Gute Prompts verbessern die Ergebnisse: Klare Anweisungen mit Rolle, Kontext, Aufgabe und gewünschtem Format helfen, generative KI gezielter und effizienter einzusetzen.
KI-Kompetenz braucht keine Programmierkenntnisse: Mitarbeitende aus Bereichen wie Marketing, Personalwesen oder Finanzen können KI-Anwendungen mit ihrem Fachwissen sinnvoll nutzen.
Gemeinsame Prompt-Bibliotheken schaffen Mehrwert: Unternehmen können bewährte Anweisungen zentral sammeln, überprüfen und wiederverwenden. Das fördert den Wissensaustausch und einheitlichere Ergebnisse.
Weniger Iterationen schonen Ressourcen: Präzise Prompts können den Token-Verbrauch reduzieren und dadurch den Energie- und Ressourcenbedarf von KI-Anwendungen verringern.
Schulungen sichern den langfristigen Nutzen: Rollenspezifische Weiterbildungen helfen, Prompt-Engineering als gemeinsame Kompetenz im Unternehmen zu verankern.
Im siebten Teil der Serie «Innovationsstandort Schweiz» zeigen Dr. Lamia Friha, Prof. Dr. Giovanna Di Marzo Serugendo, Dr. Pierre-Yves Burgi und Jan Melichar von der Universität Genf, wie Unternehmen generative KI mithilfe von Prompt-Engineering gezielt einsetzen können. Der Beitrag erklärt, welche Elemente einen guten Prompt ausmachen, wie sich verschiedene Techniken im Arbeitsalltag anwenden lassen und weshalb der Austausch bewährter Prompts gerade für KMU einen strategischen Vorteil bietet.
Die Autorinnen und Autoren erläutern zudem, wie gemeinsame Prompt-Bibliotheken die Qualität und Konsistenz von KI-Ergebnissen verbessern können. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem verantwortungsvollen Umgang mit generativer KI: Am Beispiel des Open-Source-Lerntools «BrAIn Ecosystem» zeigen sie, wie sich der Ressourcenverbrauch sichtbar machen lässt und wie gezieltes Prompt-Design zu einer nachhaltigeren KI-Nutzung beitragen kann.
Dieser Artikel im KMU-Magazin ist Teil der Serie «Innovationsstandort Schweiz», die als Folgeaktivität aus der SATW-Publikation «Orientierung KI: Herausforderungen und Chancen für Schweizer KMU» hervorgegangen ist.
Die Inhalte wurden in Zusammenarbeit mit Akteur:innen aus dem Netzwerk von SAIROP (Swiss AI Research Overview Platform) und dem Expertennetzwerk der SATW erarbeitet. SAIROP fördert die Zusammenarbeit zwischen Forschung, Industrie und Verwaltung und unterstützt den Wissenstransfer im Schweizer KI-Ökosystem.
Prompt-Engineering bezeichnet die Strukturierung von Anweisungen an generative KI-Systeme. Durch klare Aufgabenstellungen, Hintergrundinformationen und Vorgaben zur gewünschten Antwort lassen sich relevantere und besser nutzbare Ergebnisse erzielen. Für KMU bietet dies die Möglichkeit, KI auch ohne spezialisierte Entwicklungsteams in verschiedenen Geschäftsbereichen einzusetzen.
Ein guter Prompt beschreibt die Rolle der KI, den relevanten Kontext und die konkrete Aufgabe. Zusätzlich können das gewünschte Ausgabeformat, der Tonfall und bestimmte Einschränkungen festgelegt werden. Beispiele helfen, die erwarteten Ergebnisse zu verdeutlichen. Je klarer die Anforderungen formuliert sind, desto gezielter kann das KI-System antworten. Die Ergebnisse müssen dennoch fachlich überprüft werden.
In einer gemeinsamen Prompt-Bibliothek können Unternehmen bewährte Anweisungen zentral speichern, überprüfen und anderen Mitarbeitenden zur Verfügung stellen. Das erleichtert die Wiederverwendung erfolgreicher Prompts, fördert den Wissensaustausch und verbessert die Einheitlichkeit der Ergebnisse. Regelmässige Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Prüfungen tragen dazu bei, die Bibliothek zuverlässig weiterzuentwickeln.
Präzise und gut strukturierte Prompts können die Anzahl notwendiger Nachfragen und Korrekturen verringern. Dadurch sinkt der Token-Verbrauch, was auch den Ressourcenbedarf reduzieren kann. Das von der Universität Genf und ihren Partnern entwickelte Open-Source-Tool «BrAIn Ecosystem» macht den geschätzten Energieverbrauch, Wasserbedarf und CO₂-Fussabdruck von KI-Anwendungen sichtbar und unterstützt Nutzende dabei, ihre Prompts zu verbessern.
Ein sinnvoller Einstieg sind praxisnahe Schulungen für unterschiedliche Berufsgruppen. Mitarbeitende können zunächst geeignete Anwendungsfälle identifizieren, Prompts testen und die Ergebnisse kritisch überprüfen. Bewährte Anweisungen lassen sich anschliessend in einer gemeinsamen Bibliothek sammeln. Entscheidend ist, dieses Wissen regelmässig zu aktualisieren und den Austausch zwischen den Teams zu fördern.
| Rolle | Titel + Name |
|---|---|
| Text von | Pierre-Yves Burgi, Giovanna Di Marzo Serugendo, Lamia Friha |
