KI Prompt Engineer Ausbildung
Unternehmen brauchen KI Prompt Engineers
Warum eine Ausbildung zum KI Prompt Engineer?
1. Schlüsselkompetenz der KI-Ära
Prompt Engineers sind Expert:innen für den gezielten Einsatz von generativen KI-Systemen. Sie entwickeln präzise Eingaben (Prompts), die komplexe Aufgaben lösen, kreative Inhalte erzeugen und geschäftliche Prozesse automatisieren – eine Fähigkeit, die in allen Branchen zunehmend gefragt ist.
2. Methodik: Von Grundlagen zu Best Practices
Die Ausbildung folgt einem klaren Aufbau: Einführung in die Funktionsweise von Large Language Models, Entwicklung strukturierter Prompt-Techniken, praxisnahe Übungen mit realen Anwendungsfällen und abschließend die Erstellung eigener Prompt-Bibliotheken. So entsteht ein systematischer Kompetenzaufbau – von Basics bis zu fortgeschrittenen Strategien.
3. IHK-Zertifikat als Qualitätssiegel
Die Ausbildung zum Prompt Engineer schließt mit einem anerkannten IHK-Zertifikat ab. Dieses bestätigt fundiertes Fachwissen im Umgang mit generativen KI-Systemen und stärkt das berufliche Profil, ob in Festanstellung, Beratung oder selbstständigen Projekten.
Unsere Ausbildung ist in Sieben klassische Phasen strukturiert
Inhalte & Module: KI Prompt Engineer
- Überblick & Historie:
Definition von Künstlicher Intelligenz, Entwicklung von symbolischen Systemen zu Deep Learning, Entstehung von Large Language Models (LLMs) wie GPT, Gemini oder Claude. - Transformation durch LLMs:
Generative KI als Treiber der Digitalisierung – vom automatisierten Text über Code-Generierung bis zu multimodalen Anwendungen (Text, Bild, Audio, Video). - Gesellschaftliche Verantwortung & Ethik:
Datenschutz, EU-AI-Act, Bias-Erkennung, Transparenzpflichten, sichere und verantwortungsvolle Nutzung generativer Modelle. - Methodik & Workshop:
Kleingruppenarbeit: erste Prompts für einfache Aufgaben entwickeln, Experimente mit LLMs durchführen und die Ergebnisse kritisch reflektieren. - Lernziele:
Grundverständnis von KI und LLMs, Fähigkeit zur Einschätzung von Chancen & Risiken, erste praktische Erfahrungen mit Prompts.
- Grundlagen der Promptgestaltung:
Unterschied zwischen Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot Prompts; Einsatz von Rollen („Act as…“) und Kontext, um präzisere Ergebnisse zu erzielen. - Strukturierte Eingaben:
Aufbau klarer Prompt-Strukturen mit Instruktionen, Einschränkungen, Beispielen und Zieldefinitionen; Prinzipien wie Klarheit, Spezifität und Iteration. - Muster & Templates:
Entwicklung wiederverwendbarer Prompt-Vorlagen für typische Aufgaben (z. B. Textgenerierung, Analyse, Ideenfindung, Übersetzung). - Praxisübungen:
Teilnehmende erstellen und testen eigene Prompts, vergleichen die Ergebnisse unterschiedlicher Formulierungen und leiten Best Practices ab. - Lernziele:
Fähigkeit, präzise und wiederholbare Prompts zu entwickeln; Verständnis grundlegender Prompt-Muster für verschiedenste Anwendungsbereiche.
- Technisches Verständnis von LLMs:
Funktionsweise und Unterschiede von Modellen wie GPT, Gemini, Claude oder LLaMA; Stärken, Schwächen und Einsatzbereiche für Text, Code und multimodale Anwendungen. - Effektive Promptgestaltung:
Unterschiedliche Prompt-Typen (Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought), Strukturierung von Prompts mit Rollen, Regeln und Beispielen. Entwicklung von wiederverwendbaren Templates für Analyse, Content, Coding oder Recherche. - Fortgeschrittene Techniken:
Prompt-Chains, Iterationen, Prompt-Tuning; Integration von Kontextdaten (Retrieval-Augmented Generation) zur Verbesserung von Ergebnissen. - Tools im Fokus:
ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Midjourney für visuelle Prompts; Tools wie LangChain oder LlamaIndex für komplexere Abläufe. - Praxisprojekt:
Erstellung einer Prompt-Bibliothek für ein spezifisches Szenario (z. B. Marketing, Support oder Wissensmanagement) inkl. A/B-Tests der Ergebnisse. - Lernziele:
Beherrschung zentraler Prompt-Techniken, Entwicklung effizienter Prompt-Strukturen, erste praktische Umsetzung komplexer Prompt-Workflows.
- Toolauswahl & Potenzialanalyse:
Vergleich relevanter Plattformen und Tools wie ChatGPT, Claude, Midjourney, Synthesia; Analyse, welche Tools sich für unterschiedliche Anwendungsfelder im Prompt Engineering eignen. - No-Code Automatisierung:
Einführung in Tools wie Zapier, Make oder n8n, um Prompts in automatisierte Workflows einzubetten; Beispiele: automatisierte Report-Erstellung, Social Media Content-Flows oder FAQ-Bots. - Integration in bestehende Systeme:
Einsatz von Schnittstellen (APIs) zur Kombination von LLMs mit Unternehmenssoftware (z. B. CRM, HR-Systeme, Wissensdatenbanken). - Praxisübung:
Entwicklung eines automatisierten Workflows, der generative KI nutzt – vom Prompt über die Verarbeitung bis zur Ausgabe, inklusive Simulation und Fehleranalyse. - Lernziele:
Fähigkeit, Prompts in No-Code-Workflows einzubinden, wiederkehrende Aufgaben mit KI zu automatisieren und den Nutzen von Automatisierung im Unternehmenskontext aufzuzeigen.
- Use Case-Analyse mit Canvas-Modell:
Definition von Ziel, Anwendungsfeld, Nutzen, Risiken und Stakeholdern im Zusammenhang mit Prompt Engineering. Beispiele: Automatisierte Berichterstellung, Kundenservice-Chatbots oder KI-gestützte Contentproduktion. - Finanzielle Bewertung:
Berechnung des Return on Investment (ROI) für den Einsatz von generativer KI; Break-Even-Analysen bei Prompt-gestützten Automatisierungen; Bewertung der Skalierbarkeit von Prompt-Lösungen in Unternehmen. - Roadmap & Governance-Strukturen:
Strategische Integration von Prompt Engineering in Unternehmensprozesse: Verantwortlichkeiten, Zeitpläne, Compliance-Anforderungen (z. B. Urheberrecht, Datenschutz, EU-AI-Act). - Fallstudien:
Analyse erfolgreicher Implementierungen von Prompt Engineering in Bereichen wie Marketing, HR, Support und Wissensmanagement; Präsentation eigener Business Cases. - Lernziele:
Fähigkeit, überzeugende Business Cases für Prompt Engineering zu entwickeln, Stakeholderinteressen zu berücksichtigen und Strategien für den nachhaltigen Einsatz in Organisationen zu formulieren.
- Projektmethodik:
Agile Modelle wie Scrum, Design Thinking und Change-Management nach COSIMA; Anwendung auf Prompting-Projekte – von der Pilotphase bis zum Rollout. - Teamstrukturen:
Rollenverteilung und Zusammenarbeit in Prompt-Projekten; Schnittstellen zwischen Fachabteilungen, IT, Management und externen Dienstleistern. - Pilotprojektskizze:
Erstellung eines Projektplans für den Einsatz von Prompt Engineering, z. B. Entwicklung eines automatisierten Kundenservice-Systems oder eines Content-Pipelines. Enthält Risikomanagement, Meilensteinplanung und Skalierungsstrategie. - Simulationsübung:
Gruppenarbeit mit einem realitätsnahen Prompt-Projektfall, Feedback-Runden und Reflexion der Ergebnisse. - Lernziele:
Professionelle Planung und Steuerung von Prompting-Projekten, erfolgreiche Begleitung von Veränderungsprozessen und nachhaltige Integration in Unternehmensabläufe.
- Rechtliche & ethische Vertiefung:
EU-AI-Act, DSGVO und Urheberrechtsfragen im Zusammenhang mit generativer KI; Bias-Erkennung, Transparenzpflichten und verantwortungsvoller Umgang mit KI-generierten Inhalten. - Abschlussprojekt:
Entwicklung eines eigenständigen Prompt-Engineering-Use-Cases, z. B. Aufbau einer Prompt-Bibliothek für ein Unternehmen, Erstellung eines automatisierten Workflows oder Entwicklung eines Chatbots. - Präsentation & Feedback:
Vorstellung der Projektideen im Peer-Review, externe Bewertung durch Trainer:innen und kritische Reflexion im Hinblick auf Umsetzbarkeit, Effizienz und ethische Aspekte. - Persönliche Reflexion:
Erstellung eines Kompetenzstufenplans zur eigenen Weiterentwicklung als Prompt Engineer, inkl. Spezialisierungen (z. B. Marketing, HR, Data Science). - Lernziele:
Sicherer Umgang mit ethischen und rechtlichen Standards im Prompt Engineering, überzeugende Präsentation von Projekten und reflektierte Selbstbewertung.
Nutze jetzt die Chance
Vorteile als KI Prompt Engineer IHK
01.
Attraktive Verdientmöglichkeiten
Prompt Engineers gehören aktuell zu den gefragtesten KI-Expert:innen mit hohen Gehaltschancen.
Einstieg: ca. 60.000–70.000 € jährlich.
Mit Berufserfahrung: 90.000–120.000 € jährlich.
In leitender Rolle oder als freiberufliche:r Prompt Engineer sind 150.000 €+ möglich – Tagessätze von 1.000–2.000 € sind im Beratungsumfeld realistisch.
02.
Zentrale Bedeutung in der KI-Transformation
Prompt Engineers übersetzen Unternehmensziele in präzise Eingaben für KI-Systeme. Sie steigern Effizienz, sichern Qualität und machen generative KI für Fachbereiche nutzbar.
Als Schnittstelle zwischen Technologie, Business und Kreativität sorgen sie dafür, dass Unternehmen KI-gestützte Prozesse zuverlässig und gewinnbringend einsetzen.
03.
Hervorragende Karriere- und Zukunftsperspektiven
Die Nachfrage nach Prompt Engineers wächst stark – nahezu alle Branchen benötigen Fachkräfte für den Umgang mit generativer KI.
Karrierewege reichen von Inhouse-Spezialist:in über externe Beratung bis zu Führungspositionen in KI-Strategie und Automatisierung.
Durch die Vielseitigkeit des Berufs eröffnen sich Chancen in Marketing, HR, IT, Bildung, Medien und vielen weiteren Bereichen.
Unsere Ausbildung ist in Sieben klassische Phasen strukturiert
KI Video - Ausbildung zum KI Prompt Engineer IHK in 10 Wochen
3 Dozenten für eine qualitative Ausbildung
Unsere Dozenten
Verpassen Sie nicht die Chance
Melden Sie sich noch heute zum KI Prompt Engineer an
02593 8378970