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ChatGPT: Warum Prompt Engineering entscheidend ist!

Es war einmal eine Zeit, in der die meisten Menschen noch nie von "Prompting" oder "Prompt Engineering" gehört hatten. Das Schreiben von Texten, die ein bestimmtes Ziel verfolgen sollten, war eine mühsame und zeitaufwändige Aufgabe, die oft nur von erfahrenen Copywriter*innen oder Storyteller*innen durchgeführt wurde. Doch dann kam die Technologie der generativen künstlichen Intelligenz und mit ihr ChatGPT auf den Markt. Das veränderte alles.


GPT steht für Generative Pre-Trained Transformer und ist ein Beispiel so genannter Large Language Modelle (LLM). ChatGPT ist eines dieser Modelle, dass von OpenAI in Form eines Chatbots zur kostenlosen Nutzung herausgebracht wurde. Generaue Details zu ChatGPT und dessen Nutzen im HR findest Du hier. oder in dem Erklär-Bär-Video 🐻 auf meinem YouTube-Kanal.


Kurzer Exkurs: Was sind LLMs eigentlich?

LLMs sind Maschinenlernmodelle, die in der Lage sind, menschenähnliche Texte zu generieren. Durch die Eingabe eines einfachen Satzes oder einer kurzen Beschreibung können GPTs ganze Texte oder sogar Bücher erstellen, die wie von einem echten Menschen geschrieben wirken. Diese Technologie wird die Art und Weise, wie wir über Texte denken und wie wir sie erstellen, revolutionieren. Und diese Revolution hat bereits begonnen (Bucket List Item Check: Diesen Satz wollte ich immer schon in meinem Blog verwenden😁).


Warum ist Prompting die neue Superpower?

Die Eingabe dieser kurzen Textaufforderung in die Chat-Zeile von ChatGPT nennt man "Prompt" bzw. "Prompting" (als "Tu-Wort" für die Grundschul-Pädagog*innen unter euch😉). Durch die Veröffentlichung von LLMs wird auch die Bedeutung von Prompting und Prompt Engineering in der Arbeitswelt der Zukunft unterstrichen. Mit der Fähigkeit von GPTs, menschenähnliche Texte zu generieren, wird es immer wichtiger, sicherzustellen, dass die Texte, die wir generieren, auch tatsächlich die gewünschten Ziele erreichen.


Denn die Technologie der generativen KI kann zwar dabei helfen, den Prozess zu beschleunigen, aber die Qualität der Ergebnisse hängt immer noch sehr stark von der Qualität der Eingabe ab. Hier kommt exzellentes Prompting ins Spiel. Denn ich sehe so viele Beispiele auf Social Media, bei denen sich Personen über die vermeintlich enttäuschende Leistung von LLMs und speziell ChatGPT beschweren oder lustig machen. Bad News: Die KI schmeißt Dich nur mit dem Müll zu, den Du vorher hinein gekippt hast.


Bei ChatGPT spielt exzellentes Prompting eine entscheidende Rolle. Als großer und fortschrittlicher Chatbot, der auf GPT-Technologie basiert, ist ChatGPT darauf angewiesen, effektive Prompts zu erhalten, um qualitativ hochwertige Antworten zu generieren. Ein gutes Prompt ist klar, präzise und gibt genügend Informationen, um die gewünschte Antwort zu generieren. Es ist wichtig zu beachten, dass schlechte Prompts zu schlechten Ergebnissen führen können, auch wenn die Technologie der generativen Künstlichen Intelligenz dahinter steht. Zugleich kann man sogar direkt im Prompt darauf hinweisen, dass ChatGPT die generierten Ergebnisse auf Diskriminierende Inhalte prüfen, oder diese direkt vermeiden soll. Dafür muss man aber die verschiedenen Typen von Prompots verstehen, die es gibt.


Es gibt viele verschiedene Typen von Prompts, die verwendet werden können. Einige davon sind:

  1. Direkte Prompts: Diese Art von Prompt ist am einfachsten und direktesten. Hier wird der Maschine ein klares Ziel vorgegeben, und die Maschine generiert dann den entsprechenden Text. Sie werden auch simple Prompts genannt. Ein Beispiel für den HR-Bereich wäre: "Was ist Employer Branding?"

  2. Indirekte Prompts: Bei dieser Art von Prompt wird der Maschine eine umfassendere Aufgabe zugewiesen. Die Maschine muss dann den Text erstellen, der zur Erfüllung dieser Aufgabe erforderlich ist. Ein Beispiel für den HR-Bereich wäre: "Ich habe die Aufgabe eine Employer Branding Strategie für eine junge Zielgruppe zu skizzieren. Auf welche Aspekte muss ich achten?"

  3. Explorative Prompts: Bei dieser Art von Prompt wird die Maschine aufgefordert, neue oder unbekannte Themen oder Situationen zu erkunden. Sie sind bewusst offen gehalten und fordern explizit dazu auf kreativ zu sein. Ein Beispiel für den HR-Bereich wäre: "Ich benötige ein paar Ideen für 1) Ice-Breaker-Sessions und 2) abendliche Aktivitäten für einen Teamworkshop. Was schlägst Du vor. Sei besonders kreativ."

  4. Konzeptuelle Prompts: Hier wird die Maschine aufgefordert, Texte zu generieren, die ein bestimmtes Konzept oder eine bestimmte Idee darstellen sollen. Diese Prompts sind sehr hilfreich, wenn man Storylines für Präsentationen oder Texte herleiten will. Ein Beispiel für den HR-Bereich wäre: "Ich möchte eine motivierende Keynote als Einleitung unseres globalen All-hands Meetings halten. Die Hauptthemen sollen 1) ein Blick in die Zukunft des Personalmanagements und 2) ein Recap der tollen Erfolge des letzten Jahres sein. Bitte entwirf eine Storyline und achte darauf, dass die Keynote auch etwas lustig und casual sein darf."

  5. Rollen-Prompts: Bei dieser Art von Prompts wird der Maschine zu Anfang des Prompts eine bestimmte Rolle zugewiesen. Bisher vermutet man (ja ich weiß, aber es gibt halt noch keine belastbaren Studien dazu), dass die Prompts dadurch besserer Ergebnisse liefern. Ein Beispiel für den HR-Bereich wäre (testet gerne ob das ohne Gendern besser funktioniert): "Du bist mein*e HR-Berater*in mit langjähriger Erfahrung im Employer Branding für eine junge Zielgruppe. Was wären die wichtigsten Aspekte einer neuen Employer Branding Kampagne für Auszubildende?"

Prompt Engineering bezeichnet die Tätigkeit an den Prompts zu feilen bis sie die besten Ergebnisse liefern. Und spätestens jetzt seht ihr doch bestimmt, warum es ein entscheidender Faktor für den Erfolg von GPTs und deren Einsatz in der Arbeitswelt der Zukunft ist. Es ist wichtig, qualitativ hochwertige Prompts zu erstellen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Mit der fortschreitenden Entwicklung von GPTs wird die Bedeutung von Prompting und Prompt Engineering in der Arbeitswelt weiter zunehmen. Es wird erwartet, dass GPTs in Zukunft in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt werden, von der Automobilindustrie bis hin zur Medizin. Je besser die Prompts sind, desto besser wird die Technologie die Bedürfnisse dieser Branchen erfüllen können. Je besser ihr im Prompt Engineering seid, umso gefragter ist euer Skillset am Arbeitsmarkt und in eurem Unternehmen.


Evidenz: Prompting macht euch produktiver!

Also, lernt "Prompt Engineering"! Und weil ich euch niemals hängen lasse, hier ein Link zu einem kostenlosen Training, dass ich bisher genutzt habe. Mit diesem Skillset könnt ihr im Übrigen auch andere Formen generativer KI schneller bedienen. Eine Studie unter Programmierer*innen zeigte, dass sie mit Benutzung einer auf's Coden trainierten Version von GPT einen 55%-igen Produktivitätszuwachs zeigten. Eine andere Studie zeigte einen ähnlich hohen Produktivitätseffekt für Copywriter*innen. Beide Studien waren so genannte Randomized Controlled Trials (RCT), was ein sehr gutes Studiendesign für die Evaluation von Auswirkungen eines Treatments (hier: die Nutzung der Tools) ist. Es gibt auch erste Erkenntnisse darüber, welche Berufsgruppen besonders von der Existenz der LLMs beeinflusst werden. Nicht, weil ihre Arbeit kurzfristig von LLMs übernommen wird, sondern weil sie durch den "Stellenwert der Sprache" in ihrer Tätigkeit den Entwicklungen rund um diese Technologie besonders ausgesetzt sind.

Eben wegen solcher Studien sollte noch stärker betont werden, dass die Technologie der generativen KI längst nicht perfekt ist und auch ihre Grenzen hat. Obwohl GPTs in der Lage sind, menschenähnliche Texte zu generieren, können sie nicht vollständig menschliche Kreativität und Einfühlungsvermögen ersetzen. Es ist wichtig, die Vor- und Nachteile der Technologie zu verstehen und sie in einer Weise zu nutzen, die zu positiven Ergebnissen führt. Denn diese Studien werden oft so zitiert, als seien sie Beweise dafür, dass die gannten Jobgruppen bald von KI ersetzt werden. Nein, sie werden sich dadurch weiterentwickeln. Und Prompt Engineering wird ein wichtiger Skill bei dieser Entwicklung sein.


Insgesamt ist Prompt Engineering also ein wichtiger Aspekt der Arbeitswelt der Zukunft, der einen erheblichen Einfluss auf die Art und Weise haben wird, wie wir Texte generieren und wie wir mit Technologie interagieren. Mit der richtigen Herangehensweise und einem Verständnis dafür, wie GPTs funktionieren, können wir sicherstellen, dass wir das Beste aus dieser Technologie herausholen und sie zu unserem Vorteil nutzen.


 
 

Additional information:

  • This article reflects my personal views only and is not necessarily the view of the companies, I am associated with.

  • A first draft of this article was generated by ChatGPT Feb 18 Version. It was then revised and rewritten by me.

1.036 Ansichten2 Kommentare

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댓글 2개


bothe.christian
2023년 4월 13일

Hi Daniel,


auch hier wieder vielen Dank für das Empfehlen des Lernprogramms. So einen Hinweis sucht man bei LinkedIn vergebens, wenn man sich mit dem Thema beschäftigen möchte. Das müssen alle - auch HR-KollegInnen lernen! Darf ich dir einen virtuellen Kaffee ausgeben (- so ein Spendenbutton fehlt auf deiner Seite oder ich habe ihn übersehen)? Viele Grüße, Christian

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katharinaneuberger89
2023년 3월 16일

Danke für den tollen Artikel, Daniel. Ich schätze es sehr, wie Du Wissenschaft und Praxis verbindest und uns richtig wertvollen Content anbietest!

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