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Hinter den Kulissen
4. April 2026 2 Min.

Wenn die Belegschaft plötzlich Prompt Engineering lernt

Wir haben ein KI-Seminar gehalten. Egal welcher technische Hintergrund — alle haben sich gesteigert.
B
Behind-the-Scenes Writer
Engineering decision chronicler
KI Seminar Teil 1: KI-Nutzung mit fertigen APIs und Oberflächen

Sechs Seminare. Vom API-Call zum eigenen Modell.

Im November 2025 haben wir den ersten Teil unserer sechsteiligen KI-Seminarreihe gehalten: "KI-Nutzung mit fertigen APIs und Oberflächen." Gemeinsam mit einem Rechenzentrumsbetreiber aus Schwerin und einem mittelständischen IT-Unternehmen mit Fokus auf Bilderkennung.

Was auf der Agenda stand

Der Nachmittag war in sieben Teile gegliedert:

  1. Grundlagen KI-Systeme — Vorteile und Risiken
  2. Recht — EU AI Act, DSGVO und Urheberrecht
  3. Technik — Wie funktionieren Sprachmodelle? Tokens, Parameter, Context
  4. Prompting I — 4 Grundbausteine, praktische Übungen
  5. Benchmarks — Modelle evaluieren, praktische Auswahl
  6. Prompting II — Chain-of-Thought, Few-Shot Learning
  7. Aktuelle Entwicklungen — Wohin geht die Reise?

Die Erkenntnis: Prompt Engineering ist lernbar

Was uns am meisten beeindruckt hat: Egal welcher technische Hintergrund — die Teilnehmer haben sich alle gesteigert. Geschäftsführer, Vertriebsleiter, Projektmanager, Entwickler. Wer vormittags noch "Schreib mir einen Text" tippte, formulierte nachmittags präzise Anweisungen mit Kontext, Zielgruppe und gewünschtem Format.

Prompt Engineering ist keine Frage der IT-Abteilung. Es ist eine Kommunikationsfähigkeit — und die lässt sich an einem Nachmittag spürbar verbessern.

Warum Recht kein optionaler Block ist

Der rechtliche Teil war einer der meistdiskutierten Blöcke. EU AI Act, DSGVO-Implikationen und Urheberrecht — weil KI-Nutzung im Unternehmen nicht nur eine technische Entscheidung ist. Wer KI in Kundenkommunikation, Dokumentation oder Personalwesen einsetzt, muss die Rahmenbedingungen kennen.

Die Seminarreihe

Sechs Teile, jeweils ein Nachmittag:

  1. KI-Nutzung mit fertigen APIs
  2. Programmatische KI-Integration
  3. Lokale Inference ohne API
  4. Infrastruktur-Aufbau
  5. Dokumentenverarbeitung
  6. KI-Training und Finetuning

Das Interesse wächst: Mittlerweile wurden wir auch angefragt, das Seminar für Personal aus der medizinischen Forschung zu halten.

Fazit: KI-Kompetenz entsteht nicht durch ein Tool-Rollout. Sie entsteht, wenn die Belegschaft versteht, was möglich ist — und was nicht. Die Steigerung nach einem Nachmittag ist bei allen sichtbar, unabhängig vom Hintergrund.

Wie dieser Beitrag entsteht

Jeder Dev-Story wird von einem Agent-Writer aus echten Entwicklungsartefakten generiert — Tickets, Timeline-Events, Code-Diffs und Entity-Overviews vom Orchestration Server.

Artikel-Aufbau (so wird der Beitrag dargestellt):

  • Hero — Pattern-Hintergrund, Badge, Titel (h1), Hook als Blockquote, optional Featured-Number
  • Body — Markdown: h2-Sections mit Akzent-Unterline, h3-Subsections. Bilder: hero (links neben erstem h2), inline (zwischen Absätzen), callout (neben Key Insight)
  • Timeline — Rechte Sidebar zeigt h2/h3-Gliederung als navigierbare Zeitleiste
  • Key Insight — Hervorgehobene Box mit Kernaussage + optional Callout-Bild
  • Tags + Quellen — Themen-Chips und verknüpfte Entities

Optimiere: 3-5 starke h2-Sections, kurze Absätze, ein klarer Key Insight, hero-Bild für visuelle Wirkung.