Gerade für Menschen, die erst beginnen, sich mit KI-Systemen zu beschäftigen, ist die Menge an Begriffen, die mittlerweile durch die Gegend schwirren, oft verwirrend: Agenten, Skills, Knowledge Graphs oder auch Prompt Engineering. Besonders Letzteres war noch vor ein oder zwei Jahren in aller Munde. Mittlerweile ist es um das Thema allerdings ruhiger geworden. Ist Prompt Engineering im Jahr 2026 also nicht mehr wichtig?
In diesem Artikel erfahren Sie, ob Prompt Engineering heute noch eine Rolle spielt und wie es sich in die anderen Themen einordnet, die im Moment rund um KI diskutiert werden.
Was steckt dahinter?
Was ist dieses Prompt Engineering, das beim Umgang mit LLMs immer wieder genannt wird? Zunächst muss man klarstellen: Mit „Engineering“ hat das Ganze nur wenig zu tun, mit „prompt“ im deutschen Sinn aber auch nichts. Es geht im Kern um das strukturierte und präzise Verfassen von Anweisungen, um von einem LLM bestmögliche Ergebnisse zu bekommen. Diese Anweisung wird in das Eingabefeld der KI geschrieben. Mit „prompt“ im Sinn von „schnell“ hat Prompting also nichts zu tun, sondern eher im Gegenteil. Ein guter Prompt braucht Zeit, der Einsatz lohnt sich aber.
Prompting ist dementsprechend eine Tätigkeit, die in den Genen Technischer Redakteurinnen und Redakteure liegt. Denn im Gegensatz zu vielen anderen Berufsgruppen sind wir ohnehin gewohnt, strukturiert und präzise zu formulieren.
Warum ist es in letzter Zeit ruhiger um das Thema Prompting geworden? Das liegt hauptsächlich an zwei Faktoren. Zum einen sind die Sprachmodelle innerhalb weniger Jahre deutlich mächtiger geworden. Eine KI versteht mittlerweile Anfragen sehr viel besser, als das noch vor zwei Jahren der Fall war. Techniken wie zum Beispiel das „Chain-of-Thought“-Reasoning haben dadurch an Relevanz verloren.
Vereinfacht gesagt: Schon vor zwei Jahren waren wir überrascht, wie menschenähnlich die Kommunikation mit Chat-bots war. Aber im Detail waren noch einige Ecken und Kanten vorhanden, die deutlich machten, dass wir mit einer Maschine kommunizierten. Das ist mittlerweile immer weniger der Fall. Wir sind sukzessive von einem technischen Prompting zu einem strategischen Prompting übergegangen. Denn Anweisungen präzise zu formulieren, hilft nicht nur in der Kommunikation mit LLMs, sondern ganz allgemein – auch wenn wir zum Beispiel mit Menschen zu tun haben. Je besser die Anweisung, desto eher überzeugt uns das Ergebnis.
Was sind Skills und Agenten?
Für die Frage, warum wir weniger von Prompting hören, gibt es aber auch noch eine zweite Antwort. Prompting verschwindet für manche Anwender aus dem unmittelbaren Alltag und wird in Workflows und Agenten integriert. Vereinfacht gesagt sind System-Prompts einmalige Anweisungen an die KI. Sie können in Agenten integriert werden, die dann selbstständig mehrere Schritte ausführen können und Werkzeuge nutzen, zum Beispiel im Web suchen, auf Dateien zugreifen oder E-Mails lesen.
Gutes Prompting hat das Ziel, das Verhalten eines LLM zu steuern, etwa dem LLM mitzuteilen, in welchem Stil der Antworttext formuliert sein soll. Skills fassen solche Verhaltensanweisungen dauerhaft zusammen. Sie sind gespeicherte Anweisungen, die das Verhalten des LLM insgesamt und längerfristig prägen. Sie entlasten dadurch das Prompting, da Reaktionen der KI, die generell vom Nutzer oder von Nutzerteams erwartet werden, fest hinterlegt werden. Im Prinzip sind sie also eine Art Redaktionshandbuch für LLMs und Agenten.
Brauchen wir noch Prompting?
Wenn Prompting bzw. Prompt Engineering zum einen technisch einfacher geworden ist und zum anderen oft in Skills und Agenten verschwindet, müssen wir uns dann heute überhaupt noch Gedanken über gutes Prompting machen?
Gute Prompting-Fähigkeiten zahlen sich auch 2026 aus. Denn für spontane Anfragen und für Aufgaben, die nicht wiederkehrend sind, werden weiterhin gute Prompting-Fähigkeiten gebraucht. Auch die Prompts, die Teil eines Agenten werden, müssen möglichst präzise formuliert werden. Prompts sind heute zwar nur noch ein Werkzeug unter mehreren, wenn es um den Umgang mit KI geht. Aber sie stellen die Basis dar und sollten deshalb auch weiterhin eine angemessene Aufmerksamkeit bekommen.
