozesse zu erstellen. Die Prozesse, die du erstellst, werden in einem mittelständischen Produktionsunternehmen mit 400 Mitarbeitenden angewendet. Die Prozessbeschreibungen sollen so detailliert wie möglich, aber nicht zu umfangreich sein, damit sie den Anwendern im Alltag als Unterstützung dienen können.  

Eingabedaten – die Eingaben, für die eine Lösung gefunden werden soll

Die Eingabedaten definieren die Aufgabe, für die eine Lösung gefunden werden soll.

• Beispiel: Erstelle einen Prozess zur Identifizierung, Kontrolle und Steuerung von Risiken im gesamten Unternehmen.

Kontext – weitere Informationen, die das Modell lenken

Im Abschnitt Kontext werden zusätzliche Informationen bereitgestellt, um das Modell bei der Lösungsfindung zu unterstützen und zu leiten.

• Beispiel: Die Risiken sollen von allen Mitarbeitenden identifiziert und über unsere Risikomanagementsoftware an den Risikomanager eingesteuert werden können. Wir unterscheiden Unternehmensrisiken von Prozessrisiken. Unternehmensrisiken haben bei Eintritt direkte Auswirkungen auf die Business Continuity und Prozessrisiken beeinträchtigen bei Eintritt lediglich das definierte Prozessziel. Nachdem ein Risiko eingesteuert wurde, wird es vom Risikomanager nach unserem Risikoschema in den Kategorien Bedeutung, Auftrittswahrscheinlichkeit und Entdeckungswahrscheinlichkeit bewertet und für die vierteljährliche Risikorunde detaillierter beschrieben. In jedem Quartal kommen die Führungskräfte dann zusammen, bewerten die Risiken neu, definieren Maßnahmen zur Verringerung des Risikos und überprüfen Maßnahmen, die in der vergangenen Risiko-Runde definiert wurden. So möchten wir unsere Risiken kontinuierlich senken und im Blick haben.

Ausgabeindikator – das Format der Ausgabe

Im Abschnitt Ausgabeindikator kann zusätzlich definiert werden, in welchem Format das Modell uns das Ergebnis zur Verfügung stellen soll.

• Beispiel: Das Ergebnis soll ein Prozess mit mindestens 8 Schritten sein. Jeder Prozessschritt ist dabei mit Detailinformationen angereichert, die diesen Schritt näher erläutern. Der Prozess soll in tabellarischer Form ausgegeben werden, wobei die Prozessschritte aufsteigend nummeriert werden.

Struktur allein reicht nicht aus. Auch die Formulierung des Prompts beeinflusst die Ergebnisse stark. Ein guter Prompt sollte strukturiert, spezifisch, relevant, menschlich und iterativ formuliert sein, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

• Strukturiert: Es hilft der KI große und komplexe Aufgaben in Teilaufgaben herunterzubrechen und diese in Abschnitten zu formulieren
• Spezifisch: Je mehr hilfreiche Details man im Prompt mitgeben kann, desto besser werden die erwarteten Ergebnisse. Das kann man bewusst nutzen, um die KI kreativer werden zu lassen, indem man bewusst bekannte Informationen weglässt und das Ergebnis analysiert.
• Relevant: Viele Details sind gut. Diese Details sollten jedoch auch hilfreich sein und zur Lösung des Kernproblems beitragen. Da die KI von Menschen trainiert wird, hat auch die KI eine gewisse „Aufmerksamkeit“. Werden zu viele Informationen gegeben, sortiert die KI automatisch aus und lässt möglicherweise wichtige Details weg und konzentriert sich auf unwichtigere.
• Menschlich: KI wird von Menschen trainiert, versteht den Input also auch besser, je menschengerechter dieser beschrieben ist.
• Iterativ: Man sollte sich bewusst sein, dass „Prompt Engineering“ häufig ein iterativer Prozess ist. Den Prompt auf Basis des Ergebnisses zu verbessern und die KI bewusst zu leiten führt zu besseren Ergebnissen.

Nachdem diese Tipps und Regeln verinnerlicht wurden, kann im nächsten Schritt mit dem Aufbau von rekursiven Prompts begonnen werden. Dies ist ein Werkzeug, mit dem die KI ihre eigenen Ergebnisse iterativ verbessert, indem sie dem Benutzer Vorschläge für bessere Inputs macht und Fragen stellt, die das Ergebnis verbessern würden. Der Benutzer wird von der KI befragt und die KI verbessert so ihre eigenen Ergebnisse.

Herausforderungen für Prompt Engineering

Die Einsatzmöglichkeiten von Sprachmodellen und Prompt Engineering scheinen nahezu unbegrenzt. Es gilt jedoch, beim Einsatz von Prompt Engineering gewisse Vorsichtsmaßnahmen zu beachten

• Datensicherheit: Ein zentraler Punkt bei der Nutzung von Prompt Engineering ist der Schutz persönlicher Daten. Sowohl Unternehmen als auch Einzelpersonen müssen gewährleisten, dass personenbezogene Informationen vertraulich bleiben und nicht missbräuchlich verwendet werden. Eine Lösung zur Gewährleistung der Datensicherheit könnte z.B. die lokale Ausführung von Sprachmodellen sein, um Daten nicht an externe Anbieter weitergeben zu müssen.  
• Halluzination: Zusätzlich sind Sprachmodelle oft als "Black Box" zu betrachten, da die KI-Entscheidungsprozesse nicht vollständig transparent sind. Dies wird durch die mangelnde Möglichkeit der Reproduzierbarkeit von KI-Entscheidungen noch verstärkt, da generative Sprachmodelle ihre Antworten auf Basis zuvor trainierter Daten neu erzeugen, was die Evaluation dieser Antworten erschwert. Deshalb sollte man diesen Modellen nicht blind vertrauen, sondern externe Überprüfungen für eine korrekte Evaluierung durchführen. Kann die KI auf Basis ihrer Trainingsdaten keine Antwort finden, so können fehlerhafte Ausgaben, sogenannte "Halluzinationen" entstehen.
• Bias: Neben technischen und sicherheitsrelevanten Fragen darf der Aspekt des Bias nicht außer Acht gelassen werden. Es ist essenziell, zu berücksichtigen, dass Modelle Entscheidungen basierend auf ihren Trainingsdaten treffen, was bei einer ungleichen Verteilung dieser Daten zu diskriminierenden Ergebnissen führen kann.

Die Zukunft beginnt jetzt: Prompt Engineering und KI-gesteuerte Managementsysteme

Insgesamt steht Prompt Engineering im Zentrum einer spannenden Entwicklung, die das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir Managementsysteme nutzen und optimieren, grundlegend zu verändern. Durch eine fundierte Auseinandersetzung mit dieser Disziplin können Unternehmen und Einzelpersonen die Vorteile der generativen KI voll ausschöpfen und neuartige Lösungen für komplexe Herausforderungen entwickeln.

Die Zukunft von KI in Managementsystemen verspricht eine drastische Kostenreduktion im Lebenszyklus von Vorgaben und eine effizientere Gestaltung von Prozessen. Vorträge und Module im Kontext von Managementsystemen bieten weitere Einblicke und Möglichkeiten zur Integration von KI-Technologien.

Prompt Power - 6 Prompts zum Ausprobieren 

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Unser Ziel ist es, dir hochwertige Infos zu liefern, die dir helfen, deine Prozesse klar zu dokumentieren, zu optimieren und immer auf dem neuesten Stand zu halten. Mit den sechs Prompts gehen wir verschiedene Bereiche der Prozessoptimierung durch, von der Dokumentation und Planung bis hin zur Umsetzung und Anpassung an internationale Standards wie ISO 9001.