Rund 80 Prozent der Unternehmen setzen bereits generative KI-Tools ein – doch nur wenige erzielen damit wirklich überzeugende Ergebnisse. Der häufigste Grund: unpräzises oder fehlerhaftes Prompting.
Ein KI-Agent ist immer nur so gut wie die Anweisungen, die er erhält. Wer unklare Prompts schreibt, bekommt unklare oder unbrauchbare Antworten. In sieben von zehn Fällen liegt die Ursache schlechter Resultate nicht am Modell, sondern am Input.
Fehlerhaftes Prompting kostet Zeit, verunsichert Anwender und verhindert den Produktivitätsgewinn, den KI eigentlich bringen sollte.
Erfolgreiches Prompt Engineering folgt klaren Strukturen. Wer diese Grundregeln konsequent beachtet, verbessert die Ergebnisqualität um bis zu 70 Prozent.
Best Practices für präzise Prompts:
Gut konstruierte Prompts schaffen konsistente, nachvollziehbare Ergebnisse – unabhängig vom eingesetzten Modell.
Unternehmen, die klare Prompts einsetzen, berichten von deutlich höherer Effizienz und Zufriedenheit bei Routineaufgaben.
Anwendungsfelder:
Das Ergebnis: Die Bearbeitungszeit sinkt um 40 bis 60 Prozent, gleichzeitig steigt die inhaltliche Qualität der Ergebnisse. Mitarbeiter empfinden die Arbeit mit KI-gestützten Systemen als spürbar angenehmer.
FBS Future Education vermittelt praxisnahes Wissen und zeigt, wie Unternehmen Prompt Engineering strategisch aufbauen und skalieren.
Unsere Trainings bieten:
Ziel ist es, interne Prozesse zu beschleunigen, die Qualität zu sichern und Teams sicher im Umgang mit generativer KI zu machen.
Künstliche Intelligenz kann viel – aber nur, wenn sie richtig angeleitet wird. Prompt Engineering ist die zentrale Kompetenz, um KI-Agenten produktiv, sicher und effizient einzusetzen.
FBS Future Education zeigt, wie Unternehmen mit der richtigen Prompt-Struktur bessere Ergebnisse erzielen, Arbeitsprozesse automatisieren und Wissen im Team aufbauen.