Context Engineering: Definition, Methoden und Praxis für Unternehmen

Context Engineering (Kontext-Engineering) ist die Disziplin, das Kontextfenster eines großen Sprachmodells (Large Language Model, LLM) systematisch und zielgerichtet zu befüllen — mit allen Informationen, die das Modell benötigt, um eine Aufgabe zuverlässig zu lösen. Andrej Karpathy, einer der bekanntesten KI-Forscher weltweit, beschreibt es als „die feine Kunst und Wissenschaft, das Kontextfenster zu befüllen". Tobi Lütke, CEO von Shopify, formulierte es im Juni 2025 prägnant: Context Engineering sei „die Kunst, sämtlichen Kontext bereitzustellen, damit eine Aufgabe für das Sprachmodell plausibel lösbar wird".

Philipp Schmid von Google DeepMind definiert es als „die Disziplin, dynamische Systeme zu entwerfen, die die richtige Information zum richtigen Zeitpunkt bereitstellen". Das ist der entscheidende Unterschied zum klassischen Prompt Engineering: Nicht ein einzelner Prompt wird optimiert, sondern ein ganzes System, das dynamisch entscheidet, welche Information in das Kontextfenster gelangt.

Das Kontextfenster ist das Arbeitsgedächtnis des Modells — begrenzt in seiner Kapazität, aber entscheidend für die Qualität jeder Antwort. Sprachmodelle basieren auf der Transformer-Architektur, die dieses Fenster als zentralen Verarbeitungsraum nutzt. Alles, was das Modell sieht, bevor es eine Antwort erzeugt — Systemanweisung, Nutzereingabe, abgerufene Dokumente, Werkzeug-Ergebnisse, Gesprächshistorie — ist der Kontext. Diesen Kontext zu gestalten heißt: den Raum bewusst, strukturiert und aufgabengerecht zu füllen.

Context Engineering und Prompt Engineering: Was ist der Unterschied?

Context Engineering ist nicht besser oder schlechter als Prompt Engineering — es ist umfassender. Prompt Engineering ist ein Teilbereich von Context Engineering. Diese Abgrenzung ist wichtig, weil sie bestimmt, welche Probleme Sie damit lösen können.

Prompt Engineering konzentriert sich auf die Formulierung einzelner Eingaben: Wie stellt man eine Frage so, dass das Modell eine nützliche Antwort liefert? Das ist wertvoll — aber begrenzt. Eine gut formulierte Eingabe hilft wenig, wenn das Modell keinen Zugang zu relevantem Unternehmenswissen hat, die Gesprächshistorie nicht kennt oder nicht weiß, welche Werkzeuge es aufrufen darf.

Context Engineering denkt größer. Es gestaltet das gesamte Informationsumfeld — und entscheidet damit, was das Modell sieht, bevor es antwortet:

• Systemanweisung: Welche Rolle, welche Regeln, welches Verhalten soll das Modell zeigen?
• Wissensabruf (Retrieval Augmented Generation, RAG): Welche Dokumente werden dynamisch in den Kontext geladen?
• Beispielbasierte Anleitung (Few-Shot): Welche Beispiele helfen dem Modell, das gewünschte Ausgabeformat zu verstehen?
• Gedächtnis: Was soll das Modell aus früheren Interaktionen behalten — als Arbeitsgedächtnis oder Langzeitgedächtnis?
• Werkzeug-Ergebnisse: Welche Resultate aus externen Systemen fließen in den Kontext ein?
• Gesprächshistorie: Wie viel Verlauf ist relevant, ohne das Kontextfenster zu überlasten?

Für einfache, einmalige Aufgaben reicht Prompt Engineering aus. Sobald Sie aber KI-Systeme bauen, die autonom handeln, auf Unternehmensdaten zugreifen oder mehrere Schritte durchlaufen — also KI-Agenten, Firmen-GPTs oder Multi-Agenten-Systeme — wird Context Engineering zur Grundvoraussetzung.

Was gehört zum Kontext? Die sechs Bausteine

Der Kontext eines Sprachmodells ist mehr als die Nutzereingabe. Er besteht aus mehreren Schichten, die zusammen das Bild formen, das das Modell von seiner Aufgabe hat. Jede dieser Schichten trägt Information bei — und jede kann, wenn sie schlecht gestaltet ist, die Gesamtqualität des Systems senken.

1. Systemanweisung

Die Systemanweisung definiert das Verhalten des Modells: Rolle, Ton, Einschränkungen, Formatvorgaben. Sie ist der stabilste Teil des Kontexts — und gleichzeitig der, der am häufigsten unterschätzt wird. Eine schwache Systemanweisung führt zu inkonsistenten Ergebnissen, egal wie gut die Nutzereingabe formuliert ist. Im Unternehmenseinsatz enthält sie auch Datenschutzvorgaben, Compliance-Regeln und Eskalationspfade.

2. Wissensabruf (RAG)

RAG-Systeme rufen zur Laufzeit relevante Dokumente aus einer Wissensbasis ab und laden sie in den Kontext. Das Modell kann so auf aktuelle, unternehmensspezifische Informationen zugreifen, ohne diese im Training gesehen zu haben. Die Qualität der Kontextauswahl — welche Dokumente werden abgerufen, in welcher Reihenfolge, mit welcher Gewichtung — ist entscheidend für die Antwortqualität.

3. Beispielbasierte Anleitung (Few-Shot)

Beispiele zeigen dem Modell, wie eine gute Ausgabe aussieht. Sie wirken besonders stark, wenn das gewünschte Format komplex ist oder das Modell eine spezifische Denkweise übernehmen soll. Das ist eine der wirksamsten Techniken im Context Engineering — und eine der am häufigsten vernachlässigten.

4. Gedächtnis

KI-Systeme haben von Natur aus kein dauerhaftes Gedächtnis. Context Engineering löst das durch zwei Mechanismen: das Arbeitsgedächtnis (was aus der aktuellen Sitzung relevant ist) und das Langzeitgedächtnis (was aus früheren Interaktionen gespeichert und bei Bedarf abgerufen wird). Ohne strukturiertes Gedächtnis-Management verliert ein Agent nach wenigen Schritten den Faden.

5. Werkzeug-Ergebnisse

Moderne KI-Agenten rufen externe Werkzeuge auf — Datenbanken, Programmierschnittstellen, Code-Ausführung, Suchsysteme. Die Ergebnisse dieser Aufrufe fließen zurück in den Kontext. Wie diese Ergebnisse strukturiert und gefiltert werden, beeinflusst direkt die Qualität des nächsten Denkschritts.

6. Gesprächshistorie

Der Gesprächsverlauf ist wichtig für Kohärenz — aber er belegt Kontextbudget. Context Engineering entscheidet, wie viel Verlauf relevant ist, was verdichtet oder zusammengefasst werden kann und was verworfen wird.

Kontextgestaltung für KI-Agenten: Warum Agentenfehler Kontextfehler sind

Context Engineering für KI-Agenten bedeutet: die systematische Gestaltung aller Informationen, die ein Agent in jedem Schritt seines Entscheidungsprozesses sieht — damit er die richtige Aktion wählt, die richtigen Werkzeuge aufruft und seine Aufgabe zuverlässig abschließt.

Die meisten Agentenfehler sind keine Modellfehler. Das Modell ist gut genug. Was fehlt, ist der richtige Kontext. Das ist eine der wichtigsten Erkenntnisse aus der Arbeit mit agentischen Systemen in der Praxis.

Ein KI-Agent arbeitet in Schleifen: Er liest den Kontext, entscheidet über eine Aktion, führt sie aus, liest das Ergebnis — und wiederholt das. Bei jedem Schritt wächst der Kontext. Ohne aktives Management entsteht Kontextverfall: Das Kontextfenster füllt sich mit veralteten, redundanten oder widersprüchlichen Informationen. Das Modell verliert die Orientierung. Die Fehlerrate steigt.

Agentische Suche — also die Fähigkeit eines Agenten, aktiv nach relevanten Informationen zu suchen und diese dynamisch in den Kontext zu laden — ist ein weiterer Baustein moderner Agentenarchitekturen. Ohne strukturierte Kontextauswahl liefert auch die agentische Suche keine zuverlässigen Ergebnisse.

In agentischen Systemen kommen drei spezifische Herausforderungen hinzu:

Kontextbudget steuern: Jeder Schritt verbraucht Kontextkapazität. Ein Agent, der 20 Schritte durchläuft, muss sein Budget aktiv verwalten — sonst läuft er gegen die Grenze des Kontextfensters.

Kontext verdichten: Ältere Teile des Gesprächsverlaufs müssen zusammengefasst werden, ohne dass relevante Informationen verloren gehen. Das ist eine der anspruchsvollsten Aufgaben im Context Engineering.

Kontextauswahl in Multi-Agenten-Systemen: In einem Multi-Agenten-System arbeiten mehrere Agenten zusammen. Jeder sieht nur einen Teil des Gesamtbilds. Die Kontextauswahl entscheidet, welcher Agent welche Information bekommt — und verhindert, dass irrelevante Daten die Schlussfolgerungen eines Agenten verzerren.

Kontextvergiftung ist ein weiteres Risiko: Wenn fehlerhafte oder manipulierte Informationen in den Kontext gelangen, kann das die Ergebnisse des gesamten Systems verfälschen — ohne dass das Modell es bemerkt.

Context Engineering im Unternehmenseinsatz: Firmen-GPTs, RAG und Multi-Agenten

Im Unternehmenskontext ist Context Engineering keine akademische Übung. Es ist die Grundlage dafür, dass KI-Systeme zuverlässig, sicher und regelkonform funktionieren. Das gilt für alle drei zentralen Einsatzszenarien:

Firmen-GPT: Ein interner KI-Assistent, der auf Unternehmensdaten zugreift, braucht eine sorgfältig gestaltete Systemanweisung — mit klaren Verhaltensregeln, Datenschutzvorgaben und Rollendefinitionen. Ohne diesen strukturierten Kontext verhält sich das Modell wie eine generische Anwendung, die keine Unternehmensrichtlinien kennt. Genau das in der Systemanweisung verankerte Wissen unterscheidet einen nützlichen Unternehmensassistenten von einem beliebigen Chatbot.

RAG-Systeme: Der Wissensabruf ist im Unternehmenseinsatz der häufigste Anwendungsfall für Context Engineering. Das System muss entscheiden, welche Dokumente aus der Wissensbasis relevant sind, wie viele in den Kontext passen und in welcher Reihenfolge sie präsentiert werden. Schlechte Kontextauswahl führt zu Halluzinationen — das Modell erfindet Informationen, weil die relevanten Dokumente nicht im Kontext waren. Die Qualität des Wissensabrufs bestimmt die Qualität jeder Antwort.

Multi-Agenten-Systeme: Wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten — ein Recherche-Agent, ein Analyse-Agent, ein Reporting-Agent — muss jeder genau die Informationen bekommen, die er für seinen Teil der Aufgabe braucht. Zu viel Kontext verlangsamt das System und erhöht die Fehlerrate. Zu wenig Kontext führt zu falschen Entscheidungen.

SESTdigital hat in mehr als 25 umgesetzten KI-Projekten erlebt, was passiert, wenn Context Engineering fehlt: Agenten, die in Produktion gehen sollen, aber nie ankommen. Firmen-GPTs, die nach wenigen Wochen nicht mehr genutzt werden, weil die Antworten zu generisch sind. RAG-Systeme, die Dokumente abrufen — aber die falschen.

Mehr zu unseren KI-Schulungen

Schritt für Schritt: Context Engineering für interne KI-Plattformen

Der folgende Ansatz basiert auf den Erfahrungen aus mehr als 25 KI-Projekten, die SESTdigital für Unternehmen in Deutschland umgesetzt hat — darunter Firmen-GPTs und RAG-Systeme, die in der deutschen Cloud oder im eigenen Rechenzentrum betrieben werden. Die Schritte gelten sowohl für den Neuaufbau als auch für die Optimierung eines bestehenden Systems.

Schritt 1: Aufgabe und Nutzergruppe definieren Was soll das System leisten? Für wen? Welche Informationen braucht eine Nutzerin typischerweise? Diese Fragen bestimmen, was in den Kontext muss — und was nicht. Viele Projekte scheitern, weil dieser Schritt übersprungen wird.

Schritt 2: Systemanweisung strukturieren Die Systemanweisung ist das Fundament. Sie definiert Rolle, Verhalten, Einschränkungen und Formatvorgaben. Für Unternehmens-KI gehören hier auch Datenschutzregeln, Compliance-Vorgaben und Eskalationspfade hinein. Eine gute Systemanweisung ist klar, präzise und wird gegen Grenzfälle getestet. Das hier hinterlegte Wissen prägt jede Interaktion.

Schritt 3: Wissensbasis aufbauen und Abruf optimieren Welche Dokumente soll das System kennen? Wie werden sie indexiert? Welche Abrufstrategie — schlagwortbasiert, semantisch oder hybrid — liefert die relevantesten Ergebnisse? Die Qualität der Kontextauswahl ist der größte Hebel für die Antwortqualität eines RAG-Systems. Ihre Wissensbasis ist nur so nützlich wie die Abruflogik darüber.

Schritt 4: Beispiele einbauen Für wiederkehrende Aufgaben — Dokumentenanalyse, Berichterstellung, Klassifikation — helfen Beispiele dem Modell, das gewünschte Ausgabeformat zu verstehen. Diese Beispiele sind Teil des Kontexts und sollten regelmäßig aktualisiert werden, wenn sich die Anwendungsfälle weiterentwickeln.

Schritt 5: Gedächtnisstrategie festlegen Was soll das System zwischen Sitzungen behalten? Was wird verworfen? Für Unternehmens-KI ist das auch eine Datenschutzfrage: Welche Informationen dürfen dauerhaft gespeichert werden, welche nicht?

Schritt 6: Kontextbudget planen Jedes Sprachmodell hat ein begrenztes Kontextfenster. Planen Sie, wie viel Budget für Systemanweisung, abgerufene Dokumente, Beispiele, Gesprächshistorie und Werkzeug-Ergebnisse reserviert wird. Ohne diese Steuerung läuft das System gegen Grenzen — mit unvorhersehbaren Ergebnissen. Das ist einer der am stärksten unterschätzten Aspekte im Unternehmenseinsatz.

Schritt 7: Testen, messen, iterieren Context Engineering ist kein einmaliger Akt, sondern ein laufender Prozess. Messen Sie Halluzinationsrate, Erfolgsquote der Agenten und Effizienz des Kontextverbrauchs. Iterieren Sie auf Basis realer Nutzungsdaten.

Typische Fehler beim Context Engineering — und wie man sie vermeidet

Aus mehr als 150 begleiteten Unternehmen kennt SESTdigital die Fehler, die immer wieder auftreten — und die Vorgehensweisen, mit denen Sie sie vermeiden. Das sind keine theoretischen Fehler, sondern Muster, die in echten Unternehmensprojekten regelmäßig auftreten.

Fehler 1: Die Systemanweisung ist zu vage Eine Anweisung wie „Du bist ein hilfreicher Assistent" reicht nicht. Ohne klare Rollendefinition, Verhaltensregeln und Einschränkungen verhält sich das Modell inkonsistent. Jede Nutzerin, jeder Nutzer bekommt eine andere Erfahrung. Was das Modell tun und nicht tun soll, muss ausdrücklich festgehalten sein.

Fehler 2: Zu viel Kontext ist genauso schlecht wie zu wenig Viele Teams glauben, mehr Kontext sei immer besser. Das ist falsch. Wenn das Kontextfenster mit irrelevanten Informationen gefüllt ist, verliert das Modell den Fokus. Kontextverfall entsteht — und die Antwortqualität sinkt.

Fehler 3: Der Wissensabruf wird nicht getestet Ein RAG-System ist nur so gut wie seine Abrufqualität. Wenn die falschen Dokumente abgerufen werden, halluziniert das Modell — auch wenn die Wissensbasis vollständig ist. Abrufqualität muss systematisch gemessen werden.

Fehler 4: Das Gedächtnis wird ignoriert Ohne Gedächtnisstrategie verliert ein Agent nach wenigen Schritten den Überblick. Besonders in vielschrittigen agentischen Abläufen ist strukturiertes Gedächtnis-Management entscheidend.

Fehler 5: Kontextvergiftung durch ungeprüfte Werkzeug-Ergebnisse Wenn ein Agent Werkzeug-Ergebnisse unkritisch in den Kontext übernimmt, können fehlerhafte oder manipulierte Daten das gesamte System verfälschen. Werkzeug-Ergebnisse müssen validiert und gefiltert werden.

Fehler 6: Kein Kontextbudget-Management Ohne aktive Steuerung läuft das System gegen die Grenze des Kontextfensters — oft genau dann, wenn die Aufgabe am komplexesten ist.

Governance und Compliance: Context Engineering, Schatten-KI und EU-KI-Verordnung Art. 4

Context Engineering ist nicht nur eine technische Disziplin. Es ist auch ein Governance-Thema — und für deutsche Unternehmen direkt mit regulatorischen Anforderungen verknüpft.

Schatten-KI — Mitarbeitende, die ChatGPT, Claude und vergleichbare Werkzeuge ohne Unternehmensrichtlinien nutzen — entsteht oft, weil die offiziellen KI-Systeme nicht gut genug sind. Ein Firmen-GPT mit schlechtem Context Engineering liefert generische Antworten. Mitarbeitende wechseln zu Verbraucherwerkzeugen — mit allen Datenschutzrisiken, die das mit sich bringt.

Gutes Context Engineering ist damit auch ein Mittel zur Vorbeugung von Schatten-KI: Wenn das interne System besser ist als das externe, nutzen Mitarbeitende das interne. Das ist eines der praktischsten Argumente dafür, in Context Engineering zu investieren.

Die EU-KI-Verordnung (EU AI Act) verpflichtet Unternehmen seit Februar 2025 nach Art. 4 dazu, sicherzustellen, dass Mitarbeitende, die KI-Systeme einsetzen, über ausreichende KI-Kompetenz verfügen. Context Engineering ist ein zentraler Bestandteil dieser Kompetenz — denn wer nicht versteht, wie der Kontext eines Sprachmodells funktioniert, kann KI-Ergebnisse weder einschätzen noch verantwortungsvoll nutzen.

Rechtssichere KI-Richtlinien, wie sie SESTdigital anwaltlich geprüft anbietet, definieren auch, welche Informationen in den Kontext eines KI-Systems fließen dürfen — und welche nicht. Das ist besonders relevant für Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten oder in regulierten Branchen tätig sind.

Warum Mitarbeitende Context Engineering verstehen müssen

Mitarbeitende, die KI-Anwendungen nutzen, gestalten den Kontext — ob sie es wissen oder nicht. Jede Eingabe, jedes hochgeladene Dokument, jeder Gesprächsverlauf ist Teil des Kontexts. Wer nicht versteht, wie das Kontextfenster funktioniert, gibt dem Modell unkontrolliert Informationen — und wundert sich über inkonsistente oder fehlerhafte Ergebnisse.

Führungskräfte müssen Context Engineering nicht auf technischer Ebene beherrschen — aber sie müssen verstehen, warum strukturierter Kontext besser ist als unstrukturierter. Erst dann können sie ihre Teams entsprechend anleiten. Genau das macht Context Engineering zu einem Führungsthema und nicht nur zu einer technischen Frage.

Die Pflicht zur KI-Kompetenz nach Art. 4 der EU-KI-Verordnung macht das zur gesetzlichen Anforderung. Unternehmen, die Context Engineering in ihre KI-Schulungen integrieren, erfüllen nicht nur Compliance — sie bauen echten Wettbewerbsvorteil auf. Mit diesem Wissen entscheiden Teams besser, welche Informationen sie mit KI-Systemen teilen — und welche nicht.

SESTdigital integriert Context Engineering in alle praxisnahen Schulungsformate — vom KI-Führerschein für Mitarbeitende bis zum Führungskräfte-Workshop. Mehr als 10.000 Menschen wurden so im sicheren und produktiven Umgang mit KI geschult.

Praxisbeispiele aus mehr als 25 umgesetzten KI-Projekten

SESTdigital kommt aus der Entwicklung — nicht aus dem Training. Das bedeutet: Context Engineering wird nicht nur erklärt, sondern in realen Projekten umgesetzt. Die folgenden Beispiele zeigen, wie gutes Context Engineering in der Praxis aussieht.

Firmen-GPT für einen Mittelständler im produzierenden Gewerbe (Beispielfall, synthetisch): Das Unternehmen wollte einen internen Assistenten, der auf technische Dokumentation zugreift. Das Problem: Die Abrufqualität war schlecht — das Modell halluzinierte Produktspezifikationen. SESTdigital hat die Kontextauswahl neu strukturiert, eine präzise Systemanweisung entwickelt und Beispiele für die häufigsten Anfragen eingebaut. Der Wissensabruf wurde von rein schlagwortbasiert auf ein hybrides Verfahren umgestellt. Ergebnis: deutlich weniger Halluzinationen, höhere Nutzungsrate.

RAG-System für eine Ingenieurberatung (Beispielfall, synthetisch): Mehrere hundert technische Berichte sollten für einen KI-Assistenten zugänglich gemacht werden. Die Herausforderung: Semantischer Abruf allein reichte nicht — zu viele ähnliche Dokumente. SESTdigital hat einen hybriden Ansatz implementiert, der schlagwortbasierte und semantische Suche kombiniert. Das Kontextfenster wird jetzt mit den tatsächlich relevanten Dokumenten befüllt — und die Wissensbasis präziser abgefragt.

Diese Erfahrungen fließen direkt in die Schulungsangebote von SESTdigital ein. Wer bei SESTdigital Context Engineering lernt, lernt es aus der Praxis — nicht aus dem Lehrbuch.

Jetzt unverbindlich beraten lassen

Werkzeuge und Methoden im Context Engineering

Context Engineering ist kein einzelnes Werkzeug — es ist ein Zusammenspiel mehrerer Methoden. Wie Sie diese Methoden kombinieren, entscheidet darüber, wie viel Wert Sie aus Sprachmodellen ziehen. Ein Überblick über die Ansätze, die sich in der Praxis bewährt haben:

LangChain: Ein quelloffenes Framework für den Aufbau von Anwendungen mit Sprachmodellen. LangChain bietet Bausteine für Wissensabruf, Gedächtnis-Management, Werkzeug-Anbindung und Agenten-Orchestrierung. Es ist eines der am weitesten verbreiteten Frameworks für Context Engineering im Produktivbetrieb und steuert, welche Information in jedem Schritt in den Kontext fließt.

Model Context Protocol (MCP): Ein von Anthropic entwickeltes Protokoll, das standardisiert, wie KI-Modelle mit externen Datenquellen und Werkzeugen kommunizieren. MCP vereinfacht die Einbindung von Werkzeug-Ergebnissen in den Kontext und ist besonders relevant für agentische Systeme. Es legt fest, wie Werkzeuge ihre Ergebnisse in den Kontext zurückmelden.

Wissensabruf (RAG): Die wichtigste Methode, um Sprachmodelle mit aktuellem Unternehmenswissen zu versorgen. RAG ruft zur Laufzeit relevante Dokumente ab und lädt sie in den Kontext — ohne dass das Modell neu trainiert werden muss. Das Wissen bleibt in Ihren Systemen; das Modell liest nur, was es braucht.

Beispielbasierte Anleitung (Few-Shot): Durch gezielte Beispiele im Kontext lernt das Modell, wie eine gute Ausgabe aussieht. Besonders wirksam für strukturierte Aufgaben wie Klassifikation, Extraktion oder Berichterstellung. Die Beispiele sind Teil des Kontexts und lassen sich ohne erneutes Training aktualisieren.

Code-Ausführung und Werkzeug-Anbindung: Moderne KI-Plattformen ermöglichen es Agenten, Code auszuführen, Berechnungen durchzuführen und Ergebnisse direkt in den Kontext zurückzuspielen. Codebasierte Ergebnisse sind ein wesentlicher Bestandteil agentischer Abläufe — und ihre Formatierung ist genauso wichtig wie ihr Inhalt. Gutes Context Engineering legt fest, wie Code-Ergebnisse strukturiert werden, bevor sie in den Kontext gelangen.

Kontextverdichtung: Techniken, die ältere oder weniger relevante Teile des Kontexts zusammenfassen, um Budget freizumachen. Besonders wichtig in langen agentischen Abläufen. Ohne Verdichtung ist das Kontextfenster voll, bevor die Aufgabe abgeschlossen ist.

Agentische Suche: Die Fähigkeit eines Agenten, aktiv nach relevanten Informationen zu suchen — über Datenbanken, Suchsysteme oder Schnittstellen — und diese dynamisch in den Kontext zu laden. Sie ist ein zentraler Baustein moderner Multi-Agenten-Architekturen und erfordert präzise Kontextauswahl, damit nur die richtigen Informationen im Kontext landen.

Checkliste: Wie weit ist Ihr Unternehmen beim Context Engineering?

Prüfen Sie, wo Ihr Unternehmen steht. Diese Fragen helfen bei der Einschätzung:

• [ ] Systemanweisung: Haben Ihre KI-Systeme eine strukturierte, getestete Systemanweisung mit klaren Verhaltensregeln?
• [ ] Abrufqualität: Wird die Abrufqualität Ihrer RAG-Systeme regelmäßig gemessen und optimiert?
• [ ] Kontextbudget: Steuern Sie das Kontextbudget Ihrer Agentensysteme aktiv?
• [ ] Gedächtnisstrategie: Ist definiert, was Ihre KI-Systeme zwischen Sitzungen behalten — und was nicht?
• [ ] Beispiele: Werden Beispiele für wiederkehrende Aufgaben systematisch gepflegt?
• [ ] Kontextverfall vorbeugen: Gibt es Mechanismen, die verhindern, dass sich das Kontextfenster mit veralteten Informationen füllt?
• [ ] Wissensbasis: Ist Ihre Wissensbasis strukturiert, aktuell und für den Abruf optimiert?
• [ ] Governance: Sind KI-Richtlinien definiert, die regeln, welche Informationen in den Kontext fließen dürfen?
• [ ] KI-Kompetenz: Verstehen Ihre Mitarbeitenden, wie der Kontext eines Sprachmodells funktioniert — und wie sie ihn bewusst gestalten?
• [ ] Schatten-KI: Sind Ihre internen KI-Systeme gut genug, dass Mitarbeitende keine Verbraucherwerkzeuge nutzen müssen?
• [ ] Compliance: Erfüllen Ihre KI-Systeme die Anforderungen an KI-Kompetenz nach Art. 4 der EU-KI-Verordnung?

Wenn Sie mehr als drei Punkte mit Nein beantworten, ist Context Engineering ein dringliches Thema für Ihr Unternehmen. SESTdigital begleitet Sie — von der technischen Analyse über die Schulung Ihrer Mitarbeitenden bis zur rechtssicheren KI-Richtlinie.