Prompt Engineering: Die Schlüsselkompetenz für Marketing-, Sales- und Service-Teams

Prompt Engineering ist keine kreative Spielerei, sondern eine präzise, steuerbare Kommunikationsform mit strategischem Wert. Das ist die wichtigste Einsicht eines Anthropic Round-Tables vom Herbst 2024, bei dem führende KI-Expert:innen über die Zukunft von Prompt Engineering diskutierten.

Wir haben uns das Video genauer angeschaut und unsere Einschätzung dazu gegeben, warum diese Fähigkeit zum Wettbewerbsvorteil für Marketing-, Sales- und Service-Teams wird. Der Anthropic Round-Table dient dazu als Grundlage. Da man von den Claude-Macher:innen am besten lernen kann.

Was ist Prompt Engineering und warum wird es jetzt relevanter?

Viele betrachten Prompts immer noch als einfache Fragen. In der Praxis ist ein Prompt jedoch deutlich mehr: eine Anweisung, ein Kommunikationsmuster, eine präzise Steuerung der Maschine über natürliche Sprache. Prompt Engineering bedeutet, mit einem KI-Modell so zu sprechen, dass es gewünschte Ergebnisse zuverlässig liefern kann. Das erfordert Kontext, Struktur und Iteration.

Der Begriff „Engineering“ ist dabei nicht zufällig gewählt. Wie beim Programmieren geht es nicht um Einmaligkeit, sondern um systematisches Testen, Anpassen und Weiterentwickeln. Typische Merkmale guter Prompts sind:

• klare Zielbeschreibung (Was soll die KI tun?)
• Kontextangabe (Für wen oder was ist die Antwort gedacht?)
• Formatdefinition (In welchem Stil oder Aufbau?)
• Bereitschaft zur Iteration (Mehrere Varianten statt Perfektionsdruck)

Besonders im Unternehmenskontext, etwa bei der Arbeit mit Tools wie HubSpot Breeze, wird dieser Unterschied deutlich spürbar. Prompt-Templates lassen sich dort speichern, anpassen und direkt im Workflow einsetzen. Das spart Zeit und sorgt für konsistente Ergebnisse.

Bisherige Annahmen über Prompts im Vergleich zur aktuellen Realität:

Was gute Prompt Engineers auszeichnet

ITler:innen haben beim Prompt Engineering einen Vorteil: Sie können Prompts durch ihre Erfahung im Coding iterativ weiterentwickeln. Doch folgt man den Erkenntnissen des Anthropic Round-Tables, verfügen andere Berufsgruppen unserer Meinung nach über deutlich relevantere Fähigkeiten für die Arbeit mit KI. Viel häufiger stammen sie aus Content, UX, Produkt oder Operations. Entscheidend ist nämlich nicht nur das technische Know-how, sondern etwas anderes: Die Fähigkeit, analytisch zu denken, klar zu kommunizieren und auf Fehler zu reagieren. Gute Prompt Engineers zeichnen sich dadurch aus, dass sie...

• komplexe Anforderungen in klare, präzise Sprache übersetzen können,
• strukturiert denken und Prompts logisch aufbauen,
• schnell iterieren – also Varianten testen, vergleichen und daraus lernen,
• Ergebnisse kritisch auswerten und gezielt verbessern,
• erkennen, wenn ein Modell halluziniert oder Fragen offenlässt,
• Inhalte an Zielgruppe und Anwendungskontext anpassen (z. B. Fachsprache vs. Alltagston),
• mit Unsicherheit umgehen können, statt auf die „eine perfekte Lösung“ zu hoffen,
• Wissen aus anderen Fachbereichen einfließen lassen (z. B. UX, SEO, Produktstrategie),
• klar kommunizieren – auch teamintern, wenn Prompts dokumentiert und weitergegeben werden,
• bereit sind, kontinuierlich zu lernen, da sich Modelle und Möglichkeiten laufend verändern.

Frei nach dem Motto „Sprich’s laut aus, schreib es dann auf" gilt beim Prompt Engineering das Prinzip: Klarheit schlägt Komplexität.

Prompt-Mythen und Missverständnisse

Rund um das Thema Prompting kursieren viele Mythen, die den Zugang erschweren. Einer der häufigsten: Rollenprompts wie „Du bist ein Lehrer“ seien automatisch besser. Tatsächlich sind oft konkrete Anweisungen wirkungsvoller als dramaturgische Aufladungen.

Auch die Länge eines Prompts ist kein Qualitätsmerkmal. Modelle benötigen vielmehr eine strukturierte, fokussierte Anleitung. Statt lang auszuholen, hilft es, Beispiele mitzugeben oder das gewünschte Format zu nennen.

Vor allem aber brauchen KI-Modelle sogenannte „Outs“. Damit sind explizite Anweisungen gemeint, was ein Modell tun soll, wenn Informationen fehlen oder Unsicherheit besteht. Ohne solche Vorgaben kann die KI ins Raten verfallen oder falsche Annahmen treffen.

Besser ist es, klar zu formulieren, wie sie mit unvollständigen Eingaben umgehen soll, zum Beispiel: „Falls Informationen fehlen, stelle bitte eine Rückfrage.“ Das erhöht die Zuverlässigkeit und reduziert Fehlinterpretationen.

Der Einstieg ins Prompt Engineering

Schritt 1: Ist-Analyse durchführen

Identifizieren Sie 3-5 wiederkehrende Aufgaben in Ihrem Team, die aktuell viel Zeit kosten:

• E-Mail-Antworten formulieren
• Content-Varianten erstellen
• Daten zusammenfassen
• Texte überarbeiten
• Recherche-Aufgaben

Schritt 2: Mit einer Aufgabe starten

Wählen Sie bewusst eine einfache, häufige Aufgabe für den Anfang. Nicht die komplexeste, sondern eine mit klaren Kriterien und messbaren Ergebnissen.

Schritt 3: Ersten Prompt entwickeln

Faustregel für den Anfang: Starten Sie mit einem einfachen Prompt und ergänzen Sie nach jedem Test ein Element. Nicht alles auf einmal perfekt machen wollen.

Folgen Sie der oben genannten Grundstruktur:

Schritt 4: Testen und iterieren

1. Probieren Sie den Prompt mit 5-10 verschiedenen Inputs
2. Dokumentieren Sie, was funktioniert und was nicht
3. Passen Sie schrittweise an
4. Lassen Sie Kollegen testen

Schritt 5: Erfolgsmessung etablieren

1. Zeitersparnis messen (vorher/nachher)
2. Qualität bewerten (durch Stichproben)
3. Nutzungsfrequenz dokumentieren
4. Feedback vom Team einholen

Typische Stolpersteine und Lösungsansätze

Stolperstein 1: "Der Prompt funktioniert nicht sofort"

Das Problem: Teams erwarten, dass der erste Prompt-Versuch perfekt funktioniert und geben zu schnell auf.

Die Lösung: Planen Sie bewusst 3-5 Iterationsrunden ein. Prompt Engineering ist ein iterativer Prozess. Dokumentieren Sie jede Anpassung und deren Auswirkung.

Stolperstein 2: "Die Ergebnisse sind zu generisch"

Das Problem: Prompts sind zu vage formuliert und liefern oberflächliche Antworten.

Die Lösung: Fügen Sie spezifische Beispiele hinzu, definieren Sie den Tonfall genauer und geben Sie konkrete Formatvorgaben. Statt "schreibe professionell" verwenden Sie "schreibe im Ton eines Fachmagazins für IT-Entscheider".

Stolperstein 3: "Die KI halluziniert oder erfindet Fakten"

Das Problem: Das Modell gibt plausible, aber falsche Informationen aus.

Die Lösung: Bauen Sie Validierungsschritte ein: "Kennzeichne Aussagen, bei denen du dir nicht sicher bist" oder "Gib nur Informationen aus, die du aus dem bereitgestellten Text entnehmen kannst".

Praktischer Tipp für den Einstieg:

Beginnen Sie mit einem "Prompt-Champion" im Team - einer Person, die sich intensiver mit dem Thema beschäftigt und als Ansprechpartner fungiert. Diese Person kann erste Erfolge erzielen und das Wissen schrittweise ans Team weitergeben.

Evolution & Ausblick von Prompt Engineering

Mit der Weiterentwicklung von KI wird das Prompting dialogischer, kontextsensibler und strategisch relevanter. Die nächste Generation von Sprachmodellen stellt Rückfragen, reagiert flexibel auf Veränderungen und versteht mehrschichtige Anforderungen besser. Prompt Engineering entwickelt sich dabei zur entscheidenden Schnittstelle zwischen menschlicher Intention und maschineller Umsetzung.

Gut geschulte Teams setzen KI-Tools nicht mehr nur punktuell ein, sondern steuern damit ganze Workflows. Ein klarer Prompt liefert neben brauchbaren Ergebnissen auch flexible Varianten, die sich direkt in Content, Support oder Reporting integrieren lassen. Das spart Zeit, verkürzt Korrekturschleifen und reduziert manuelle Arbeit.

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Warum das zum Wettbewerbsvorteil wird:

• Reaktionszeiten im Tagesgeschäft verkürzen sich.
• Teams können ohne lange Einarbeitungen eigenständig mit KI arbeiten.
• Workflows lassen sich leichter dokumentieren und teamübergreifend skalieren.
• Die Qualität der Ergebnisse steigt, weil Kommunikation, Ziel und Format klar definiert sind.
• Strategische Entscheidungen profitieren von konsistenter, schneller aufbereiteter Information.

Prompt Literacy wird damit zur Zukunftsstrategie für Unternehmen, die KI gezielt in Prozesse einbetten wollen. Und zwar mit klaren Rollen, nachvollziehbaren Workflows und messbaren Ergebnissen.

Teams gewinnen dadurch mehr Zeit und erhöhen die Qualität, Konsistenz und Wiederverwendbarkeit ihrer Arbeit. Gleichzeitig erleichtert es die teamübergreifende Zusammenarbeit, fördert die Selbstständigkeit der Fachabteilungen und hebt das gesamte Potenzial der eingesetzten KI-Systeme.

Fazit: Wettbewerbsfaktor Prompt Engineering

Prompt Engineering ist weit mehr als eine Bedienhilfe für KI-Tools. Es ist eine Form strategischer Kommunikation mit Modellen, mit Teams und mit Daten. Wer jetzt lernt, gezielt und wiederholbar mit KI-Systemen zu sprechen, legt den Grundstein für Effizienz, Qualität und Wirkung.

Tools wie HubSpot Breeze machen es leichter denn je, diese Kompetenz in die tägliche Arbeit zu integrieren. Das passende Rüstzeug liefert das kostenlose ChatGPT-Playbook von HubSpot mit Prompts, Templates und Frameworks für Content, Sales und Support.