Begriffserklärung
Prompt Engineering ist die Praxis, Anweisungen an ein KI-System so zu formulieren und zu verfeinern, dass bessere, präzisere oder nützlichere Ausgaben entstehen. Ein gut gestalteter Prompt liefert klaren Kontext, gibt das gewünschte Format vor und setzt Einschränkungen, die das Modell zum gewünschten Ergebnis führen. Im Kontext von Präsentationstools bestimmt Prompt Engineering, wie effektiv ein Nutzer eine KI anweisen kann, die richtige Folienstruktur, den richtigen Ton und den richtigen Inhalt zu erzeugen – und ist damit eine praktische Kompetenz für alle, die mit generativen KI-Tools arbeiten.
Bei LIZ AI findet ein Großteil des Prompt Engineerings automatisch im Hintergrund statt – Nutzer müssen keine komplexen Anweisungen beherrschen. LIZ interpretiert Absicht und Kontext, um passenden Präsentationsinhalt zu generieren, ganz ohne technische Expertise.
Mehr erfahren →Die Masteransicht in PowerPoint ermöglicht die Bearbeitung des Folienmasters – einer übergeordneten Vorlage, die Standardschriftarten, Farben, Hintergründe und Layouts für alle Folien einer Präsentation steuert. Änderungen im Folienmaster werden automatisch auf alle Folien übertragen, die dieses Layout verwenden. Die Masteransicht ist unverzichtbar für die Erstellung von Unternehmensvorlagen und die Sicherstellung visueller Konsistenz.
Learn moreDie Foliensortierung zeigt Vorschaubilder aller Folien in Reihen angeordnet. Die Ansicht ist sinnvoll um globale Veränderungen auf gleich mehreren Folien auf einmal anzuwenden. Außerdem ist sie nützlich um Folien zu löschen oder neu anzuordnen.
Learn moreEine Solution-Präsentation ist ein strukturierter Pitch, in dem ein Präsentator ein Produkt, eine Dienstleistung oder einen Lösungsansatz für ein spezifisches Problem eines Kunden vorstellt. Sie beginnt typischerweise mit dem Problem des Kunden, präsentiert dann die Lösung und deren Vorteile – gestützt durch Belege oder Fallstudien. Solution-Präsentationen sind zentral im B2B-Vertrieb und in Beratungsprozessen.
Learn moreChain of Thought ist eine KI-Denktechnik, bei der ein Modell explizit Zwischenschritte durcharbeitet, bevor es zu einer endgültigen Antwort gelangt. In agentischen KI-Systemen wird Chain-of-Thought eingesetzt, um Workflows zu planen und in jeder Phase des Agent-Loops Entscheidungen zu treffen. Für Unternehmensanwendungen erhöht es die Transparenz und macht das Verhalten der KI besser nachvollziehbar.
Learn more
