Prompt Engineering und die Chancen für euren Arbeitsalltag

1. Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering beschreibt den Prozess, bei dem eine generative künstliche Intelligenz so angesprochen wird, dass diese schnell und zuverlässig auf Anforderungen des Nutzers reagiert. Viele Unternehmen nutzen schon heute die Methode um die Arbeitsschritte schneller und effizienter zu gestalten. Hierfür wird ein sogenannter „Prompt“ an ein Sprachmodell übergeben, welches daraufhin die Anfrage verarbeitet und die gewünschten Ergebnisse liefert.

Das Wort „Prompt“ leitet sich aus dem englischen ab und kann mit „Unmittelbar (als Reaktion auf etwas) erfolgen“ übersetzt werden. Dieser stellt eine Instruktion dar, die Aufschluss darüber gibt, welche Aufgabe durch das Sprachmodell gelöst werden soll. Mithilfe der generativen KI-Modelle lassen sich beispielsweise Texte, Bilder oder Code generieren. Das Prompt Engineering selbst setzt sich in diesem Zusammenhang mit dem Prozess der Entwicklung und Optimierung dieser Instruktionen auseinander. Ziel ist es die Befehle so präzise wie möglich zu formulieren, dass die gewünschten Ergebnisse kreiert werden, ohne Fehler und mit einem möglichst geringen Aufwand. Auf diese Weise lassen sich Vorteile der generativen KI im Arbeitsalltag voll ausschöpfen.

2. Die Kunst des Prompt-Designs: Häufig verwendete Methoden

Um die Kapazitäten der Large Language Modells (LLM) perfekt zu nutzen, lohnt es sich die gängigen Methoden des Prompten zu kennen. Diese wurden von unterschiedlichen Forschenden entwickelt und umfassen diverse Techniken zur Interaktion, Entwicklung und Verbesserung der Funktionen von LLMs. So wird es beispielsweise auch ermöglicht die Sprachmodelle um Domänen wissen und externe Tools zu erweitern oder den Output in eine bestimmte Richtung zu lenken.

Die einfachste Methode ist das sogenannte „Zero Shot Prompting“. Hierbei wird dem Sprachmodell eine Frage in natürlicher Sprache gestellt und das Modell ist in der Lage diese aus dem allgemeinen Wissen zu beantworten, welches durch das Training erlangt wurde. Diese Methode funktioniert für einfache Fragestellungen sehr gut, jedoch kann es bei komplexeren Aufgaben an seine Grenzen stoßen. Um diese Grenzen zu erweitern, kann die „Few Shot Methode“ herangezogen werden. Hierbei wird an das Sprachmodell über den Prompt nicht nur eine Frage oder Aufgabenstellung übergeben, sondern auch spezifischer Kontext, in welchen die Frage eingebettet ist. Dies kann beispielsweise Domänenwissen einer bestimmten Branche sein. Auf diese Weise wird es möglich das Modell zu skalieren und für Spezialwissen einzurichten (im Englischen Finetunen). Möchten Wir uns nun noch auf spezielle Aspekte konzentrieren und den Fokus auf etwas lenken, so können Wir die Methode des „Directional Stimulus Prompting“ heranziehen. Ein Beispiel: Wir möchten firmeninterne Baupläne, Protokolle und Fehlerberichte zum Bau eines Maschinenteils an das Sprachmodell übergeben und es durch die Künstliche Intelligenz analysieren lassen. Dafür werden die Dokumente hochgeladen und der Prompt mit einen „hint“ verfasst, um einen nuancierten und Instanz spezifischen Hinweis zu geben, welcher das Ergebnis in eine bestimmte Richtung lenken soll. Dieser könnte wie folgt lauten: „Vergleiche die Fehlerberichte zu dem Bauteil xy mit den dazugehörigen Bauplänen, um mögliche Ursachen in Modul xy zu identifizieren.“ Der Prompt erweitert das Wissen des Sprachmodells, um das benötigte Domänen wissen und lenkt gleichzeitig den Fokus auf ein bestimmtes Modul des Bauteils. 

Dies sind noch einfache Einsteigertechniken des Prompt Engineering, aber es geht noch so viel weiter. Es ist darüber hinaus möglich die Brainstorming Prozesse („Tree of Thoughts“) oder Gedankenketten („Chain of Thoughts“) des Menschlichen Gehirns nachzuempfinden und so den Lösungsweg der Sprachmodelle zum einen besser nachvollziehen und zum anderen korrigierend eingreifen zu können, falls erforderlich. Diese Methoden beziehen verschiedene Wahrscheinlichkeits- und Bewertung Metriken ein, um die Besten Ergebnisse zu erzielen. Nah – Lust auf mehr bekommen?

Dies war lediglich ein kurzer Überblick über die gängigsten Techniken des Prompt Engineerings. Falls Ihr noch tiefer in diese Thematik einsteigen möchten, lohnt sich ein Blick in diesen Prompt Engineering Guide, welcher die veröffentlichen Paper zu diesem Thema sammelt und erläutert.

4. Datenschutz und weitere Herausforderungen beim Prompt Engineering

Die Möglichkeiten, welche sich durch Sprachmodelle, Chat GPT und Prompt Engineering ergeben, sind gefühlt grenzenlos und wenn der Alltag durch dessen Einsatz schon etwas leichter wurde, folgt schnell Lust auf mehr. Aber Achtung! Es gibt auch ein paar Aspekte, welche es beim Prompt Engineering zu beachten gibt, um keinen rechtlichen Konsequenzen gegenüberzustehen.

Ein wichtiger Aspekt bei der Implementierung von Prompt Engineering ist der Datenschutz. Unternehmen und Privatpersonen müssen sicherstellen, dass personenbezogene Daten vertraulich behandelt und nicht missbraucht werden können. Hierbei gilt es, die gesetzlichen Vorgaben wie beispielsweise die DSGVO einzuhalten. Eine Möglichkeit zur Lösung dieser Herausforderung ist die lokale Implementierung von Sprachmodellen, um die Weitergabe an Drittanbieter zu vermeiden. Darüber hinaus haben Sprachmodelle einen gewissen „Black Box“ Charakter, wodurch sich die Entscheidungsfindung der KI nicht immer lückenlos nachvollziehen lässt. Diese Problematik verschärft sich aufgrund der fehlenden Reproduzierbarkeit. Generative Sprachmodelle geben Antworten auf Basis des Trainings mit verschiedenen Datensätzen. Da diese Antworten aus dem Wissenskorpus des Sprachmodelles immer neu generiert werden, ist es schwierig diese zu Evaluieren. Aus diesem Grund ist es wichtig kein blindes Vertrauen in diese Modelle zu haben, sondern ggf. Faktenchecks zur Evaluierung durchzuführen. Auf diese Weise können „Halluzinationen“ (Fachbegriff in der Forschung: Fehlerhafte Ausgaben eines Sprachmodells, ggf. durch mangelnde Datenlage) der Sprachmodelle erkannt und vermieden werden. Neben den fachlichen und Sicherheitsfragen, darf der Bias nicht vergessen werden. Es ist wichtig sich im Hinterkopf zu behalten, dass ein Modell Entscheidungen aufgrund seiner Trainingsdaten trifft. Sind diese Daten beispielsweise in Bezug auf Geschlecht oder Ethnie ungleich verteilt, so kann es dazu kommen, dass die KI diskriminierende Antworten ausgibt.

Damit Ihr diesen Herausforderungen gewachsen seid, ist es wichtig das Prompt Engineering als neues Berufsbild mit neuen Aufgaben und benötigten Skills zu verstehen, welche Euer Berufsfeld erweitert und weiterentwickelt.

5. Erweiterung des Aufgabenbereichs und berufliche Weiterentwicklung

So vielfältig und umfangreich die Möglichkeiten des Prompt Engineering auch sind, wird es die Arbeit dem Menschen nicht ersetzten, sondern die Aufgaben eher transformieren und die Tätigkeitsfelder erweitern. So revolutioniert Prompt Engineering den Bereich der Programmierung, Content Erstellung und Verwaltung durch fortschrittliche textgenerierende Algorithmen. Welche nicht nur Fachkräfte, sondern jeder Arbeitnehmende benutzen kann. Diese Technologie ermöglicht es, den Arbeitsbereich auf eine bisher ungekannte Weise zu erweitern und zu optimieren.

So können in der Programmierung komplexe Fragestellungen präzise an ein Sprachmodell delegiert werden, um Code-Snippets, Funktionen oder sogar ganze Module generieren zu lassen. Dies beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess erheblich, sondern minimiert auch menschliche Fehler, indem es auf bewährte Muster und bewährte Praktiken zurückgreift. Die Content Erstellung profitiert ebenfalls erheblich von dieser Technologie. Durch die Anwendung von Prompt Engineering können Literaturschaffende, Redaktionsmitarbeitende und Content-Creator hochwertige Texte in kürzerer Zeit erstellen. Die Sprachmodelle sind in der Lage spezifische Anforderungen zu verstehen und präzise darauf zu reagieren, sei es das Verfassen von Blogbeiträgen, Produktbeschreibungen oder Marketinginhalten. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung von Ressourcen und steigert die Produktivität im Bereich der Content-Erstellung. Ein weiteres Beispiel zur Erweiterung des Aufgabenbereichs durch Prompt Engineering ist die Integration von maschinellem Lernen in die alltäglichen Prozesse. So kann beispielsweise mithilfe von Prompt Engineering auf historische Daten zugegriffen und analysiert werden. Durch die einfache Formulierung eines Prompts lassen sich gezielt Muster und Trends identifizieren, was zuvor mit einem erhöhten Aufwand durch beispielsweise die Erstellung von Exceltabellen verbunden war. Dies ermöglicht es, es schneller fundierte Daten für Entscheidungen zu treffen und die Leistung im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern.

Um die Chancen des Prompt Engineering nutzen zu können, ist es wichtig, sich intensiv mit dem Thema auseinanderzusetzen und gegebenenfalls Schulungen oder Unterstützung in Anspruch zu nehmen. So lässt sich das volle Potenzial von Prompt Engineering ausschöpfen und gleichzeitig sicherstellen, dass Datenschutz und weitere sicherheitskritische und ethische Herausforderungen erfolgreich gemeistert werden.

7. Fazit: Entdeckt neue Horizonte mit Prompt Engineering im Arbeitsalltag!

In einer Ära, die von kontinuierlichem technologischem Fortschritt geprägt ist, eröffnet Prompt Engineering neue Horizonte für den Arbeitsalltag. Durch den Einsatz der Künstliche Intelligenz können Prozesse deutlich effizienter gestaltet werden, was nicht nur Zeit spart, sondern auch die Qualität der Arbeit verbessert. Datenschutz und weitere Herausforderungen bei der Implementierung von Prompt Engineering sollten jedoch nicht außer Acht gelassen werden. Es ist wichtig, sich entsprechend zu informieren und Schulungen in Anspruch zu nehmen, um einen erfolgreichen Einsatz sicherzustellen. Nutzt also die Chance, Ihre Arbeitsprozesse zu optimieren und Eure Karriere voranzutreiben – entdeckt neue Horizonte mit Prompt Engineering!