Die Grundlagen des Prompt Engineerings und seine Bedeutung für Versicherungsunternehmen

In der Versicherungsbranche kann die Einführung von Generative-AI-Anwendungen die Arbeitsweise revolutionieren. Erste Studien weisen darauf hin, dass KI-Tools die Produktivität der Mitarbeiter erheblich steigern können, insbesondere bei weniger erfahrenen und qualifizierten Mitarbeitern. Das Prompt Engineering nimmt in diesem Kontext eine Schlüsselrolle ein. Prompt Engineering fokussiert sich auf den Prozess, Eingabeaufforderungen (Prompts) so zu gestalten und zu optimieren, dass die KI-Antworten präzise in eine gewünschte Richtung gelenkt werden.

Dies betrifft nicht nur die Fragestellung, sondern auch die Integration von Kontext, Intention und Zielsetzung in den Prompts. Es ermöglicht eine präzise Steuerung der KI-Antworten, was insbesondere in Branchen, in denen Genauigkeit und Klarheit im Vordergrund stehen, von immenser Bedeutung ist.

Die simple Grundlogik des Prompt Engineerings heißt: „garbage in, garbage out“. Die Qualität der Eingabe beeinflusst direkt die Qualität der Ausgabe. Die sorgfältige Erstellung und Optimierung von Prompts ist demnach entscheidend, um qualitativ hochwertige und relevante KI-Antworten sicherzustellen. Dafür ist eine grundlegende Auseinandersetzung mit dem Aufbau von Prompts notwendig. Als Orientierung lassen sich drei Grundprinzipien des Prompt Engineerings identifizieren:

1. Klarheit: Prompts sollten unmissverständlich und eindeutig formuliert sein, um Ambiguität zu vermeiden und klare Richtlinien für die KI-Antworten zu setzen.

2. Kontext: Es ist essenziell, der KI ausreichend Kontext zur Verfügung zu stellen, der ihr ermöglicht, die Aufforderung im richtigen Licht zu betrachten und Antworten zu generieren, die in einem relevanten Rahmen liegen.

3. Präzision: Die Aufforderungen sollten genau definieren, was von der KI erwartet wird und eine klare Zielsetzung für die gewünschte Ausgabe vorgeben.

In der Anwendung dieser Prinzipien ermöglicht Prompt Engineering die Nutzung der KI als effizientes Werkzeug für zahlreiche Anwendungsfälle, von der Kundenkommunikation bis zur Risikobewertung.

Für die Versicherungsbranche bedeutet der Einsatz von Prompt Engineering aber weit mehr als „nur“ die strukturierte Erstellung von Prompts. Das Prompt Engineering stellt eine kombinierte technologische und konzeptionelle Herausforderung dar, bei der fundiertes Verständnis und strategische Anwendung entscheidend für den Erfolg sind. Das bedeutet auch, dass das keine Aufgabe ist, die Mitarbeitende neben ihrer originären Aufgabe erfüllen können. Hier werden in Zukunft neue Positionen innerhalb von Unternehmen entstehen.

Aufgabengebiete eines Prompt Engineers

Die Rolle eines Prompt Engineers in einem Versicherungsunternehmen ist tiefgreifender und komplexer, als es auf den ersten Blick erscheinen mag. Während die Fähigkeit, prägnante und effektive Prompts zu kreieren, sicherlich im Kern ihrer Tätigkeit liegt, navigiert ein Prompt Engineer auch gekonnt durch eine Landschaft, die an der Schnittstelle zwischen innovativer Technologie und strategischer Unternehmensführung positioniert ist. Gerade in Bezug auf die rasante Entwicklung von Generative AI wird diese Rolle zunehmend wichtiger. Dabei ist das Aufgabenspektrum weit gefächert.

1. Erstellung und Optimierung von Prompts

Grundlegend ist der Prompt Engineer dafür verantwortlich, Prompts zu entwickeln. Prompts sind Anweisungen oder Fragen, die dazu dienen, Nutzerinteraktionen in einem Dialogsystem, wie beispielsweise einem Chatbot, zu leiten. Sie müssen klar, verständlich und benutzerfreundlich sein, um eine effiziente Kundenkommunikation zu gewährleisten. Außerdem ist es essenziell, dass Prompts kontinuierlich analysiert und optimiert werden, um die Nutzererfahrung stetig zu verbessern und an veränderte Nutzerbedürfnisse anzupassen.

2. Datenanalyse und -management

Ein tiefes Verständnis und das Management von Daten sind essenziell. Prompt Engineers analysieren Nutzerinteraktionen und verwenden diese Daten, um die Wirksamkeit von Prompts zu bewerten und zu verbessern. Sie arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern zusammen, um Muster und Trends in den Daten zu identifizieren, die zur Weiterentwicklung und Verfeinerung der Dialogsysteme genutzt werden können.

3. Interdisziplinäre Zusammenarbeit

Die Arbeit eines Prompt Engineers ist nicht isoliert, sondern erfordert eine intensive Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen wie IT, Kundenservice und Marketing. Dabei geht es darum, die technologischen Möglichkeiten mit den Bedürfnissen und Zielen des Unternehmens zu synchronisieren und so eine kohärente und effektive Kommunikationsstrategie zu entwickeln.

4. Technologische Strategieentwicklung

Prompt Engineers spielen eine entscheidende Rolle bei der Formulierung technologischer Strategien, indem sie die Möglichkeiten und Grenzen von Generative AI verstehen und in den Kontext der Unternehmensziele setzen. Sie müssen in der Lage sein, sowohl die gegenwärtigen als auch die zukünftigen Bedürfnisse des Unternehmens zu antizipieren und Technologien entsprechend anzupassen oder zu entwickeln.

5. Compliance und Ethik

In Versicherungsunternehmen ist der Umgang mit Kundendaten besonders sensibel. Prompt Engineers müssen daher sicherstellen, dass die von ihnen entwickelten Systeme im Einklang mit rechtlichen Vorgaben und ethischen Richtlinien stehen. Dies umfasst den Datenschutz, die Datensicherheit und auch die Fairness und Transparenz der Systeme gegenüber den Nutzern.

6. Aufbau einer Prompt-Bibliothek

Ein weiteres wesentliches Aufgabengebiet eines Prompt Engineers ist der Aufbau und die Pflege einer umfangreichen Prompt-Bibliothek. Diese Bibliothek dient als zentrale Anlaufstelle für alle verwendeten und potenziell nutzbaren Prompts innerhalb des Unternehmens. Sie enthält eine Vielzahl von Formulierungen, Fragen und Anweisungen, die in unterschiedlichen Kontexten und für verschiedene Kundensegmente und -anfragen angewendet werden können.

Mit der zunehmenden Bedeutung und Verbreitung von Generative AI in Versicherungsunternehmen gewinnen auch die beschriebenen Aufgaben an Bedeutung. Angesichts der Fülle an Kompetenzen und Verantwortlichkeiten, die diese Rolle mit sich bringt, stehen Versicherungsunternehmen vor der Aufgabe, diese Expertise entweder von außen zu akquirieren oder intern zu entwickeln.