Prompt Engineering
Was gute Fragen mit starken Antworten zu tun haben
Künstliche Intelligenz kann viel – wenn man sie richtig anspricht.
Prompt Engineering ist die Fähigkeit, präzise und wirkungsvolle Eingaben zu formulieren. Nur so liefert die KI nicht irgendetwas, sondern genau das, was du brauchst. Diese Fähigkeit ist entscheidend, um aus KI-Systemen wie ChatGPT und Co. echten Mehrwert zu schöpfen – sei es im Arbeitsalltag, in der Beratung oder in der Kreativarbeit.
Einblicke in zentrale Prompt-Methoden (Stand 2025)
Zero-Shot Prompting – direkt zur Sache
• Kurze, klare Frage ohne Beispiel.
• Beispiel: «Gib mir drei Gründe, warum Leasing statt Kauf unsere Liquidität schont.»
Few-Shot Prompting – mit Vorlagen arbeiten
• Du lieferst 1–3 Beispiele, damit die KI den Stil versteht.
• Beispiel: «Produktbeschreibung soll so aussehen … [Beispiel]. Bitte schreib mir eine Beschreibung für unser neues Solarpanel.»
Rollen-Prompt – der KI einen Hut aufsetzen
• Du bestimmst, wer die KI ist.
• Beispiel: «Du bist ein Treuhänder nach Swiss GAAP FER. Erkläre mir in 5 Sätzen den FER Artikel 1 und FER 15.»
Strukturierte Ausgabe & JSON-Mode
• Perfekt für Excel-Importe oder APIs: Die KI liefert reines JSON.
• Beispiel: «Gib mir einen JSON-Block mit {monat, saldo} für eine 6-Monats-Liquiditätsplanung (Startsaldo = 120 000 CHF). Nur JSON!»
Function / Tool Calling
• GPT-4.1 / o-Modelle können definierte Funktionen selbst aufrufen.
• Mini-Beispiel: System Prompt – «Dir steht die Funktion get_fx_rate(chf, eur) zur Verfügung. Nutze sie, wenn ein Wechselkurs nötig ist.»
Multimodale Prompts – Text + Bild
• GPT-4o versteht Bilder. Ideal zum Auslesen von Quittungen oder Charts.
• Beispiel: Lade ein Foto eines Kassenbons hoch und frag: «Extrahiere Datum, Betrag und MwSt. als Tabelle.»
Chain-of-Thought (CoT)
• Du bittest die KI, Schritt für Schritt zu denken.
• Beispiel: «Erkläre Schritt für Schritt, wie du das Working Capital aus der Bilanz 2024 berechnest.»
ReAct vs. Self-Consistency
• ReAct: KI denkt und handelt, ruft Tools auf, prüft Zwischenergebnisse.
• Self-Consistency: KI erzeugt mehrere Lösungswege und wählt die beste Antwort.
• ReAct-Beispiel: «Analysiere diese CSV, berechne den Medianumsatz und rufe plot_chart(), falls du Trends erkennst.»
• Self-Consistency-Beispiel: «Liste drei mögliche Ursachen für den Absatzrückgang Q1 / Q2 und entscheide dich für die plausibelste.
Quick-Tipps
So konkret wie möglich – Kontext, Ziel und Format gleich mitgeben.
Iterativ verfeinern – «Refine …» bringt oft den Durchbruch.
Prompts speichern – gute Vorlagen in einer Swipe-File sammeln.
Datenschutz (revDSG seit 01.09.2023) – keine sensiblen Personendaten hochladen; US-Clouds nur mit Auftragsbearbeitungsvertrag nutzen.
