Rund 67 Prozent aller Deutschen benutzen in ihrem Alltag Künstliche Intelligenz. Das sind Ergebnisse einer repräsentativen Befragung von 1.005 Personen ab 16 Jahren in Deutschland im Auftrag des Digitalverbands Bitkom, aus dem Jahr 2025. „Noch nie hat sich eine neue Technologie so schnell verbreitet wie Künstliche Intelligenz. KI hat Deutschland im Sturm erobert und wurde von den Menschen in der Breite der Gesellschaft angenommen“, sagt Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst (63). Das Problem: Viele Anwenderinnen und Anwender sind mit den Ergebnissen nicht zufrieden. Und das liegt daran, dass sie alle einen entscheidenden Fehler machen: Sie formulieren ihre Anfragen zu ungenau. Eine Harvard-Studie aus dem September 2023 deutete zudem an, dass präzise Prompts die Produktivität um bis zu 43 Prozent steigern können. Entscheidend dabei: Wie die Anfrage an das KI-Modell gestellt wird.
Der Hauptfehler: Vage Anfragen
Das zentrale Problem für schlechte Ergebnisse sind nämlich unpräzise Anfragen. Etwa: „Schreib einen Blogartikel über Marketing“. Solche Prompts führen zwangsläufig zu generischen Ergebnissen. Vergleichen werden kann diese Situation mit einer aus dem Arbeitsalltag. Wenn Sie einem Mitarbeitenden eine Aufgabe ohne Briefing übertragen, wird das Ergebnis darunter leiden. Die Lösung für dieses Problem liegt in der Formulierung von strukturierten Prompts.
Grundprinzipien für klare Prompts
Präzision und Kontext:
Anstatt der vagen Anfrage „Schreib einen Blogartikel über Marketing“, könnten sie mehr Informationen zum gewünschten Inhalt geben. Etwa: „Du bist ein Autor, der für seine klaren und präzisen Texte bekannt ist und verzichtest auf Füllwörter. Schreibe einen 500 Wörter langen Artikel über nachhaltiges Marketing für Start-ups. Die Zielgruppe sind Gründerinnen und Gründer unter 35. Der Stil soll motivierend und praxisnah sein.“ Hilfreich kann auch sein, bereits feststehende Zwischenüberschriften mitzugeben, die Struktur zu definieren und festzulegen, welche Inhalte das KI-Modell erstellen soll. Also entweder eine Liste, Tabelle oder einen Fließtext.
Klare Do‘s und Don‘ts:
Wichtig ist, dass Sie konkrete Anweisungen geben, in welchem Rahmen sich das KI-Modell bewegen soll. Also beispielsweise „Schreibe kurze, klare Sätze“ und „Verwende keine Fachbegriffe ohne Erklärung“.
Fortgeschrittene Prompt-Techniken: Prompts schreiben leicht gemacht
- Rollenzuweisung (Role Prompting)
Besonders erfolgreich ist bei den GPT-Modellen von OpenAI die Rollenzuweisung. Das kann ein Autor, eine Programmiererin, Social-Media-Managerin oder UX/UI-Designerin für Webshops sein.
Beispiel: „Du bist ein erfahrener Finanzberater mit 20 Jahren Erfahrung in der Altersvorsorge. Erkläre einem 30-jährigen Berufseinsteiger die drei wichtigsten Schritte für den Beginn seiner Altersvorsorge. Verwende verständliche Sprache ohne Fachjargon.“ - Few-Shot-Prompting (Beispiele geben)
Sie können die Ergebnisse des KI-Modells auch positiv beeinflussen, indem sie Beispiele für das gewünschte Ergebnis mit der KI teilen.
Beispiel: „Hier sind drei Newsletter-Betreffzeilen im Stil eines Fitness-Studios:
- Dein Sommertraining: 5 Übungen für definierte Bauchmuskeln
- Neuer Kursplan: Entdecke unsere Yoga-Specials im Juli
- Ernährungstipps: So bleibst du nach dem Training hydriert
Erstelle fünf weitere Betreffzeilen im exakt gleichen Stil für die kommende Herbstkampagne eines Fitness-Studios.“ - Chain-of-Thought-Methode
Verlangen Sie von der KI, den stattfindenden „Denkprozess“ offenzulegen, um nachvollziehen zu können, ob die Überlegungen stattfinden, die es für die gestellte Anfrage tatsächlich braucht.
Beispiel: „Analysiere die Vor- und Nachteile einer Vier-Tage-Woche für mittelständische Unternehmen. Denke dabei Schritt für Schritt und lege deine Überlegungen offen: Betrachte zuerst die betriebswirtschaftlichen Aspekte, dann die Auswirkungen auf Mitarbeitende und schließlich die organisatorischen Herausforderungen. Zeige bei jedem Schritt deinen Gedankengang.“ - Tree-of-Thought (Entscheidungsbaum)
Um die besten Ergebnisse eines KI-Modells zu bekommen, bieten sich auch sogenannte „Entscheidungsbäume“ an. Dabei lassen Sie das KI-Modell verschiedene Lösungswege durchdenken und können abschließend den erfolgversprechendsten auswählen.
Beispiel: „Ich überlege, ob ich mein Büro in einen Co-Working-Space verlegen soll. Entwickle einen Gedankenbaum mit drei verschiedenen Perspektiven (finanziell, produktivitätsbezogen, sozial) und verfolge bei jeder Perspektive mindestens zwei mögliche Szenarien mit ihren jeweiligen Konsequenzen.“ - Sokratischer Dialog
Ein zentrales Element des Dialogs sind Rückfragen. Und die können Sie auch von einem KI-Modell bekommen. Wenn sie nämlich einfordern, mit Ihnen in den „Sokratischen Dialog“ zu treten.
Beispiel: „Ich glaube, dass Social Media für jedes Unternehmen unverzichtbar ist. Führe mit mir einen sokratischen Dialog zu dieser Annahme, indem du meine Aussage durch gezielte Fragen hinterfragst und mich so zu einer differenzierteren Betrachtung führst.“
Die richtige Modellwahl
Die bekannten KI-Modelle wie das von Google (Gemini), OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), Meta (Llama) oder Mistral haben jeweils unterschiedliche Stärken und Schwächen. Während OpenAIs-Modell höhere emotionale Intelligenz nachgesagt wird, schreibt Claude die besseren Texte, Google wiederum programmiert exzellent. Während die Standardmodelle für Alltagsanfragen ausreichen, können andere Modellvarianten für komplexe Aufgaben, die tieferes logisches Denken erfordern, bessere Ergebnisse liefern. Experten raten, für optimale Ergebnisse denselben Prompt mit anderen Modelloptionen auszuprobieren.
Vorsicht bei KI-Ergebnissen – Bleiben Sie skeptisch
- KIs neigen zu „Halluzinationen“, sie erfinden also Fakten oder Quellen. Daher ist eine Faktenprüfung unerlässlich.
- Das strategische Denken bleibt Menschensache. KI liefert den Input, keine fertigen Strategien.
- Gute Prompts entstehen durch Ausprobieren und Verfeinern. Iteration ist hier der Schlüssel zum optimalen Ergebnis.