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Prompt Engineering: Erneut zu Gast im OMR Education Podcast

Es war mir eine große Freude, zum zweiten Mal bei Rolf im OMR Education Podcast zu Gast zu sein. Nach unserem ersten Gespräch vor über einem Jahr, damals anlässlich meines ersten Buches, widmeten wir uns diesmal einem Thema, das die digitale Transformation fundamental prägt: Effektives Prompt Engineering.

Prompt Engineering ist weit mehr als nur eine Technik – es ist die zentrale Kompetenz, die darüber entscheidet, ob KI-Tools wie ChatGPT zu wertvollen Partnern oder zu schwerfälligen „Praktikanten“ werden. Als Online-Marketing-Veteran und KI-Experte hatte ich die Gelegenheit, tiefe Einblicke in die Kunst des Prompting zu geben.

Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Podcast:

  • Grundlagen des erfolgreichen Promptings
    • Was macht einen effektiven Prompt aus?
    • Warum ist präzise Kommunikation mit KI-Modellen entscheidend?
    • Wie formuliert man Anweisungen, die zu optimalen Ergebnissen führen?
  • Best Practices für maximale KI-Performance
    • Strukturierte Herangehensweise an Prompt-Entwicklung
    • Techniken zur Optimierung von KI-Outputs
    • Praktische Beispiele aus dem Marketing-Alltag
  • Domänen-Expertise als Schlüsselfaktor
    • Warum Sie nichts mit KI tun sollten, was Sie nicht auch ohne KI verstehen
    • Die Bedeutung von Fachkenntnissen beim Prompt Engineering
    • Wie Sie das Skilllevel verschiedener KI-Modelle richtig einschätzen
  • Grenzen und Chancen im Blick behalten
    • Realistische Einschätzung der KI-Möglichkeiten
    • Identifikation der optimalen Einsatzszenarien
    • Bewusstsein für ethische und praktische Limitationen

Ein besonders spannender Teil unseres Gesprächs widmete sich den neuesten Entwicklungen in der generativen KI. Wir diskutierten:

  • Autonome Agenten und ihre Einsatzmöglichkeiten
  • Das Potenzial von Multiagenten-Teams
  • „Head-of“-Modelle als zukünftige Strategie-Entwickler
  • Die Transformation von Marketing-Teams durch KI-Integration

Ein Highlight des Podcasts war Rolfs ehrliche Reflexion über seine eigenen Erfahrungen mit Prompt Engineering. Seine Erkenntnisse über die Herausforderungen überfüllter Prompts und die anschließende Verbesserung durch strukturierte Best Practices zeigen eindrucksvoll, wie wichtig methodisches Vorgehen beim Prompt Engineering ist.

Der richtige Umgang mit KI entwickelt sich zunehmend zur Schlüsselkompetenz in der digitalen Transformation, effektives Prompt Engineering ist eine der Grundlagen, die es hierfür braucht. Der Podcast bietet einen umfassenden Einblick in die Techniken und Strategien, die für eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit KI-Tools unerlässlich sind.

Bonus: Best Practice Checkliste

Im Podcast stelle ich eine praktische Checkliste für erfolgreiches Prompt Engineering vor. Diese hilft Ihnen dabei:

  • Prompts strukturiert zu entwickeln
  • Häufige Fehler zu vermeiden
  • Die Qualität Ihrer KI-Outputs zu optimieren

Sie möchten mehr über Prompt Engineering lernen? Hören Sie sich die vollständige Episode an und lassen Sie sich von den praktischen Tipps und Erkenntnissen inspirieren.

Hier geht es direkt zum Podcast auf den unterschiedlichen Plattformen

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Kai Spriestersbach

Kai Spriestersbach

Kai Spriestersbach ist erfolgreicher Unternehmer und digitaler Stratege mit einem Master-Abschluss in Web Science. Er ist Inhaber von AFAIK und verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung im Aufbau und der Optimierung von webbasierten Geschäftsmodellen. Als einer der erfahrensten Search Marketing Experten im deutschsprachigen Raum hat er mehr als 25 Vorträge auf SEO- und Online-Marketing-Konferenzen in Deutschland und Österreich gehalten. In den letzten Jahren hat er sich intensiv mit Large Language Models beschäftigt und sich als Experte für die Textgenerierung mit Hilfe künstlicher Intelligenz etabliert. Seine Karriere begann er mit einer Ausbildung zum Mediengestalter (IHK), bevor er den Bachelor of Science (B.Sc) in E-Commerce absolvierte. Anschließend erwarb er den Master of Science (M.Sc) in Web Science und forschte an der RPTU im Bereich angewandter generativer KI.

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