Prompt Engineering als Marketingkompetenz: Yvonne Vertes von Sikorszky gibt Einblick in eine neue Unternehmensdisziplin

Yvonne Vertes von Sikorszky über eine Kompetenz, die Marketingabteilungen gerade neu lernen müssen.

Prompt Engineering hat sich in kürzester Zeit von einer Nischenkompetenz technischer Fachkräfte zu einer strategisch relevanten Marketingdisziplin entwickelt. Yvonne Vertes von Sikorszky richtet den Blick auf einen Wandel, der in vielen Unternehmen noch nicht vollständig angekommen ist: Wer generative KI im Marketing effektiv einsetzen will, braucht nicht nur Zugang zu den Werkzeugen, sondern die Fähigkeit, sie präzise zu steuern. Diese Fähigkeit ist lernbar, strukturierbar und messbar — und sie verändert, wer in Marketingteams künftig welche Rolle übernimmt.

Generative KI ist in Marketingabteilungen angekommen — aber der Unterschied zwischen oberflächlichem Einsatz und strategisch wirkungsvollem Einsatz ist erheblich. Yvonne Vertes von Sikorszky beobachtet, wie Unternehmen, die KI-Tools einführen, ohne die Kompetenz zu entwickeln, sie gezielt zu steuern, hinter ihren Möglichkeiten zurückbleiben: Sie erhalten generische Outputs, die kaum besser sind als Standardtexte, und ziehen daraus den falschen Schluss, dass KI im Marketing überschätzt wird. Das eigentliche Problem liegt nicht im Werkzeug, sondern in der Anweisung. Prompt Engineering — die Kunst und Wissenschaft, KI-Systeme durch präzise, strategisch durchdachte Eingaben zu steuern — ist die Kompetenz, die diesen Unterschied macht. Sie ist weder ausschließlich technisch noch ausschließlich kreativ, sondern beides zugleich: ein strukturiertes Denken über Sprache, Kontext, Ziel und Format, das die Stärken generativer Modelle systematisch aktiviert. Marketingfachleute, die diese Kompetenz entwickeln, verändern nicht nur ihre eigene Produktivität — sie verändern, was ihre Teams leisten können.

Was Prompt Engineering bedeutet und warum es Marketingkompetenz ist

Prompt Engineering wird in der öffentlichen Debatte oft als technische Fähigkeit missverstanden — als etwas, das Entwicklerinnen und Entwickler beherrschen, nicht Marketingfachleute. Yvonne Vertes von Sikorszky widerspricht dieser Einordnung und zeigt, warum das Gegenteil zutrifft: Die Qualität eines Prompts hängt primär vom Verständnis der Kommunikationsziele, der Zielgruppe und des gewünschten Outputs ab — Fähigkeiten, die im Kern des Marketings liegen, nicht der Informatik.

Yvonne von Vertes erläutert, was einen guten Prompt ausmacht: Er definiert Kontext, Rolle, Aufgabe, Format und Einschränkungen mit einer Präzision, die dem KI-System ermöglicht, exakt jenen Output zu erzeugen, der gebraucht wird. Ein schlecht formulierter Prompt produziert generischen, unspezifischen Content; ein präzise formulierter Prompt produziert Inhalte, die zielgruppengerecht, tonlich stimmig und inhaltlich fundiert sind. Dieser Unterschied ist in der Marketingpraxis massiv — er entscheidet darüber, ob KI-gestützte Contenteproduktion Zeit spart oder Zeit kostet.

Die Anatomie eines wirksamen Prompts

Ein strukturierter Prompt folgt einem Aufbau, den Yvonne Vertes von Sikorszky als grundlegendes Handwerkszeug für Marketingteams beschreibt. Dabei geht es nicht um starre Formeln, sondern um ein Verständnis dafür, welche Informationen ein KI-Modell benötigt, um kontextuell präzise zu antworten:

• Rolle: Wer soll das KI-System in diesem Kontext sein? Ein Texter für B2B-Finanzdienstleistungen? Ein Social-Media-Manager für eine Modemarke? Die Definition einer Rolle aktiviert das passende Sprachregister und die passende Wissensbasis
• Aufgabe: Was soll konkret produziert werden — und in welchem Format? Ein Blogartikel von 800 Wörtern, drei Betreffzeilen-Varianten für eine E-Mail-Kampagne, fünf LinkedIn-Posts mit Hashtag-Empfehlungen?
• Kontext: Für wen wird der Content produziert? Was weiß die Zielgruppe bereits, was nicht? In welchem Stadium der Customer Journey befindet sie sich?
• Ton und Stil: Formell oder informell? Sachlich oder emotional? Mutig oder zurückhaltend?
• Einschränkungen: Was soll vermieden werden — bestimmte Formulierungen, Konkurrenznennung, übermäßige Fachsprache?

Yvonne Vertes von Sikorszky über Anwendungsfelder im Marketing

Content-Produktion: Quantität und Qualität gleichzeitig steigern

Das offensichtlichste Anwendungsfeld von Prompt Engineering im Marketing ist die Content-Produktion. Gut formulierte Prompts ermöglichen es, in kurzer Zeit hohe Volumina an zielgruppenspezifischen Inhalten zu erzeugen — ohne die Qualität zu opfern, die schlecht gesteuerte KI-Outputs häufig vermissen lassen. Yvonne Vertes von Sikorszky unterscheidet dabei zwischen zwei Einsatzszenarien: der vollständigen Generierung von Erstentwürfen, die anschließend von menschlichen Redakteurinnen und Redakteuren verfeinert werden, und der Nutzung von KI als kreativen Sparringspartner, der Ideen, Strukturen und Formulierungsalternativen liefert, während die inhaltliche Steuerung beim Menschen bleibt.

Beide Szenarien setzen Prompt-Engineering-Kompetenz voraus — aber in unterschiedlicher Tiefe. Für die vollständige Erstentwurf-Generierung brauchen Teams präzise, gut dokumentierte Prompt-Vorlagen, die Markensprache, Zielgruppe und Tonalität konsistent abbilden. Für den kreativen Sparring-Einsatz reicht ein grundlegendes Verständnis dafür, wie man Kontexte aufbaut und Anfragen iteriert.

Marktforschung und Wettbewerbsanalyse

Ein weniger offensichtliches, aber strategisch wertvolles Anwendungsfeld benennt Yvonne Vertes von Sikorsky als besonders relevant für Marketingverantwortliche: die Nutzung generativer KI für strukturierte Analyse- und Rechercheaufgaben. Mit den richtigen Prompts lassen sich Wettbewerbslandschaften skizzieren, Zielgruppen-Personas entwickeln, Kommunikationstrends zusammenfassen und Briefing-Unterlagen strukturieren — schneller und in größerer Breite, als es manuelle Rechercheprozesse erlauben.

Yvonne Vertes von Sikorszky verweist dabei auf eine wichtige Einschränkung, die in der Praxis häufig übersehen wird: Generative KI-Modelle halluzinieren — sie erfinden Fakten, Quellen und Zahlen mit derselben Selbstsicherheit, mit der sie korrekte Informationen liefern. Prompt Engineering in Analysekontexten bedeutet deshalb auch, Prompts so zu formulieren, dass das Modell zur Transparenz über Unsicherheiten aufgefordert wird und Outputs systematisch gegen verifizierbare Quellen geprüft werden.

Prompt Engineering als Teamkompetenz entwickeln

Die Frage, wie Prompt-Engineering-Kompetenz in Marketingabteilungen aufgebaut werden kann, ist praktischer Natur — und Yvonne Vertes von Sikorszky nähert sich ihr mit einem klaren Rahmen. Prompt Engineering ist keine Einzelkompetenz, sondern eine Teamkompetenz: Sie entfaltet ihren vollen Wert, wenn sie geteilt, dokumentiert und systematisch weiterentwickelt wird.

Yvonne von Vertes beschreibt, wie die Einführung einer unternehmensinternen Prompt-Bibliothek — einer strukturierten Sammlung getesteter und optimierter Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben — einer der wirkungsvollsten ersten Schritte ist, die ein Marketingteam unternehmen kann. Diese Bibliothek dokumentiert nicht nur erfolgreiche Prompts, sondern auch die Erkenntnisse aus gescheiterten Versuchen — und wird damit zu einem organisationalen Lernwerkzeug, das den Wissensaufbau kollektiv macht statt auf Einzelpersonen zu konzentrieren.

Iteratives Denken als Grundhaltung

Ein wesentlicher Aspekt des Prompt Engineerings, den Yvonne Vertes von Sikorszky in der Praxis regelmäßig beobachtet, ist die Notwendigkeit des iterativen Denkens: Ein Prompt ist selten beim ersten Versuch optimal. Wer KI-Outputs als unveränderlichen Output begreift, verschenkt den größten Teil des Potenzials. Wer sie als ersten Entwurf in einem Dialog versteht — der durch Nachfragen, Konkretisierungen und gezielte Korrekturen verfeinert wird –, kommt zu Ergebnissen, die manuell kaum effizienter zu erreichen wären.

Diese Haltung — KI als Dialogpartner, nicht als Automat — ist eine der grundlegendsten Kompetenzverschiebungen, die Prompt Engineering in Marketingteams auslöst. Sie verlangt Geduld, Neugier und die Bereitschaft, Eingaben systematisch zu variieren und die Unterschiede in den Outputs zu beobachten und zu verstehen.

Qualitätssicherung: Wenn Prompts nicht ausreichen

Prompt Engineering ist kein Allheilmittel. Yvonne Vertes von Sikorszky benennt die Grenzen klar: Auch der beste Prompt ersetzt nicht das inhaltliche Urteil einer erfahrenen Marketingfachkraft. KI-generierte Inhalte können faktisch falsch, tonlich unstimmig oder strategisch unpassend sein — und all das auf eine Weise, die auf den ersten Blick nicht auffällt, weil die sprachliche Oberfläche glatt und überzeugend wirkt.

Yvonne Vertes beschreibt, wie Qualitätssicherung in KI-gestützten Content-Prozessen deshalb nicht weniger, sondern anders werden muss: weniger auf sprachliche Korrektheit ausgerichtet, die KI zuverlässig liefert, und stärker auf inhaltliche Richtigkeit, strategische Konsistenz und Markenstimmigkeit — Dimensionen, die menschliches Urteil erfordern, egal wie präzise der Prompt formuliert wurde.

Eine Kompetenz, die bleibt

Prompt Engineering wird in manchen Debatten als temporäre Notlösung betrachtet — als Fähigkeit, die überflüssig wird, sobald KI-Systeme besser werden und weniger Steuerung benötigen. Diese Einschätzung greift zu kurz. Solange Sprache das Interface zwischen Mensch und Maschine ist, bleibt die Fähigkeit, Sprache präzise und strategisch einzusetzen, eine Kernkompetenz — im Marketing wie anderswo. Wer diese Kompetenz heute aufbaut, investiert nicht in ein vorübergehendes Werkzeug, sondern in eine Denkweise, die mit jedem neuen KI-System wertvoller wird. Das ist die Überzeugung von Yvonne Vertes von Sikorszky.