Prompt Engineering für KI-Ethiker:in – Weiterbildung

Dieser Kurs verbindet zwei Welten, die in vielen Weiterbildungen getrennt behandelt werden: das technische Handwerk des Prompt Engineering und die kritische, ethische Einordnung dessen, was generative KI-Systeme eigentlich ausgeben. Wer sich "KI-Ethiker:in" nennen will, braucht mehr als ein Gefühl für richtig und falsch – er oder sie muss verstehen, wie Prompts das Verhalten von Sprachmodellen steuern, wie Daten strukturiert und abgefragt werden, und wo genau in diesem Prozess Verzerrungen, Intransparenz oder Fehlinterpretationen entstehen können. Der Kurs führt in Prompt Engineering ein, vermittelt parallel dazu grundlegende Datenkompetenz mit SQL und Power BI und stellt durchgehend die Frage: Ist das Ergebnis plausibel, fair und nachvollziehbar? Damit richtet er sich an alle, die KI-gestützte Prozesse nicht nur bedienen, sondern auch verantworten wollen.

Der Kurs gliedert sich in drei aufeinander aufbauende Themenblöcke, die technisches Können und ethische Rückschau von Anfang an zusammen denken. Im ersten Block geht es um die Grundlagen von Prompt Engineering und generativer KI. Hier wird geklärt, wo Prompting im größeren Bild datenbasierter Systeme steht und warum die Formulierung einer Eingabe direkten Einfluss auf Qualität, Ton und Struktur der Ausgabe hat.

• Einordnung von Prompt Engineering im Kontext generativer KI-Systeme
• Grundlagen datenbasierter Systeme und strukturierter Informationsverarbeitung
• Zusammenhang zwischen Eingabequalität, Systemverhalten und Ergebnisform
• Bedeutung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit bei KI-Ausgaben
• Erste praktische Übungen zur Formulierung einfacher und mehrstufiger Prompts
• Diskussion typischer Fehlerquellen bei unpräzisen oder mehrdeutigen Eingaben

Im zweiten Block folgt die Datenarbeit und methodische Steuerung. Prompting funktioniert selten im luftleeren Raum – meist steht dahinter eine Datenbasis, die zunächst verstanden, abgefragt und aufbereitet werden muss.

• Grundlagen von SQL zur Abfrage und Strukturierung von Daten
• Aufbereitung und Visualisierung von Informationen mit Power BI
• Formulierung kontextbezogener und zielgerichteter Prompts auf Basis realer Datensätze
• Verknüpfung von Datenbasis, Fragestellung und KI-gestützter Auswertung
• Aufbau einfacher Dashboards zur Darstellung von Analyseergebnissen
• Iteratives Verfeinern von Prompts anhand der zurückgemeldeten Zwischenergebnisse

Der dritte Block widmet sich der ethischen Bewertung und der praktischen Anwendung. Hier laufen die technischen Fähigkeiten aus den ersten beiden Blöcken mit der ethischen Fragestellung zusammen, die dem Kurs seinen Namen gibt.

• Prüfung von KI-Ergebnissen auf Plausibilität, Verzerrungen und Kontextbezug
• Einordnung von Datenschutz, Fairness und verantwortungsvoller Nutzung generativer Systeme
• Anwendung von Prompting auf Analyseaufgaben, Textentwürfe und strukturierte Ausgaben
• Dokumentation und Weiterentwicklung von KI-gestützten Arbeitsprozessen
• Erarbeitung eigener Kriterienlisten zur Bewertung von KI-Ausgaben im Berufsalltag
• Fallbeispiele zu Verzerrungen und deren Ursachen in Trainingsdaten und Prompts

Ergänzend arbeiten die Teilnehmenden praxisnah an Aufgaben, die Prompting, Datenarbeit und ethische Prüfung in einem durchgehenden Workflow verbinden, darunter zum Beispiel folgende Übungen.

• Formulierung einer Prompt-Kette für eine mehrstufige Datenauswertung
• Abfrage eines Beispieldatensatzes mit SQL und Weiterverarbeitung in Power BI
• Erstellung eines kurzen Analyseberichts auf Basis KI-generierter Textbausteine
• Prüfung eines KI-generierten Ergebnisses auf sachliche Fehler und Verzerrungen
• Vergleich unterschiedlicher Prompt-Varianten und ihrer Auswirkung auf die Ausgabe
• Rückschau, an welcher Stelle im Prozess menschliche Kontrolle notwendig bleibt
• Aufbau eines kleinen Katalogs bewährter Prompt-Formulierungen für wiederkehrende Aufgaben
• Diskussion von Grenzfällen, in denen eine KI-Ausgabe zwar plausibel, aber inhaltlich falsch ist
• Einordnung, wie Kontext und Formatvorgaben das Ergebnis eines Prompts verändern
• Übertragung der erarbeiteten Methoden auf ein eigenes kleines Abschlussszenario
• Kurze Präsentation der eigenen Ergebnisse samt kritischer Selbsteinschätzung
• Feedbackrunde zu Stärken und Schwächen der eingesetzten Prompting-Strategien

Am Ende des Kurses steht damit kein rein technisches Prompting-Handwerk, sondern ein Werkzeugkasten, der Datenkompetenz und kritisches Denken verbindet. Wer die Inhalte durchgearbeitet hat, kann nicht nur Prompts formulieren, die brauchbare Ergebnisse liefern, sondern auch begründen, warum ein Ergebnis vertrauenswürdig ist – oder eben nicht.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich mit Fragestellungen im Bereich Künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung und verantwortungsvoller Systemnutzung befassen möchten. Angesprochen sind insbesondere alle, die KI-bezogene Inhalte, Prozesse oder Anwendungskontexte im beruflichen Umfeld fachlich einordnen und nachvollziehbar bearbeiten müssen – etwa an der Schnittstelle zwischen Fachabteilung, Datenanalyse und Compliance.

• Personen, die KI-gestützte Prozesse in ihrem Unternehmen mit aufbauen oder begleiten
• Fachkräfte, die generative KI-Ausgaben kritisch prüfen und einordnen müssen
• Quereinsteigende mit Interesse an der Schnittstelle von KI, Daten und Ethik
• Mitarbeitende aus Bereichen wie Governance, Qualitätssicherung oder Datenanalyse
• Personen, die perspektivisch als Prompt Engineer oder KI-Berater:in arbeiten möchten

Der Kurs findet als Combined Learning statt, also in einer Mischung aus Präsenz- oder Live-Online-Phasen und begleitendem eigenständiges Lernen. Theoretische Einheiten zu Prompting, SQL und Power BI wechseln sich mit praktischen Übungsphasen ab, in denen das Gelernte direkt an Beispieldaten erprobt wird. Die ethische Einordnung von KI-Ausgaben wird dabei nicht als separates Modul, sondern durchgehend in die praktischen Übungen eingewoben, sodass technisches Können und kritische Rückschau gemeinsam trainiert werden. Die überwiegende Teilnahmeform ist Vollzeit, in Teilen wird der Kurs auch in Teilzeit angeboten.

Der Kurs wird sowohl in Vollzeit- als auch in Teilzeitform durchgeführt, wobei die Vollzeitvariante überwiegt. Der Umfang orientiert sich an den drei Themenblöcken Prompt-Grundlagen, Datenarbeit und ethische Bewertung, die im Combined-Learning-Format nacheinander durchlaufen werden. Genaue Wochenstunden und Kalenderwochen richten sich nach dem jeweils gebuchten Termin.

Nach erfolgreicher Teilnahme findet eine trägerinterne Abschlussprüfung statt, die mit einem Trägerzertifikat für den Kurs "Prompt Engineering für KI-Ethiker:in" abschließt. Es handelt sich nicht um eine staatliche oder herstellerseitige Zertifizierung, sondern um einen qualifizierten Nachweis der erfolgreichen Teilnahme und Prüfungsleistung beim Kursanbieter.

Wer generative KI im beruflichen Alltag einsetzt, steht früher oder später vor der Frage, ob ein KI-generiertes Ergebnis vertrauenswürdig ist. Dieser Kurs gibt darauf eine methodische Antwort, statt nur ein gutes Bauchgefühl zu vermitteln. Durch die Kombination aus Prompt Engineering, SQL-Grundlagen und Power-BI-Praxis lernen Teilnehmende, wie Eingabe, Datenbasis und Ausgabe zusammenhängen – und genau an diesen Schnittstellen entstehen typischerweise Fehler, Verzerrungen und Intransparenz. Der praktische Nutzen zeigt sich vor allem dort, wo Unternehmen KI-Systeme in bestehende Datenprozesse integrieren wollen, aber noch keine klaren Kriterien für Qualität und Fairness der Ergebnisse haben. Wer den Kurs abgeschlossen hat, kann nicht nur selbst Prompts formulieren, die verlässliche Ergebnisse liefern, sondern auch anderen erklären, woran man ein zweifelhaftes KI-Ergebnis erkennt und wie man es korrigiert. Diese Doppelkompetenz aus Technik und Rückschau wird an der Schnittstelle von KI, Datenanalyse und Governance zunehmend gesucht. Langfristig eröffnet der Kurs damit eine Perspektive, die über reines Tool-Wissen hinausgeht: Teilnehmende positionieren sich als Personen, die KI-gestützte Arbeitsprozesse nicht nur nutzen, sondern kritisch begleiten und verantwortungsvoll weiterentwickeln können – eine Fähigkeit, die mit wachsender KI-Durchdringung in nahezu jeder Branche an Bedeutung gewinnt.