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Blog zum Thema
Data Science

Fachartikel
30.05.2026 Kategorien: Prompt Engineering• Language Models

Prompt Engineering für Entwickler - Von der Chat-Oberfläche zur API-Integration

Die meisten Prompt-Engineering-Guides richten sich an ChatGPT-Nutzer. Für Entwickler gelten andere Regeln - Reproduzierbarkeit, strukturierte Outputs, Token-Effizienz und systematisches Testing. Dieser Artikel behandelt Prompt Engineering als Software-Engineering-Disziplin und zeigt, wie LLMs über APIs in eigene Anwendungen integriert werden.

Fachartikel
16.05.2026 Kategorien: Deep Learning• Language Models

Der Attention-Mechanismus erklärt - Wie KI lernt, worauf es ankommt

Attention ist der zentrale Baustein moderner KI-Systeme. Dieser Artikel erklärt die Entwicklung von der ersten Attention für maschinelle Übersetzung über Self-Attention und Multi-Head Attention bis zu modernen Varianten wie Grouped-Query Attention und Flash Attention - mit mathematischer Intuition, Rechenbeispielen und dem Blick auf biologische Parallelen.

Kommentar
01.05.2026 Kategorien: Kommentare• Machine Learning

KI und Beschäftigung: Zwischen Ausdünnung und Erneuerung

KI vernichtet keine Berufe über Nacht, aber sie dünnt die Nachfrage nach menschlicher Arbeit schleichend aus. Gleichzeitig begrenzen ökonomische Realitäten die Substitution stärker als erwartet. Ein differenzierter Blick auf Arbeitsmärkte im Wandel.

Teil 4 der Serie KI Und Kognitive Arbeit
Kommentar
20.04.2026 Kategorien: Kommentare• Machine Learning

Kognitive Arbeit: Von der Ausführung zur Urteilsbildung

KI automatisiert nicht nur Routineaufgaben, sie verschiebt damit implizit den gesamten Wertschöpfungskern kognitiver Arbeit - von der Ausführung weg hin zur Urteilsbildung. Auf der einen Seite befreit dies Experten von Routinearbeit, auf der anderen Seite gefährdet es aber womöglich Anfänger in ihrer Entwicklung zum Experten.

Teil 2 der Serie KI Und Kognitive Arbeit
Kommentar
15.04.2026 Kategorien: Kommentare• Machine Learning

Organisationen im Wandel: Das K in KI steht für Kultur

Die meisten KI-Initiativen scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Organisation. 95 Prozent der KI-Pilotprojekte liefern keinen Ertrag, weil Unternehmen Technik modernisieren, ohne die Arbeitsorganisation anzupassen. Ein Muster, das sich seit 75 Jahren wiederholt.

Teil 1 der Serie KI Und Kognitive Arbeit
Praxisartikel
10.04.2026 Kategorien: Prompt Engineering• Language Models

System Prompts erklärt - Was geleakte Anweisungen über KI-Systeme verraten

System Prompts sind die unsichtbare Steuerungsebene hinter jedem KI-Chatbot. Durch geleakte Anweisungen von ChatGPT, Claude und Gemini lässt sich rekonstruieren, wie die großen Anbieter ihre Modelle steuern. Dieser Artikel analysiert die gemeinsamen Muster, identifiziert Designprinzipien und zeigt, wie sich diese Erkenntnisse auf eigene Prompts übertragen lassen.