Warum wir über Prompt Engineering sprechen
Bei Beaufort entwickeln wir KI-Agenten, die reale Geschäftsprozesse Ende-zu-Ende unterstützen. Damit diese Agenten zuverlässig arbeiten, brauchen sie präzise Eingaben und klare Vorgaben. Genau dort liegt unsere tägliche Praxis als Prompt-Profis im Prompt Engineering: Wir formulieren Prompts so, dass Ergebnisse konsistent, nachvollziehbar und produktiv einsetzbar sind – in Fachbereichen von Compliance über Operations bis Kommunikation.
Und das Wissen wollen wir mit euch teilen! Heute geht es um den zweiten entscheidenden Baustein: den Kontext.
Kontext im Prompt Engineering – der unterschätzte Hebel
Im letzten Beitrag stand die Rolle im Vordergrund. Heute vertiefen wir den Kontext. Rolle sagt, wer spricht. Kontext klärt, worüber gesprochen wird und in welchem Rahmen die Antwort entsteht.
Ohne Kontext liefert ein Sprachmodell höfliche, aber generische Texte. Mit Kontext bekommt das Modell Orientierung, grenzt sein internes Suchfeld ein und kann bereits im ersten Wurf näher an deiner Erwartung liegen.
Ein Beispiel aus der Praxis
Stell dir vor, du bittest um eine Einladung für eine Firmenfeier. Ohne Kontext wird der Entwurf beliebig – der Ton passt selten, Details fehlen, die Stimmung wirkt austauschbar.
Nehmen wir eine Privatbank: Du leitest die Abteilung Kreditwesen und planst eine Jubiläumsfeier. Wenn du im Kontext vorgibst, dass Wertschätzung im Mittelpunkt steht, der Ton intern und kollegial ist und die Bankkultur wichtig bleibt, verändert sich alles. Der erste Entwurf wird wärmer, spezifischer und näher an deiner Sprache.
Dasselbe gilt für Produktreleases, Kundenbriefe, HR-Notizen oder Entscheidungsgrundlagen für die Geschäftsleitung. Ein präziser Kontext senkt die Streuung und verhindert, dass das Modell in Nebenthemen abdriftet.
Was im Hintergrund technisch passiert
Ein Sprachmodell wählt nicht die „richtige“ Antwort, sondern berechnet Schritt für Schritt die wahrscheinlich nächsten Wörter. Ohne Kontext ist der Suchraum riesig. Mit Kontext verschiebst du die Wahrscheinlichkeiten gezielt.
Die Antwort bleibt variabel, bewegt sich aber innerhalb eines engeren, fachlich brauchbaren Korridors. Das reduziert Korrekturschleifen, spart Zeit und macht die Qualität planbarer.
Wie du Kontext präzise formulierst
Kontext ist kein Datenabwurf. Er ist eine prägnante Verdichtung der relevanten Rahmenbedingungen:
– Umgebung, in der die Antwort gilt
– Zielgruppe
– Grundton
Beispiel: Für die Einladung reicht es, Abteilung, Anlass, Charakter der Feier und Absicht zu nennen. Alles Weitere (Ort, Uhrzeit, Dresscode) gehört in Aufgabe oder Format.
Wichtig: Stimme klar festlegen. Für interne Mitteilungen kollegial, für Kundenkommunikation verbindlich. Dieser Hinweis im Kontext erhöht die Relevanz der Antworten spürbar.
Typische Fehler beim Prompt Design
Zu vage: „Wir sind im Finanzbereich“ → bringt wenig.
Zu detailliert: Überladene Kontexte mit internen Abkürzungen verwässern.
Kontext & Aufgabe vermischt: erschwert Wiederverwendung.
Idealer Kontext ist knapp, aber eindeutig – ein stabiler Rahmen für verschiedene Aufgaben.
Vom Einzelprompt zur Vorlage
Ein bewährter Kontext sollte gesichert werden. Viele Teams nutzen eine Handvoll Kontext-Vorlagen:
– intern (HR-Mitteilungen),
– extern (Kundenkommunikation),
– Analyse (Management-Notizen).
– In Vorlagen bleibt der Kontext stabil, während Aufgabe und Format variieren. Das spart Abstimmungsaufwand und macht Ergebnisse vergleichbarer.
Kontext als Qualitätsversicherung
Guter Kontext ist eine Form von Governance:
– reduziert rechtliche Risiken,
– schützt vor unpassendem Ton,
– erleichtert die Teamarbeit durch gemeinsame Erwartung an Stil & Inhalt.
Im Zusammenspiel mit Rolle, Aufgabe und Format entfaltet der Kontext seine volle Wirkung. So wird Prompt Engineering zu einem verlässlichen Werkzeug, um KI produktiv einzusetzen.
Weiterbildung: Prompt Engineering Kurs
In dieser Videoreihe erklären wir die wichtigsten Prinzipien Schritt für Schritt und zeigen, warum sie technisch tragen. Ziel: dass Nutzerinnen und Nutzer mit wenig Aufwand bessere, stabilere Resultate erzielen.
Wer tiefer einsteigen will, findet in unserem Weiterbildungsangebot mit der ZHAW ein kompaktes Format:
Prompt Engineering: ChatGPT und andere KIs lernen und produktiv einsetzen.
Der Kurs vermittelt praxisnahes Prompt Design, zeigt Prompt Templates mit ChatGPT Beispielen und macht KI im Alltag direkt anwendbar.
Mehr dazu im Video und auf der Prompting-Landingpage
Mehr Details dazu auch in diesem Video.
Zusätzlich haben wir eine Übersichtsseite über Prompt-Engineering eingerichtet.
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