Prompt Engineer werden: Kompletter Guide

Ein Prompt Engineer ist ein Spezialist, der präzise Anweisungen, sogenannte Prompts, für Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) erstellt, um genaue, relevante und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

Diese Rolle gewinnt in der KI- und Machine-Learning-Branche zunehmend an Bedeutung. Viele Unternehmen setzen mittlerweile KI-Systeme für Aufgaben wie die Erstellung von Inhalten, den Kundensupport und die Datenanalyse ein.

Prompt-Ingenieure arbeiten eng mit KI-Modellen wie ChatGPT zusammen, um Eingaben zu entwerfen, die zu den bestmöglichen Antworten führen. Um einer zu werden, konzentrieren Sie sich darauf, die Grundlagen der KI zu erlernen, NLP zu erkunden, den Prompt-Engineering-Prozess zu üben, Programmierkenntnisse zu entwickeln und echte Projekterfahrung zu sammeln, bevor Sie sich in der Community engagieren und Zertifizierungen erwerben.

1. Entwickeln Sie ein Verständnis für die Grundlagen von KI und maschinellem Lernen

Die Effektivität eines Prompt-Engineers hängt davon ab, wie gut er versteht, wie KI-Modelle funktionieren. Selbst wenn Sie keine Modelle von Grund auf neu erstellen, hilft Ihnen das Wissen über die Grundlagen dabei, Prompts zu schreiben, die auf die Stärken und Grenzen des Modells abgestimmt sind.

Beginnen Sie damit, die Bausteine der modernen KI zu verstehen:

• Künstliche Intelligenz (KI) – Systeme, die Aufgaben ausführen können, die menschenähnliche Intelligenz erfordern, wie beispielsweise Sprachverständnis, Bilderkennung oder Entscheidungsfindung.
• Maschinelles Lernen (ML) – ein Teilbereich der KI, bei dem Modelle aus Daten lernen, anstatt sich auf feste Regeln zu stützen.
• Deep Learning – eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei der mehrschichtige neuronale Netze zur Verarbeitung von Daten und zur Identifizierung komplexer Muster verwendet werden.
• Neuronale Netze – miteinander verbundene Knotenpunkte (Neuronen), die Eingaben in Ausgaben umwandeln, ähnlich wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet.
• Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) – Die Fähigkeit der KI, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, was für die Arbeit mit Prompts von entscheidender Bedeutung ist.

Wenn Sie wissen, wie KI-Modelle und Algorithmen funktionieren, können Sie den Prompt-Engineering-Prozess besser verstehen und nachvollziehen, wie Ihre Eingaben die Ergebnisse beeinflussen.

Google, NASA und IBM haben alle über die Grundlagen der KI geschrieben. Wir empfehlen Ihnen, sich über dieses Thema zu informieren, wenn Sie Prompt Engineer werden möchten.

2. Lernen Sie mehr über natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

NLP ist derjenige Zweig der KI, der sich auf das Verstehen und Generieren menschlicher Sprache konzentriert. Er ist für Prompt-Engineers unverzichtbar, da er bestimmt, wie KI Ihre Anweisungen interpretiert.

Wichtige NLP-Konzepte sind unter anderem:

• Tokenisierung – Aufteilung von Text in kleinere Einheiten, wie Wörter oder Teilwörter, die das Modell einzeln verarbeitet.
• Wort-Einbettungen – Darstellung von Wörtern als Vektoren, die ihre Bedeutung und ihre Beziehung zu anderen Wörtern erfassen.
• Sentimentanalyse – Bestimmung, ob ein Text eine positive, negative oder neutrale Stimmung ausdrückt.
• Named Entity Recognition (NER) – Identifizierung und Klassifizierung von Entitäten wie Namen, Orten und Daten in Texten.

Wie man NLP effektiv lernt

Sie können mit anfängerfreundlichen Online-Ressourcen beginnen, wie beispielsweise dem Kurs Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces auf Coursera, oder interaktive Tutorials mit Hugging Face Transformers erkunden.

Fallstudien darüber zu lesen, wie NLP in Chatbots, Analysen, Suchmaschinen oder Übersetzungstools eingesetzt wird, hilft Ihnen ebenfalls dabei, die Theorie mit Anwendungsfällen aus der Praxis zu verbinden.

Sobald Sie verstanden haben, wie KI-Modelle mit Sprache umgehen, können Sie besser Prompt-Engineering-Techniken erlernen, z. B. das Strukturieren von Prompts, um Mehrdeutigkeiten zu vermeiden, oder um sicherzustellen, dass Ihre Anweisungen mit den Tokenisierungsmustern der KI übereinstimmen.

Dieses Wissen hilft Ihnen dabei, Prompts zu erstellen, die einheitliche und vorhersehbare Antworten liefern.

3. Entwickeln Sie ein Verständnis für den Prozess des Prompt-Engineerings

Prompt Engineering ist der Vorgang, Eingaben so zu gestalten und zu verfeinern, dass ein KI-Modell möglichst genaue und relevante Ergebnisse liefert. Dies ist die Kernkompetenz, die Sie beherrschen müssen, da sie sich direkt auf die Qualität der Ergebnisse auswirkt, die Sie von einem KI-System erhalten.

Was der Prozess beinhaltet

Der Prompt-Engineering-Prozess beginnt mit einer klaren Definition der Aufgabe, die die KI ausführen soll. Anschließend schreiben Sie einen ersten Prompt, testen ihn, überprüfen das Ergebnis und passen Ihre Anweisungen entsprechend an, je nachdem, was funktioniert hat und was nicht. Dies ist ein iterativer Zyklus – je mehr Sie verfeinern, desto näher kommen Sie dem gewünschten Ergebnis.

Sie können hochwertige Prompts schreiben, indem Sie mit verschiedenen Strukturen experimentieren und diese auf Grundlage der Antworten der KI verfeinern. Beginnen Sie wie folgt:

• Seien Sie konkret – geben Sie klar das Format, den Stil und den Umfang der von Ihnen erwarteten Ergebnisse an.
• Erklären Sie den Kontext – Geben Sie der KI genügend Hintergrundinformationen, damit sie die Anfrage verstehen kann.
• Teilen Sie komplexe Aufgaben auf – teilen Sie mehrstufige Anweisungen in kleinere, überschaubare Teile auf.
• Verwenden Sie Beispiele – Zeigen Sie dem Modell nach Möglichkeit ein Beispiel für das gewünschte Ergebnis.
• Testen Sie verschiedene Varianten – Probieren Sie mehrere Versionen desselben Prompts aus, um zu sehen, welcher bessere Ergebnisse liefert.

Ein KI-Modell kann einen vagen oder unvollständigen Prompt auf unerwartete Weise interpretieren, was zu irrelevanten oder qualitativ minderwertigen Antworten führt. Wenn Sie verstehen, wie Sie Anweisungen so strukturieren, dass das Modell Prompts korrekt verarbeitet, sparen Sie Zeit und verbessern die Genauigkeit. Mit der Zeit werden Sie lernen, wie kleine Anpassungen an Wortwahl, Struktur oder Formatierung das Ergebnis verändern.

Wie man übt

Wählen Sie ein gängiges KI-Tool wie ChatGPT oder Gemini und legen Sie ein bestimmtes Ziel fest, z. B. das Erstellen von Produktbeschreibungen, das Erstellen von Blog-Entwürfen oder das Zusammenfassen von technischen Dokumenten. Schreiben Sie Ihren ersten Prompt, überprüfen Sie die Ergebnisse und verfeinern Sie sie so lange, bis Sie das nützlichste Ergebnis erhalten. Dieser praktische Ansatz ist der schnellste Weg, um Fähigkeiten zum Verfassen hochwertiger Prompts zu entwickeln.

4. Entwickeln Sie Programmier- und Skripting-Kenntnisse

Sie können zwar auch ohne Programmierkenntnisse mit Prompt Engineering beginnen, aber das Erlernen einer Programmiersprache wie Python erweitert Ihre Möglichkeiten erheblich.

Durch Programmieren können Sie die Generierung von Prompts automatisieren, KI in reale Anwendungen integrieren und die Ergebnisse für eine höhere Genauigkeit optimieren. Außerdem ist es ganz einfach, kostenlos online mit dem Programmieren zu beginnen.

Durch Codierung können Sie beispielsweise:

• Sich wiederholende Aufgaben automatisieren
• KI in benutzerdefinierte Software oder Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) integrieren.
• Pipelines erstellen, die mehrere Prompts automatisch testen und verfeinern.
• Prompt Tuning implementieren – ein Prozess zur Anpassung von Prompts auf Codeebene für eine bessere Modellleistung

Python ist die beste Wahl fürs Prompt Engineering, da es leicht zu lesen ist, über ein umfangreiches KI-Ökosystem verfügt und sich nahtlos in alle wichtigen Modellanbieter integrieren lässt. Sie können innerhalb weniger Minuten Prototypen erstellen und Produktionscode bereitstellen, ohne Stacks wechseln zu müssen.

Beginnen Sie damit, einfache Python-Skripte zu schreiben, die Anweisungen an eine KI-API senden und Ergebnisse zurückgeben. Fügen Sie nach und nach Funktionen hinzu, wie z. B. die Formatierung der Ausgabe, die Speicherung der Ergebnisse in einer Datenbank oder die Verkettung von Anweisungen für mehrstufige Prozesse. Selbst eine so einfache Automatisierung wie diese wird Ihre Arbeit schneller und einheitlicher machen.

Ihr Python-Kernstack

Sobald Sie bereit sind, Ihren Coding-Arbeitsbereich einzurichten, sollte Ihr Python-Tech-Stack fürs Prompt Engineering in etwa so aussehen:

• Umgebung und Verpackung: venv oder conda für isolierte Umgebungen; pip oder Poetry für die Abhängigkeitsverwaltung.
• Interaktive Arbeit:  Jupyter Notebook oder JupyterLab für schnelle Experimente; VS Code für Projekte mit Tests und CI.
• HTTP & Datenverarbeitung: Anfragen oder httpx für API-Aufrufe, pydantic für strukturierte Ergebnisse und pandas für schnelle Analysen.
• KI-Bibliotheken:
  • Transformers (Hugging Face) für die Arbeit mit LLMs lokal oder über Anbieter.
  • OpenAI, Cohere oder Anthropic Python SDKs für gehostete Modelle.
  • LangChain (optional), wenn Sie Prompt-Chains, Tools und Abruffunktionen benötigen.
• Testen und Auswerten: pytest für Unit-Tests und kleine Prompt-Auswertungen; einfache JSON- oder CSV-Protokolle zum Vergleichen von Prompts.

Durch das Programmieren werden Sie von einem manuellen Prompt-Designer zu einem technischen KI-Prompting-Spezialisten, der komplexe Anwendungen auf Produktionsniveau bearbeiten kann. Diese Fähigkeiten werden sowohl in freiberuflichen als auch in festangestellten Prompt-Engineering-Jobs hoch geschätzt.

5. Sammeln Sie Erfahrungen mit realen Projekten

Die Theorie zu studieren ist wichtig, aber echte Fortschritte erzielen Sie, wenn Sie Ihre Fähigkeiten in der Praxis anwenden. Die Arbeit an realen Projekten hilft Ihnen nicht nur, die Herausforderungen des Prompt Engineering zu verstehen, sondern liefert Ihnen auch konkrete Beispiele, die Sie potenziellen Arbeitgebern oder Kunden präsentieren können.

Sie können Erfahrungen sammeln, indem Sie sich auf Bereiche konzentrieren, in denen KI bereits Einfluss nimmt. Gemäß den neuesten KI-Statistiken empfehlen wir, zunächst auf die folgenden Spezialisierungen zu achten:

• Inhaltserstellung – Erstellen Sie Blogbeiträge, Werbetexte, Produktbeschreibungen oder SEO-Inhalte für kleine Unternehmen.
• Kundenservice – Entwerfen und optimieren Sie Chatbot-Abläufe, um Genauigkeit und Tonfall zu verbessern.
• Virtuelle Assistenten – Optimieren Sie Prompts für Terminplanung, Recherche und Aufgabenautomatisierung.
• Datenverarbeitung – Verwenden Sie Prompts, um Dokumente zusammenzufassen, strukturierte Informationen zu extrahieren oder Berichte zu erstellen.

Sie können diesen Prozess auch beschleunigen, indem Sie mit KI-Web-App-Tools experimentieren, mit denen Sie Apps erstellen und Prompts direkt in einer Entwicklungsumgebung testen können. Hostinger Horizons ist hierfür eine hervorragende Option. Damit können Sie KI-gestützte Projekte erstellen, ausführen und verfeinern, ohne dass Sie dafür umfangreiche Einstellungen vornehmen oder über Programmierkenntnisse verfügen müssen.

Durch die Verwendung von Horizons für Ihre schnellen technischen Experimente können Sie Ideen schnell in funktionierende Demos umsetzen und Ihrem Portfolio hinzufügen.

Dies ist besonders wertvoll, wenn Sie ein freiberuflicher Prompt Engineer werden wollen oder Ihre Karriere als Prompt Engineer aufbauen möchten.

6. Bleiben Sie auf dem Laufenden und treten Sie der Community bei

Prompt Engineering ist keine statische Fähigkeit. Techniken, die heute gut funktionieren, verlieren möglicherweise mit der Verbesserung oder Veränderung von KI-Modellen an Wirksamkeit. Wenn Sie sich über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden halten, können Sie Ihre Prompts anpassen, neue Tools einführen und neue Chancen nutzen.

Hier sind einige Möglichkeiten, um auf dem Laufenden zu bleiben:

• Verfolgen Sie die KI-Forschung und Branchennachrichten – Websites wie arXiv, Towards Data Science und VentureBeat AI bieten zuverlässige Updates.
• Abonnieren Sie KI-Newsletter – Ziehen Sie The Batch von deeplearning.ai und Import AI von Jack Clark in Betracht.
• Verfolgen Sie Updates von Track-Modell-Anbietern – Verfolgen Sie Blogs und Versionshinweise von OpenAI, Anthropic und Hugging Face.
• Experimentieren Sie mit neuen Tools – Nehmen Sie sich jeden Monat Zeit, um neue KI-Frameworks oder Plugins zu testen.

Der Austausch mit anderen KI-Nutzern beschleunigt Ihren Lernprozess und macht Sie mit neuen Techniken vertraut.

Online-Plattformen wie die Hugging Face Community und Reddit’s r/MachineLearning eignen sich hervorragend für technische Diskussionen, während KI-fokussierte Discord-Server – darunter der Hostinger Horizons Discord Channel – eher informelle Möglichkeiten zum Austausch von Ideen und zur Zusammenarbeit bieten.

Durch die Teilnahme an diesen Communities können Sie Feedback zu Ihren Beiträgen erhalten, bewährte Verfahren entdecken und manchmal sogar freiberufliche oder Vollzeitstellen finden.

7. Absolvieren Sie eine formale Ausbildung oder Zertifizierung

Während Prompt Engineering eine Fähigkeit ist, die Sie durch Selbststudium und praktische Projekte erlernen können, können Ihnen eine formale Ausbildung und Zertifizierungen dabei helfen, sich auf dem umkämpften Arbeitsmarkt von anderen abzuheben. Sie signalisieren Arbeitgebern und Kunden, dass Sie in strukturiertes Lernen investiert und wichtige Konzepte in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung gemeistert haben.

Zertifizierungen sorgen auch für Glaubwürdigkeit, insbesondere bei Bewerbungen in größeren Unternehmen, die Wert auf anerkannte Qualifikationen legen. Für freiberufliche Prompt-Ingenieure können Zertifizierungen Ihr Portfolio für Kunden attraktiver machen, die noch lernen, KI-Fachwissen zu bewerten.

Ausbildungs- und Zertifizierungswege

Der richtige Lernweg hängt von Ihrem Ausgangspunkt ab. So können Sie ihn in verschiedenen Phasen Ihrer Karriere angehen:

• Anfänger – Wenn Sie noch keine Erfahrung mit KI haben, beginnen Sie mit kurzen, leicht zugänglichen Online-Kursen, die Ihnen die Grundlagen der KI- und NLP-Konzepte vermitteln. Plattformen wie Coursera, edX und Udacity bieten kostenlose oder erschwingliche Programme für Lernende ohne technischen Hintergrund an. Dort erwerben Sie das grundlegende Vokabular und die Konzepte, die Sie benötigen, bevor Sie sich mit fortgeschritteneren Themen befassen.
• Zwischenstufe – Sobald Sie die Grundlagen verstanden haben, konzentrieren Sie sich auf eine spezialisierte Ausbildung in maschinellem Lernen oder angewandter NLP. Diese Programme befassen sich eingehender damit, wie KI-Modelle Eingaben interpretieren und Antworten generieren. Außerdem beginnen Sie die Arbeit an praktischen Projekten, die Ihnen helfen, die Theorie in realen Szenarien anzuwenden.
• Fortgeschritten – Wenn Sie eine Führungsposition, eine Tätigkeit in der Forschung oder eine hochrangige technische Position anstreben, kann ein Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft oder KI von großem Wert sein. Dieser Weg bietet sowohl eine solide akademische Grundlage als auch Networking-Möglichkeiten, die durch kurze Kurse allein nur schwer zu erreichen sind.

Denken Sie daran, dass Sie jederzeit Zertifizierungen erwerben können. Zu den branchenweit anerkannten Optionen gehören die Zertifikate für KI und maschinelles Lernen von Google, das „Applied AI Professional Certificate” von IBM und die Spezialisierung „Natural Language Processing“ von DeepLearning.AI.

Wenn Sie einen intensiven, praxisorientierten Ansatz bevorzugen, können Ihnen neue Bootcamps mit Schwerpunkt auf Prompt Engineering in kurzer Zeit gezielte Fähigkeiten vermitteln.

Wie man das richtige Programm auswählt

Die beste Wahl hängt von Ihren Karrierezielen ab. Wenn Sie in Unternehmensumgebungen arbeiten möchten, wählen Sie Zertifizierungen von weithin anerkannten Organisationen.

Wenn Sie freiberuflicher zertifizierter Prompt Engineer werden oder in einem Start-up arbeiten wollen, konzentrieren Sie sich auf praktische, projektbasierte Schulungen, die Sie sofort in Ihrem Portfolio präsentieren können.

Eine formale Ausbildung ist für den Erfolg im Bereich Prompt Engineering nicht zwingend erforderlich, kann jedoch Ihren Lernprozess beschleunigen, Ihre Glaubwürdigkeit verbessern und Ihr berufliches Netzwerk erweitern.

Welche Fähigkeiten benötige ich, um als KI-Prompt-Ingenieur zu arbeiten?

Um als KI-Prompt-Ingenieur erfolgreich zu sein, benötigen Sie sowohl technische als auch soziale Kompetenzen.

Technische Fähigkeiten:

• Grundlagen der KI – LLMs, NLP und Modellverhalten verstehen.
• Programmierung – Automatisierung von Aufgaben und Integration von Prompts.
• Datenanalyse – Interpretation der KI-Ergebnisse und Verbesserung der Ergebnisse.
• Tool-Kompetenz – Mit KI-APIs und -Plattformen arbeiten.

Soziale Kompetenzen:

• Kreativität – einzigartige Ansätze für das Prompt-Design finden.
• Kritisches Denken – KI-Antworten bewerten und Fehler erkennen.
• Kommunikation – technische Konzepte klar erklären.
• Anpassungsfähigkeit – Schritt halten mit den Fortschritten der KI.

Ist es schwierig, Prompt Engineer zu werden?

Prompt Engineer werden kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn Sie noch keine Erfahrung mit KI haben. Zu den Hindernissen gehören:

• Vorkenntnisse – Sie benötigen grundlegende Kenntnisse über KI-Konzepte.
• Lernkurve – Beherrschung sowohl der technischen als auch der kreativen Aspekte.
• Schnelllebiger Bereich – um auf dem Laufenden zu bleiben, muss man ständig dazulernen.

Glücklicherweise können Sie diese Herausforderungen mit konsequentem Üben und Neugierde überwinden.

Welche Tools werden benötigt, um mit Prompt Engineering zu beginnen?

Prompt-Ingenieure verwenden häufig:

• KI-Modellplattformen (OpenAI, Hugging Face)
• Programmierumgebungen (VS Code, Jupyter Notebook)
• APIs für die KI-Integration
• KI-Codierungstools zur Optimierung der Entwicklung

Welche Branche eignet sich am besten für den Einstieg als Prompt Engineer?

Technologie ist aufgrund der raschen Einführung von KI der häufigste Ausgangspunkt. Weitere Branchen mit wachsenden Chancen sind:

• Gesundheitswesen – Unterstützung bei der Analyse medizinischer Daten und bei der Forschung.
• Kundensupport – Entwicklung fortschrittlicher Chatbots.
• Bildung – interaktive Lernerfahrungen schaffen.
• Marketing – Automatisierung der Erstellung personalisierter Inhalte.

Wie beginnt man eine Tätigkeit als Prompt Engineer?

Prompt Engineering ist einer der spannendsten Berufe im Zeitalter der KI. So fangen Sie an:

1. Lernen Sie die Grundlagen von KI und NLP.
2. Üben Sie das Erstellen und Verfeinern von Prompts.
3. Entwickeln Sie Programmierkenntnisse und arbeiten Sie an realen Projekten.
4. Bleiben Sie mit der KI-Community in Verbindung.
5. Erwägen Sie Zertifizierungen, um die Glaubwürdigkeit zu steigern.

Experimentieren Sie oft und lernen Sie beständig mehr dazu, um sich für eine Karriere im Bereich KI-Prompt Engineering zu positionieren.