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Warum der Begriff Context Engineering im Prompt Engineering für KI unsinnig ist

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.

Hier der Beitrag auf LinkedIn: Context Engineering: Hype oder neue Disziplin?

14. Juli 2025

Allgemein, Know How

Perfekte Prompts und exzellente KI-Outputs dank Auto-Prompting

Die nächste Evolutionsstufe im Prompt Engineering

Auto-Prompting ist die Antwort auf mittelmäßige KI-Outputs aufgrund ungenauer Nutzereingaben. Mit Auto-Prompting analysiert das Modell selbstständig die Eingabe, erkennt Optimierungspotenziale und generiert daraus einen zielgerichteten, präzisen Prompt.
So entstehen Prompts, die auf die Aufgabe und den gewünschten Output zugeschnitten sind, unabhängig davon, wie unspezifisch die ursprüngliche Anfrage war.

So das Versprechen. Und die Realität?

Was Auto-Prompting leistet:

✅ Formulierung: KI übernimmt die richtige Wortwahl und Sprachstruktur.
✅ Konsistenz: Einheitliches Wording und Aufbau über Beiträge und Autoren hinweg.
✅ Schneller Entwurf: Aus einer groben Idee entsteht im Handumdrehen ein brauchbarer Text.

Perfekt also für:

->> Standard-Formate
->> Autoren-Teams, die gleiche Tonalität wahren müssen
->> KI-Einsteiger, die mit komplexen Prompts überfordert sind

💡 Wo die Grenzen liegen

->> Stil und Persönlichkeit:
Automatisch generierte Prompts können einheitlich und oberflächlich wirken. Authentische Kommunikation benötigt individuelle Formulierungen, feine Nuancen und einen persönliche Blickwinkel.

->> Kontextverlust ohne Memory:
Ohne persistente Nutzer-Memory-Funktion kennt die KI weder deinen individuellen Stil noch deine Themenhistorie. Die generierten Prompts sind „gut“, aber nicht deine.

->> Datenschutz und Sicherheit:
Automatisierte Systeme verarbeiten Nutzerdaten, um Vorschläge zu optimieren. du brauchst klare Prozesse für DSGVO-Konformität und den Schutz sensibler Informationen.

->> Bias und Qualität:
KI-Modelle können Verzerrungen reproduzieren. Ein automatisiertes System muss mit Prüf- und Feedback-Schleifen abgesichert werden, sonst schleichen sich unentdeckte Fehler ein.

💡 Der größte Nutzen liegt in speziellen Use Cases insbesondere für große Unternehmen: Automatisiertes Prompting bietet Effizienz- und Qualitätsvorteile, wenn es um große Mengen standardisierter Aufgaben geht. Hier sind Konsistenz und Geschwindigkeit wichtiger als Individualität.

👉 Wann du besser selbst promptest

– Kreative Originalität:
Deine persönliche Perspektive, pointierte Meinungen und Storytelling-Elemente.

– Beratung und Coaching:
Texte, die Empathie erfordern, beispielsweise bei sensiblen Themen oder persönlicher Markenführung.

– Thought-Leadership:
Langfristiger Aufbau einer unverkennbaren Stimme.

Auto-Prompting ist ein mächtiges Werkzeug für Effizienz und Konsistenz, aber kein Allheilmittel für persönliche und kreative Texte. Entscheidend ist der jeweilige Use Case und die bewusste Abwägung: Brauche ich Schnelligkeit oder meinen unverwechselbaren Stil?

Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn

3. Juli 2025

Allgemein, KI Ethik, KI Mindset, Meinung

Die ethische Macht der Prompts

Stell dir vor, du könntest mit einer Frage die Zukunft verändern – welche würdest du stellen?
Dein Prompt entscheidet: Wer steuert die digitale Zukunft?

🔑 Prompt Engineering: Die neue Alphabetisierung?

Prompt Engineering ist Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine und digitale Kernkompetenz, die jeder beherrschen sollte, um in einer KI-geprägten Welt souverän zu agieren.

🎯 Zugang für wenige, fehlende Beteiligung für viele?

Jeder Prompt bestimmt, wie KI die Welt interpretiert. Wer die richtigen Fragen stellt, steuert, worauf KI ihre Aufmerksamkeit lenkt. Damit verschiebt sich Macht: Jeder Anwender beeinflusst, was als Wissen oder Wahrheit gilt.

🧠 Die nächste Stufe: World Models und AGI

Mit dem Aufkommen von World Models und der Entwicklung hin zu Artificial General Intelligence verschärft sich die Dynamik. Diese Systeme simulieren komplexe Lebensszenarien und geben Empfehlungen zu Entscheidungen.
Wer sich nicht mit den Grenzen von KI-Systemen auseinandersetzt, übernimmt Ergebnisse oft ohne kritische Reflexion. Viele KI-Antworten werden ohne Überprüfung genutzt. Mit World Models wird sich diese Tendenz wohl weiter verstärken.

⚖️ Die ethische Macht der KI

Für viele Menschen ist KI schwer nachvollziehbar, und damit ein Instrument für diejenigen, die sie beherrschen. Wer nicht weiß, wie man KI gezielt steuert, dessen Perspektive wird wenig sichtbar.

> Wer KI nutzt, trägt die Verantwortung für die Folgen, auch unbeabsichtigt. Prompts können fair, inklusiv und transparent sein oder aber unausgewogen.

> Gerade bei sensiblen Themen können einseitig formulierte Eingaben dazu beitragen, dass weniger präzise, nicht zutreffende Inhalte entstehen.

🏛️ Demokratisierung statt digitaler Elite: Wem gehört die Zukunft?

Wir müssen dringend darüber sprechen, wie wir den Zugang zu KI-Kompetenz demokratisieren und welche Verantwortung damit einhergeht. Andernfalls könnte sich eine Gruppe herausbilden, die durch ihre Kompetenzen einen Wissens- und Gestaltungsvorsprung erhält und damit maßgeblich beeinflusst, wie Informationen und gesellschaftliche Narrative entstehen.

⚖️ Was wir brauchen: Bildung

– Kritisches Denken stärken
– KI-Literalität fördern
– Grenzen und Verzerrungen erkennen
– Verständnis für die Funktionsweise von KI schaffen

Nicht jeder muss ein Modell entwickeln, aber alle sollten wissen, wie diese Systeme funktionieren und wo ihre Grenzen liegen. Andernfalls könnte der Zugang zu Wissen und die Deutung von Informationen ungleich verteilt sein, sodass einzelne Gruppen einen stärkeren Einfluss auf die Wahrnehmung und Verbreitung von Inhalten erhalten.

Lasst uns gemeinsam daran arbeiten, KI-Kompetenz für alle zugänglich zu machen und die digitale Zukunft aktiv zu gestalten.

Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn: Die Ethische Macht der Prompts

1. Juli 2025

Allgemein, KI Ethik, KI Mindset, Meinung

Generative KI und ethische Verantwortung

Wie gehen wir verantwortungsvoll mit einer Technologie um, die klüger wirkt, als sie ist?

Wie oft staunen wir über die scheinbare Intelligenz von KI-Systemen und vergessen dabei, dass hinter den beeindruckenden Antworten kein echtes Verständnis steckt?

Gerade weil Künstliche Intelligenz immer mehr Entscheidungen beeinflusst, ist es so wichtig, genau hinzuschauen: Wo liegen die Grenzen und Schwächen von KI, und was macht den Menschen einzigartig?

1. Fehlentscheidungen und Vertrauensverlust

Wenn KI-Systemen menschliche Fähigkeiten wie Verständnis, Intuition oder moralisches Urteilsvermögen zugeschrieben werden, besteht die Gefahr, dass Entscheidungen ungeprüft übernommen werden. Dies kann zu schwerwiegenden Fehlentscheidungen führen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Medizin, Justiz oder Personalmanagement. Wiederholte Fehler oder Diskriminierungen durch KI können zudem das Vertrauen in die Technologie und ihre Akzeptanz in der Gesellschaft nachhaltig schädigen.

2. Diskriminierung und ethische Probleme

KI-Systeme treffen Entscheidungen auf Basis von Daten und Algorithmen, ohne echte Kontextkenntnis oder ethische Reflexion. Werden diese Systeme überschätzt oder falsch eingesetzt, können sie bestehende Vorurteile und Diskriminierungen verstärken – etwa durch voreingenommene Trainingsdaten. Das beeinträchtigt Fairness und Gleichbehandlung und kann rechtliche sowie gesellschaftliche Konflikte auslösen.

3. Verlust menschlicher Autonomie und Verantwortung

Eine zu starke Delegation von Entscheidungsbefugnissen an KI kann dazu führen, dass menschliche Handlungsspielräume und Verantwortlichkeiten verwässert werden. Der Deutsche Ethikrat warnt ausdrücklich davor, die menschliche Autorschaft und Verantwortung an Maschinen zu übertragen. Dies kann zu einer gefährlichen Diffusion von Verantwortung führen, bei der im Schadensfall niemand mehr eindeutig haftbar gemacht werden kann.

5. Manipulation, Sicherheit und Missbrauch

KI kann für böswillige Zwecke missbraucht werden, etwa zur gezielten Manipulation von Menschen und zur Verbreitung von Desinformation. Werden die Fähigkeiten von KI überschätzt, können Sicherheitslücken und Missbrauchspotenziale übersehen werden, was erhebliche gesellschaftliche und individuelle Risiken nach sich zieht.

❓Wie gehen wir also verantwortungsvoll mit einer Technologie um, die klüger wirkt, als sie ist und wo ziehen wir die Grenze zwischen Unterstützung und Überforderung?

❓Was passiert, wenn wir Systemen Verantwortung übertragen, die gar nicht verstehen, was auf dem Spiel steht?

Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn: Wenn wir die Fähigkeiten von KI und Menschen verwechseln

27. Juni 2025

Allgemein, KI in der Bildung, Meinung

KI in der schulischen Bildung

Wer bringt unseren Kindern bei, KI nicht nur zu nutzen, sondern dabei den Kopf einzuschalten – und nicht abzuschalten?

KI ist Top Thema überall. Aber im Lehrerzimmer prallen Schweigen, Engagement und Überforderung aufeinander, dazwischen der reflexhafte Ruf nach Verboten.

Man kann es den Lehrern nicht verdenken: Die Verantwortung, mit dieser Technologie umzugehen, wurde ihnen vielerorts nicht ausreichend übertragen geschweige denn solide erklärt. Während ChatGPT längst Aufsätze schreibt und Mathe erklärt, diskutieren Bildungseinrichtungen, ob man das „zulassen darf“.

Die Technik ist da. Was fehlt, ist das WIE: generative KI wirklich zu verstehen und sinnvoll einzusetzen.

Was derzeit an vielen Schulen passiert, ist der Reflex, neue Technologien mit alten Kategorien zu bewerten. Als Bedrohung und als etwas, das man „kontrollieren“ muss. Statt KI als Werkzeug zu begreifen, das entlastet und begleitet, wird sie zum Schreckgespenst stilisiert: Die Schüler könnten schummeln, die Prüfungen könnten ihren Sinn verlieren.

Die eigentliche Frage lautet:

Warum schaffen wir es nicht, ein Bildungssystem zu entwickeln, das die Zukunft gestaltet statt ihr hinterherzulaufen?

Die Kids sind längst weiter. Sie nutzen Chatbots für Vokabeltraining und Hausaufgaben.
Und das System dokumentiert Verdachtsmomente und bastelt an Anti-KI-Regelwerken. Es klammert sich an Bewertungsraster, die aus der Zeit gefallen sind.

Was wir stattdessen brauchen? Einen Shift im Denken und im Curriculum.

💡Prompt Engineering als Schulfach und fächerübergreifende Integration von KI im Unterricht
💡 Prüfungsformate, die den Umgang mit KI voraussetzen nicht verbieten
💡 Lehrerfortbildungen, die mehr leisten als ein „Was ist eigentlich ChatGPT“-Crashkurs
💡 Einbindung externer Fachkompetenz um Wissen zu vermitteln, das unsere Lehrer so schnell gar nicht aufbauen können

Engagierte Lehrkräfte werden allein gelassen

Ich erlebe viele Lehrerinnen und Lehrer, die längst eigene KI-AGs starten, Prompts austüfteln, Lernvideos produzieren. Ihr Einfallsreichtum ist groß aber er hängt vom persönlichen Einsatz ab, nicht von systemischer Unterstützung. Wer so viel Eigeninitiative zeigt, verdient Verstärkung, keine regulatorischen Fußfesseln.

Dabei könnte die Schule der beste Ort sein, um den klugen, reflektierten Umgang mit KI zu lernen. Um Fragen zu stellen wie:

? Was bedeutet Urheberschaft in einer Welt der Textgeneratoren?
? Was ist ein gutes Argument, wenn es auch synthetisch erzeugt sein kann?
? Wie erkenne ich Bias im System, aber auch in mir selbst?

Dafür müsste sich das System bewegen und zwar sehr schnell.

Orientierung entsteht nicht aus der Theorie sondern aus dem Tun. Kinder lernen durchs Ausprobieren.

Wie geht ihr das an?
Welche KI-Tools zeigt ihr euren Kindern und welche Erfahrungen macht ihr dabei?

Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn: KI in der Schule – Die Frage ist nicht: darf man das. Sondern: Was passiert, wenn wir es nicht tun?

25. Juni 2025

Allgemein, KI Mindset, Know How

Was bestimmt den Erfolg von KI Projekten?

Automation ersetzt keine Strategie. Auch nicht mit KI.

Der Einsatz generativer KI verführt zu operativer Effizienz und kaschiert dabei häufig das Fehlen einer klaren strategischen Zielsetzung. Prozesse werden automatisiert, Content generiert, Entscheidungen getroffen. Was dabei oft fehlt, ist die konzeptionelle Einordnung:

Warum wird automatisiert?
Mit welchem Ziel?
Für welchen Wirkungskontext?

KI ersetzt keine Zielklärung, kein Geschäftsmodell, keine kohärente Customer Journey. Wer ein Sprachmodell einführt, ohne die strukturelle Passung zu prüfen, riskiert funktionale Redundanzen, widersprüchliche Kommunikationsabläufe und unklare Verantwortlichkeiten im operativen Prozess.

Prompt Engineering ohne Use Case ist kein Fortschritt, sondern technisch vermittelte Beliebigkeit.

Es ist erschreckend, wie häufig zentrale Grundsätze des Projektmanagements im KI-Kontext suspendiert werden. Anforderungsanalyse, Zieldefinition, Stakeholder-Mapping oder der Aufbau einer sauberen Zielhierarchie – bewährte Methoden zur Projektsicherung – scheinen plötzlich verzichtbar, sobald ein KI-Tool involviert ist.

Doch genau diese Grundlagen sind unverzichtbar, um KI-gestützte Vorhaben wirkungsorientiert, verantwortbar und nicht zuletzt auch skalierbar zu gestalten.

Effizienz entsteht nicht durch Tool-Nutzung, sondern durch die intelligente Kopplung von Systemen, Datenflüssen und Entscheidungslogiken. Automatisierung ist keine Antwort, sondern eine Methode!

Strategisches KI-Design beginnt daher wie jedes Projekt ohne KI mit funktionaler Analyse, nicht mit Feature-Demonstration. Es integriert technologische Möglichkeiten in eine übergeordnete Logik: Was lässt sich durch KI anders, besser oder neu denken und zwar jenseits bloßer Beschleunigung?

Die zentrale Kompetenz liegt nicht im Tool-Verständnis, sondern in der Fähigkeit, Kontexte zu differenzieren, Prozessziele zu definieren, Schnittstellen zu gestalten. Nur wenn diese Grundlagen geklärt sind, erzeugt man mit generative KI mehr als synthetische Output-Kaskaden.

Andernfalls entwickeln wir nur Effizienz darin, das Falsche zu tun.

23. Juni 2025

Allgemein, KI Mindset, Meinung

Wollen wir wirklich über Empathie bei KI diskutieren?

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.

Hier geht´s zu meinem Beitrag auf LinkedIn

16. Juni 2025

Allgemein, Know How

Prompting Guide: Confirmation Bias

So schützt du deinen KI-Output vor Confirmation Bias.

Neulich bekam ich eine DM, die mich kurz sprachlos gemacht hat. Eine Art Persönlichkeitsanalyse, die jemand mit ChatGPT auf Basis meines Posts erstellt hat.

Ergebnis: eine Diagnose meiner „freudschen Selbstschutz-Taktiken“, detailliert und aburteilend (Kurzfassung, die Langfassung im Download unten):
– Ich inszeniere mich als Retterin der Tiefe.
– Ich kritisiere Performance, will aber selbst performen.
– Ich bin rhetorisch virtuos, aber nur auf den mir genehmen Tasten.
– Wer nicht klingt wie ich, ist raus.

𝐖𝐚𝐬 𝐢𝐬𝐭 𝐡𝐢𝐞𝐫 𝐩𝐚𝐬𝐬𝐢𝐞𝐫𝐭?

Die Erklärung steckt im Prompt, mit dem das Ergebnis generiert wurde:

„Analysiere diesen Text nach verborgenen Mustern Freud’scher Selbstschutz-Taktiken der Selbstlüge.“

Wer so Promptet darf sich nicht über Confirmation Bias wundern! Denn das Ergebnis wäre – egal welcher Text analysiert worden wäre – immer ähnlich ausgefallen.

𝐖𝐚𝐫𝐮𝐦?

Die KI wurde angewiesen, nach „verborgenen Mustern Freud’scher Selbstschutz-Taktiken der Selbstlüge“ zu suchen. Wenn man KI mit einem solchen Auftrag losschickt wird sie etwas finden, und wenn nicht, wird sie sich etwas zusammenhalluzinieren. Sie hat gar keine andere Wahl, denn der Prompt gibt einen klaren Auftrag ohne andere Möglichkeiten aufzuzeigen.

Wenn ich mit KI eine solche Analyse durchführen möchte muss ich den Prompt offen formulieren. Wie man das macht findest du Download unten.

𝐖𝐢𝐞 𝐤𝐚𝐧𝐧 𝐦𝐚𝐧 𝐂𝐨𝐧𝐟𝐢𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐁𝐢𝐚𝐬 𝐯𝐞𝐫𝐦𝐞𝐢𝐝𝐞𝐧?

Tipps findest du im Prompt Guide zur Vermeidung von Confirmation Bias (Download unten)
Einige wichtige Punkte in der Kurzfassung:

1. Hinterfrage deine Fragestellung
Jeder Prompt setzt einen Deutungsrahmen.
Wenn du nach verstecktem Selbstbetrug fragst, wird GPT genau nur danach dort suchen – selbst wenn nichts darauf hindeutet.
Tipp: Stelle keine Suggestivfragen. Lass Raum für Mehrdeutigkeit.

2. Erkenne deine eigene Intention
Oft liefern KI-Modelle nicht „die Wahrheit“, sondern die Antwort, die du ihnen durch den Prompt nahegelegt hast.
Tipp: Reflektiere, ob dein Prompt auf Bestätigung statt auf Erkenntnis zielt.

3. Die Projektion liegt im Prompt, nicht im Modell
KI ist kein objektiver Beobachter, sondern sie verarbeitet, was du vorgibst.
Wer Bestätigung erwartet, bekommt sie. Wer Zweifel zulässt, bekommt Perspektiven.
Tipp: Vermeide moralisch oder psychologisch geladene Begriffe im Prompt.

4. Formuliere offen, nicht eng
Ein Beispiel:
🛑 „Analysiere diesen Text nach freudschen Selbstlügen.“
✅ „Welche unterschiedlichen Lesarten sind bei diesem Text denkbar – auch im Hinblick auf mögliche Selbstschutzmechanismen?“
Tipp: Lass Interpretationsspielräume zu und fordere Alternativen aktiv ein.

Hier geht es zu meinem LinkedIn Beitrag: Prompting Guide Confirmation Bias

12. Juni 2025

Allgemein, KI Mindset, Meinung

Social Media & KI: Inhalte, die mitdenken

Ermittlungen im Zusammenhang mit LinkedIn Posts zum Thema generative KI:

Die selbsternannte KI Polizei patrouilliert mit feinem Sensorium für generische Phrasen, verdächtig klingenden Satzkonstruktionen und einer womöglich unnatürlich anmutenden Dichte an Gedankenstrichen durch Kommentarspalten, scannt Inhalte nach verdächtigen Formulierungen und …

,,, schlägt zu. Öffentlich. Mit schwacher Rhetorik und viel moralischer Überlegenheit.

📢 Was genau bringt diese kollektive Entrüstung?

𝐍𝐢𝐜𝐡𝐭𝐬.
Denn die Ironie dieser Reaktion: Je mehr wir diese substanzarmen Beiträge kritisieren, desto sichtbarer werden sie. Jedes vermeintlich aufklärerische Kommentarfeuerwerk ist eine Einladung an den Algorithmus: „Bitte mehr davon. Das bringt Interaktion.“

Während gleichzeitig die leisen, klugen, differenzierten Inhalte durchs Raster fallen, weil sie niemanden aufregen, sondern einfach nur gut, aber keine Einladung zum Kommentieren sind und still konsumiert werden.

Der Algorithmus lernt nicht durch Entrüstung, sondern durch Engagement. Jeder „entlarvende“ Kommentar ist ein Premium-Signal.

Wenn Beiträge und Kommentare, die offensichtlich keinem menschlichen Denken entspringen, noch von menschlichem Intellekt überarbeitet wurden einfach ignoriert würden, würde auch der Algorithmus die Konsequenzen ziehen und solche „Content Creators“ weniger ausspielen.

𝐕𝐨𝐫𝐬𝐜𝐡𝐥𝐚𝐠 𝐟ü𝐫 𝐞𝐢𝐧𝐞𝐧 𝐰𝐢𝐫𝐤𝐮𝐧𝐠𝐬𝐯𝐨𝐥𝐥𝐞𝐧 𝐒𝐭𝐫𝐚𝐟𝐞𝐧𝐤𝐚𝐭𝐚𝐥𝐨𝐠:

🚫 Ignorieren (weiterscrollen)
🚫 Muten (beim Beitrag oben die drei Pünktchen klicken und „nicht interessiert“ wählen)
🚫 Nicht mehr folgen (oben die drei Pünktchen klicken und „… nicht mehr folgen“ wählen)

💎 Oder (crazy idea?) mal wieder was richtig Gutes 𝐭𝐞𝐢𝐥𝐞𝐧.

Also: gute Inhalte liken, kommentieren und teilen, denn so lernt der Algorithmus, was du in deinem Feed sehen möchtest und spielt mehr ähnliche Beiträge aus.

Ich wünsche mir jedenfalls mehr Inhalte, die mitdenken statt performen, die irritieren, ohne zu provozieren und die sich nicht durch Bindestriche verdächtig, sondern durch ihren Gehalt bemerkbar machen.

Wenn du Content kennst, der dem nährstoffarmen Algorithmusbrei etwas entgegensetzt, dann teile ihn in den Kommentaren, damit unser Feed wieder ein Ort der Anregung wird und nicht nur ein All-you-can-eat-Buffet synthetischer Reize.

Hier geht es zu meinem LinkedIn Beitrag

11. Juni 2025

Allgemein, KI Mindset, Meinung

Wenn Marketing sich von der Wahrheit verabschiede

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?

10. Juni 2025