Generative KI verändert die Berufswelt. Ich wurde interviewt und habe ein wenig aus dem Nähkästchen eines Prompt Engineers geplaudert, den Artikel findest du hier: KI schafft neue Berufsbilder.
Auch in der “absatzwirtschaft” wurde ein entsprechender Beitrag veröffentlicht, diesen findest du hier: Die Maschinenflüsterer.
Ein weiterer Artikel folgt.
Interviewt wegen des Berufs – das ist neu für mich
Eine ungewohnte Situation. Als Studentin der Philosophie wurde ich immer nur gefragt: Was willst du denn damit (Ausrufungszeichen in der Stimme) mal machen? Nun, da haben wir es also.
Das Interesse für die wenigen Prompt Engineere, die es in Deutschland momentan (das kann sich morgen geändert haben) gibt, ist natürlich personenunabhängig. Aber das Schlagwort Prompt Engineering, gemixt mit einigen Schlagzeilen wie: $335,000 Pay for ‘AI Whisperer’ Jobs, wecken natürlich auch hierzulande großes Interesse. Doch nein, mein Chef kennt zwar den verlinkten Artikel, hat sich aber geweigert, mein Gehalt entsprechend anzupassen. (Vielleicht sollte ich ChatGPT nach Verhandlungstipps bei Gehaltsgesprächen fragen?)
Im Grunde dreht sich alles um die Frage: Was ist Prompt Engineering eigentlich? Was machst du jeden Tag so, gibt es typische Abläufe? Und vor allem: Wie kann jemand ebenfalls Prompt Engineer werden und was braucht er dafür? Vielleicht interessiert dich das auch, dann lies ruhig weiter.
Was ist Prompt Engineering?
Die Frage ist in einem Satz zu beantworten und gleichzeitig viel komplexer, wenn wir über eine Berufstätigkeit sprechen. Doch lass uns am Anfang beginnen. Die generative Künstliche Intelligenz – generativ bedeutet, die KI kann aus Eingaben selbstständig Ausgaben erzeugen – erobert gerade die Welt. Das kann man finden, wie man will, es ist so. Das liegt daran, dass sprichwörtlich jeder sie bedienen kann. Large Language Models, LLMs, basieren auf neuronalen Netzen und wurden mit natürlicher Sprache trainiert. Anders als beim Programmieren musst du also kein Nerd sein (sorry an alle Nerds), um mit ihnen interagieren zu können. Wenn du mehr darüber wissen willst, lies mal hier weiter: Was ist ein Large Language Model (LLM)?
Um eine sinnvolle Ausgabe aus einer KI-Anwendung zu bekommen, braucht man selbstverständlich eine überlegte Eingabe. Ich vergleiche das gern mit einer Wursttheke. Stellst du dich dort an und orderst “Wurst”, wirst du sicherlich welche bekommen. Allerdings nicht deine 100 g Schinken und eine Ecke von der Leberwurst. Und ganz sicher kein Sesambrötchen. Eine detaillierte “Bestellung”, über die man sich vorher Gedanken gemacht, führt allein zum Erfolg. Und diese Bestellung bei einer KI ist der “Prompt”, deine Eingabeaufforderung.
Prompt Engineering bedeutet also, Eingabeaufforderungen so zu konstruieren, dass die Ausgabe deinen Wünschen entspricht. “Schreibe mir einen ausführlichen Text über … ” erzeugt ein deutlich anderes Ergebnis als “Schreibe einen knappen Text über …”. Wenn du also mir ChatGPT chattest, betreibst du eventuell schon Prompt Engineering.
Aber der Rest ist viel schneller erklärt in einem kleinen Video – schau rein!
