MS OneNote (M365) für Selbst- und Teamorganisation Agile Workflows im Büro- und Wissensmanagement

Höchste Produktivität: Prompt Engineering erweitert das klassische Prompting um eine methodische, strukturierte Herangehensweise an die Steuerung generativer KI‑Systeme. Im Mittelpunkt steht nicht mehr die einzelne Eingabe, sondern der bewusste Entwurf von Prompt‑Strukturen, die reproduzierbare, qualitativ verlässliche Ergebnisse ermöglichen. Dazu zählen klar definierte Rollen, schrittweise Aufgabenlogiken, Formatvorgaben sowie die Trennung von Ziel, Kontext und Ausgabekriterien. Prompt Engineering schafft damit die Grundlage, KI nicht nur situativ, sondern systematisch in Arbeits‑ und Entscheidungsprozesse einzubinden.

Eine zentrale Rolle spielen dabei sogenannte Meta‑Prompts. Sie beschreiben nicht die eigentliche Aufgabe, sondern geben dem KI‑System vor, wie es an eine Klasse von Aufgaben herangehen soll. Meta‑Prompts fungieren als Denk‑ und Arbeitsrahmen, mit denen sich Prompts analysieren, verbessern oder sogar automatisiert erzeugen lassen. Dadurch wird KI in die Lage versetzt, ihre eigenen Anweisungen zu reflektieren und anzupassen – ein entscheidender Schritt hin zu skalierbarer, konsistenter und kontrollierbarer KI‑Nutzung in komplexen Anwendungsfeldern.

Highlights:

• Grundlagen und Prinzipien des Prompt Engineerings

• Strukturierte Prompt‑Architekturen und Denkrahmen

• Meta‑Prompts zur Steuerung und Optimierung von Prompts

• Qualitäts- und Konsistenzsteigerung von KI‑Ergebnissen

• Einordnung von Einsatzgrenzen und Kontrollmechanismen

Prompt Engineering markiert den Übergang von der operativen Nutzung generativer KI zur bewussten Gestaltung ihrer Arbeitsweise. Meta‑Prompts bilden dabei das strategische Bindeglied, um KI‑Systeme nachvollziehbar, wiederholbar und verantwortungsvoll einzusetzen.

Methodik: Präsentation relevanter Inhalte, aktive Diskussion, angeleitete Reflexions- und Transferphasen sowie interaktive Übungen: „Reflection in Action!“

Future Ready, ein Format der vhs DigitalKooperation, umfasst praxisorientierte Themen zur KI-Entwicklung. Ein abwechslungsreicher Methodenmix aus Präsentationen, Diskussionen sowie Einzel- und Gruppenarbeiten bildet die Grundlage für einen optimalen Lernerfolg der Teilnehmerinnen und Teilnehmer.