Der Begriff „Context Engineering“ ist problematisch, weil er eine neue Disziplin suggeriert, wo tatsächlich nur ein Aspekt des bestehenden Prompt Engineerings neu etikettiert wird. Die eigentlichen Herausforderungen im Prompt Engineering liegen weiterhin in der fachkundigen, präzisen Auswahl und Strukturierung von Kontext. Eine Aufgabe, die Fachkompetenz, Erfahrung und methodisches Vorgehen erfordert, nicht einen neuen Hype-Begriff.

Der Begriff „Context Engineering“ ist in der aktuellen KI-Diskussion dabei aus mehreren Gründen problematisch:

Unklare Abgrenzung

„Engineering“ steht traditionell für einen methodischen, wissenschaftlich fundierten Ansatz zur Lösung komplexer technischer Probleme. Der Begriff „Context Engineering“ suggeriert, dass das gezielte Einbringen von Kontext in KI-Systeme eine völlig neue Disziplin sei. In Wahrheit war die Kontextauswahl schon immer ein integraler Bestandteil professionellen Prompt Engineerings, die künstliche Trennung ist daher fachlich nicht haltbar und führt im Verständnis für die eigentlichen Herausforderungen zu Verwirrung.

Fehlende Problemlösungskompetenz

Der Begriff „Context Engineering“ verschleiert, das Herausforderungen wie Halluzinationen, Bias, Kontextverwirrung und Injections nicht durch bloßes Hinzufügen von Kontext gelöst werden. Im Gegenteil: Unsachgemäße KI Kontextauswahl kann zu noch mehr Fehlern, Sicherheitsrisiken und Fehlinformationen führen. Die Komplexität steigt, Fachkompetenz wird noch wichtiger. Die Kontextgestaltung und -optimierung sind entscheidend, um Halluzinationen und Bias bei KI-Modellen zu minimieren.

Der Begriff „Context Engineering“ ist eine künstliche Hype-Schöpfung

Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) und dem Boom rund um Prompt Engineering entstand rasch eine neue Begriffswelt. „Context Engineering“ ist ein reines Marketing-Etikett, kein neues Verfahren. Der Begriff suggeriert eine neue Disziplin, obwohl das zugrunde liegende Problem (die Bereitstellung relevanter Informationen für KI-Systeme) keineswegs neu ist. Die rasche Popularisierung des Begriffs ist Ausdruck eines Trends, altbekannte Herausforderungen mit neuen Buzzwords zu versehen, um Innovation und Exklusivität zu suggerieren.

Zudem suggeriert der Begriff, dass allein die Erhöhung der Kontextmenge zu besseren KI-Ergebnissen führt. Das Gegenteil ist der Fall: Je größer das Kontextfenster, desto komplexer wird die Auswahl und Strukturierung relevanter Informationen. Modelle sind beispielsweise anfällig für das „Needle in a Haystack“-Phänomen: In langen Kontexten gehen entscheidende Details oft verloren oder werden falsch gewichtet („Lost in the Middle“). Die Qualität der Ergebnisse hängt also nicht von der Masse, sondern von der gezielten, fachkundigen Auswahl des Kontexts ab.

Kontext war im professionellen Prompting schon immer entscheidend für die Ergebnisqualität

Schon lange vor dem Hype „Context Engineering“ war im professionellen Umgang mit KI-Systemen klar: Die Qualität der KI-Ergebnisse steht und fällt mit der gezielten Kontextauswahl und -strukturierung. Im Prompt Engineering ist Kontext das entscheidende Bindeglied zwischen Nutzerintention und Modellantwort. Ohne präzisen, relevanten Kontext bleiben KI-Antworten vage, unpassend oder fehlerhaft. Professionelle Anwendungen erfordern daher eine sorgfältige Kontextualisierung, um verlässliche Resultate zu erzielen.

Warum führt mehr Kontext nicht zu besseren KI-Ergebnissen und warum ist das Verständnis des Kontexts für effektives Prompt Engineering unerlässlich?

Ein häufiger Irrtum ist, dass „mehr Kontext“ stets zu besseren Ergebnissen führt. Tatsächlich kann zu viel, irrelevanter oder schlecht strukturierter Kontext die Leistungsfähigkeit von LLMs aber beeinträchtigen. Die Modelle verfügen über begrenzte Kontextfenster; zu viel Information kann wichtige Details verdrängen oder den Fokus verwässern. Entscheidend ist daher nicht die Menge, sondern die Relevanz und Präzision des Kontexts. Um sinnvollen Kontext zu liefern, ist ein Verständnis der Materie und der Zielsetzung erforderlich. Nur mit Fachwissen lassen sich die wirklich relevanten Informationen auswählen und zielführend strukturieren.

Macht die zunehmende Komplexität des Kontexts das Prompt Engineering wirklich einfacher? Wie beeinflusst irrelevanter oder falscher Kontext die Qualität der Ergebnisse?

Mit wachsender Komplexität der Aufgabenstellungen steigt auch die Komplexität des notwendigen Kontexts. Das macht Prompt Engineering keineswegs einfacher, im Gegenteil: Die Gefahr, irrelevante oder sogar widersprüchliche Informationen einzubringen, wächst. Falscher Kontext kann zu Fehlinterpretationen, Halluzinationen oder schlicht unbrauchbaren Ergebnissen führen. Professionelles Prompt Engineering erfordert daher nicht nur technisches Verständnis, sondern auch die Fähigkeit, Kontext zu filtern, zu priorisieren und auf das Wesentliche zu reduzieren.

Wie beeinflusst die richtige Kontextualisierung die Steuerung der KI-Antworten?

Die gezielte Kontextualisierung ist der Schlüssel zur Steuerung von KI-Antworten. Durch präzise Vorgaben lässt sich das Verhalten von LLMs in gewünschte Bahnen lenken. Gute Kontextualisierung erhöht die Relevanz, Kohärenz und Fachlichkeit der Ergebnisse. Sie ermöglicht es, die KI auf spezifische Anforderungen, Zielgruppen oder Anwendungsfälle zu trimmen und so die Qualität der Interaktion zu maximieren.

Fachkompetenz bleibt das Fundament

Unabhängig von allem technischen Fortschritt bleibt Fachkompetenz das Fundament erfolgreichen Prompt Engineerings. Nur wer die Domäne versteht, kann sinnvollen Kontext liefern, relevante Informationen auswählen und die Grenzen der KI realistisch einschätzen. Technische Tools und neue Begriffe können Fachwissen nicht ersetzen, sie sind nur Hilfsmittel, um Expertise effektiv in die KI-Interaktion einzubringen.

Die Annahme, dass „Context Engineering“ den Bedarf an fachlicher Expertise reduziert, ist daher grundfalsch. Gerade weil KI-Modelle mit mehr Kontext umgehen können, ist es entscheidend, dass Fachleute den Kontext auswählen, strukturieren und bewerten.

Welche Fachkompetenz bleibt unerlässlich, um sinnvollen Kontext beim Prompting zu liefern?

Um sinnvollen Kontext beim Prompting zu liefern, bleibt eine Kombination aus spezifischer Fachkompetenz und überfachlichen Fähigkeiten unerlässlich. Diese Kompetenzen sind unabhängig von der technischen Entwicklung der KI-Modelle und bilden das Fundament für hochwertige Ergebnisse:

• Domänenwissen: Wer Prompts für KI-Systeme erstellt, muss die jeweilige Fachdomäne (z. B. Recht, Medizin, Marketing, Technik) sehr gut verstehen. Nur so können relevante Hintergrundinformationen, branchenspezifische Begriffe und die Zielsetzung korrekt und präzise in den Prompt integriert werden.
• Analytische Fähigkeiten: Es ist entscheidend, relevante Informationen zu identifizieren und irrelevante Details auszuschließen. Analytisches Denken hilft dabei, den Kontext so zu strukturieren, dass die KI zielgerichtet arbeiten kann.
• Kommunikationskompetenz: Klare, strukturierte und präzise Formulierungen sind notwendig, damit die KI die Anforderungen versteht. Dazu gehört auch, die Zielgruppe, den gewünschten Stil und das Ausgabeformat eindeutig zu definieren.
• Kritisches Denken: Die Fähigkeit, KI-Antworten zu bewerten, zu überprüfen und bei Bedarf nachzuschärfen, bleibt unerlässlich. Wer Prompts erstellt, muss die Ergebnisse hinterfragen und Verantwortung für die Qualität übernehmen.
• Technisches Verständnis: Grundkenntnisse über die Funktionsweise von KI-Modellen, ihre Limitationen (z. B. Kontextfenster, Sprachverständnis) und die Möglichkeiten der Prompt-Optimierung sind notwendig, um die Modelle effizient zu steuern.
• Reflexionsfähigkeit: Die Bereitschaft, Prompts und Ergebnisse regelmäßig zu hinterfragen, Fehler zu erkennen und aus ihnen zu lernen, ist für kontinuierliche Verbesserung unerlässlich.

Hat sich Bedeutung von Kontext im Prompting mit der Entwicklung von LLMs verändert?

Mit der Entwicklung leistungsfähigerer LLMs hat sich die Rolle des Kontexts weiter verstärkt. Während frühe KI-Systeme oft nur einfache, kurze Prompts verarbeiten konnten, ermöglichen aktuelle Modelle die Integration komplexer, vielschichtiger Kontexte. Gleichzeitig sind die Anforderungen an die Kontextgestaltung gestiegen: Längere Kontextfenster erlauben zwar mehr Information, erhöhen aber auch die Komplexität der Auswahl und Strukturierung. Die Kunst besteht darin, den Kontext optimal auf das jeweilige Modell und die Aufgabe zuzuschneiden.

Unterschied private Nutzung vs. professionelle Nutzung Prompting

Im privaten Umfeld genügt oft ein einfacher Prompt, die Anforderungen an Präzision, Nachvollziehbarkeit und Fachlichkeit sind gering. Im professionellen Einsatz hingegen sind die Ansprüche deutlich höher: Hier geht es um Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit und fachliche Korrektheit. Der Begriff „Prompt Engineering“ beschreibt genau diesen Unterschied: Während im privaten Gebrauch oft „Prompting“ als Try-and-error-Methode oder Copy & Paste Vorlagen genügt, ist im professionellen Kontext ein systematisches, methodisch fundiertes Vorgehen gefragt und Kontext war dabei schon immer zentral.

Der Begriff „Context Engineering“ ist mehr Hype als Substanz. Kontext bleibt ein zentrales Element erfolgreichen Prompt Engineerings. Entscheidend sind weiterhin Fachkompetenz, Relevanz und die Fähigkeit, Informationen sinnvoll zu strukturieren. Wer das versteht, braucht keine neuen Buzzwords, sondern solide Grundlagenarbeit.

Gleicht erlernte Empathie bei Autisten der „Empathie“ einer KI?
Hilft uns dieser Vergleich, die Definition von Empathie in Bezug auf KI zu differenzieren?

Immer wieder wird über Empathie im Zusammenhang mit KI diskutiert. Und immer wieder denke ich an die erlernte Empathie vieler Menschen im Autismus-Spektrum, eine bewusst aufgebaute, erlernte Fähigkeit.
Ein Vergleich, der meine Definition von Empathie herausfordert:

Kann man auch bei KI von erlernter (bzw. trainierter) Empathie sprechen?

Dazu folgende abgrenzende Überlegungen:

𝟏 | 𝐔𝐫𝐬𝐩𝐫𝐮𝐧𝐠 & 𝐌𝐨𝐭𝐢𝐯𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧

👤 Menschen im Autismus-Spektrum starten oft mit einer sensorischen Reizflut und fehlender intuitiver Gefühlszuordnung.
Ihr Antrieb: der Wunsch nach Teilhabe.

🤖 KI beginnt mit einem Datenstrom ohne Innenleben.
Ihr Antrieb: Zielvorgaben von Entwicklern und Geschäftsmodelle.

Beide konstruieren also Empathie, doch nur eine Seite sehnt sich nach menschlicher Resonanz.

𝟐 | 𝐖𝐢𝐞 𝐞𝐧𝐭𝐬𝐭𝐞𝐡𝐭 𝐌𝐢𝐭𝐠𝐞𝐟ü𝐡𝐥?

👤 Autistische Strategie
Beobachten: Mimik, Gestik, Stimme.
Analysieren: „Stirn in Falten → wahrscheinlich Sorge.“
Reagieren: bewusst gewählte, oft sehr passende Antwort.

🤖 KI-Routine
Text, Bild, Ton in Vektoren übersetzen.
Wahrscheinlichkeit für „Sadness“, „Joy“ & Co. berechnen.
Response ausspielen.

Präzision beiderseits, aber doch mit deutlichen Unterschieden: nur das menschliche Gegenüber spürt Verantwortung für die Wirkung.

𝐀𝐥𝐬𝐨 𝐳𝐰𝐞𝐢 𝐤𝐨𝐧𝐬𝐭𝐫𝐮𝐤𝐭𝐢𝐯𝐞, 𝐚𝐛𝐞𝐫 𝐝𝐨𝐜𝐡 𝐮𝐧𝐠𝐥𝐞𝐢𝐜𝐡𝐞 𝐏𝐟𝐚𝐝𝐞:

-> Erlernte Empathie ist mühsam, doch zutiefst menschlich. Sie entsteht aus Bedürfnis und Verletzbarkeit und der Mensch empfindet Verantwortung für seine Reaktion.
-> KI-Empathie ist Statistik ohne Innenwelt. Nützlich, solange wir sie klar als Simulation kennzeichnen.

Suche ich Kontakt, brauche ich Gegenseitigkeit und Offenheit.
Suche ich Effizienz, genügt mir die KI-Maske. Die Kunst liegt darin, die beiden Konzepte nicht zu verwechseln.

Sofern ich Empathie erwarte im Sinne von verantwortlicher Reaktion und Resonanz kann die KI nicht als empathisch bezeichnet werden.

𝐅ü𝐫 𝐦𝐢𝐜𝐡 𝐛𝐥𝐞𝐢𝐛𝐭 𝐞𝐬 𝐞𝐢𝐧𝐝𝐞𝐮𝐭𝐢𝐠:
Solange wir der KI „Empathie“ zuschreiben, ohne die Begriffe zu differenzieren, drehen wir uns im Kreis.

Was wir brauchen, ist eine differenzierte Begrifflichkeit, nicht die Wiederholung derselben Diskussion mit immer denselben Missverständnissen weil wir versuchen, menschliche Konzepte auf Maschinen zu übertragen.


❓ Ich freue mich auf deine Sicht dazu.


Disclaimer
Die Beschreibungen zur erlernten Empathie von Menschen im Autismus-Spektrum in diesem Beitrag sind bewusst stark vereinfacht und können das breite Spektrum autistischer Erfahrungen nicht vollständig abbilden. Sie dienen nur als Gedankenanstöße für den Vergleich mit KI-Systemen.

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Warum KI-Ethik, generative KI und synthetische Inhalte das vertrauen Herausfordern

Content galt einmal als Königsdisziplin. Wer etwas zu sagen hatte (und nicht nur zu wiederholen) dem wurde zugehört. Authentizität war keine Worthülse, sondern Voraussetzung: Aufmerksamkeit bekam nur, wer ein Mindestmaß an Relevanz und Originalität mitbrachte. Fragen nach Content-Governance oder Corporate Digital Responsibility stellte kaum jemand, weil sich die Grenzen zwischen eigenem Erleben und öffentlicher Darstellung selten verschoben.

Vertrauen entstand aus Erfahrung, nicht aus synthetischen Inhalten oder cleverem Packaging.

Heute reicht ein halbgarer Prompt, eine solide Mischung aus Worthülse und Schlagwort, ein bisschen psychologisches Nudging und schon strömt das vermeintlich Wertvolle in die Feeds.

Was früher als Ausdruck von Persönlichkeit galt – ein Standpunkt, ein Erfahrungswert, eine echte Auseinandersetzung – gerät im Strom der generierten Formulierungen zur austauschbaren Simulation. Nichts davon kratzt an der Oberfläche. Und noch weniger dringt darunter.

Das ist ein stiller Rückzug von der Idee, dass Worte einen Ursprung haben sollten. Oder wenigstens einen Zusammenhang zur gelebten Wirklichkeit.

𝐃𝐢𝐞 𝐧𝐞𝐮𝐞 𝐖ä𝐡𝐫𝐮𝐧𝐠 𝐡𝐞𝐢ß𝐭 𝐏𝐥𝐚𝐮𝐬𝐢𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭ä𝐭.

Wer überzeugend formulieren kann, oder besser: generieren lässt, braucht kein Erlebnis mehr, auch kein Wissen und keine Geschichte. Es genügt, dass es sich „echt anfühlt“. Der Rest ist Packaging.
So entstehen Testimonials von Menschen, die nie Kunde waren und Thought Leadership von Avataren, deren Gedanken eine Datenbank ist. Was in diesem Spiel zählt, ist nicht Authentizität, sondern Glaubwürdigkeit. Und Glaubwürdigkeit lässt sich mittlerweile hervorragend simulieren.

Natürlich kann man jetzt einwenden, dass es im Marketing noch nie um Wahrheit ging, sondern um Wirkung. Im Kontext von KI verschärft sich dieser Widerspruch. Denn je müheloser Inhalte erzeugt werden können, desto mehr stellt sich die Frage: Was ist eigentlich noch „gemeint“? Wer trägt Verantwortung für das Gesagte, wenn es technisch korrekt, aber inhaltlich leer ist?

Die ethische Bruchlinie verläuft nicht entlang der Frage „KI – ja oder nein“, sondern: Welche Gedanken sind uns wichtig genug, um sie selbst zu durchdringen, statt sie generieren zu lassen?

Und was sagt es über unsere Kommunikationskultur aus, wenn wir Wahrheit gegen Effizienz eintauschen?

𝐕𝐞𝐫𝐭𝐫𝐚𝐮𝐞𝐧 𝐢𝐬𝐭 𝐧𝐢𝐜𝐡𝐭 𝐬𝐤𝐚𝐥𝐢𝐞𝐫𝐛𝐚𝐫

Ich nutze generative KI täglich mit Begeisterung. Aber ich plädiere für eine Rückbesinnung auf das, was durch Technologie nicht ersetzt werden kann: Erfahrung und reflektierte Haltung.

Vertrauen lässt sich nicht automatisieren. Es entsteht im Zwischenraum zwischen Worten und Wirklichkeit.
Und genau dieser Raum ist es, den wir schützen sollten, bevor er uns verloren geht.

Zwischen Wahrheit und Wirkung – wo positionierst du dich?