Prompt Engineering: Wie du mit der 4-Schritte-Methode wahre KI-Magie entfaltest – oder was Greg Brockman (OpenAI-Präsident) verrät!

1. „Prompt Engineering“ – warum es wichtiger ist als du denkst

Vielleicht hast du schon mal mit ChatGPT oder einem anderen KI-Modell herumgespielt. Du tippst eine Frage ein und hoffst auf Wunder. Doch statt guter Ergebnisse kommen halbgare Antworten, fehlende Details oder grobe Fehler. Die Wahrheit ist: KI ist nur so stark wie deine Eingabe.

• Ein kleiner Satz („Erstelle mir eine Liste mit Wanderungen“) vs.
• Ein detaillierter Prompt („Liste mir Wanderungen im Umkreis von 50 km, die … etc.“)

Das Ergebnis ist himmelweit verschieden.

Trotzdem wird oft so getan, als sei Prompt Engineering nicht so wichtig. „Ach, man kann doch einfach drauflosschreiben“, hört man. Aber wer tiefergeht, merkt schnell: Ein bisschen Extra-Aufwand in der Eingabe kann aus „nett“ → „wow!“ machen. Und die fertigen Expertenratschläge „von oben“ (etwa OpenAI-Manager) kratzen oft nur an der Oberfläche. Wirkliche Magie entfaltet sich erst, wenn du die fundamentalen Prinzipien des Prompt Engineerings beherrschst.

2. Die 4-Schritte-Struktur für den perfekten Prompt

Greg Brockman (OpenAI-Präsident) schlägt eine sehr simple, aber effektive Formel für Prompts vor. Hier die vier Bausteine – erweitert mit unseren Tipps und Erfahrungen:

2.1. Ziel definieren („State your Goal“)

Frage dich selbst: Was möchtest du von der KI? Ein Fließtext, einen Tabellenentwurf, eine Erklärung in wissenschaftlichem Stil? Definiere das möglichst klar und knapp. Denn KI ist kein Gedankenleser – je genauer du dein Ziel steckst, desto präziser wird das Ergebnis.

• Beispiel: „Erstelle mir eine Liste besonderer Wanderrouten im Umkreis von 50 km, die wenig bekannt, aber landschaftlich reizvoll sind. Ich möchte pro Route Name, Startpunkt, Schwierigkeitsgrad und Fahrzeit mit dem Auto ab Hamburg wissen.“

Unser Tipp: In unserer KI-Ausbildung lehren wir das als Prinzip Nr. 1: Klarheit. Hast du kein klares Ziel, kann die KI nur raten, was du meinst.

2.2. Format festlegen („Specify your Preferred Format“)

Sollen es Bulletpoints sein, eine Kurzgeschichte, ein Gedicht oder ein JSON-Auszug zum Weiternutzen in einer App? Diese Angabe kann essenziell sein, wenn du das Ergebnis später weiterverarbeiten möchtest.

• Beispiel: „Gib mir bitte eine tabellarische Übersicht (am besten in Markdown), damit ich es direkt in meinen Blog einfügen kann. Jede Zeile = eine Wanderroute. Spalten: Route, Startpunkt, Schwierigkeitsgrad, Fahrzeit.“

Vorteil: Du sparst dir Nachbearbeitung. Die KI liefert das Endergebnis im exakt gewünschten Format.

2.3. Warnungen und Guardrails („Warnings & Guardrails“)

Hier kommt der Teil, den viele vergessen: Worauf soll die KI achten? Welche Fehler darf sie nicht machen? Welche Daten sollen sicher nicht auftauchen?

• Beispiel: „Achte darauf, dass die angegebenen Routen wirklich existieren und keine Erfindungen sind. Wenn du unsicher bist, gib lieber ‚kann nicht verifiziert werden‘ an. Vermeide bekannte Touri-Spots wie den Elbradweg, die ich bereits kenne.“

Der „Hallucination“-Faktor ist real – KI kann sich Fakten ausdenken, wenn Daten fehlen. Indem du das explizit verbietest oder Warnungen einbaust, vermeidest du peinliche Fehlinformationen.

2.4. Kontext-Dump („Context Dump“)

Zu guter Letzt wirfst du alles an Informationen hinein, was irgendwie relevant sein könnte. Hier kannst du frei assoziieren: deine persönlichen Vorlieben, Erfahrungen, Planungen. Sozusagen ein Brain Dump:

• Beispiel: „Ich gehe meist 2–3 Stunden wandern, mag Wald- und Küstenwege. Ich habe schon den berühmten Heidschnuckenweg gemacht, was toll war, allerdings suche ich diesmal etwas mit weniger Touristen. Ein Café am Ende der Route wäre super. Außerdem fahre ich mit einem E-Auto, also bitte Strecken, die max. 50 km von Hamburg City entfernt liegen. Ich reise mit meiner Partnerin, wir mögen moderate Steigungen, kein Klettern.“

Anmerkung: Die KI hat keine Hintergedanken – sie kann nur das nutzen, was du ihr vorgibst. Und je besser sie dein Setting versteht, desto passgenauer die Antworten.

3. Warum einfacher, als man denkt – aber trotzdem nicht trivial

Zwei Erkenntnisse laut Brockman’s Schema:

1. Du musst vollständiger sein, als du es bei einem realen Freund wärst. Ein Mensch kennt dich, deine Eigenheiten; die KI weiß nichts davon.
2. Du schreibst oft sehr „menschlich“, denn KI versteht normale Sprache gut. Du brauchst keine Codiersprache oder kryptische Commands.

Herausforderung: Trotzdem bleiben viele Fragen. Wann nutze ich welchen Promptstil? Wie tief gehe ich ins Detail, ohne mich zu verlieren? An welcher Stelle setze ich ein „Tool Prompting“ ein, wenn ich z. B. Code generieren will?

Genau hier setzt unsere MasterClass an: Wir beleuchten nicht nur oberflächliche Eingaben, sondern gehen an die 7 fundamentalen Prinzipien heran – wie man KI als „Dialogpartner“ nutzt, Fehlinterpretationen erkennt, Tonalitäten steuert und vieles mehr.

4. Keine Zauberei: Ein Beispiel aus dem Alltag

Nehmen wir an, du bist Business-Coach und willst eine KI nutzen, um Blogartikel zu kreieren. Ein einfacher Prompt wäre: „Schreib mir bitte 500 Wörter über Leadership-Fehler in Konzernen.“ Klar, du bekommst einen Text. Aber wie hochwertig ist er wirklich?

So geht’s besser (vereinfacht):

1. Ziel: „Einen Blogartikel für Führungskräfte, max. 600 Wörter, klarer Stil, alltagsnah, mit einer Bulletpoint-Liste.“
2. Format: „In Markdown, Absatzstruktur, eingängige Subheadings, gern ein prägnantes Zitat am Ende.“
3. Guardrails: „Achte auf faktische Korrektheit und vermeide Anglizismen, bleibe fokussiert auf 5 häufige Fehler, zitiere keine Studien, wenn du deren Quelle nicht belegen kannst.“
4. Kontext: „Ich selbst arbeite seit 10 Jahren als Leadership-Coach, habe eine Leserschaft aus KMUs, die sehr praxisbezogen denkt. Bitte nimm Beispiele, die leicht verständlich sind. Gern erwähne meine Zielgruppe: Manager in kleinen Teams mit 5-50 Mitarbeitenden. Ich bin Fan eines lockeren, aber professionellen Tons.“

Effekt: Die KI versteht viel besser, was genau du möchtest und liefert statt Allgemeinplätzen etwas passgenaues für dein Umfeld.

5. Warum eine umfassende KI-Ausbildung den Unterschied macht

Sicher, du könntest dir diese 4-Schritte-Methode einprägen und direkt loslegen. Aber was, wenn deine Aufgaben anspruchsvoller werden? Wenn du nicht nur Listen, sondern fortgeschrittene Konstrukte wie Schaubilder, Code-Module, Social-Media-Kampagnen oder Versicherungsdokumente generieren willst?

Gerade heute hat sich ein breites Feld an KI-Funktionen etabliert – vom Automatisieren von Kundendialogen über Data-Analysis bis hin zu Bilderzeugung in Tools wie Midjourney. Ohne solides Fundament besteht das Risiko, Zeit zu vergeuden oder kritische Fehler zuzulassen.

5.1 Hier setzt Europas umfangreichste KI-Ausbildung an

In unserer MasterClass lernst du:

1. Die 7 fundamentalen Prinzipien des Prompt Engineerings (nicht nur die 4-teilige Struktur). Darunter Konzepte wie Persona-Building, kontextuelle Schleifen, iterative Verfeinerung, Tools-Integration etc.
2. Sicherheit & Ethik: Wie du Datenlecks, Halluzinationen und Fehlinfos erkennst und verhinderst.
3. Branchenübergreifendes Praxiswissen: Ob Coaching, Marketing, IT-Support – wir zeigen konkrete Anwendungsfälle.
4. Fortlaufende Updates: Da sich Tools und Best Practices ständig ändern, halten wir dich auf dem Laufenden, damit du stets up to date bleibst.

Fazit: Wer tiefergeht, kann KI so einsetzen, dass wirklich Hebelwirkung entsteht, anstatt dass man nur „bisschen rumspielt“.