Prompt Engineering für Professionals – Wie ich Copilot sinnvoll nutze

Was bedeutet „Prompt Engineering“ – und warum ist es wichtig? 

Prompt Engineering beschreibt die Kunst, gezielte Anweisungen (Prompts) an Copilot oder andere KI-Tools zu formulieren.

Die Qualität eines Prompts entscheidet direkt darüber, ob Copilot hilfreiche Ergebnisse liefert – oder ob zusätzliche Korrekturschleifen nötig sind.

Beispiel zum Unterschied: 

Unscharfer Prompt: „Schreibe etwas über unser neues Projekt.“

Guter Prompt: „Erstelle eine Projektübersicht für unser neues B2B-App-Launch im Q4, Zielgruppe: Partnerunternehmen.

Format: kurze Bulletpoints, max. 150 Wörter.“

Der zweite Prompt spart Zeit, weil er konkret, strukturiert und auf den Anwendungsfall abgestimmt ist.

Effiziente Prompts gestalten – Struktur und Beispiele 

Ein guter Prompt sollte folgende Elemente enthalten:

• Ziel – „Erstelle eine Übersicht zum Projektstatus.“
• Kontext – „Unser Unternehmen launcht im Q4 eine neue App für B2B.“ 
• Erwartung / Format – „Liste im Fließtext, maximal 200 Wörter.“ 
• Quelle / Scope – „Basis: Quartalsbericht Q2/2025.“

 Praxisbeispiel: 

„Erstelle einen formellen Projektstatusbericht zur Markteinführung der B2B-App, mit Fokus auf Zeitplan,

Risiken und nächste Schritte.

Verwende die Daten aus dem internen Quartalsbericht Q2/2025.“

Typische Anwendungsfelder – Copilot als Booster im Alltag

• Code-Generierung & Review: Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, Tests, Debugging 
• Dokumentation: Schnelle Erstellung von Word-Reports, PowerPoint-Folien oder Excel-Auswertungen 
• Präsentationen & Business Cases: Zusammenfassungen, Chancen-Risiko-Analysen, Management-Briefings

Best Practices – ausführlich erklärt

1. Präzision zählt
Je genauer der Prompt ist, desto besser sind die Ergebnisse.

• Schlecht: „Schreibe etwas über Marketing.“

• Besser: „Erstelle eine kurze Zusammenfassung (max. 150 Wörter) zu den wichtigsten Trends im digitalen B2B-Marketing 2025, Fokus: Social Media & KI.“

2. Iterativ testen
Man schreibt selten gleich beim ersten Mal den perfekten Prompt. Daher: ausprobieren, anpassen, erneut testen.

• Beispiel: Du lässt Copilot einen Projektstatusbericht schreiben → das Ergebnis ist zu allgemein → neuer Prompt: „Bitte detaillierter auf die Risiken eingehen und konkrete Termine nennen.“

3. Kontext bereitstellen
KI weiß nicht automatisch, wofür du den Text brauchst. Wenn du Rolle, Zielgruppe oder Projektphase nennst, wird der Output viel relevanter.

• Ohne Kontext: „Erstelle eine Präsentation.“

• Mit Kontext: „Erstelle eine Präsentation für die Geschäftsführung über den Stand unseres B2B-App-Projekts, Zielgruppe: Management, Fokus: Risiken, Zeitplan, nächste Schritte.“

4. Datenquellen definieren
Wenn du Daten oder Reports hast, auf die Copilot sich stützen soll, benenne sie explizit.

• Beispiel: „Nutze den Quartalsbericht Q2/2025 als Grundlage und fasse die Umsatzentwicklung in 3 Stichpunkten zusammen.“

5. Ergebnisse prüfen (Sicherheitsüberprüfung)
KI kann Fehler machen oder Dinge erfinden („Halluzinationen“). Deshalb nie blind übernehmen, sondern immer mit der eigenen Fach-Expertise abgleichen.

• Praxisregel: Copilot ist ein Assistenz-Tool, kein Ersatz für eigene Prüfung & Verantwortung.

Typische Fallstricke – und wie man sie vermeidet

• Zu unscharfe Prompts → führen zu vagen Ergebnissen

• „KI-Halluzinationen“ → immer gegenprüfen und ggf. Alternativprompt starten

• Datenschutz & Compliance → niemals sensible Informationen ungeschützt in Prompts eingeben

Weiterführende Ressourcen

Microsoft Learn – Einführung in Prompt Engineering mit GitHub Copilot

GitHub Copilot Prompt Engineering Guide

Effektives Prompt Engineering mit Microsoft Copilot (Tutkit)

Microsoft 365 Copilot – Tipps & Best Practices (Net at Work)

Autor:

Yasmin Nejat