ORBIS Prompting Guide for Makers
Branchen: Energieversorger, Branchenunabhängig, Fertigungsindustrie, Bauzulieferindustrie, Stahl / Stahlservice-Center / Metallindustrie, Elektro- und Elektronikindustrie, Maschinen- und Anlagenbau, Konsumgüterindustrie / Handel, Automobilzulieferindustrie
Prozesse: Projektmanagement, Änderungsmanagement, IT, Service & Support, Vertrieb, Marketing, Datenmanagement
ORBIS Prompting Guide: So schreiben Sie perfekte Prompts mit den richtigen KI-Anweisungen
Der ORBIS Prompting Guide for Makers zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie Ihre Prompts aufbauen sollten, damit generative KI-Modelle Ihre Anforderungen von der ersten Idee bis zur fertigen Lösung verstehen. Erfahren Sie, wie Sie die richtigen Anfragen stellen, Aufgaben sinnvoll gliedern, Feedbackschleifen einbauen und die Qualität Ihrer Arbeitsergebnisse nachhaltig steigern.
Hinweis: Der Prompting Guide for Makers ist nur in englischer Sprache verfügbar.
Die Bedeutung von generative AI
Die Möglichkeiten von generativer Künstlicher Intelligenz reichen von der automatisierten Texterstellung über die Application-Entwicklung bis hin zur intelligenten Datenanalysen. Um die Technologie effektiv einzusetzen, müssen allerdings die Grundlagen bekannt sein.
Was steckt hinter generative AI? Wie funktionieren KI-Modelle wie Microsoft Copilot? Und warum sind präzise Prompts der entscheidende Faktor für gute Ergebnisse?
Einführung in generative AI
Generative AI ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Code oder Analysen auf Basis vorhandener Daten oder Spracheingaben erstellen kann. Sie versteht den Kontext, verarbeitet Spracheingaben (Prompts) und generiert daraus eigenständig Antworten, Vorschläge oder ganze Dokumente. Bekannte Beispiele hierfür sind Microsoft Copilot, ChatGPT oder DALL·E.
Im Unternehmens-Kontext wird die generative AI zunehmend in Microsoft Anwendungen wie Power Apps, Power Automate, Power BI oder Dynamics 365 integriert, um Prozesse zu automatisieren, Entscheidungen zu beschleunigen oder eigene Inhalte hands-on zu erstellen.
Generative AI-Basics
Die Funktionsweise von generative AI basiert auf sogenannten Large Language Models (LLMs). Diese Modelle wurden auf riesigen Mengen an Textdaten trainiert und erkennen Muster, Zusammenhänge und Bedeutungen.
Anstatt „nachzuschlagen“, generieren sie Inhalte auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, also dem, was in einem bestimmten Kontext am sinnvollsten ist. Wichtig zu wissen ist, dass der Output nur so gut ist wie die Anfragen. Ein klar formulierter Prompt mit Kontext, Zielsetzung und Formatvorgabe ist entscheidend dafür, wie präzise und hilfreich die Antwort der KI ausfällt. Deshalb gilt: Wer die Grundlagen versteht und das Prompting effektiv beherrscht, kann Generative AI im Arbeitsalltag gezielt und produktiv einsetzen.
Herausforderungen der generative AI
Generative KI wie der Microsoft Copilot oder andere Large Language Models verändern die Art, wie wir arbeiten, schreiben, analysieren und entwickeln. Mit diesen neuen Möglichkeiten gehen auch neue Herausforderungen einher.
Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich von der Qualität der eingegebenen Anfrage ab. Eine fehlende Struktur, unklare Aufgabenstellungen oder zu allgemeine Fragen führen schnell zu unpräzisen, fehlerhaften oder nicht nutzbaren Antworten. Zudem fehlt es vielen Nutzern noch an Erfahrung im Umgang mit generativer KI. Die richtige Anwendung, das Verständnis der Grenzen und Potenzialen sowie der effiziente Einsatz im Arbeitsalltag sind häufig noch nicht etabliert.
Genau hier setzt der ORBIS Prompting Guide an! Er hilft, diese Herausforderungen mit Struktur, Klarheit und Best Practices für bessere Ergebnisse zu meistern
Die Bedeutung von Prompts und Prompt Engineering
Systeme mit generativer Künstlicher Intelligenz (KI) sind so konzipiert, dass sie auf der Grundlage der Qualität ihrer eingegebenen Anfragen (Prompts) bestimmte Ergebnisse liefern. Damit diese Systeme ihre einfachen oder auch komplexeren Anfragen verstehen und beantworten können, müssen bestimmte Faktoren berücksichtigt werden. Genau hier kommt das Prompt Engineering ins Spiel.
Was ist ein Prompt?
Um das Prompt Engineering zu verstehen, muss man erstmal wissen, was ein Prompt eigentlich ist. Ein Prompt ist eine gezielte Anweisung oder Fragestellung, mit der ein Benutzer eine Künstliche Intelligenz (KI) wie beispielsweise den Microsoft Copilot steuert. Prompts geben der KI klare Informationen und Inhalte darüber, was sie tun soll und in welchem Kontext und in welchem Format das Ergebnis erwartet wird. Je präziser und strukturierter ein Prompt formuliert ist, desto besser und relevanter sind die Antworten der KI.
Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering bezeichnet die gezielte Erstellung und Optimierung von Prompts, um möglichst präzise, hilfreiche und qualitativ hochwertige Ergebnisse von einer KI zu erhalten. Hierbei geht es nicht darum Fragen zu stellen, sondern Aufgaben klar zu strukturieren, relevante Informationen bereitzustellen und Ergebnisse durch Feedbackschleifen kontinuierlich zu verfeinern. Das Ziel ist, dass die KI komplexe Anforderungen effizient, nachvollziehbar und punktgenau umsetzt.
Wie funktioniert Prompt Engineering?
Mit der richtigen Strategie steigern Sie nicht nur die Qualität der KI-Ergebnisse, sondern sparen auch wertvolle Zeit im Entwicklungs- oder Arbeitsprozess. Erfahren Sie, worauf es beim Schreiben guter Prompts ankommt und wie Sie mit wenigen einfachen Methoden direkt bessere Resultate erzielen.
Wie schreibt man gute Prompts?
Gute Prompts sind klar, präzise und strukturiert. Ein guter Prompt enthält folgende Elemente:
- Klare Aufgabenstellung: Was genau soll die KI tun?
- Spezifische Details: Zeitrahmen, Zielgruppe, Region, gewünschtes Format etc.
- Positives oder neutrales Wording: Vermeiden Sie negativ formulierte Fragen, um ausgewogene Ergebnisse zu fördern.
- Kontext und Referenzen: Falls nötig, auf Vorlagen, Beispiele oder Quellen verweisen.
- Schritt-für-Schritt-Logik: Komplexe Aufgaben in kleinere Teilschritte unterteilen.
- Feedbackschleifen einbauen: Pausen für Rückfragen oder Korrekturen ermöglichen.
Was sind die Vorteile von Prompt Engineering?
Gezieltes Prompt Engineering bringt Ihnen klare Vorteile:
- Höhere Qualität und Relevanz der KI-Ergebnisse
- Effizientere Arbeitsprozesse durch präzise Steuerung
- Konsistente Resultate auch bei komplexen Aufgabenstellungen
- Mehr Kontrolle über die Struktur und den Stil der Antworten
- Zeitersparnis durch klar formulierte Anweisungen und weniger Nacharbeit
Mit gut formulierten Prompts machen Sie Ihre KI vom bloßen Tool zum echten Sparringspartner.
Prompting for Makers - was Sie erwartet?
Theorie ist gut, aber Praxis ist besser. Damit Sie direkt wissen, worauf es beim Schreiben eines guten Prompts ankommt, zeigen wir Ihnen konkrete Beispiele. Sie erfahren, welche typischen Fehler Sie vermeiden können und wie Sie durch klare Formulierungen, spezifische Angaben und eine sinnvolle Struktur die Qualität der KI-Antworten entscheidend verbessern können.
Denn ein guter Prompt ist mehr als eine Frage. Er ist eine klar formulierte Aufgabenstellung mit Ziel, Kontext und Formatvorgaben.
Sie erfahren:
- Wie Sie klare und spezifische Prompts formulieren
- Warum positive und neutrale Fragestellungen zu besseren Ergebnissen führen
- Wie Sie Referenzdokumente und Feedbackschleifen in Ihre Prompts integrieren
- Welche Rolle Persona-Definitionen, Zwischenschritte und Iterationen spielen
- Welche praktischen Use Cases Sie mit den richtigen Prompts abbilden können
Ob Power Apps, Power Automate, Power BI oder Copilot Studio, der richtige Mehrwert von AI-Agents zeigt sich, wenn Sie Ihre Prompts richtig formulieren.
