VOM DOMPTEUR 
ZUM PROMPTEUR

Ein Kommentar von Paul Liese

​Früher im Zirkus waren es die Dompteure, die als Herrscher der Manege wilde Tiere dressierten und kontrollierten. Den wagemutigen Dompteur gibt es immer seltener, dafür ist in den vergangenen Monaten eine neue Berufsgruppe entstanden: der Prompteur. Oder doch nicht? Ist der Prompteur wirklich eine neue Berufsgruppe oder nur eine Modeerscheinung? Oder nur die Beschreibung einer Fähigkeit, die bald alle beherrschen müssen?

Um Sie einmal kurz abzuholen: Unter Prompteur verstehe ich eine Person, die in der Lage ist, einer Künstlichen Intelligenz – wie zum Beispiel ChatGPT – genaue Anweisungen zu geben, um das bestmögliche Ergebnis zu erhalten. Interessanterweise entscheidet dann immer noch die Person, ob das von der KI ausgegebene Ergebnis annehmbar ist.

Prompteur deshalb, weil diese Anweisungen Prompts genannt werden. Eine Anweisung an die KI wäre zum Beispiel: „Schreibe einen Blogartikel über die Sinnhaftigkeit einer Verfahrensdokumentation aus der Sicht eines Steuerberaters“. Die KI erhält damit das Thema und die Perspektive und kann (vielleicht) etwas Entsprechendes ausgeben.

Wer nicht ganz genau fragt, bleibt dumm?

Meine Aufgabe als Anwender ist es nun, der KI die richtigen Prompts zu geben, um ein wirklich nutzbares Ergebnis zu erzielen. Und aktuell zeigt meine Erfahrung, dass die Qualität meiner Prompts maßgeblich über die Qualität der Antwort der KI entscheidet. Im Grunde hat sich – fällt mir beim Schreiben gerade so ein – nicht viel im Vergleich zum „Googeln“ geändert. Auch beim Suchen nach Antworten in der klassischen Suchmaschine entscheidet die Qualität meiner Frage über das Ergebnis der Treffer. Stichwort Longtail-Suche, also die Suche mit mehreren Begriffen. Je mehr, desto genauer das Ergebnis. Theoretisch.

Für mich stellt sich viel mehr die Frage: Wie lange muss ich als Keyword-Dompteur – pardon: Prompteur – das Know-how aufbauen? Oder ist es nicht viel mehr so, dass die KI lernt und immer besser wird, die richtigen Antworten zu geben? Insbesondere im Kontext von KI-Integrationen in bestehende Software – also Use-Cases mit KI zu verbessern – sollte die bestmögliche Ansprache der KI bereits vom Entwickler vorgegeben werden, da die Ziele klar definiert sind.

So zum Beispiel in Opti.Tax, wo ich künftig in der Projektart „Prozess- und Verfahrensdokumentation“ über die Integration von ChatGPT passende, ausführliche Texte erzeugen lasse. Diese entstehen auf Basis von wenigen Stichwörtern, welche ich vorher in das entsprechende Feld getippt habe. Oder in der Erstellung eines Internen Kontrollsystems (IKS), wo ich über die Opti.Tax-Plattform die KI befrage, welche IKS-Risiken im Bereich Umsatzsteuer für mich relevant wären.

Wohin uns die KI führt, wird sich noch zeigen

Auch wenn diese beiden Use-Cases noch nicht veröffentlicht sind, zeigen diese doch sehr deutlich, wie KI in bestehende Software integriert und das reine Chatten mit einer KI vielleicht abnehmen wird. Wir bei der hsp sind auf jeden Fall dran und überlegen uns Use-Cases für KI in der Opti.Tax-Plattform. Wenn auch Sie eine Idee oder einen konkreten Wunsch haben, dann melden Sie sich bei uns. Wir alle – der gesamte Schwarm der Anwendenden – profitieren davon.

Ach so, ein letzter Gedanke noch dazu: Ich mache mir etwas Sorgen darüber, ob wir nicht doch durch den Einsatz von KI bequemer werden und nicht mehr supergründlich etwas bearbeiten, durchdenken und erstellen. Wie viel Persönlichkeit kann in einem Text stecken, der zu 70, 80 Prozent von einer Maschine generiert wurde? Wie akkurat kommuniziere ich, wenn ich nur noch wenige Stichpunkte selbst tippe und das Ergebnis von mehreren Hundert oder Tausend Wörtern gar nicht mehr richtig prüfe, bevor ich es absende? Wie stehen Sie dazu – wo geht unsere Reise mit den unzähligen KI-Tools hin?