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Prompt Engineering: Präzise Ergebnisse aus KI herausholen – Grundlagen und fortgeschrittene Techniken

Der meistnachgefragte KI-Skill weltweit – systematisch erlernen, sofort einsetzen, dauerhaft besser werden

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Übersicht

Auf Coursera verzeichnen Prompt-Engineering-Kurse Einschreibungsraten von über 1 Million Lernenden. Udemy meldet Prompt Engineering als Top-3-Skill in der Kategorie „AI & Machine Learning“. Das Suchvolumen für „Prompt Engineering Kurs“ ist seit 2023 um über 420 % gestiegen. Der Grund: Unternehmen und Fachleute erkennen, dass nicht das Tool den Unterschied macht – sondern die Art, wie man mit ihm kommuniziert. Dieses Training vermittelt Prompt Engineering systematisch, übertragbar und auf alle gängigen KI-Modelle anwendbar. Tag 1 legt das Fundament: Prompt-Strukturen, Techniken, Qualitätssicherung. Tag 2 vertieft fortgeschrittene Methoden: Multi-Step-Prompting, System-Prompts, Tool-spezifisches Prompting und der Aufbau wiederverwendbarer Prompt-Bibliotheken für Teams. Prompt Engineering ist laut LinkedIn der am schnellsten wachsende Skill weltweit. Und das zu Recht: Der Unterschied zwischen einem guten und einem schlechten Prompt entscheidet über den Unterschied zwischen einem nutzbaren und einem wertlosen KI-Ergebnis. Wer KI-Tools nutzt, ohne Prompting zu beherrschen, verschenkt 80 % des Potenzials. In diesem zweitägigen Training lernst du, KI präzise zu steuern – für bessere Texte, fundierte Analysen und skalierbare Workflows, die im Berufsalltag wirklich funktionieren.

Kommende Termine

25.08.2026 – 26.08.2026
09.09.2026 – 10.09.2026
23.10.2026 – 24.10.2026
28.11.2026 – 29.11.2026
12.12.2026 – 13.12.2026

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TAG 1

Grundlagen und KerntechnikenWie Sprachmodelle auf Prompts reagieren

– Token, Kontext und Aufmerksamkeit: Was im Hintergrund passiert, wenn du einen Prompt sendest
– Warum derselbe Prompt unterschiedliche Ergebnisse liefert – und wie du das kontrollierst
– Die vier Hauptkomponenten eines wirkungsvollen Prompts: Rolle, Aufgabe, Kontext, Format
– Temperatur und Kreativität: Wann du präzise Antworten brauchst und wann kreative
– Direkter Vergleich: Wie sich Prompt-Qualität auf Output-Qualität auswirktDie 10 wichtigsten Prompting-Techniken

– Zero-Shot und Few-Shot: Wann du Beispiele vorgibst – und wann nicht
– Chain-of-Thought: Wie du die KI zum Denken bringst statt nur zum Antworten
– Persona-Prompting: Wie Rollenanweisungen die Qualität von Fachtexten steigern
– Decomposition: Komplexe Aufgaben in Prompting-Schritte zerlegen
– Refinement-Techniken: Wie du durch gezielte Nachfragen iterativ besser wirstPraxisanwendungen: Texte, Analysen, Recherchen

– Texte mit KI erstellen: Berichte, E-Mails, Zusammenfassungen, Präsentationsfolien
– Analysen und Recherchen: Wie du KI als strukturierten Denkpartner einsetzt
– Kreativaufgaben: Ideen generieren, Headlines entwickeln, Konzepte brainstormen
– Hands-on-Labor: Eigene Prompts für reale Berufsaufgaben entwickeln und testen
– Fehleranalyse: Was tun, wenn der Prompt nicht das liefert, was du brauchst?

TAG 2

Fortgeschrittene Techniken & Team-EinsatzFortgeschrittenes Prompting und System-Prompts

– System-Prompts und Custom Instructions: Wie du KI dauerhaft auf dich konfigurierst
– Multi-Turn-Dialoge: Langgespräche mit KI für komplexe Aufgaben strukturieren
– Structured Output: JSON, Tabellen, Listen – KI-Ergebnisse in nutzbaren Formaten erhalten
– Retrieval-Augmented Prompting: Wie du KI mit eigenen Dokumenten und Daten verbindest
– Tool-spezifisches Prompting: Unterschiede zwischen ChatGPT, Copilot, Claude und GeminiPrompt-Bibliotheken, Teams und nachhaltiger Einsatz

– Prompt-Bibliotheken aufbauen: Wie du erprobte Prompts dokumentierst und teilst
– Team-Prompting: Gemeinsame Standards und wiederverwendbare Vorlagen etablieren
– Prompt-Qualitätssicherung: Wie du Outputs systematisch prüfst und dokumentierst
– Datenschutz beim Prompting: Was du eingeben darfst – und was du niemals eingeben solltest
– Dein persönlicher Prompting-Entwicklungsplan: Wie du weiter besser wirst“

Fachkräfte aller Bereiche, die KI-Tools bereits nutzen oder nutzen wollen und systematisch bessere Ergebnisse erzielen möchten – durch strukturiertes Prompting statt trial and error.

Marketing-, HR- und Vertriebsteams, die Texte, Kampagnen und Analysen mit KI unterstützen und dabei Qualität und Markenstimme konsequent wahren wollen.

IT- und Projektteams, die KI-Workflows automatisieren, Prompt-Standards für ihr Unternehmen entwickeln und reproduzierbare KI-Ergebnisse sicherstellen wollen.

Selbstständige und Berater:innen, die Prompt Engineering als Wettbewerbsvorteil nutzen und Kundenprojekte schneller, günstiger und mit höherer Qualität liefern wollen.

Dein Nutzen

Sofort bessere KI-Ergebnisse

Du wirst noch am ersten Trainingstag merken, wie sich deine Prompts und die Qualität der KI-Antworten verändern. Was vorher generisch war, wird präzise. Was vorher zu lang oder zu unscharf war, trifft jetzt den Punkt. Du verlässt das Training mit erprobten Prompts – keine Theorie, sondern direkter Praxisnutzen.

Übertragbares Wissen für alle KI-Tools

Prompt Engineering ist modellübergreifend. Was du hier lernst, funktioniert mit ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude und jedem künftigen Tool. Du bist nicht abhängig von einer Plattform – sondern entwickelst eine Kompetenz, die mit dem KI-Markt wächst.

Skalierbare Prompt-Bibliothek für dein Team

Du lernst, wie du erprobte Prompts dokumentierst, teilst und standardisierst. Das macht KI-Einsatz im Team reproduzierbar, konsistent und unabhängig von individuellem Wissen – eine der wichtigsten Voraussetzungen für KI-Skalierung im Unternehmen.

Häufige Fragen zum Seminar

Diese Frage wird häufig gestellt – und die Antwort lautet: Nein. Mit steigender Leistungsfähigkeit der Modelle steigt auch die Bedeutung präziser Ansteuerung. Wer KI wirklich für komplexe Aufgaben nutzt, merkt: Strukturiertes Prompting wird nicht überflüssig – es wird noch wichtiger.
Die Grundprinzipien – klare Anweisung, Kontext, Beispiele – gelten auch für Bild- und Video-KI-Tools wie Midjourney, Google Veo 3, Runway, Kling oder Higgsfield. Das Training fokussiert auf Text-KI (LLMs), behandelt aber auch kurz, wie sich Prompting-Logik auf multimodale Tools überträgt.
Schwerpunkt sind ChatGPT (GPT-4o), Microsoft Copilot und Google Gemini, da das die meistgenutzten Tools im Unternehmensalltag sind. Zusätzlich behandeln wir Claude und Perplexity für spezifische Anwendungsfälle und vergleichen, wo welches Modell stärken zeigt.
Schwerpunkt sind ChatGPT (GPT-4o), Microsoft Copilot und Google Gemini, da das die meistgenutzten Tools im Unternehmensalltag sind. Zusätzlich behandeln wir Claude und Perplexity für spezifische Anwendungsfälle und vergleichen, wo welches Modell stärken zeigt.
Ja. Besonders wirkungsvoll ist das Format, wenn Teams gemeinsam lernen und dabei gleich eine gemeinsame Prompt-Bibliothek und Standards entwickeln. Wir passen Beispiele, Anwendungsfälle und Prompt-Übungen auf euren Bereich und eure Tools an. Kontakt: office@nxt-ai.de.
Das Suchvolumenwachstum von über 420 % für Prompt-Engineering-Kurse spiegelt wider, was Teilnehmende erleben: Die Lernkurve ist steil und schnell sichtbar. Viele berichten schon am ersten Trainingstag von „Aha-Momenten“ – und nutzen ihre neuen Prompts am selben Abend.

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