KI-Kolumne von Jürgen Bogner

Prompting ist nicht tot – es steigt nur in die BIM um

Ich sage es gleich vorneweg: Wer Prompting schlechtredet, hat KI nicht verstanden. Prompting ist die Basiskompetenz. Der erste Handschlag mit der Maschine. Die Fähigkeit, ein Problem klar zu formulieren, Rollen zu definieren, Kontext zu liefern und ein Ergebnis einzufordern, das nicht klingt wie ein Praktikant im dritten Kaffee-Entzug.

Deshalb unterrichten wir Prompting. Deshalb machen wir Workshops dazu. Deshalb sehe ich immer wieder: Wer nicht prompten kann, kann auch keine KI führen.

Aber genau hier liegt der Denkfehler vieler Unternehmen. Sie glauben, Prompting sei die Ziellinie. In Wahrheit ist es der Einstieg in die Führerscheinprüfung. Und während manche gerade stolz den ersten Gang einlegen, fährt die nächste Evolutionsstufe schon quer durch Wien. Mit Glocke. Mit Verspätung. Aber sie fährt. Wir nennen sie: die BIM.

Der Prompt bleibt der Zündschlüssel

Ohne Prompt kein Loop. So einfach ist das. Jeder KI-Prozess beginnt mit einem Auftrag. Jemand muss definieren, was passieren soll. Was das Ziel ist. Welche Rolle die KI einnimmt. Welche Daten relevant sind. Welche Grenzen gelten. Und wann ein Ergebnis gut genug ist.

Ein schlechter Prompt startet keinen intelligenten Prozess. Er startet Chaos mit hübscher Grammatik. Darum bleibt Prompt Engineering wichtig. Nicht als Trend. Sondern als Grundalphabet für Arbeit mit KI. Aber ein Alphabet macht noch keinen Roman. Und ein guter Prompt macht noch keine Organisation produktiver.

Context Engineering ist der Stadtplan

Die zweite Stufe ist Context Engineering. Da geht es nicht mehr nur darum, was du fragst. Sondern womit du die KI fütterst. Zielgruppe. Daten. Beispiele. Stil. Historie. Dokumente. Einschränkungen. Erfolgsdefinition. Interne Logik. Markenstimme. Entscheidungsrahmen.

Ganz ehrlich? Die meisten schlechten KI-Ergebnisse entstehen nicht, weil das Modell dumm ist. Sie entstehen, weil der Kontext aussieht wie eine schlecht sortierte Küchenlade. Ein bisschen Briefing. Ein alter Link. Drei widersprüchliche Erwartungen. Und dann wundern sich alle, warum die KI halluziniert.

Context Engineering bringt Ordnung hinein. Es macht aus "Schreib mir mal was" ein echtes Arbeitsbriefing.

Aber auch das ist noch nicht das Ende.

Die BIM macht aus Copy-Paste ein Verkehrssystem

Ich spreche seit zwei Jahren über Model-Stacking. Also darüber, nicht einem Modell blind zu vertrauen, sondern mehrere Modelle gegeneinander arbeiten zu lassen. ChatGPT für Struktur. Claude für Tiefe. Perplexity für Recherche. Gemini für Perspektive. Spezialmodelle für Code, Bild, Daten oder Analyse.

Früher war das Handarbeit. Copy aus Modell A. Paste in Modell B. Dann zurück zu Modell C. Dann nochmal drüberlesen. Dann hoffen, dass man nicht irgendwo im Tab-Chaos ein wichtiges Argument verloren hat. Das war produktiv. Aber ehrlich gesagt auch: KI-Karussell mit Rückenschmerzen.

Loop Engineering ist der nächste Schritt. Da gehen Agenten in den Loop. Und wenn unsere Agenten in den Loop gehen, nennen wir diesen Transport bei uns die BIM. Die BIM orchestriert vier, fünf, sieben oder zehn KI-Chatfenster. Unterschiedliche Modelle. Unterschiedliche Rollen. Unterschiedliche Aufgaben.
Aber der eigentliche Sprung ist: Die Agenten arbeiten nicht nur nebeneinander. Sie arbeiten miteinander.

Ein Agent wartet, bis ein anderer geantwortet hat. Dann analysiert er diese Antwort. Dann fragt er nach. Oder widerspricht. Oder ergänzt. Oder schickt die nächste Aufgabe an ein anderes Modell weiter. Daraus entsteht eine echte Kollaboration zwischen KI-Agenten, die gemeinsam an einem definierten Ziel arbeiten.

Nicht ein Chatfenster. Nicht zehn Tabs. Sondern ein autonomer Arbeitsprozess. Einer analysiert. Einer challengt. Einer prüft Risiken. Einer denkt wie der:die Kund:in. Einer denkt wie der:die CFO. Einer zerlegt das Ergebnis. Einer baut es wieder zusammen. Und die BIM hält den Verkehr am Laufen, damit nicht alles in digitalem Stau endet.

Am Ende entsteht nicht einfach Output. Es entsteht ein geprüfter Denkprozess.

Loop Engineering ist keine Spielerei, sondern Organisationsdesign

Das ist der Punkt, den viele Führungskräfte noch unterschätzen. Loop Engineering ist nicht "wir lassen ein paar Bots miteinander reden". Es ist die Frage, wie ein Unternehmen KI-Arbeit strukturiert.

Welche Agenten braucht ein Prozess? Welche Modelle eignen sich wofür? Wer darf auf welche Daten zugreifen? Welche Ergebnisse brauchen eine zweite Prüfung? Wann stoppt der Loop? Wann muss ein Mensch rein? Und woran erkennt das System, dass es besser geworden ist? Das ist nicht IT-Bastelei. Das ist Führungsarbeit.

Bei biteme.digital bauen wir genau solche Systeme nicht, weil sie cool klingen. Sondern weil sie ein echtes Problem lösen: KI muss aus dem Einzelplatz-Experiment raus und in wiederholbare, kontrollierbare Abläufe hinein.
Für Research. Für Content. Für Kampagnen. Für Sales. Für interne Wissenssysteme. Für Entscheidungsgrundlagen. Für Prozesse, bei denen ein einzelnes Modell zu wenig ist und ein Mensch allein zu langsam.

Der eigentliche Gegner heißt Stillstand mit Zertifikat

Das Unbequeme ist nicht, dass Unternehmen Prompting lernen. Das Unbequeme ist, dass viele danach glauben, sie seien fertig. Ein Workshop. Ein paar Prompt-Vorlagen. Vielleicht noch ein internes PDF mit "Best Practices". Und dann wird KI-Kompetenz abgelegt wie ein Brandschutzkurs. Nur funktioniert KI nicht so.

Die Entwicklung läuft exponentiell. Kaum haben Teams verstanden, wie man gute Prompts schreibt, müssen sie lernen, Kontext zu bauen. Kaum sitzt der Kontext, kommen Agenten-Loops, Evaluation, Modellvergleiche und Workflow-Orchestrierung dazu.

Das ist brutal. Aber es ist auch die Chance. Denn wer diese Entwicklung ernst nimmt, baut keine Tool-Kompetenz auf. Er baut Lernfähigkeit auf. Und genau das wird der Unterschied.

Prompting ist der Anfang – nicht die Ausrede, stehenzubleiben

Prompting bleibt Pflicht. Ohne Prompting kein Kontext. Ohne Kontext kein Loop. Ohne Loop keine skalierbare KI-Produktivität. Aber wir müssen aufhören, den ersten Schritt als Transformation zu verkaufen.

Die Reise geht weiter: von Prompt Engineering → zu Context Engineering → zu Loop Engineering.

Vom einzelnen Befehl zum strukturierten Wissen. Vom strukturierten Wissen zum lernenden Prozess. Vom lernenden Prozess zur Organisation, die KI nicht nur nutzt, sondern führt.

Und genau da wird es spannend. Denn die Zukunft gehört nicht denen, die den schönsten Prompt schreiben. Sie gehört denen, die verstehen, wie man Menschen, Modelle und Prozesse so orchestriert, dass daraus echte Wertschöpfung entsteht.

Oder einfacher gesagt: Du kannst weiter von Fenster zu Fenster kopieren. Oder du steigst endlich in die BIM.

www.ahoi.biteme.digital

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