Prompt Engineering
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.
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Model Context Protocol (MCP)
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der 2024 von Anthropic entwickelt und 2025 von OpenAI, Google und Microsoft übernommen wurde. Es definiert eine standardisierte Methode, mit der KI-Agenten eine Verbindung zu externen Tools, Datenquellen und Unternehmenssystemen herstellen können – ohne für jede Verbindung eine eigene Integration entwickeln zu müssen. MCP fungiert als universelle Schnittstelle: Ein KI-Agent mit MCP-Unterstützung kann sicher auf Datenbanken, APIs, Dokumentenrepositorys und Geschäftsanwendungen zugreifen – unabhängig vom zugrunde liegenden System. Das vereinfacht die Integration von KI in komplexe Unternehmensumgebungen erheblich.
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Masteransicht
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.
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KI-Orchestrierung
KI-Orchestrierung bezeichnet die Koordination mehrerer KI-Agenten, Tools und Datenquellen zur Ausführung eines komplexen, mehrstufigen Workflows. Eine Orchestrierungsschicht fungiert als Dirigent – analog zu einem Orchestrator-Agenten: Sie entscheidet, welcher Agent welche Aufgabe übernimmt, in welcher Reihenfolge und wie Ergebnisse zwischen den Schritten weitergegeben werden. KI-Orchestrierung ermöglicht End-to-End-Automatisierung ohne menschliche Übergaben zwischen den einzelnen Phasen.
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