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Prompt Engineering & KI-Tools

Wie Sprachmodelle arbeiten und wo ihre Grenzen liegen: gute von schlechten Prompts unterscheiden, Antworten auf Verlässlichkeit prüfen, das passende Werkzeug wählen und KI im Arbeitsalltag als Assistenz nutzen — rechtlich sauber und ohne Effizienzfalle.

Ein Sprachmodell weiß nichts. Es setzt fort, was wahrscheinlich als Nächstes kommt – und ist gerade deshalb erstaunlich brauchbar und zugleich verlässlich unzuverlässig. Wer das begriffen hat, stellt andere Fragen, liest Antworten anders und weiß, wann er nachprüfen muss. Der Studiengang Prompt Engineering & KI-Tools beginnt genau dort.

Der Kurs geht in drei Blöcken vor. Die Einführung klärt, was ein Sprachmodell ist und was es nicht ist, wie es zu seiner Antwort kommt, warum es Dinge erfindet und wo rechtliche Grenzen verlaufen. Die Prompt-Techniken behandeln, was einen brauchbaren Auftrag ausmacht: Rolle, Kontext und Format, das schrittweise Vorgehen und das Nachschärfen, wenn das Ergebnis daneben liegt. KI im Berufsalltag schließt mit dem Einsatz bei Struktur und Selbstorganisation, bei Text, Recherche und Suchmaschinenoptimierung, beim Programmieren sowie bei Bild und Gestaltung.

Durchgehend gilt der Leitgedanke, dass KI begleiten und nicht führen soll. Sie ist eine Assistenz, die Struktur gibt und entlastet – besonders dort, wo Selbstorganisation, Reizverarbeitung oder das Anfangen schwerfallen. Sie ersetzt weder das eigene Urteil noch die fachliche Prüfung. Ein eigener Abschnitt widmet sich der Effizienzfalle: Wer sich Ergebnisse liefern lässt, ohne den Weg dorthin zu verstehen, lernt nichts und merkt es zuletzt.

Zum Prüfungsformat: Prompt Engineering ist eine erzeugende Tätigkeit, und ein Auswahlverfahren kann sie nicht abbilden. Dieser Kurs prüft deshalb das Beurteilen: welcher von zwei Aufträgen das bessere Ergebnis liefert, woran eine erfundene Quellenangabe zu erkennen ist, welches Werkzeug zu welcher Aufgabe passt und was rechtlich zulässig ist. Der praktische Nachweis gehört in das Projekt und in die Bewertung durch die Ausbildung – nicht in dieses Examen.

Rechtlich stützt sich der Kurs auf die EU-Verordnung über Künstliche Intelligenz, einschließlich der seit August 2026 geltenden Pflicht zur KI-Kompetenz und des Verbots von Emotionserkennung in Bildungseinrichtungen, sowie auf die Datenschutz-Grundverordnung. Vorkenntnisse sind nicht nötig.

Aufbau

Einführung in KI und LLMs

  1. Was ein Sprachmodell ist und was nicht 30 Aufgaben
  2. Wie ein Modell zu seiner Antwort kommt 30 Aufgaben
  3. Halluzination, Bias und Grenzen 30 Aufgaben
  4. Recht und Datenschutz beim Einsatz 30 Aufgaben

Prompt-Techniken & Anwendungsfälle

  1. Was einen guten Prompt ausmacht 30 Aufgaben
  2. Rolle, Kontext und Format 30 Aufgaben
  3. Schrittweise arbeiten und nachschärfen 30 Aufgaben
  4. Prompts beurteilen und Fehler finden 30 Aufgaben

KI im Berufsalltag (SEO, Code, Design)

  1. Struktur und Selbstorganisation 30 Aufgaben
  2. Texte, Recherche und SEO 30 Aufgaben
  3. Code und technische Arbeit 30 Aufgaben
  4. Bild, Gestaltung und Präsentation 30 Aufgaben