Inhouse Schulung: Advanced Prompt Engineering

Advanced Prompt Engineering für Unternehmen ist eine branchenübergreifende und überregionale Inhouse-Firmenschulung der Bildungsakademie am Rosental für Unternehmen, Behörden, Verbände, öffentliche Einrichtungen und Organisationen in der DACH-Region, die KI-Systeme wie ChatGPT, Microsoft 365 Copilot, Claude, Gemini, Perplexity, interne KI-Chatbots, RAG-Systeme oder KI-Agenten deutlich präziser, sicherer und produktiver einsetzen möchten.

Die Schulung zeigt, wie Teams Prompts nicht als spontane Eingaben, sondern als wiederholbare Arbeitsbausteine entwickeln: mit Zieldefinition, Kontextarchitektur, Rollenlogik, Beispielsteuerung, Formatvorgaben, Chain-of-Verification, Quellenkritik, Datenampel, Prompt-Bibliothek, Output-Rubrics, Fehlerdiagnose, Prompt Injection Awareness, RAG-tauglichen Fragen, Copilot-Arbeitsmustern und Governance-Regeln für professionelle KI-Nutzung.

Die Bildungsakademie am Rosental bietet diese Schulung in Deutschland, Österreich und der Schweiz als Inhouse-Präsenzformat in Ihrer Organisation oder als Live-Online-Workshop an. Die Inhalte werden auf Ihre Tool-Landschaft, Fachbereiche, Datenarten, KI-Richtlinien, Freigabeprozesse, Arbeitsaufgaben, Automatisierungsziele, Governance-Reife und konkreten Prompting-Anwendungsfälle zugeschnitten.

Trainer und Leiter der Akademie Kay Schönewerk ordnet diese Schulung ausdrücklich als Praxiskurs für professionelle KI-Arbeit ein: Advanced Prompt Engineering bedeutet nicht, möglichst lange Befehle zu schreiben, sondern Arbeitsaufträge, Kontext, Quellen, Rollen, Qualitätsmaßstäbe, Datenschutzgrenzen und Prüfprozesse so zu strukturieren, dass KI im Unternehmen belastbare, überprüfbare und anschlussfähige Ergebnisse liefert.

Unser maßgeschneidertes Inhouse-Seminar für Advanced Prompt Engineering

Wählen Sie bei Ihrer Anfrage zwischen einer Inhouse-Präsenz-Schulung in Ihrer Organisation oder einem Live-Online-Workshop mit Ihrem Team. Die Schulung kann für Marketing, Kommunikation, Redaktion, Vertrieb, Kundenservice, HR, Verwaltung, Projektmanagement, Controlling, Einkauf, Produktion, Qualitätsmanagement, IT, Datenschutz, Compliance, Führungskräfte, KI-Beauftragte und Fachbereiche angepasst werden.

Warum Advanced Prompt Engineering im Unternehmen mehr ist als bessere Eingaben

Viele Mitarbeitende starten mit KI über einfache Prompts: „Schreibe eine E-Mail“, „Fasse diesen Text zusammen“ oder „Erstelle eine Liste“. Das ist ein guter Einstieg, reicht aber für professionelle Unternehmensanwendungen nicht aus. Sobald KI für Kundenkommunikation, Managementberichte, Entscheidungsgrundlagen, Wissensarbeit, Fachanalysen, Prozessautomatisierung oder interne Richtlinien genutzt wird, steigen die Anforderungen an Genauigkeit, Kontext, Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Qualitätssicherung.

Die zentrale Frage lautet nicht: „Wie formuliere ich einen cleveren Prompt?“ Die zentrale Frage lautet: „Wie gestalte ich einen KI-Arbeitsauftrag so, dass Ergebnis, Risiko, Kontext, Daten und Prüfung professionell zusammenpassen?“

Advanced Prompt Engineering verbindet Sprache, Fachwissen, Prozessverständnis, Datenbewusstsein und Qualitätsprüfung. Im Kurs lernen Teilnehmende, Prompts als kleine Prozessmodelle zu verstehen: Sie enthalten Ziel, Rolle, Kontext, Einschränkungen, Beispiele, Datenquellen, Ausgabeformat, Prüfkriterien und Eskalationslogik.

Für den übergeordneten Einstieg empfehlen wir den Themen-Hub zu KI-Inhouse-Schulungen. Weitere Formate finden Sie in der Übersicht der KI-Inhouse-Kurse. Häufige Grundlagenfragen beantwortet das KI-FAQ der Bildungsakademie am Rosental. Praxisnahe Einblicke finden Sie in den KI-Case Studies und im Magazin Praxiswissen KI/AI/GEO.

Der Advanced-Prompt-Kompass: Neun Prüffelder für professionelle KI-Aufträge

Die Schulung arbeitet mit einem Advanced-Prompt-Kompass. Er hilft Teams, Prompts systematisch zu entwickeln, zu prüfen und wiederzuverwenden. Dadurch entsteht eine gemeinsame Qualitätssprache für KI-Arbeit.

Prüffeld	Leitfrage	Typische Übung im Kurs
Ziel	Was soll am Ende konkret entstehen?	Aufgaben von vagen Wünschen in präzise Arbeitsaufträge übersetzen.
Kontext	Welche Situation, Zielgruppe, Vorinformation und Einschränkung muss die KI kennen?	Kontextblöcke für reale Teamaufgaben formulieren.
Rolle	Aus welcher fachlichen Perspektive soll die KI arbeiten?	Rollenprompts für Redaktion, Controlling, HR, Service oder Projektmanagement testen.
Daten	Welche Informationen dürfen genutzt werden, welche nicht?	Datenampel in Prompting-Workflows integrieren.
Quellen	Welche Quellen, Dokumente oder Wissensbestände sind maßgeblich?	RAG- und Quellenprompts für internes Wissen entwickeln.
Beispiele	Welche Muster, Gegenbeispiele oder Stilbeispiele verbessern das Ergebnis?	Few-Shot-Prompts mit guten und schlechten Beispielen bauen.
Format	In welcher Struktur soll das Ergebnis ausgegeben werden?	Tabellen, Entscheidungsvorlagen, E-Mails, FAQ, JSON-Strukturen oder Checklisten erzeugen.
Prüfung	Wie wird die Ausgabe auf Fakten, Bias, Logik, Tonalität und Freigabereife geprüft?	Output-Rubrics und Selbstprüf-Prompts anwenden.
Transfer	Wie wird ein guter Prompt teamfähig, dokumentiert und wiederverwendbar?	Prompt-Bibliothek, Namenskonventionen und Freigabestatus entwickeln.

Die BARO-PROMPT-Methode für anspruchsvolle KI-Arbeit

Für diese Schulung nutzt die Bildungsakademie am Rosental [BARO] die BARO-PROMPT-Methode. Sie übersetzt Advanced Prompt Engineering in ein praxistaugliches Modell für Teams, Fachbereiche und Organisationen.

P – Purpose: Welches Ziel, welcher Nutzen und welche Entscheidungssituation stehen hinter dem Prompt?
R – Role: Welche fachliche Rolle, Perspektive oder Expertise soll das KI-System simulieren?
O – Output: Welches Ergebnisformat, welcher Detaillierungsgrad und welche Sprache werden benötigt?
M – Material: Welche Daten, Dokumente, Beispiele, Quellen und Grenzen werden bereitgestellt?
P – Prüfung: Welche Qualitätskriterien, Faktenchecks, Bias-Checks und Freigaben sind erforderlich?
T – Transfer: Wie wird der Prompt dokumentiert, versioniert, geteilt, verbessert und in Teamroutinen überführt?

Die Methode macht Prompting anschlussfähig für Unternehmensprozesse. Sie verhindert, dass einzelne Mitarbeitende isolierte Prompt-Sammlungen aufbauen, die niemand prüft, pflegt oder wiederfindet.

Advanced Prompting unterscheidet sich von einfachem Prompting

Einfaches Prompting fragt nach einer Ausgabe. Advanced Prompt Engineering gestaltet einen kontrollierbaren Arbeitsprozess. Genau dieser Unterschied ist für Unternehmen entscheidend.

Einfaches Prompting	Advanced Prompt Engineering
spontane Eingabe ohne klare Struktur.	definierter Arbeitsauftrag mit Ziel, Kontext und Prüfkriterien.
Ergebnis wird nach Gefühl bewertet.	Ergebnis wird mit Rubric, Faktencheck und Freigaberegel geprüft.
Prompt bleibt bei einer Person.	Prompt wird dokumentiert, verbessert und im Team geteilt.
Datenrisiken werden oft erst nachträglich bemerkt.	Datenampel und Tool-Freigabe sind Teil des Prompt-Prozesses.
KI wird als Textgenerator genutzt.	KI wird als Analyse-, Strukturierungs-, Simulations- und Prüfwerkzeug eingesetzt.
Fehlerdiagnose bleibt unsystematisch.	Prompt-Fehler werden nach Ziel, Kontext, Daten, Format und Prüfung analysiert.

Prompt Patterns: Wiederholbare Muster statt Einzelprompt-Sammlung

Im Kurs lernen Teilnehmende zentrale Prompt Patterns kennen, die in Unternehmen besonders nützlich sind. Diese Muster können für verschiedene Fachbereiche angepasst werden.

Prompt Pattern	Zweck	Typischer Einsatz
Role-Task-Context-Format	klare Grundstruktur für fast alle Arbeitsaufträge.	E-Mails, Berichte, Zusammenfassungen, Konzepte.
Few-Shot Prompting	KI über Beispiele auf Stil, Struktur oder Qualität ausrichten.	Redaktion, Kundenservice, Vertrieb, HR, interne Standards.
Constraint Prompting	Grenzen, Verbote, Zielgruppen, Tonalität oder Compliance-Anforderungen festlegen.	Kommunikation, Datenschutz, sensible Themen, externe Inhalte.
Critic-and-Improve	Ausgaben erst bewerten, dann gezielt verbessern lassen.	Qualitätssicherung, Präsentationen, Managementunterlagen.
Question Refinement	KI lässt zuerst fehlende Informationen, Risiken oder Annahmen klären.	Projektplanung, Beratung, Analyse, Anforderungsklärung.
Rubric-Based Evaluation	Ergebnisse anhand definierter Kriterien bewerten.	Texte, Angebote, Prozessvorschläge, Entscheidungsvorlagen.
Chain-of-Verification	Antworten anhand von Prüfschritten, Gegenfragen und Quellenlogik validieren.	Recherche, Faktenprüfung, Fachtexte, Risikoanalysen.
Persona Contrast	unterschiedliche Perspektiven simulieren.	Stakeholderanalyse, Vertrieb, Change, Kommunikation.
Structured Output Prompting	Ausgaben in Tabellen, JSON, Checklisten oder Entscheidungsvorlagen erzeugen.	Reporting, Projektmanagement, Wissensmanagement, Automatisierung.

Kontextarchitektur: Der wichtigste Hebel für bessere KI-Ergebnisse

Viele schwache KI-Ergebnisse entstehen nicht, weil das Modell grundsätzlich ungeeignet ist, sondern weil der Kontext unklar ist. Advanced Prompt Engineering arbeitet deshalb mit Kontextarchitektur: Welche Informationen braucht die KI, in welcher Reihenfolge, mit welcher Gewichtung und mit welchen Grenzen?

Situationskontext: Worum geht es, wer ist beteiligt, was ist der Anlass?
Zielkontext: Welche Entscheidung, Aufgabe oder Wirkung soll unterstützt werden?
Zielgruppenkontext: Für wen ist das Ergebnis bestimmt?
Materialkontext: Welche Daten, Texte, Tabellen oder Quellen dürfen genutzt werden?
Qualitätskontext: Woran wird ein gutes Ergebnis erkannt?
Risikokontext: Welche Themen sind sensibel, prüfpflichtig oder ausgeschlossen?
Formatkontext: Wie soll das Ergebnis aufgebaut sein?

Das NIST AI Risk Management Framework wurde entwickelt, um Risiken für Einzelpersonen, Organisationen und Gesellschaft im Zusammenhang mit KI besser zu managen. Für Prompt Engineering bedeutet das: Kontext, Risiko, Messbarkeit und Kontrolle müssen bewusst in die Arbeitsweise eingebaut werden. NIST: AI Risk Management Framework

Datenampel und Prompting: Was nicht in den Prompt gehört

Professionelles Prompting beginnt vor der Eingabe. Teams müssen erkennen, welche Informationen in welches KI-System dürfen und welche Daten anonymisiert, abstrahiert oder gar nicht verwendet werden sollten.

Grün: öffentliche Informationen, fiktive Beispiele, neutrale Übungsdaten, allgemeine Formulierungen.
Gelb: interne Informationen ohne Personenbezug, anonymisierte Daten, aggregierte Kennzahlen, abstrahierte Fallbeschreibungen.
Rot: personenbezogene Daten, Kundendaten, Beschäftigtendaten, Gesundheitsdaten, Beschwerden, Vertragsdaten, Geschäftsgeheimnisse, Zugangsdaten, vertrauliche Dokumente.
Blau: freigegebene interne KI-Systeme mit geregelten Berechtigungen, Datenschutzprüfung und dokumentierter Nutzung.

Für Datenschutzfragen passt ergänzend das Inhouse-Seminar „DSGVO-konformer KI-Einsatz“. Für interne Leitplanken eignet sich der Inhouse-Workshop „KI-Richtlinie für Unternehmen entwickeln“.

Prompt Engineering für Fachbereiche

Advanced Prompt Engineering wird erst wertvoll, wenn es fachbereichsnah angewendet wird. Deshalb arbeitet die Schulung mit Beispielen aus den Arbeitswelten der Teilnehmenden.

Fachbereich	Typische Advanced-Prompting-Aufgaben	Qualitätskriterium
Marketing und Redaktion	Content-Architektur, Tonalität, Quellenprüfung, Variantenvergleich, SEO/GEO-Briefings.	Markenstimme, Fakten, Zielgruppe, Struktur, Belegkraft.
Vertrieb	Angebotsentwürfe, Gesprächsvorbereitung, Einwandbehandlung, Kundensegmentierung.	Relevanz, Kundennutzen, Präzision, keine erfundenen Zusagen.
Kundenservice	Antwortbausteine, Eskalationslogik, Ticketzusammenfassung, FAQ-Entwicklung.	Hilfsbereitschaft, Korrektheit, Datenschutz, Eskalation.
HR	Stellenanzeigen, Onboarding, Lernmaterialien, Gesprächsleitfäden, Bias-Checks.	Fairness, Verständlichkeit, Rollenpassung, Beschäftigtendatenschutz.
Projektmanagement	Statusberichte, Risikologs, Meetingzusammenfassungen, Entscheidungsvorlagen.	Vollständigkeit, Priorisierung, Verantwortlichkeit, Entscheidungsreife.
Controlling	Kennzahlenkommentare, Abweichungsanalysen, Management-Summaries, Szenarien.	Datenlogik, Plausibilität, keine Scheingenauigkeit.
Produktion und Qualität	Prüfberichte, Reklamationsanalyse, Schichtübergaben, Ursachenhypothesen.	Fachprüfung, Safety, Betriebsgeheimnisse, Datenqualität.
Verwaltung	Bürgerkommunikation, Aktenzusammenfassung, Wissensmanagement, interne Vorlagen.	Nachvollziehbarkeit, Gleichbehandlung, Datenschutz, Freigabe.

Für fachbereichsbezogene Vertiefungen eignen sich unter anderem KI in Marketing, Kommunikation und Redaktion, KI in HR, Personalwesen und Recruiting, KI im Projektmanagement, Datenanalyse und Controlling mit KI und KI in der öffentlichen Verwaltung sicher einsetzen.

Prompt Injection, Jailbreaks und Sicherheitsbewusstsein

Advanced Prompt Engineering muss auch Sicherheitsrisiken behandeln. Je stärker KI-Systeme auf externe Inhalte, interne Dokumente, Tools, Automatisierungen oder Agenten zugreifen, desto wichtiger wird der Schutz vor manipulierten Eingaben, versteckten Anweisungen und unkontrollierten Ausgaben.

Ein Prompt ist nicht nur eine Arbeitsanweisung. In KI-Systemen kann er auch ein Sicherheitsrisiko werden, wenn externe Inhalte, Nutzereingaben oder Dokumente versteckte Instruktionen enthalten.

OWASP beschreibt Prompt Injection als Manipulation von Modellantworten durch spezielle Eingaben, mit denen Verhalten verändert oder Sicherheitsmaßnahmen umgangen werden können. Für Unternehmen bedeutet das: Prompting-Schulungen sollten nicht nur Produktivität, sondern auch Sicherheitsbewusstsein, Rollenbegrenzung, Datenhygiene und Output-Kontrolle vermitteln. OWASP: LLM01 Prompt Injection

Direkte Prompt Injection in Nutzereingaben erkennen.
Indirekte Prompt Injection in Webseiten, Dokumenten, E-Mails oder Tickets verstehen.
Systemanweisungen, Rollen und Freigaben nicht ungeprüft überschreiben lassen.
KI-Ausgaben vor Weiterverarbeitung, Veröffentlichung oder Automatisierung prüfen.
Toolzugriffe, Agentenhandlungen und Datenflüsse begrenzen.
Verdächtige Ausgaben, Quellen oder Anweisungen an IT, Datenschutz oder Security eskalieren.

RAG, interne Chatbots und Wissensprompts

Wenn Unternehmen mit internen Dokumenten, Wissensdatenbanken oder RAG-Systemen arbeiten, verändert sich Prompt Engineering. Dann geht es nicht nur um gute Formulierungen, sondern um Fragen an Quellen, Dokumentenqualität, Berechtigungen, Aktualität und Antwortgrenzen.

RAG-Prompting-Frage	Warum sie wichtig ist	Typische Kursübung
Welche Quellen sollen genutzt werden?	verhindert Antworten aus falschem oder unpassendem Kontext.	Quellenbezogene Prompts formulieren.
Was soll passieren, wenn keine Quelle vorhanden ist?	reduziert Halluzinationen und Scheinsicherheit.	Antwortgrenzen definieren.
Wie werden Dokumente zitiert oder referenziert?	verbessert Nachvollziehbarkeit.	Antworten mit Quellenverweis und Prüfhinweis erzeugen.
Welche Rollen dürfen welche Inhalte sehen?	schützt vertrauliche Informationen.	Berechtigungsszenarien durchspielen.
Wie werden alte oder widersprüchliche Dokumente behandelt?	verhindert falsche Aussagen durch veraltetes Wissen.	Konflikt- und Aktualitätsprüfungen einbauen.

Für interne Wissenssysteme passt ergänzend die Inhouse-Schulung „Interne KI-Chatbots und Wissensmanagement mit RAG“.

Prompt-Bibliotheken: Teamwissen statt Prompt-Chaos

Viele Unternehmen sammeln Prompts in persönlichen Notizen, Chatverläufen oder einzelnen Dokumenten. Das führt zu Doppelarbeit und Qualitätsunterschieden. Eine professionelle Prompt-Bibliothek macht gute Prompts auffindbar, prüfbar und weiterentwickelbar.

Prompts nach Fachbereich, Aufgabe, Tool und Datenklasse sortieren.
Prompt-Ziel, Einsatzkontext und erwartetes Ausgabeformat dokumentieren.
Freigabestatus und Risikohinweis ergänzen.
Beispielinput und Beispieloutput aufnehmen.
Version, Autor, Änderungsdatum und Feedback festhalten.
Prompts regelmäßig auf neue Tools, Regeln und Qualitätsanforderungen prüfen.
Prompts mit Datenampel, KI-Richtlinie und Freigabeprozessen verbinden.

Für den systematischen Kompetenzaufbau über Teams hinweg passt ergänzend die KI-Lernreise für Teams.

Advanced Prompt Engineering für Microsoft 365 Copilot

In Microsoft-365-Umgebungen hängt Prompt Engineering stark von Berechtigungen, Dateien, Meetings, Kalendern, E-Mails und SharePoint-Strukturen ab. Gute Prompts allein reichen nicht, wenn die Informationsarchitektur unklar ist.

Copilot-Prompts mit Ziel, Datei, Zeitraum, Personenkreis und Format formulieren.
Teams-Meetings, Chatverläufe und Dokumente gezielt zusammenfassen lassen.
Word-, PowerPoint- und Excel-Ausgaben mit klarer Struktur beauftragen.
SharePoint- und OneDrive-Berechtigungen als Prompting-Voraussetzung verstehen.
Zusammenfassungen auf Vollständigkeit, Kontextverlust und falsche Priorisierung prüfen.
Copilot-Ergebnisse vor externer Verwendung fachlich freigeben.

Für Copilot-nahe Teams empfiehlt sich zusätzlich die Inhouse-Schulung „Microsoft 365 Copilot sicher und produktiv im Unternehmen einsetzen“.

KI-Agenten und Prompt Engineering für Automatisierung

Bei KI-Agenten und No-Code-Automatisierung wird Prompt Engineering besonders kritisch. Der Prompt steuert nicht nur Textausgaben, sondern kann Teil eines Workflows werden, der E-Mails erstellt, Daten ausliest, Tickets klassifiziert oder Aktionen vorbereitet.

Automatisierungsfrage	Prompting-Risiko	Schutzmaßnahme
Was darf der Agent selbstständig tun?	ungewollte Aktionen oder falsche Priorisierung.	Handlungsgrenzen und Freigabestufen definieren.
Welche Daten werden verarbeitet?	vertrauliche oder personenbezogene Informationen gelangen in falsche Schritte.	Datenklassen, Maskierung und Tool-Freigaben einbauen.
Wie werden Fehler erkannt?	falsche Ergebnisse laufen automatisch weiter.	Prüfpunkte, Logging und menschliche Kontrolle ergänzen.
Welche Outputs werden übernommen?	halluzinierte oder manipulierte Inhalte werden versendet.	Review-Schritte vor Versand oder Systemaktion erzwingen.
Welche externen Inhalte fließen ein?	indirekte Prompt Injection über Dokumente, Webseiten oder E-Mails.	Quellenprüfung und Befehlsbegrenzung einplanen.

Für diese Vertiefung passt ergänzend die Inhouse-Schulung „KI-Agenten und No-Code-Automatisierung“.

Prompt-Labor 1: Schwache Prompts systematisch verbessern

Im ersten Prompt-Labor arbeiten die Teilnehmenden mit realistischen, bewusst schwachen Prompts. Ziel ist, typische Fehler zu erkennen und mit der BARO-PROMPT-Methode zu verbessern.

unklare Ziele präzisieren.
fehlenden Kontext ergänzen.
Rollen und Perspektiven definieren.
Ausgabeformate festlegen.
Prüfkriterien einbauen.
Datenschutz- und Freigabegrenzen sichtbar machen.

Prompt-Labor 2: Few-Shot-Prompts und Stilsteuerung entwickeln

Im zweiten Prompt-Labor entwickeln Teilnehmende Prompts mit Beispielen. Dadurch lernen KI-Systeme nicht nur das Ziel, sondern auch gewünschte Struktur, Tiefe, Tonalität und Qualitätsmaßstäbe.

gute und schlechte Beispiele auswählen.
Stil, Tonalität und Format über Muster steuern.
Beispielprompts für E-Mails, FAQs, Berichte oder Kundentexte entwickeln.
Grenzen von Stilübertragung erkennen.
Prompt-Ergebnisse vergleichen und bewerten.
Beispiele für Prompt-Bibliotheken dokumentieren.

Prompt-Labor 3: Output-Rubrics und Qualitätsprüfung bauen

Im dritten Prompt-Labor geht es um Qualitätskontrolle. Teilnehmende entwickeln Bewertungskriterien, mit denen KI-Ausgaben systematisch geprüft werden können.

Qualitätskriterien für unterschiedliche Aufgaben definieren.
Rubrics für Genauigkeit, Vollständigkeit, Tonalität, Quellen, Bias und Freigabe erstellen.
KI-Ausgaben nach Kriterien bewerten lassen.
Selbstprüfung der KI kritisch einordnen.
menschliche Fachprüfung und KI-Prüfung kombinieren.
Freigabereife von Ergebnissen bewerten.

Prompt-Labor 4: Prompt Injection und Risikoszenarien testen

Im vierten Prompt-Labor lernen Teilnehmende, warum Prompting auch Sicherheitsbewusstsein braucht. An ungefährlichen Übungsszenarien wird gezeigt, wie manipulierte Anweisungen, externe Inhalte oder widersprüchliche Instruktionen KI-Ergebnisse beeinflussen können.

direkte und indirekte Prompt Injection unterscheiden.
verdächtige Anweisungen in Dokumenten oder Nutzertexten erkennen.
Prompts mit klaren Rollen- und Datenbegrenzungen formulieren.
Automatisierungsgrenzen und menschliche Freigaben definieren.
Risiken an IT, Datenschutz oder Security eskalieren.
Prompting-Regeln für sichere Teamnutzung ableiten.

Prompt-Labor 5: RAG- und Quellenprompts für internes Wissen

Im fünften Prompt-Labor arbeiten Teilnehmende mit Quellenlogik. Ziel ist, KI nicht allgemein antworten zu lassen, sondern auf freigegebene Dokumente, Wissensbestände oder definierte Quellen zu beziehen.

Quellenbasierte Prompts formulieren.
Antworten mit Quellenhinweisen strukturieren.
Regeln für fehlende oder widersprüchliche Quellen formulieren.
interne Dokumente nach Nutzbarkeit für KI bewerten.
Antwortgrenzen und Unsicherheiten sichtbar machen.
RAG-Prompting mit Wissensmanagement verbinden.

Prompt-Labor 6: Prompt-Bibliothek und Teamstandard entwickeln

Im sechsten Prompt-Labor wird aus einzelnen Übungen ein Teamstandard. Die Teilnehmenden entwickeln erste Vorlagen für eine Prompt-Bibliothek und definieren, wie Prompts gepflegt, geprüft und geteilt werden.

Prompt-Kategorien nach Fachbereich und Aufgabe festlegen.
Metadaten für Prompt-Dokumentation definieren.
Freigabestatus und Risikoklasse ergänzen.
Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Arbeitsaufgaben erstellen.
Verantwortlichkeiten für Pflege und Aktualisierung klären.
Transferplan für die nächsten 4 bis 8 Wochen entwickeln.

Case-Study-Bezug: Gute Prompts entstehen aus echter Arbeitslogik

In den KI-Case Studies der Bildungsakademie am Rosental finden Sie Praxisberichte zu KI-Kompetenz, Tool-Einführung, Rollenmodellen, Datenschutz, Governance, Projektsteuerung, Fachbereichstransfer und sicherer KI-Nutzung. Für Advanced Prompt Engineering sind besonders Fälle relevant, in denen Teams konkrete Arbeitsaufgaben in wiederholbare KI-Workflows übersetzt haben.

Als Praxisbezug eignet sich besonders die Case Study zum KI-Workshop für einen Maschinenbauer in Siegen, weil dort Produktionsdaten, Qualität und Servicewissen nicht abstrakt behandelt, sondern in konkrete Arbeitslogik, Datenprüfung und Transfer überführt wurden.

Der Case-Study-Bezug zeigt: Advanced Prompt Engineering wird nicht dadurch stark, dass Prompts länger werden. Stark wird es, wenn Fachwissen, Datenqualität, Zielklarheit, Prüfprozesse und Teamtransfer zusammenspielen.

DACH-Format: Branchenübergreifend, überregional und als Inhouse-Schulung

Die Schulung wird branchenübergreifend und überregional in der DACH-Region angeboten. Sie ist kein offenes Seminar mit Einzelbuchungen, sondern ein organisationsinternes Format. Dadurch können vorhandene KI-Tools, Fachbereichsaufgaben, Datenarten, interne Richtlinien, Datenschutzanforderungen, Qualitätsstandards, Freigabewege und konkrete Prompting-Ziele gezielt einbezogen werden.

Inhouse beim Kunden: Präsenzformat für Fachbereiche, Projektteams, Führungskräfte, KI-Beauftragte, Redaktion, Marketing, HR, Service, Verwaltung, Controlling, IT und Governance-Rollen an Ihrem Standort.
Live-Online: Interaktiver Online-Workshop für verteilte Teams, mehrere Standorte oder organisationsweite KI-Kompetenzprogramme.
Individuelle Anpassung: Abstimmung auf Tools wie ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini, Perplexity, interne Chatbots, RAG-Systeme oder KI-Agenten.
Praxisorientierter Transfer: Entwicklung von Prompt Patterns, Output-Rubrics, Datenampel, Prompt-Bibliothek, RAG-Prompts und Teamstandards.
Optionale Transferphase: Nach 4 bis 8 Wochen kann ein Follow-up genutzt werden, um Prompt-Bibliotheken, Qualitätsergebnisse und offene Sicherheitsfragen weiterzuentwickeln.

Einordnung durch die Bildungsakademie am Rosental

„Advanced Prompt Engineering ist keine Magie. Es ist die Fähigkeit, Aufgaben so sauber zu beschreiben, dass KI-Systeme mit klaren Grenzen, guten Quellen, passendem Kontext und überprüfbaren Ergebnissen arbeiten können.“

Kay Schönewerk, Leiter der Bildungsakademie am Rosental

Die Bildungsakademie am Rosental versteht Prompt Engineering als Verbindung aus Kommunikationskompetenz, Fachlogik, Datenbewusstsein, Prozessdenken, Qualitätsprüfung und Governance. Im Mittelpunkt steht nicht der perfekte Einzelprompt, sondern die Fähigkeit von Teams, KI wiederholbar und verantwortungsvoll in echte Arbeitsprozesse einzubinden.

Stimmen aus der Praxis

„Die Schulung hat unser Prompting deutlich professionalisiert. Besonders hilfreich waren Kontextarchitektur, Output-Rubrics und die Arbeit an einer gemeinsamen Prompt-Bibliothek.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Content-Leitung, B2B-Unternehmen

„Für unser Team war wichtig, dass Prompt Engineering nicht als Trick-Sammlung vermittelt wurde. Wir haben gelernt, KI-Aufträge mit Datenampel, Prüfregeln und Freigaben zu verbinden.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Projektleitung Digitalisierung, öffentliche Einrichtung

„Der Sicherheitsblock zu Prompt Injection war ein Augenöffner. Danach war klarer, warum wir Prompts, externe Inhalte und Automatisierung nicht getrennt betrachten dürfen.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, IT-nahe Fachverantwortung, Dienstleistungsunternehmen

Was Teilnehmende nach der Schulung besser können

Nach der Schulung verfügen Teilnehmende über fortgeschrittene Prompting-Kompetenz für professionelle Unternehmensanwendungen. Sie können Prompts systematisch entwickeln, prüfen, dokumentieren und in Teamstandards überführen.

Sie unterscheiden einfache Prompts, Prompt Patterns, RAG-Prompts, Copilot-Prompts und Agenten-Prompts.
Sie entwickeln Prompts mit Ziel, Rolle, Kontext, Material, Format und Prüfkriterien.
Sie nutzen Few-Shot-Beispiele, Constraints, Rubrics, Kritikschleifen und strukturierte Ausgabeformate.
Sie prüfen KI-Ergebnisse auf Fakten, Quellen, Bias, Tonalität, Datenschutz und Freigabereife.
Sie erkennen Risiken wie Prompt Injection, Halluzinationen, Datenlecks und unkontrollierte Automatisierung.
Sie bauen Prompt-Bibliotheken, Teamstandards und wiederverwendbare Prompt-Vorlagen auf.
Sie verbinden Prompting mit Art.-4-KI-Kompetenz, Governance, Datenampel und KI-Richtlinie.
Sie übertragen Advanced Prompt Engineering auf konkrete Aufgaben in ihren Fachbereichen.

Abgrenzung zu anderen KI-Kursen

Diese Schulung konzentriert sich auf fortgeschrittenes Prompt Engineering, Prompt Patterns, Kontextarchitektur, Qualitätssicherung, Prompt-Bibliotheken, RAG-Prompting, Copilot-Prompting, Agenten-Prompting und Sicherheitsbewusstsein. Für angrenzende Fragestellungen können weitere KI-Inhouse-Schulungen der Bildungsakademie am Rosental sinnvoll sein.

KI-Führerschein: stärkerer Fokus auf Grundlagenkompetenz für breite Mitarbeitendengruppen.
KI-Lernreise für Teams: stärkerer Fokus auf systematischen Kompetenzaufbau über mehrere Lernphasen.
Microsoft 365 Copilot sicher und produktiv einsetzen: stärkerer Fokus auf Copilot, M365, Berechtigungen und Arbeitsabläufe.
Interne KI-Chatbots und Wissensmanagement mit RAG: stärkerer Fokus auf internes Wissen, Dokumente, Quellen und Berechtigungen.
KI-Agenten und No-Code-Automatisierung: stärkerer Fokus auf Workflows, n8n, Make, Power Automate und Agentenlogik.
KI-Richtlinie für Unternehmen entwickeln: stärkerer Fokus auf interne Regeln, Tool-Ampel, Datenampel und Shadow AI.

Pro und Contra: Advanced Prompt Engineering im Unternehmen

Advanced Prompt Engineering kann Produktivität und Qualität deutlich verbessern. Gleichzeitig darf es nicht als Ersatz für Fachwissen, Datenschutz, Governance oder technische Sicherheit missverstanden werden.

Chancen	Grenzen und Risiken
KI-Ergebnisse werden präziser, strukturierter und besser prüfbar.	Auch sehr gute Prompts verhindern keine Halluzinationen vollständig.
Teams entwickeln wiederverwendbare Prompt Patterns und Bibliotheken.	Prompt-Bibliotheken veralten, wenn Tools, Regeln oder Prozesse sich ändern.
Datenampel, Output-Rubrics und Freigaben reduzieren Alltagsrisiken.	Prompting ersetzt keine Datenschutzprüfung und keine technische Sicherheitsprüfung.
Fachbereiche können KI gezielter für echte Arbeitsaufgaben einsetzen.	Ohne Fachprüfung können KI-Ausgaben überzeugend, aber falsch wirken.
Prompt Engineering schafft eine gemeinsame Qualitätssprache für KI-Nutzung.	Bei Agenten und Automatisierung steigen Risiken durch Toolzugriffe und Folgeaktionen.

FAQ zur Inhouse-Schulung Advanced Prompt Engineering

Was ist Advanced Prompt Engineering?

Advanced Prompt Engineering ist die fortgeschrittene Gestaltung von KI-Arbeitsaufträgen mit Ziel, Rolle, Kontext, Daten, Beispielen, Format, Qualitätskriterien und Prüfung. Im Unternehmen geht es nicht um Prompt-Tricks, sondern um wiederholbare, sichere und fachlich belastbare KI-Arbeitsprozesse.

Für wen eignet sich die Schulung?

Die Schulung eignet sich für Mitarbeitende und Teams, die KI bereits nutzen und ihre Ergebnisse verbessern möchten. Besonders relevant ist sie für Marketing, Redaktion, Vertrieb, Kundenservice, HR, Projektmanagement, Controlling, Verwaltung, Produktion, Qualitätsmanagement, IT-nahe Fachbereiche, Führungskräfte und KI-Verantwortliche.

Brauchen Teilnehmende Vorkenntnisse?

Grundkenntnisse im Umgang mit ChatGPT, Copilot oder vergleichbaren KI-Tools sind hilfreich. Die Schulung ist nicht als erster KI-Kontakt gedacht, sondern als Vertiefung für Teams, die bereits erste Prompts genutzt haben und nun professioneller, sicherer und strukturierter arbeiten möchten.

Welche Tools können im Kurs behandelt werden?

Behandelt werden können ChatGPT, Microsoft 365 Copilot, Claude, Gemini, Perplexity, interne KI-Chatbots, RAG-Systeme, KI-Agenten oder KI-Funktionen in Fachsoftware. Die konkrete Toolauswahl wird auf die Organisation und die vorhandenen Freigaben abgestimmt.

Was ist der Unterschied zwischen Prompting und Prompt Engineering?

Prompting ist oft eine einzelne Eingabe an ein KI-System. Prompt Engineering beschreibt die systematische Gestaltung, Prüfung und Verbesserung von Prompts. Dazu gehören Kontextarchitektur, Rollenlogik, Beispiele, Ausgabeformate, Qualitätskriterien, Datenregeln, Sicherheitsbewusstsein und Wiederverwendung im Team.

Was sind Prompt Patterns?

Prompt Patterns sind wiederholbare Muster für typische KI-Aufgaben. Sie helfen, ähnliche Aufgaben konsistent zu lösen, etwa Zusammenfassungen, Rollenanalysen, Kritikschleifen, Tabellen, Entscheidungsvorlagen, Quellenprüfungen oder strukturierte Textentwürfe. Im Kurs werden solche Muster fachbereichsnah entwickelt.

Was ist Few-Shot Prompting?

Few-Shot Prompting bedeutet, der KI Beispiele für gewünschte Ergebnisse zu geben. Dadurch kann sie Stil, Struktur, Tonalität oder Qualitätsniveau besser nachvollziehen. Wichtig ist, gute Beispiele zu wählen und keine vertraulichen oder personenbezogenen Inhalte unkontrolliert in Prompts einzubauen.

Was ist eine Output-Rubric?

Eine Output-Rubric ist ein Kriterienraster zur Bewertung von KI-Ergebnissen. Sie kann Genauigkeit, Vollständigkeit, Quellen, Tonalität, Bias, Datenschutz, Verständlichkeit und Freigabereife bewerten. Rubrics helfen Teams, KI-Ausgaben nicht nur nach Gefühl zu beurteilen.

Wie wird Datenschutz im Prompt Engineering berücksichtigt?

Datenschutz wird über Datenampel, Tool-Freigaben, Anonymisierung, Zweckbindung, Vertraulichkeit und Eingabegrenzen berücksichtigt. Teilnehmende lernen, welche Informationen nicht in Prompts gehören und wie sensible Fälle durch fiktive, aggregierte oder anonymisierte Beispiele ersetzt werden können.

Was ist Prompt Injection?

Prompt Injection ist eine Manipulation von KI-Systemen durch direkte oder indirekte Eingaben, die das Verhalten des Modells verändern sollen. Das kann über Nutzereingaben, Dokumente, Webseiten oder E-Mails geschehen. Im Kurs wird vermittelt, wie Teams solche Risiken erkennen und begrenzen.

Ist Prompt Injection auch für Fachbereiche relevant?

Ja, besonders wenn Fachbereiche mit externen Texten, Kundenmails, Dokumenten, Webseiten, Chatbots, RAG-Systemen oder KI-Agenten arbeiten. Prompt Injection ist nicht nur ein IT-Thema, weil auch fachliche Workflows manipulierte Inhalte übernehmen können.

Wie hilft Advanced Prompt Engineering bei Microsoft 365 Copilot?

Bei Microsoft 365 Copilot hilft Advanced Prompt Engineering, Aufgaben klarer mit Dateien, Meetings, E-Mails, Zeiträumen, Zielgruppen und Ausgabeformaten zu verbinden. Gleichzeitig werden Berechtigungen, Informationsschutz, Kontextverlust und fachliche Prüfung stärker berücksichtigt.

Wie hilft Prompt Engineering bei RAG-Systemen?

Bei RAG-Systemen hilft Prompt Engineering, Antworten stärker an freigegebene Quellen, interne Dokumente und definierte Wissensbestände zu binden. Wichtig sind Quellenverweise, Antwortgrenzen, Umgang mit fehlenden Informationen, Berechtigungen und Prüfung widersprüchlicher Dokumente.

Kann im Kurs eine Prompt-Bibliothek entstehen?

Ja, ein realistisches Ergebnis ist eine erste Prompt-Bibliothek für typische Teamaufgaben. Sie kann Prompt-Ziel, Einsatzbereich, Tool, Datenklasse, Beispielinput, Beispieloutput, Prüfkriterien, Freigabestatus und Verantwortlichkeit enthalten. Diese Bibliothek sollte nach dem Kurs gepflegt und aktualisiert werden.

Kann der Kurs mit unseren echten Arbeitsaufgaben arbeiten?

Ja, der Kurs kann mit realen Arbeitsaufgaben arbeiten. Vertrauliche oder personenbezogene Inhalte sollten vorab anonymisiert, abstrahiert oder durch fiktive Beispiele ersetzt werden. Dadurch bleibt die Schulung praxisnah und zugleich datenschutzsensibel.

Welche Rolle spielt Art. 4 des EU AI Act?

Art. 4 des EU AI Act betrifft KI-Kompetenz. Advanced Prompt Engineering kann ein Baustein für rollenbezogene KI-Kompetenz sein, wenn Mitarbeitende lernen, KI-Systeme sicher, kontextbewusst, risikosensibel und prüfend einzusetzen. Die Schulung ersetzt jedoch keine Rechtsberatung.

Wie wird die Qualität von KI-Ergebnissen verbessert?

Qualität wird durch klare Ziele, passenden Kontext, gute Beispiele, präzise Formate, Quellenlogik, Einschränkungen, Rubrics und menschliche Prüfung verbessert. Die Schulung zeigt, wie Teams Ergebnisse nicht nur erzeugen, sondern systematisch kontrollieren und nachbearbeiten.

Kann Advanced Prompt Engineering Halluzinationen verhindern?

Nein, Halluzinationen können nicht vollständig ausgeschlossen werden. Gute Prompts, Quellenbindung, Antwortgrenzen, Faktencheck, Chain-of-Verification und menschliche Fachprüfung können das Risiko aber reduzieren. Kritische Aussagen müssen immer überprüft werden.

Ist der Kurs für Führungskräfte geeignet?

Ja, Führungskräfte profitieren besonders, wenn sie KI-Ergebnisse, Teamstandards, Freigaben und Qualitätskriterien besser verstehen wollen. Sie müssen nicht selbst jeden Prompt schreiben, sollten aber erkennen, was gute KI-Arbeitsaufträge und verantwortungsvolle Nutzung ausmacht.

Ist der Kurs für öffentliche Einrichtungen geeignet?

Ja, öffentliche Einrichtungen können den Kurs auf Bürgerkommunikation, Aktenzusammenfassung, Wissensmanagement, Datenschutz, Gleichbehandlung, Transparenz und Freigabeprozesse ausrichten. Gerade dort sind klare Prompts, Datenregeln und Nachvollziehbarkeit besonders wichtig.

Kann die Schulung online durchgeführt werden?

Ja, die Schulung kann als Live-Online-Workshop durchgeführt werden. Das eignet sich besonders für verteilte Teams und mehrere Standorte. Auch online bleibt die Schulung interaktiv mit Prompt-Laboren, Gruppenarbeit, Output-Prüfung und Entwicklung erster Teamstandards.

Wie lange dauert die Schulung?

Die Dauer wird individuell abgestimmt. Häufig eignet sich ein Tagesworkshop für fortgeschrittenes Prompt Engineering. Bei mehreren Fachbereichen, Prompt-Bibliothek, RAG-Vertiefung, Copilot-Fokus oder Agenten-Workflows kann ein mehrteiliges Format mit Follow-up nach 4 bis 8 Wochen sinnvoll sein.

Welche Ergebnisse können wir nach der Schulung erwarten?

Realistische Ergebnisse sind bessere Prompt-Strukturen, erste Prompt Patterns, Output-Rubrics, Datenampel-Integration, Sicherheitsbewusstsein, RAG- oder Copilot-Promptvorlagen, eine erste Prompt-Bibliothek und konkrete Teamstandards für wiederholbare KI-Arbeit.

Ersetzt die Schulung technische Sicherheit oder Datenschutzprüfung?

Nein, die Schulung ersetzt keine technische Sicherheitsprüfung, keine Datenschutz-Folgenabschätzung und keine Rechtsberatung. Sie vermittelt fortgeschrittene Prompting-Kompetenz und hilft Teams, KI bewusster, strukturierter, datensparsamer und prüforientierter einzusetzen.

Wie fragen wir die Schulung an?

Sie können die Schulung über das Anfrageformular anfragen. Sinnvoll sind Angaben zu Zielgruppe, Format, vorhandenen KI-Tools, Vorkenntnissen, Fachbereichen, typischen Aufgaben, Datenschutzstruktur, Prompting-Erfahrung, gewünschten Ergebnissen und möglichen Praxisfällen.

Ihre Anfrage für eine Inhouse-Schulung Advanced Prompt Engineering

Wenn Ihre Organisation KI-Ergebnisse verbessern, Prompting professionalisieren, Prompt-Bibliotheken aufbauen, Copilot- oder RAG-Prompts strukturieren, Sicherheitsrisiken erkennen oder fortgeschrittene KI-Kompetenz in Teams entwickeln möchte, können Sie die Schulung direkt als Inhouse-Format anfragen. Beschreiben Sie kurz Zielgruppe, Tools, Vorkenntnisse, Fachbereiche, typische Arbeitsaufgaben und gewünschte Ergebnisse.

Kurz zusammengefasst

Advanced Prompt Engineering für Unternehmen unterstützt Organisationen dabei, KI nicht nur spontan, sondern professionell, sicher und wiederholbar einzusetzen. Die Schulung verbindet BARO-PROMPT-Methode, Kontextarchitektur, Prompt Patterns, Few-Shot Prompting, Output-Rubrics, Datenampel, Prompt-Bibliothek, RAG-Prompting, Copilot-Prompting, Agenten-Prompting, Prompt Injection Awareness, Qualitätsprüfung, Art.-4-KI-Kompetenz, Governance und Fachbereichstransfer. Ziel ist eine fortgeschrittene Prompting-Kompetenz, die bessere Ergebnisse liefert und gleichzeitig Risiken, Daten und Freigaben berücksichtigt.

English Summary

This in-house training helps organisations develop advanced prompt engineering skills for professional AI use. The course covers structured prompting, context architecture, prompt patterns, few-shot prompting, output rubrics, data classification, prompt libraries, RAG prompts, Microsoft 365 Copilot prompts, AI agent prompts, prompt injection awareness, quality assurance, AI literacy under Article 4 of the EU AI Act, governance and transfer into real business workflows. Participants learn how to design, test, document and improve prompts that produce more reliable, useful and auditable AI outputs.

BILDUNGSAKADEMIE AM ROSENTAL

Inhouse Schulung: Advanced Prompt Engineering für Unternehmen