KI 2025: Warum gutes Prompting der Schlüssel zur erfolgreichen Nutzung von ChatGPT & Co. ist

Lesedauer: 5 bis 6 Minuten

Themenfokus: Entwicklungen im KI-Markt 2025, Bedeutung von individuellem und strategischem Prompting, Herausforderungen bei Integration neuer Features, Datenschutzaspekte bei Inhouse-KI

Die Welt befindet sich derzeit weiterhin in einem sehr dynamischen Umfeld, wenn es um die Entwicklung von KI geht. Alle Anbieter entwickeln ihre Modelle ständig weiter, so dass relativ schnell neue Verbesserungen auf den Markt kommen. Der Markt bleibt daher hart umkämpft, und es werden immer mehr Kundinnen und Kunden benötigt, um die hohen Kosten für die Entwicklung von KI-Modellen zu decken.

Bei der Weiterentwicklung von KI zeichnen sich derzeit zwei zentrale Trends ab: Neben dem Reasoning, also der Fähigkeit von Modellen, logische Schlussfolgerungen zu ziehen, geht es um die Integration kleiner, nützlicher Funktionen direkt in die Benutzeroberflächen. Ziel sind präzisere, strukturierte und kontextbezogene Antworten.

Die Angebote von ChatGPT, Claude oder Gemini setzen zunehmend auf Feature-Tuning statt auf große Modellsprünge. So punktet ChatGPT jetzt mit verbesserter Bildgenerierung und dem neu freigeschalteten Videomodell Sora, das einfache Videoerstellung direkt über KI ermöglicht. Claude hat bereits vor einiger Zeit das Feature „Artifacts“ eingeführt: Damit können Inhalte, wie z.B. Programmiercodes, direkt auf einem geteilten Bildschirm innerhalb der Oberfläche bearbeitet werden. Auf der Modellebene selbst gibt es derzeit allerdings weniger sichtbare Fortschritte als mancher erwarten würde. Ob dies bedeutet, dass in naher Zukunft keine eklatanten Entwicklungssprünge mehr zu erwarten sind, ist schwer zu prognostizieren.

Individuelles und strategisches Prompting entscheidet über Qualität

Gutes Prompting bleibt ein zentraler Erfolgsfaktor. Dabei sind zwei Ebenen zu unterscheiden:

Auf der individuellen Ebene ist gutes Prompting nach wie vor entscheidend. Zwar gibt es mittlerweile hilfreiche Tools wie Promptgeneratoren oder KI-basierte Vorschläge, die die Nutzerinnen und Nutzer bei der Erstellung unterstützen. Dennoch ist ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise generativer KI erforderlich - nicht nur für die Erstellung eigener Prompts, sondern auch für die effektive Nutzung automatisierter Tools. Dieses Verständnis ist auch für die im vorigen Abschnitt erwähnten kleineren Funktionen unerlässlich: Nur wer die zur Verfügung stehenden Funktionen kennt und richtig einsetzt, kann das Potenzial generativer KI im Arbeitsalltag voll ausschöpfen. Gerade angesichts der weiterhin rasanten technologischen Entwicklung ist eine kontinuierliche Auseinandersetzung mit diesen Tools unerlässlich.

Auch auf strategischer Ebene bleibt die Bedeutung von Prompting hoch. Insbesondere dann, wenn unternehmensinterne Anwendungen auf generativer KI basieren und über System-Prompts gesteuert werden. Solche Prompts müssen zuverlässig funktionieren, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern. Testverfahren und statistische Auswertungsmethoden mit geringer Fehlertoleranz spielen hier eine zentrale Rolle. Prompting und Testing sind daher eng miteinander verknüpft und bilden gemeinsam eine entscheidende Grundlage für den erfolgreichen Einsatz generativer KI im Unternehmen.

Risikofaktor Erwartungshaltung: Tools sind keine Black-Box-Wunder

Ein häufiger Fehler in Unternehmen: Tools werden wie klassische Software behandelt - man erwartet fehlerfreie Ergebnisse auf Knopfdruck. Gerade bei spezialisierten Lösungen ist es wichtig, die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen. Durch Schulungen können die Mitarbeitenden dafür sensibilisiert werden, im Arbeitsalltag wird diese Vorsicht jedoch oft vernachlässigt. Dies ist insbesondere bei spezialisierten Lösungen, wie z.B. Tools zur Vertriebsunterstützung, eine große Herausforderung.

KI-Forschung zwischen Hype und echter Relevanz für Unternehmen

Nicht jede „bahnbrechende Entwicklung“ ist auch im Alltag spürbar. In Medienberichten werden oft Benchmark-Ergebnisse hervorgehoben, die für Endnutzer schwer einzuordnen sind. Für Unternehmen zählt: Wie nützlich ist die Technologie im konkreten Anwendungsfall?

Ein Marketingtext wird beispielsweise mit ChatGPT, Claude oder Gemini gleich gut geschrieben. Bei programmierintensiven Aufgaben werden die Unterschiede deutlicher. 

Bei der Diskussion von Neuentwicklungen ist zudem zu berücksichtigen, dass Innovationen in der Regel nicht sofort in bestehende Unternehmenslösungen überführt werden können. Häufig vergeht eine gewisse Zeit, bis neue Funktionalitäten - wie z.B. „Deep Research“, das umfangreiche Recherchen innerhalb eines einzigen Tools ermöglicht - auch in der eigenen Systemlandschaft zur Verfügung stehen. Zwischen technologischem Fortschritt und operativer Umsetzung entsteht so eine zeitliche Lücke, die strategisch geplant und aktiv überbrückt werden muss.

Datenschutz als strategischer Vorteil bei Inhouse-KI

Für Unternehmen, insbesondere in der Versicherungsbranche, spielt der Datenschutz eine zentrale Rolle. Externe KI-Modelle sind für sensible Daten oft tabu. Inhouse-Lösungen bieten hier einen klaren Vorteil: Daten bleiben im Haus, Compliance wird erleichtert. Die Versicherungsforen Leipzig beschäftigen sich intensiv mit diesem Thema - zu Recht, denn Datenschutz ist nicht nur Pflicht, sondern auch Differenzierungsmerkmal. 

Fortgeschrittenes KI-Prompting selbst ausprobieren und gemeinsam lernen

KI-Tools entwickeln sich rasant weiter, doch der entscheidende Erfolgsfaktor liegt nicht allein in neuen Funktionen, sondern in der Art und Weise, wie Unternehmen diese Technologien einsetzen. Genau hier setzt unsere Lernreise Prompt Engineering an, die virtuell stattfindet. Die Veranstaltung bietet Ansätze für echte Wertschöpfung durch generative KI, denn gutes Prompting trennt effiziente Nutzung von bloßem Experimentieren.

Melden Sie sich jetzt für die Lernreise Prompt Engineering an und machen Sie KI zu Ihrem besten Werkzeug im Arbeitsalltag: Zur Lernreise Prompt Engineering