Ein Leitfaden für OpenAI Prompt Engineering (2025)

Wir alle haben gesehen, wie leistungsfähig KI-Modelle wie die GPT-Serie von OpenAI sein können. Aber wenn Sie versucht haben, sie für reale Geschäftsaufgaben zu nutzen, ist Ihnen wahrscheinlich aufgefallen, dass es schwieriger ist als gedacht, durchweg gute Ergebnisse zu erzielen. Letztendlich kommt es auf eine Sache an: Die Qualität Ihrer Eingabe bestimmt die Qualität Ihrer Ausgabe.

Das ist die ganze Idee hinter dem „Prompt Engineering“. Es ist die Fähigkeit, Anweisungen so zu formulieren, dass eine KI Ihnen immer wieder genau das liefert, was Sie benötigen. Obwohl dies eine unglaublich nützliche Fähigkeit ist, kann der Einstieg in das OpenAI Prompt Engineering ziemlich schnell ziemlich technisch werden, besonders für Geschäftsteams, die keine Entwickler zur Hand haben. Dieser Leitfaden führt Sie durch die wichtigsten Konzepte und zeigt Ihnen einen viel einfacheren Weg, wie Sie es für Ihre Support-Teams nutzen können.

Was ist OpenAI Prompt Engineering?

Was ist Prompt Engineering wirklich? Es ist mehr als nur eine Frage zu stellen. Stellen Sie es sich so vor, als würden Sie einem unglaublich intelligenten Assistenten, der alles, was Sie sagen, sehr, sehr wörtlich nimmt, eine detaillierte Anweisung geben.

Ein guter Vergleich ist die Einarbeitung eines neuen Support-Mitarbeiters. Sie würden ihm nicht einfach sagen, er solle „Tickets beantworten“ und dann weggehen. Sie würden ihm eine bestimmte Persona geben, die er annehmen soll, einen freundlichen, aber professionellen Tonfall, Zugang zu Ihrer Wissensdatenbank, Beispiele dafür, wie großartige Antworten aussehen, und klare Regeln, wann ein Ticket eskaliert werden soll. Ein gut gestalteter Prompt tut dasselbe für eine KI. Er enthält in der Regel:

• Klare Anweisungen: Was ist die Rolle der KI und was ist ihr Ziel?

• Kontext: Welche Hintergrundinformationen benötigt sie, um die Aufgabe zu erledigen?

• Beispiele: Was sind einige Beispiele für eine gute Ausgabe?

• Ein definiertes Format: Wie sollte die endgültige Antwort strukturiert sein?

Diese Prompts von Hand zu erstellen, ist eine Möglichkeit, aber wie Sie sehen werden, ist es nicht immer der praktischste Weg für vielbeschäftigte Teams.

Schlüsseltechniken für effektives OpenAI Prompt Engineering

Bevor wir uns die spezifischen Techniken ansehen, ist es hilfreich, diese als die Bausteine zu betrachten, die eine KI wirklich nützlich machen. Während Entwickler diese Dinge oft im Code handhaben, sind die Konzepte selbst für jeden nützlich, der versucht, bessere Antworten von einem KI-Modell zu erhalten.

Klare und spezifische Anweisungen geben

KI-Modelle arbeiten am besten mit spezifischen Angaben. Wenn Sie ihnen vage Anweisungen geben, erhalten Sie vage, wenig hilfreiche Antworten zurück. Je mehr Details Sie über die Rolle, das Ziel und das gewünschte Format angeben, desto besser werden Ihre Ergebnisse sein.

Hier ist ein kurzes Beispiel aus dem Support-Kontext:

• Ein nicht so guter Prompt: „Fasse dieses Kundenticket zusammen.“

• Ein viel besserer Prompt: „Du bist ein Tier-2-Support-Ingenieur. Fasse das folgende Kundenticket für einen internen Engineering-Bericht zusammen. Konzentriere dich auf die Schritte, die der Benutzer unternommen hat, um den Fehler zu reproduzieren, die Fehlermeldungen, die er erhalten hat, und seine Gerätespezifikationen. Formatiere die Zusammenfassung als eine Aufzählung.“

Der zweite Prompt gibt der KI eine Persona („Tier-2-Support-Ingenieur“), ein klares Ziel („für einen internen Engineering-Bericht“), spezifische Details, auf die sie achten soll, und ein erforderliches Format. Dieser Detaillierungsgrad macht den Unterschied zwischen einer nutzlosen Zusammenfassung und einem Bericht, auf den jemand tatsächlich reagieren kann.

Beispiele zur Anleitung des Modells bereitstellen (Few-Shot-Learning)

„Few-Shot-Learning“ ist ein hochtrabender Begriff für eine einfache Idee: Sie zeigen der KI einige Beispiele dessen, was Sie wollen, und sie lernt das Muster. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass eine KI die Stimmung eines Tickets klassifiziert, könnten Sie ihr einige Beispiele wie diese geben:

• Ticket: „Ich kann nicht glauben, wie lange das dauert, bis es gelöst wird.“ -> Stimmung: Negativ

• Ticket: „Vielen Dank, das hat perfekt funktioniert!“ -> Stimmung: Positiv

Die KI wird das Muster erkennen und es auf neue Tickets anwenden, die sie noch nicht gesehen hat. Das Problem hier ist ziemlich offensichtlich. Der Versuch, manuell Beispiele für jede einzelne Art von Support-Frage – Rückerstattungen, Versand, technische Störungen – zu erstellen, ist ein riesiger Arbeitsaufwand, der für ein wachsendes Team einfach nicht praktikabel ist.

Anstatt eine KI mit ein paar handverlesenen Beispielen zu füttern, kann ein Tool wie eesel AI automatisch aus den Tausenden von früheren Ticketlösungen lernen, die Ihr Team bereits geschrieben hat. Es wird von Anfang an auf den realen Kontext und die Markenstimme Ihres Unternehmens trainiert, ohne manuellen Aufwand.

Ein Screenshot der eesel AI-Plattform, der zeigt, wie die KI sich mit mehreren Geschäftsanwendungen verbindet, um ihre Wissensdatenbank für effektives OpenAI Prompt Engineering automatisch aufzubauen.

Kontext zur Fundierung der KI bereitstellen (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist, als würde man der KI einen Test mit offenen Büchern geben, anstatt sie aus dem Gedächtnis antworten zu lassen. Sie stellen ihr relevante Dokumente zur Verfügung, und sie nutzt diese Informationen, um ihre Antwort zusammenzustellen. Dies ist ein Muss für Support-Teams. So stellen Sie sicher, dass die KI Antworten auf der Grundlage Ihrer offiziellen Hilfe-Center-Artikel, Produktdokumentationen und internen Wikis gibt und nicht auf irgendwelchen halb erinnerten Daten von vor zwei Jahren.

Der Haken ist, dass der Aufbau eines Systems, das all Ihre verschiedenen Wissensquellen in Echtzeit durchsucht, ein großes technisches Problem darstellt. Sie müssen verschiedene APIs verbinden, die Daten verwalten und alles synchron halten.

Die besten Tools machen diesen Teil einfach. Zum Beispiel hat eesel AI Ein-Klick-Integrationen mit Wissensquellen wie Confluence, Google Docs, Ihrem Helpdesk und mehr. Dadurch wird Ihr gesamtes Wissen sofort zusammengeführt, ohne dass Entwicklerarbeit erforderlich ist.

Ein Screenshot, der die Ein-Klick-Integrationen von eesel AI mit verschiedenen Wissensquellen zeigt, ein wichtiger Teil des OpenAI Prompt Engineering.

Die Herausforderungen des manuellen Prompt Engineering für Support-Teams

Obwohl diese Techniken leistungsstark sind, führt der Versuch, sie manuell in die Praxis umzusetzen, für die meisten Kundensupport- und IT-Teams zu ernsthaften Hindernissen.

Erfordert technisches Fachwissen und ständige Iteration

Wenn man sich die offizielle Dokumentation von OpenAI ansieht, ist sie eindeutig für Entwickler geschrieben. Sie ist voller API-Referenzen, Code-Schnipsel und technischer Einstellungen. Das Erstellen, Testen und Optimieren von Prompts ist zu einer so spezialisierten Fähigkeit geworden, dass der „Prompt Engineer“ als neue, gefragte Berufsbezeichnung aufgetaucht ist.

Für einen Support-Leiter ist das eine schwierige Situation. Es bedeutet, dass Sie entweder für eine Rolle einstellen, die Sie vielleicht nicht budgetiert haben, oder Sie ziehen Ihre Entwickler vom Hauptprodukt ab, nur damit die KI richtig funktioniert.

Schwierig zu testen und mit Vertrauen bereitzustellen

Woher wissen Sie, ob ein Prompt, der für ein Ticket funktioniert, auch für die Tausenden anderen funktioniert, die Sie jeden Monat erhalten? Einen ungetesteten, manuell codierten Prompt live für Kunden bereitzustellen, ist ein großes Risiko. Eine einzige schlecht formulierte Anweisung könnte eine Flut falscher Antworten verursachen, was zu frustrierten Kunden und einem Schaden für den Ruf Ihrer Marke führen würde.

Eine richtige Testumgebung ist kein „Nice-to-have“, sondern eine Notwendigkeit. Aus diesem Grund enthält eesel AI einen Simulationsmodus. Sie können Ihren KI-Agenten in einer sicheren Umgebung an Tausenden Ihrer historischen Tickets testen, genau sehen, wie er reagiert hätte, und eine genaue Vorstellung von Ihrer Automatisierungsrate erhalten, bevor ein einziger Kunde jemals damit interagiert. Es geht darum, mit Vertrauen bereitzustellen, nicht nur auf das Beste zu hoffen.

Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, der für das Testen von OpenAI-Prompt-Engineering-Bemühungen vor der Bereitstellung entscheidend ist.

Unvorhersehbare Kosten und Leistung

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Lösung mit der OpenAI-API erstellen, haben Sie zwei Arten von Kosten: die Entwicklerzeit für den Aufbau und die Wartung sowie die direkten Kosten für die Nutzung der API, die normalerweise darauf basieren, wie viele „Tokens“ (Wortteile) Sie verwenden.

Dies kann zu extrem unvorhersehbaren Rechnungen führen. Ein plötzlicher Anstieg der Kundentickets bedeutet einen Anstieg Ihrer KI-Kosten. Sie werden im Wesentlichen dafür bestraft, einen geschäftigen Monat zu haben. Für Unternehmen, die sich an ein Budget halten müssen, kann dies ein echtes Problem sein. Während ChatGPT beispielsweise eine kostenlose Stufe hat, erfordert jede ernsthafte geschäftliche Nutzung einen kostenpflichtigen Plan, und die Kosten steigen von dort aus.

Plan	Preis (pro Nutzer/Monat)	Hauptmerkmale
Kostenlos	0 $	Zugang zu GPT-5, Websuche, begrenzte Datei-Uploads & Analyse.
Plus	20 $	Alles aus dem kostenlosen Plan, plus erweiterter Modellzugriff, höhere Limits und Zugang zu neueren Funktionen wie Sora.
Business	25 $ (jährlich) oder 30 $ (monatlich)	Sicherer Arbeitsbereich, Admin-Steuerung, Daten vom Training ausgeschlossen, Konnektoren zu internen Apps.

Diese Unvorhersehbarkeit ist ein Hauptgrund, warum Teams oft nach einer Plattform mit vorhersehbareren Kosten suchen. Zum Beispiel arbeitet eesel AI mit einem Pauschalpreis-Modell. Sie wissen genau, was Sie jeden Monat bezahlen, sodass eine belebte Support-Warteschlange nicht zu einer überraschenden Rechnung führt.

Der eesel AI-Ansatz: Prompt Engineering einfach gemacht

Das Ziel sollte nicht sein, Support-Manager zu Entwicklern zu machen. Die besten Plattformen nehmen die ganze Leistungsfähigkeit des OpenAI Prompt Engineering und verpacken sie in eine einfache Benutzeroberfläche, die jeder in einem Geschäftsteam nutzen kann.

eesel AI wurde entwickelt, um genau dieses Problem zu lösen. Es erledigt die komplizierte technische Arbeit im Hintergrund, sodass Sie sich darauf konzentrieren können, was die KI tun soll, nicht darauf, wie man sie baut. So vergleicht sich der manuelle, entwicklerlastige Ansatz mit dem einfachen Self-Service-Weg von eesel AI:

Ein Screenshot des einfachen Editors von eesel AI, in dem Benutzer die Persona, den Ton und die Eskalationsregeln der KI festlegen können, was den OpenAI-Prompt-Engineering-Prozess vereinfacht.

| Manuelles Prompt Engineering | Der eesel AI-Weg | | :--- | :--- | :--- | | Sie müssen Code schreiben oder sich mit API-Aufrufen herumschlagen. | Sie verwenden einen einfachen Editor, um die Persona, den Ton und die Eskalationsregeln der KI festzulegen. | | Sie müssen manuell Beispiele für die KI erstellen und aktualisieren. | Die KI lernt direkt aus Tausenden von früheren Tickets Ihres Teams. | | Ihre Ingenieure müssen ein benutzerdefiniertes System erstellen, um Kontext abzurufen. | Sie verbinden Ihre Tools wie Zendesk, Slack und Notion mit wenigen Klicks. | | Ihre Entwickler müssen benutzerdefinierte Aktionen programmieren. | Sie richten Aktionen wie das Nachschlagen von Bestellinformationen über ein No-Code-Dashboard ein. | | Das Testen erfordert das Schreiben von Skripten und komplexe Auswertungen. | Sie können die Leistung bei vergangenen Tickets mit einem einzigen Klick simulieren, um handlungsrelevante Berichte zu erhalten. |

Konzentrieren Sie sich auf die Ergebnisse, nicht auf den Prozess

OpenAI Prompt Engineering ist der Motor, der qualitativ hochwertige KI-Antworten antreibt, aber Sie müssen kein Mechaniker sein, um das Auto zu fahren.

Wenn Sie ein Support-Team leiten, ist Ihr Ziel ziemlich einfach: Sie möchten die Lösungszeiten verkürzen, die Kundenzufriedenheit (CSAT) steigern und Ihr Team effizienter machen. Ihr Fokus sollte auf diesen Ergebnissen liegen, nicht auf dem komplizierten und zeitaufwändigen Prozess des Prompt Engineerings von Grund auf. Plattformen wie eesel AI geben Ihnen die volle Leistung des fortschrittlichen Promptings durch eine einfache, kontrollierbare Benutzeroberfläche, die für Ihre Geschäftsanforderungen konzipiert ist, nicht für die eines Entwicklers.

Bereit, die Vorteile fortschrittlicher KI ohne die technischen Kopfschmerzen zu nutzen? Melden Sie sich für eesel AI an, und Sie können innerhalb von Minuten einen voll funktionsfähigen KI-Agenten haben, der aus Ihren Daten lernt.