Zwei Jahre lang galt: Wer bessere Ergebnisse will, schreibt bessere Prompts. Inzwischen ist klar, dass die Qualität von KI-Systemen im Unternehmenseinsatz woanders entschieden wird: bei dem, was das Modell zum Zeitpunkt der Anfrage weiß. Context Engineering, also die systematische Versorgung des Modells mit den richtigen Daten, Dokumenten, Werkzeugen und Regeln, hat das Prompt-Tuning als entscheidende Disziplin abgelöst.
Im Webinar zeigen wir, woraus ein Kontext-Stack besteht: Retrieval auf eigene Wissensbestände, strukturierte Unternehmensdaten, Tool-Zugriffe, Gedächtnis über Sitzungen hinweg und Leitplanken. Und wir räumen mit dem Missverständnis auf, dass mehr Kontext automatisch besser ist, denn ein überfülltes Kontextfenster macht Antworten messbar schlechter.
Der Praxis-Use-Case: derselbe Unternehmens-Use-Case zweimal gelöst, einmal mit ausgefeiltem Prompt und einmal mit sauberem Kontext-Stack, im direkten Qualitätsvergleich. Der Unterschied ist deutlich sichtbar und erklärt, warum viele Copilot-Einführungen hinter den Erwartungen bleiben.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
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