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Prompting im Fokus: Erfolgreiche KI-Implementierung und Stolpersteine

Wie gewinnen Sie Fachbereiche für diese Vorgehensweise – und welche Stolpersteine sehen Sie in der Praxis?

Martin Züchner: Erfolgreich sind “On‑the‑Job”-Formate mit echtem Nutzen binnen einer Woche: ein erster Prototyp, den die Teams selbst bedienen. Stolpersteine: “Google‑Falle” (Fragen statt Aufträge), Delegation an Einzelne (“Mach du, KI”), fehlende Rollen, keine Datenstrategie, unrealistische Erwartungen. Abhilfe: interdisziplinäre Teams, klare Use‑Case‑Kriterien, frühe Einbindung von Betriebsrat und Datenschutz, transparente Prompt‑Bibliotheken, A/B/V‑Tests, Human‑in‑the‑Loop. Führungskräfte müssen selbst Hands‑on arbeiten – nicht nur delegieren.

Welche Prompt‑Muster funktionieren zuverlässig – gibt es Leitplanken, die Qualität sichern?

Norbert Fröschle: Ja. Ein robustes Grundmuster lautet:

• Ziel und Empfänger: Zweck, Stakeholder, Ton, Formalia.
• Struktur: Gliederung, Formate, Felder.
• Kontext: Regeln, Beispiele, Quellen, Definitionen.
• Qualität: Kriterien, Negativbeispiele, Prüfschritte, Zitationswünsche.
• Prozess: Rolle für das Modell, Iterationsschritte, Tests.
  Damit steigen Reproduzierbarkeit und Qualität deutlich. Ergänzend helfen Prompt‑Libraries mit geprüften Bausteinen, Versionierung, Changelogs und Notizen zu Modell/Temperatur/Seed.

Wie messen Sie Qualität – und was tun Sie gegen Halluzinationen?

Carsten Schmidt: Wir definieren Kriterien pro Use Case: Genauigkeit, Vollständigkeit, Stil/Konformität, Quellenabdeckung, Zeitgewinn, Fehlerquote. Dazu A/B‑Prompts, Review‑Checklisten, “Red Teaming” für kritische Fälle und obligatorische Quellenprüfung. Gegen Halluzinationen helfen: explizite Quellenabfragen, Retrieval (RAG), verifizierbare Formate (z. B. JSON mit Feldern), Negativinstruktionen (“nur antworten, wenn…”), sowie das Vier‑Augen‑Prinzip. Wichtig: kritische Reflexionsfähigkeit als Kompetenz.

Wie passt das zu Mitbestimmung und Compliance – und was heißt “souveräne KI” im Automotive‑Kontext?

Martin Züchner: In dieser Branche sind IP‑Schutz und Lieferkettensicherheit zentral. Öffentliche Modelle mit sensiblen Daten sind tabu. Daher: betrieblich zugelassene, datenschutzkonforme Systeme mit eigener Wissensbasis, sauberem Logging und Rechtekonzept. Souveräne KI heißt: Kontrolle über Daten und Modelle – im Rahmen von EU AI Act, IT‑Sicherheitsvorgaben und Tarif-/Betriebsvereinbarungen. Das schützt Know‑how, schafft Vertrauen und beschleunigt die Akzeptanz.

Welche Kompetenzpfade funktionieren – und wie bleiben Teams dran?

Carsten Schmidt: Drei Pfade haben sich hier bewährt:

• Basis: Prompt‑Grundlagen, Muster, Guardrails, 10–15 typische Bausteine. 
• Fortgeschritten: Kontext‑Engineering, Testen, Prompt‑Katas, Prompt‑Library pflegen.
• Architektur: RAG/Tool‑Use, Agenten‑Workflows, Qualitätsmetriken, Governance. Dazu Communities of Practice, Sprechstunden, interne Showcases – und eine einfache Policy, die Nutzung ermutigt statt verhindert. Sichtbare Quick Wins verstetigen die Lernkurve.

Wo geht die Reise hin – was ist kurzfristig realistisch, was noch Zukunftsmusik?

Norbert Fröschle: Kurzfristig: Integration in M365 Copilot, CRM/ERP und Wissensmanagement; solide Prompt‑Libraries; sichere RAG‑Anbindungen; klare Rollen; saubere Guardrails. Mittelfristig: agentische Workflows, die Routinearbeit autonom anstoßen und Ergebnisse zur Prüfung vorlegen. Dauerhaft bleibt entscheidend: Die Mensch‑KI‑Kollaboration. Produktivität, Qualität und Innovation steigen, wenn Menschen das “U‑Boot” sicher steuern – mit Verantwortung, Datenkompetenz und einem klaren Blick für Grenzen.

Die Gesprächspartner

Chancen und Herausforderungen

Death of Prompting: Autonomen KI-Agenten gehört die Zukunft