Schulung – Prompt Engineering – Ingenieurwesen & Technik

Prompt Engineering für Ingenieur:innen

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

Das Training „Prompt Engineering für Ingenieur:innen“ richtet sich an Rollen wie Konstrukteur:innen und Entwicklungsingenieur:innen, Projektingenieur:innen im Anlagen- und Maschinenbau und Versuchs- und Testingenieur:innen und zeigt Schritt für Schritt, wie Prompt Engineering im Bereich Ingenieurwesen & Technik produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

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.

Ingenieur:innen in Konstruktion, Entwicklung, Anlagenbau und technischer Planung verbringen einen großen Teil ihrer Zeit mit Recherche, Dokumentation, Abstimmung und Berechnungen. Generative KI kann diesen Anteil deutlich reduzieren: KI-Assistenten fassen Normen und Fachliteratur zusammen, strukturieren Lastenhefte und Pflichtenhefte, unterstützen bei Anforderungsanalysen, erzeugen Berechnungsskripte in Python oder Tabellenkalkulationen und erstellen technische Dokumentation und Berichte. Automatisierungen helfen beim Änderungsmanagement, beim Vergleich von Dokumentständen und bei der Auswertung von Versuchs- und Messdaten. Kreative Lösungsfindung, Plausibilitätsprüfung und Verantwortung für die technische Sicherheit bleiben bei den Fachleuten. Wer KI als Werkzeug für Routinearbeit und als Sparringspartner nutzt, gewinnt Zeit für das eigentliche Engineering: Konzepte entwickeln, Varianten bewerten und robuste Lösungen umsetzen.

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?

  • Konstrukteur:innen und Entwicklungsingenieur:innen
  • Projektingenieur:innen im Anlagen- und Maschinenbau
  • Versuchs- und Testingenieur:innen
  • Technische Redakteur:innen
  • Ingenieur:innen in Planungs- und Ingenieurbüros

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Umfangreiche Normen, Richtlinien und Anforderungen effizient auswerten
  • Technische Dokumentation und Berichte neben der Entwicklungsarbeit erstellen
  • Versuchs- und Messdaten schnell auswerten und interpretieren
  • Änderungen über viele Dokumente und Beteiligte hinweg nachvollziehbar steuern

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 nutzen KI für Anforderungsanalyse, Normenrecherche und technische Dokumentation.
  • Sie lassen sich Berechnungs- und Auswerteskripte von KI erstellen und validieren diese systematisch.
  • Sie schützen Konstruktionswissen und beachten Produktsicherheits- und Haftungsanforderungen beim KI-Einsatz.

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: Ingenieurwesen & Technik
  • Anforderungen strukturieren
  • Normen und Fachliteratur auswerten
  • Berechnungsskripte erstellen
  • Versuchsdaten auswerten
  • Technische Dokumentation
  • Änderungsmanagement unterstützen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Konstruktionsdaten, Zeichnungen und Entwicklungsergebnisse sind Geschäftsgeheimnisse und unterliegen teils Exportkontrollvorschriften; sie gehören nur in freigegebene KI-Umgebungen. Für sicherheitsrelevante Auslegungen gelten Produktsicherheits- und Haftungsrecht unverändert, KI-Ergebnisse müssen daher nachvollziehbar verifiziert und dokumentiert werden.
  • 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

Anforderungen strukturieren

Ein KI-Assistent analysiert Kundenanforderungen und Lastenhefte, erkennt Widersprüche, Lücken und unklare Formulierungen und überführt sie in eine strukturierte, prüfbare Anforderungsliste für das Pflichtenheft.

Normen und Fachliteratur auswerten

KI fasst relevante Abschnitte aus Normen, Richtlinien und Fachartikeln zusammen, erstellt Vergleichstabellen und Checklisten und verweist auf die Fundstellen, die Ingenieur:innen im Original prüfen.

Berechnungsskripte erstellen

Statt Formeln manuell zu programmieren, beschreiben Sie die Berechnung und erhalten ein kommentiertes Python-Skript oder eine Tabellenkalkulation, etwa für Auslegungen, Toleranzketten oder Einheitenumrechnungen, zum Testen und Validieren.

Versuchsdaten auswerten

Messdaten aus Prüfständen werden mit KI-generiertem Analysecode bereinigt, statistisch ausgewertet und visualisiert, Auffälligkeiten markiert und ein Entwurf für den Versuchsbericht erstellt.

Technische Dokumentation

Aus Konstruktionsdaten, Notizen und Vorgängerdokumenten entstehen Entwürfe für Betriebsanleitungen, Wartungshandbücher, Spezifikationen und Projektberichte in konsistenter Terminologie, die technische Redaktion und Fachabteilung gemeinsam prüfen und über das Dokumentenmanagement freigeben.

Änderungsmanagement unterstützen

KI vergleicht Dokumentstände, fasst technische Änderungen verständlich zusammen, identifiziert betroffene Dokumente und Schnittstellen und bereitet Änderungsanträge für das Change Board vor.

Voraussetzungen

Erste Erfahrungen mit mindestens einem KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude, Copilot oder Gemini sind hilfreich; technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Sie verfügen über eine ingenieurwissenschaftliche oder technische Ausbildung und arbeiten in Entwicklung, Konstruktion, Planung oder Test.

Technische Voraussetzungen

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

Datenschutz & Compliance

Konstruktionsdaten, Zeichnungen und Entwicklungsergebnisse sind Geschäftsgeheimnisse und unterliegen teils Exportkontrollvorschriften; sie gehören nur in freigegebene KI-Umgebungen. Für sicherheitsrelevante Auslegungen gelten Produktsicherheits- und Haftungsrecht unverändert, KI-Ergebnisse müssen daher nachvollziehbar verifiziert und dokumentiert werden.

Termine & Standorte

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

  • München Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Di, 15. 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.

Kann ich KI-Berechnungen für sicherheitsrelevante Auslegungen nutzen?

Nur als Unterstützung mit vollständiger Verifikation. Sprachmodelle können sich bei Formeln, Einheiten oder Normwerten irren. Lassen Sie Rechenwege als nachvollziehbaren Code oder Formeln ausgeben, prüfen Sie diese gegen Normen, Handrechnungen oder validierte Software und dokumentieren Sie die Prüfung. Die Verantwortung bleibt bei Ihnen.

Wie schützen wir Konstruktionsdaten?

Nutzen Sie ausschließlich freigegebene Unternehmensumgebungen, in denen Eingaben nicht für das Training verwendet werden. Beachten Sie zusätzlich Exportkontrollvorgaben, etwa bei Dual-Use-Technologien, und stimmen Sie mit IT und Exportkontrolle ab, welche Informationen in welche Tools dürfen. Wir besprechen im Kurs praxistaugliche Regeln.

Was kostet die Schulung „Prompt Engineering für Ingenieur:innen“?

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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