Wenn es um präzise Ergebnisse generativer KI geht, spielt der Begriff Few-Shot-Prompting eine wichtige Rolle. Das Prinzip: Wir werfen der KI nicht einfach einen Befehl vor die Füße. Wir geben ihr Kontext. Wir liefern ihr zwei oder drei klare Beispiele, wie das gewünschte Ergebnis aussehen soll. Durch diese „Few Shots“ versteht das Modell das Muster besser und liefert höhere Qualität.

Mir ist in den letzten Wochen verstärkt klar geworden, dass dieses Prinzip exakt so auch für uns Menschen gilt. Besonders dann, wenn wir versuchen, den Umgang mit ebenjener künstlichen Intelligenz zu erlernen. Ich erfahre das gerade am eigenen Leib. Der Drang, alles sofort zu verstehen, ist riesig. Doch eine Zertifizierung allein reicht nicht. Egal wie umfassend sie ist, sie bleibt oft graue Theorie. Weniger ist oft mehr. Es geht um konsequente Weiterentwicklung mit einem klarem Ziel. Ist dieses Ziel erreicht, darf man sich das nächste stecken. Vorher besser nicht.

Die Gefahr der digitalen Rabbit Holes

Sich KI-Wissen drauf zu schaffen, scheitert sicher nicht an der mangelnden Verfügbarkeit von Informationen. Das Unterfangen scheitert am Überfluss. Wir stehen vor unzähligen Abgründen, in denen wir uns verlieren können. Die Rabbit Holes sind mannigfaltig und verführerisch. Da lockt das trendige Vibe-Coding, bei dem man Software schreibt, ohne tiefes Code-Verständnis zu haben. Dort drüben wartet die KI-gestützte Filmerstellung. Eine Tür weiter diskutieren Experten darüber, wie man Large Language Models (LLMs) lokal auf dem eigenen Rechner betreibt oder technische Spielereien wie LoRAs (Low-Rank Adaptation) trainiert, um Bildstile zu kopieren. Das Perfide: In allen Tutorials sieht all das immer einfach aus. Aber wer kurz darauf selbst vor Docker sitzt, den Terminal bedienen muss, an den VEO3-Outputs verzweifelt oder einfach nicht kapiert, wie man ein Feld in make so mappt, dass das Szenario keine Fehler mehr ausgibt… Ja, der stellt fest, dass die Welt auf dieser Seite des Bildschirms oft ganz anders aussieht.

Wer dann auch noch in die Falle tappt, alles gleichzeitig lernen zu wollen, wird verschluckt. Ich sehe das oft bei Kollegen und auch bei mir selbst, wenn ich nicht aufpasse. Man springt von einem Thema zum nächsten, kratzt überall an der Oberfläche und versteht am Ende nichts wirklich tiefgreifend. Das Ergebnis ist fatal: Man verliert das Interesse. Die anfängliche Euphorie weicht einer lähmenden Überforderung. Die Motivation verpufft, weil der spürbare Fortschritt ausbleibt.

Few Shot Learning als Strategie. Oder: Immer montags und dienstags eine Doppelstunde Mathe.

Die Lösung liegt im „Few Shot Learning“. Es bringt nichts, den gesamten Ozean der Möglichkeiten auf einmal austrinken zu wollen. Ein Seminar alleine reicht nicht! KI ist unfassbar vielschichtig und komplex. Also müssen wir sie runterbrechen und uns langsam herantasten. Irgendwie nichts Neues, wenn man bedenkt, dass es in der Schule auch Jahre brauchte – und vor allem Regelmäßigkeit – um am Ende eine Kurvendiskussion zu verstehen. Oder Shakespeare. Oder Wechselstromkreise. Oder Genetik.
Und weil wir alle unterschiedlich sind, konzentrieren wir uns nach der Schule auf eines dieser Fächer. Wir wählen ein konkretes Szenario. Ein Ziel. Die wenigsten von uns werden goethesche Universalgelehrte.

Konsequenz durch klare Guidance

Übertragen auf KI heißt das für mich: Ich fokussiere mich darauf, Automatisierungen zu bauen, die Themen für unterschiedliche Zielgruppen passgenau aufbereiten. Oder ich konzentriere mich für zwei Wochen ausschließlich auf die Bildbearbeitung mit einem einzigen Tool. Jemand anders möchte vielleicht ein passendes LLM bei sich lokal betreiben und an ein RAG-System anschließen. Ein super Case. Aber alles gleichzeitig anzugehen, führt ins Chaos.
Ich gebe mir selbst „Few Shots“ – wenige, aber relevante Übungen. Erst wenn diese sitzen, wenn das Muster verinnerlicht ist, gehe ich zum nächsten Schritt. Das erfordert Disziplin. Es bedeutet, bewusst „Nein“ zu sagen zu den neuesten Hypes, die wöchentlich durch LinkedIn gejagt werden.

Lernen braucht Führung. Sich einfach nur „mit KI zu beschäftigen“, ist kein Ziel. Es ist ein frommer Wunsch. Was wirklich hilft, ist eine klare Guidance. Das kann ein Mentor sein, ein fester Redaktionsplan für das eigene Lernen oder ein konkretes Projekt im Unternehmen, das umgesetzt werden muss.

Wer klein anfängt und in realistischen Schritten weitermacht, baut nachhaltiges Wissen auf. Die Überforderung weicht dann echter Kompetenz. Wir müssen akzeptieren, dass wir nicht jeden technischen Winkelzug der KI-Entwicklung sofort kennen oder gar beherrschen können. Und müssen. Es ist wichtiger, die wenigen Schüsse, die wir abgeben können, treffsicher zu platzieren.