Schulung – Prompt Engineering – Automotive

Prompt Engineering für die Automobilbranche

Prompt Engineering herstellerneutral: Rollen, Kontext, Few-Shot, Prompt-Ketten, Prompt-Bibliotheken und systematische Qualitätsprüfung.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Prompt Engineering für die Automobilbranche“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Mitarbeitende in Entwicklung und Anforderungsmanagement, Einkauf und Lieferantenmanagement bei OEMs und Zulieferern und Qualitätsmanagement und Reklamationsbearbeitung. Sie lernen Prompt Engineering nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Automotive.

Ob ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini oder Le Chat: Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich davon ab, wie Aufgaben formuliert werden. Prompt Engineering ist die Fähigkeit, Sprachmodellen Ziel, Kontext, Rahmenbedingungen und gewünschtes Format so zu vermitteln, dass verlässlich brauchbare Ergebnisse entstehen. In diesem herstellerneutralen Praxistag lernen Sie bewährte Techniken, die in allen gängigen KI-Assistenten funktionieren: Rollen und Zielgruppen festlegen, relevanten Kontext auswählen, mit Beispielen arbeiten und komplexe Aufgaben in nachvollziehbare Teilschritte zerlegen. Jede Technik erproben Sie direkt an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag.

Der zweite Teil richtet den Blick auf Wiederholbarkeit und Qualität im Team. Sie entwickeln Prompt-Vorlagen mit Platzhaltern, bauen mehrstufige Prompt-Ketten für Analyse-, Schreib- und Prüfprozesse und legen eine gemeinsame Prompt-Bibliothek an. Sie lernen, Ergebnisse systematisch zu bewerten – mit Prüfkriterien, Testfällen und gezielter Selbstkontrolle durch das Modell – und typische Fehlerquellen wie Halluzinationen, Mehrdeutigkeiten oder unvollständigen Kontext zu vermeiden. Am Ende verfügen Sie über ein strukturiertes Vorgehen, das unabhängig vom eingesetzten Werkzeug funktioniert und mit neuen Modellen weiter trägt.

Die Automobilindustrie steht unter massivem Veränderungsdruck: Elektrifizierung, softwaredefinierte Fahrzeuge, neue Wettbewerber und anspruchsvolle Regulierung verändern Hersteller, Zulieferer und Handel gleichermaßen. Generative KI unterstützt in nahezu allen Bereichen der Wertschöpfungskette – vom Anforderungsmanagement in der Entwicklung über Lieferantenkommunikation und Reklamationsbearbeitung im Einkauf und Qualitätsmanagement bis zu Vertrieb und Aftersales im Autohaus. KI-Assistenten helfen, Lastenhefte, Normen und Prüfberichte zu erschließen, 8D-Reports zu strukturieren oder Kundenanfragen zu beantworten. KI-Agenten verknüpfen Daten aus verschiedenen Systemen. Entscheidend sind dabei der Schutz von Entwicklungs-Know-how, die Einhaltung von Qualitäts- und Sicherheitsstandards und klare Freigabeprozesse. Dieser Kurs zeigt den praxisnahen Weg dorthin.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Mitarbeitende in Entwicklung und Anforderungsmanagement
  • Einkauf und Lieferantenmanagement bei OEMs und Zulieferern
  • Qualitätsmanagement und Reklamationsbearbeitung
  • Vertrieb, Service und Aftersales im Autohandel
  • Produktions- und Logistikplanung

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Umfangreiche Lastenhefte, Normen und Spezifikationen
  • Hoher Dokumentationsaufwand in Qualitätsmanagement und Reklamationen
  • Komplexe Lieferketten mit vielen Abstimmungen
  • Strenger Schutz von Entwicklungsdaten und geistigem Eigentum

Das können Sie nach dem Training

  • Sie verstehen, wie Sprachmodelle Prompts verarbeiten, und leiten daraus wirksame Formulierungen ab.
  • Sie strukturieren Prompts mit Rolle, Kontext, Aufgabe, Rahmenbedingungen und Ausgabeformat.
  • Sie setzen Few-Shot-Beispiele und Prompt-Ketten für komplexe, mehrstufige Aufgaben ein.
  • Sie erstellen wiederverwendbare Vorlagen und bauen eine gemeinsame Prompt-Bibliothek auf.
  • Sie werten technische Dokumente wie Lastenhefte und Normen mit KI strukturiert aus.
  • Sie beschleunigen Qualitäts-, Reklamations- und Lieferantenprozesse mit KI-Unterstützung.
  • Sie setzen KI unter Wahrung von Geheimhaltung, Qualitätsstandards und Freigabeprozessen ein.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Wie Sprachmodelle Prompts verarbeiten
  • Grundprinzipien von Sprachmodellen: Wahrscheinlichkeiten, Kontextfenster, Grenzen
  • Warum Formulierungen, Reihenfolge und Beispiele das Ergebnis verändern
  • Ursachen für Halluzinationen und wie Prompts sie reduzieren
  • Unterschiede und Gemeinsamkeiten gängiger KI-Assistenten
Modul 2 Bausteine eines wirksamen Prompts
  • Rolle, Zielgruppe, Aufgabe, Kontext und Ausgabeformat festlegen
  • Rahmenbedingungen, Ausschlüsse und Qualitätskriterien formulieren
  • Strukturierte Eingaben mit Abschnitten, Trennzeichen und Markierungen
  • Gezielte Rückfragen des Modells einfordern statt Annahmen zuzulassen
Modul 3 Fortgeschrittene Techniken
  • Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot: mit Beispielen Stil und Struktur vorgeben
  • Schrittweises Vorgehen und Begründungen für komplexe Aufgaben anfordern
  • Prompt-Ketten: Recherche, Entwurf, Prüfung und Überarbeitung trennen
  • Perspektivwechsel, Gegenargumente und Selbstkritik des Modells nutzen
Modul 4 Vorlagen und Prompt-Bibliotheken
  • Wiederverwendbare Vorlagen mit Platzhaltern und Variablen erstellen
  • Dauerhafte Anweisungen in Projekten, eigenen Assistenten und Agents hinterlegen
  • Prompt-Bibliothek im Team aufbauen, benennen, pflegen und teilen
  • Vorlagen dokumentieren: Zweck, Eingaben, erwartete Ausgabe, Verantwortliche
Modul 5 Qualitätsprüfung und verantwortungsvoller Einsatz
  • Prüfkriterien und Bewertungsraster für KI-Ergebnisse definieren
  • Testfälle anlegen und Prompts systematisch vergleichen und verbessern
  • Fakten, Zahlen und Quellen verifizieren; Vier-Augen-Prinzip etablieren
  • Datenschutz, vertrauliche Inhalte und Transparenz gemäß DSGVO und EU AI Act
Modul 6 Praxislabor: Automotive
  • Lastenhefte analysieren
  • Reklamationen und 8D-Reports
  • Lieferantenkommunikation
  • Normen und Prozesse erschließen
  • Vertrieb und Aftersales
  • Schulungs- und Technikdokumentation
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Entwicklungsdaten, Konstruktionsunterlagen und Kundenspezifikationen unterliegen strengen Geheimhaltungsvereinbarungen und Informationssicherheitsanforderungen der Branche, etwa nach TISAX, und dürfen nur in freigegebenen KI-Umgebungen verarbeitet werden. Für Kundendaten im Handel gilt die DSGVO, und sicherheitsrelevante Inhalte erfordern stets eine fachliche Freigabe.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Lastenhefte analysieren

KI extrahiert Anforderungen aus umfangreichen Lastenheften, gleicht sie mit Pflichtenheften ab, markiert Widersprüche und Unklarheiten und bereitet Rückfragen an Kunden oder Entwicklungspartner vor. Änderungsstände werden nachvollziehbar dokumentiert.

Reklamationen und 8D-Reports

Reklamationsbeschreibungen werden strukturiert, mögliche Ursachen mit Methoden wie Ishikawa gesammelt und 8D-Berichte in klarer Sprache formuliert – die Ursachenanalyse bleibt Aufgabe des Fachteams. Sofort- und Abstellmaßnahmen werden klar getrennt.

Lieferantenkommunikation

Anfragen, Abmahnungen, Eskalationen und Auditberichte werden präzise und mehrsprachig formuliert, Lieferantenbewertungen kommentiert und Gesprächsvorbereitungen erstellt. Dabei bleiben Ton und Eskalationsstufe angemessen, und wichtige Vereinbarungen werden zur späteren Nachverfolgung festgehalten.

Normen und Prozesse erschließen

Interne Prozessbeschreibungen, Arbeitsanweisungen und Qualitätsvorgaben werden durchsuchbar gemacht, sodass Mitarbeitende Antworten mit Verweis auf das maßgebliche Dokument erhalten. Neue Mitarbeitende finden so schneller die geltenden Vorgaben, ohne lange in Ablagen suchen zu müssen.

Vertrieb und Aftersales

Im Autohaus formuliert KI Angebote, Fahrzeugbeschreibungen, Antworten auf Kundenanfragen und Serviceerinnerungen und unterstützt Serviceberater bei verständlichen Erklärungen von Reparaturen. Kundenwünsche aus Gesprächen werden dabei strukturiert festgehalten und für die Nachverfolgung im CRM aufbereitet.

Schulungs- und Technikdokumentation

Schulungsunterlagen für Montage, Service oder neue Fahrzeugtechnologien werden aus Fachdokumenten erstellt, zielgruppengerecht vereinfacht und in andere Sprachen übertragen. Auch Prüffragen zur Lernerfolgskontrolle werden dabei passend zum jeweiligen Kapitel erstellt.

Voraussetzungen

Erste Erfahrungen mit mindestens einem KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude, Copilot oder Gemini sind hilfreich; technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Berufserfahrung bei Herstellern, Zulieferern oder im Automobilhandel; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und Zugang zu mindestens einem KI-Assistenten, idealerweise dem in Ihrem Unternehmen freigegebenen Werkzeug.

Datenschutz & Compliance

Entwicklungsdaten, Konstruktionsunterlagen und Kundenspezifikationen unterliegen strengen Geheimhaltungsvereinbarungen und Informationssicherheitsanforderungen der Branche, etwa nach TISAX, und dürfen nur in freigegebenen KI-Umgebungen verarbeitet werden. Für Kundendaten im Handel gilt die DSGVO, und sicherheitsrelevante Inhalte erfordern stets eine fachliche Freigabe.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Funktionieren die Techniken mit jedem KI-Assistenten?

Ja, der Kurs ist bewusst herstellerneutral aufgebaut. Die Prinzipien – klare Aufgabe, relevanter Kontext, Beispiele, strukturierte Ausgabe und Prüfschritte – wirken in ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Le Chat und weiteren Werkzeugen gleichermaßen. Wo sich Assistenten im Detail unterscheiden, etwa bei Projekten oder eigenen Assistenten, zeigen wir die jeweiligen Entsprechungen.

Ist Prompt Engineering mit besseren Modellen nicht bald überflüssig?

Modelle verstehen unpräzise Anfragen zunehmend besser, doch sie können weiterhin nicht wissen, was Sie nicht mitteilen: Zielgruppe, Qualitätsmaßstäbe, interne Vorgaben oder relevanten Hintergrund. Gute Prompts sind daher vor allem gute Aufgabenbeschreibungen. Hinzu kommen Vorlagen, Prompt-Ketten und Qualitätsprüfung, die im Team auch mit neuen Modellen ihren Wert behalten.

Was ist eine Prompt-Bibliothek und wie pflegen wir sie im Team?

Eine Prompt-Bibliothek ist eine geordnete Sammlung erprobter Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben, jeweils mit Zweck, benötigten Eingaben, Beispielergebnis und Verantwortlichen. Sie lässt sich in einem gemeinsamen Dokument, Wiki oder direkt in Projekten des KI-Werkzeugs führen. Im Kurs legen Sie eine erste Bibliothek an und definieren einfache Regeln für Pflege und Freigabe.

Dürfen Lastenhefte in KI-Tools hochgeladen werden?

Nur in Umgebungen, die von Ihrer Informationssicherheit freigegeben sind und die Anforderungen Ihrer Kunden erfüllen. Viele OEMs regeln dies vertraglich. Im Kurs zeigen wir, wie Sie mit freigegebenen Unternehmenslösungen arbeiten, Dokumente vorab bereinigen und welche Inhalte grundsätzlich nicht in externe Dienste gehören.

Kann KI eine Fehlerursachenanalyse durchführen?

KI hilft, mögliche Ursachen systematisch zu sammeln, Methoden wie 5-Why oder Ishikawa zu strukturieren und Berichte zu formulieren. Die eigentliche Analyse mit Messungen, Versuchen und Prozesskenntnis bleibt Aufgabe des Fachteams. KI beschleunigt den Weg dorthin und verbessert die Dokumentationsqualität. Die Verantwortung bleibt beim Team.

Was kostet die Schulung „Prompt Engineering für die Automobilbranche“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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