Prompt Engineering als Kompetenz
Du weißt jetzt, wie ein LLM funktioniert, was es gut kann und wo seine Grenzen liegen, und warum es halluziniert und manchmal den Faden verliert. Bleibt eine letzte Frage: Wie bringt man dieses launische, geniale Werkzeug dazu, genau das zu tun, was man will?
Die Antwort ist eine eigene Fähigkeit - und das Thema des gesamten restlichen Kurses: Prompt Engineering.
Grundlage dieses Kapitels
Zuckarelli, J. (2025): Programmieren mit ChatGPT. Springer Nature, Kap. 6.1 „Prompt Engineering". https://doi.org/10.1007/978-3-662-69433-6
Kessel, T. et al. (2025): ChatGPT und Large Language Models? Frag doch einfach! UVK Verlag (UTB).
Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering
Prompt Engineering ist das geschickte Verfassen von Prompts - also von Benutzeranfragen an KI-Tools -, optimiert auf die jeweilige Fragestellung und das verwendete Tool2.
Ein „Prompt Engineer" ist demnach jemand, der eine KI durch geschicktes Fragen dazu bringt, ihr maximales Potenzial auszuschöpfen.
Klingt simpel? Ist es im Kern auch. Und doch steckt der Teufel im Detail - sonst bräuchte es diesen Kurs nicht. 😉
Der heißeste Job der Welt - oder nur Hype?
Eine Zeit lang galt „Prompt Engineer" als Traumjob: Schlagzeilen versprachen Gehälter von bis zu 335.000 US-Dollar - und das ganz ohne Informatikstudium1. Unternehmen suchten händeringend nach Menschen, die der KI die besten Antworten entlocken.
Aber lohnt sich die Euphorie? Zuckarelli2 betrachtet den Boom skeptisch - und liefert gleich zwei Gegenargumente:
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Angebot steigt
Das nötige Skillset ist überschaubar und leicht reproduzierbar. Sobald viele merken, dass man hier auch ohne technischen Hintergrund gut verdient, steigt das Angebot an „Prompt Engineers" - und die Gehälter sinken wieder.
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Tools werden besser
Die KIs verstehen zunehmend auch schlampig formulierte Anfragen. Je besser die Tools werden, desto weniger braucht es Profis, die perfekte Prompts basteln - die Zahl ausgeschriebener Jobs könnte zurückgehen.
Die ehrliche Einordnung
„Prompt Engineering" ist keine Wunderwaffe und kein Geheimwissen für Hochbezahlte. Aber - und das ist der Punkt - es gibt sehr wohl eine Reihe von Tipps und Tricks, deren man sich bewusst sein sollte, wenn man Prompts schreibt2. Genau die lernst du hier.
Vom Geheimwissen zur Kulturtechnik
Vielleicht wird Prompt Engineering gar kein exklusiver Beruf, sondern etwas viel Grundlegenderes: eine Kulturtechnik, die praktisch jeder beherrscht - so wie heute Lesen und Schreiben2. Gut möglich, dass Kinder schon in der Schule lernen, effizient mit KI zu kommunizieren.3
Ein Blick in die Geschichte macht nachdenklich:
Lektion aus der Geschichte
Der babylonische Schreiber, der Verträge in Keilschrift dokumentierte, und der mittelalterliche Mönch, der Bücher mühsam von Hand abschrieb - ihre Fähigkeiten waren am Arbeitsmarkt einst hochbegehrt. Heute differenziert man sich damit nicht mehr.2
Die Moral: Eine Fähigkeit kann gleichzeitig wertvoll und vergänglich sein. Umso wichtiger ist es, das Prinzip dahinter zu verstehen - nicht nur Tricks auswendig zu lernen.
Ob exklusiver Beruf oder Alltagskompetenz - die gute Nachricht bleibt: Wer klar mit KI kommunizieren kann, ist klar im Vorteil. Und das ist eine Fähigkeit, die du lernen kannst.
Warum es trotzdem echtes Können erfordert
Wenn LLMs schlichte Programme wären, gäbe es kein Prompt Engineering - man würde einfach den richtigen Befehl eintippen. Aber so funktioniert KI nicht:
Der Knackpunkt: Nicht-Determinismus
KI-Modelle sind keine deterministischen Systeme. Sie folgen Regeln nicht strikt und können auf denselben Prompt unterschiedlich reagieren. Deshalb ist es durchaus eine Herausforderung, bestimmte Nuancen und Feinheiten im Verhalten eines Modells gezielt zu erreichen2.
Mit anderen Worten: Es gibt kein Patentrezept, das immer funktioniert. Genau das macht Prompt Engineering zu einer Fähigkeit, die man übt und verfeinert.
Das richtige Mindset: Behandle die KI wie eine:n Junior
Das vielleicht nützlichste mentale Modell aus Zuckarelli2:
Die Junior-Developer-Analogie
Stell dir vor, du delegierst eine Aufgabe an eine:n Junior-Entwickler:in, der/die heute bei dir anfängt und noch keine Einarbeitung hatte. Welche Informationen bräuchte diese Person, um deine Aufgabe erfolgreich zu erledigen?
„Würde ein:e Junior-Entwickler:in die Anforderung verstehen und die Aufgabe mit den Informationen, die ich gegeben habe, bewältigen können?"
Diese Frage ist Gold wert. Sie zwingt dich, Kontext, Ziel und Format explizit zu machen - statt anzunehmen, die KI „weiß schon, was ich meine". (Spoiler: Tut sie nicht.)
Quellen
Zur Ausarbeitung wurden generative Tools unterstützend eingesetzt.
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N. Popli, "The AI job that pays up to $335K - and you don't need a computer engineering background," Time, Apr. 2023. [Online]. Available: https://time.com/6272103/ai-prompt-engineer-job/ ↩
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J. L. Zuckarelli, Programmieren mit ChatGPT: Eine kompakte Einführung. Springer, 2025, doi: 10.1007/978-3-662-69433-6. ↩↩↩↩↩↩↩
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T. Kessel, A. Brandt, J. Offtermatt, F. Augenstein, and C. Praeg, ChatGPT und Large Language Models? Frag doch einfach! Klare Antworten aus erster Hand. UVK Verlag (UTB), 2025, ISBN 978-3-8252-6276-1. ↩