Im Bereich der generativen KI hat der Begriff Prompt Engineering seit 2022 an Bedeutung gewonnen, und obwohl es derzeit keinen allgemein anerkannten Standard gibt, arbeitet die Branche an Materialien, um die Prozessentwicklung als notwendige Fachkompetenz zu unterstützen.
Prompt Engineering bietet aber auch Nicht-Technikern Anwendungsmöglichkeiten und entwickelt sich rasant zu einer wichtigen Soft Skill, die die Produktivität und Zusammenarbeit im Team verbessert und gleichzeitig die Informationsbeschaffung zum Verständnis komplexer Konzepte erleichtert. Die Kombination dieser Hard und Soft Skills bildet das sogenannte Kompetenzmodell.
Seit den 1980er-Jahren war die Suche nach verlässlichen Online-Informationen eine enorme Herausforderung – vergleichbar mit dem Trinken aus einem Feuerwehrschlauch. Doch generative KI-Tools haben diese Aufgabe vereinfacht, indem sie Nutzern ermöglichen, ihre Suchanfragen mithilfe natürlicher Sprache zu verfeinern. Plattformen wie copilot.microsoft.com und chatgpt.com bieten Nutzern nun die Möglichkeit, sich in natürlicher Sprache auszutauschen und ihre Bedürfnisse zu präzisieren. Dadurch wird schnelles Engineering – mit Fokus auf Soft Skills – entscheidend, um relevante Informationen aus der Fülle der online verfügbaren Inhalte rasch zu extrahieren.
Ich reise zum Beispiel gern, bin aber kein Fan von Hotelketten; ich bevorzuge kleine, charmante Hotels. Außerdem habe ich festgestellt, dass man bei Direktbuchungen oft bessere Angebote bekommt. Zwar könnte ich meine Kriterien auf einer der zuvor genannten Websites eingeben, aber es ist effizienter, wenn ich eine Vorlage mit Kriterien verwende, die sich in der Vergangenheit bewährt haben, z. B.: Ich reise nach<location>, In<month> Sie suchen gut bewertete Hotels, die keiner Hotelkette angehören, einen individuellen Charme haben und preislich im mittleren Segment angesiedelt sind? Welche Hotels erfüllen diese Kriterien, verfügen über eine eigene Website und bieten Rabatte oder Sonderangebote bei Direktbuchung?
In diesem Beispiel muss ich nicht viel eintippen, und da es sich um eine persönliche Suchmaske handelt, kann ich sie je nach Bedarf sogar anpassen. Wenn ich beispielsweise im Sommer reise, könnte ich Hotels ohne Klimaanlage oder Außenpool ausschließen. Das würde zwar meine Recherche nicht überflüssig machen, aber die Zeit deutlich verkürzen und mir vielleicht sogar Orte zeigen, die ich bei einer einfachen Suche übersehen hätte.
Dies unterscheidet sich von den fachlichen Kompetenzen, die für die Integration von Prozess-Prompt-Engineering erforderlich sind, da hier mehr Wert auf Details bei den verschiedenen Prompts gelegt werden muss. Zudem sind tiefere Kenntnisse über das gewünschte Ergebnis und dessen Nutzung zur Unterstützung aller Wissensarbeiter notwendig, indem vorhersagbare, reproduzierbare und überprüfbare Ergebnisse bereitgestellt werden, die in den formalen Geschäftsprozess integriert werden können.
Ich sehe darin eine Parallele zur Verwendung von Excel-Tabellen. Für den Gelegenheitsnutzer ist Excel eine hilfreiche Kompetenz, die beim Organisieren und Lösen einfacher Probleme unterstützt. Gleichzeitig ist es ein leistungsstarkes Werkzeug, das mit dem entsprechenden technischen Know-how, das sich aus den damit verbundenen Fachkenntnissen ergibt, als Teil einer Unternehmenslösung eingesetzt werden kann.
Ähnlich wie wir mit der Internetrecherche vertraut sind, werden diejenigen, die effizienter arbeiten wollen, lernen, neue Soft Skills im Bereich Prompt Engineering zu entwickeln, und mit der fortgesetzten Konzentration auf die Hard Skills wird ein neues Kompetenzrahmenwerk entstehen.
Während ich in zukünftigen Artikeln den Umfang der Hard Skills des Process Prompt Engineering beschreiben werde, ist dies ein guter Zeitpunkt, um uns mit der nächsten großen Soft Skill, dem Personal Prompt Engineering, zu befassen.
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Wenn Sie Ihre persönliche Produktivität steigern und Ihre intellektuellen Fähigkeiten mithilfe von generativer KI erweitern möchten, lesen Sie bitte meinen vorherigen Artikel „KI ist nicht immer ein Allheilmittel.”
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