KI-Nugget #2: Prompt Engineering 2.0: Die Kunst, KI richtig anzusprechen
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Warum Prompts so wichtig sind
Ein Prompt ist die Eingabe, die du einer KI gibst, also deine Frage oder Anweisung. Auf den ersten Blick wirkt das einfach, in der Praxis ist es jedoch entscheidend. Schon kleine Unterschiede in der Formulierung können zu völlig anderen Antworten führen. Prompt Engineering beschreibt deshalb die Kunst, eine KI so anzusprechen, dass sie dir die bestmögliche Antwort liefert.
Stell dir vor, du fragst eine KI nach einem Rezept. Wenn du schreibst „Mach mir ein Rezept für Pasta“, dann bekommst du eine sehr allgemeine Antwort. Wenn du hingegen eingibst „Schreibe ein schnelles Pasta-Rezept mit maximal fünf Zutaten, das in 20 Minuten fertig ist“, erhältst du eine Lösung, die direkt zu deinem Alltag passt.
So wie bei Menschen gilt auch hier: Wer präzise fragt, bekommt bessere Antworten.
Ein weiteres Beispiel:
- Prompt A: „Schreibe einen Text über Nachhaltigkeit.“
- Prompt B: „Schreibe einen kurzen Blogartikel über Nachhaltigkeit im Alltag, mit drei praktischen Tipps für Berufstätige.“
Die KI wird mit Prompt B wesentlich relevanter und nützlicher antworten weil sie mehr Kontext und eine klarere Aufgabe hat.
Über die Basics hinaus
Viele starten mit sehr allgemeinen Fragen. Prompts können aber deutlich mehr, wenn man drei Bausteine kombiniert.
Der erste Baustein ist die Rolle. Mit einer Rolle bestimmst du die Perspektive. Ein Beispiel dafür lautet: „Du bist ein erfahrener Projektleiter, der einen Management-Report für den Vorstand schreibt.“ Dadurch klingt die Antwort automatisch professioneller und faktenorientierter.
Der zweite Baustein ist der Kontext. Je mehr Hintergrund du gibst, desto passgenauer wird die Antwort. Statt „Erkläre agiles Arbeiten“ könntest du sagen „Erkläre agiles Arbeiten im Umfeld einer Bank“. Damit stellst du sicher, dass die Antwort nicht allgemein bleibt, sondern auf deine Situation eingeht.
Der dritte Baustein sind Beispiele. Ein kurzes Muster reicht oft schon, damit die KI versteht, was du dir wünschst. Wenn du etwa schreibst „Formuliere den Text in diesem Stil: …“, dann wird die Antwort deiner Vorgabe folgen.
- Rollen → „Du bist ein Projektleiter, der einen Management-Report schreibt.“
- Kontext → „Beziehe dich dabei auf agile Methoden in Banken.“
- Beispiele → „Formuliere den Text ähnlich wie in diesem Beispiel: …“
Ein Tipp: Lass die KI in unterschiedlichen Rollen schreiben, zum Beispiel als Berater, Journalist oder Coach. Du wirst sehen, wie sich Tonalität und Schwerpunkte verändern.
Chain-of-Thought & Few-Shot-Prompts
Manche Aufgaben sind komplex und erfordern Zwischenschritte. Zwei bewährte Methoden helfen dir in solchen Fällen.
Die erste Methode ist Chain-of-Thought, auf Deutsch Gedankenkette. Mit der Anweisung „Denke Schritt für Schritt nach“ forderst du die KI auf, ihre Überlegungen sichtbar zu machen. Das ist besonders hilfreich bei Rechenaufgaben, logischen Schlüssen oder strategischen Fragestellungen. Statt nur ein Ergebnis zu sehen, erkennst du auch die Herleitung.
Die zweite Methode heißt Few-Shot-Prompting. Dabei zeigst du der KI ein oder mehrere Beispiele, an denen sie sich orientieren kann. Stell dir vor, du erstellst Statusberichte. Du gibst zwei Beispiele ein: „Projekt A ist im Zeitplan und es gibt keine Risiken“ sowie „Projekt B hat leichte Verzögerungen durch einen Engpass im Testing“. Die KI ergänzt daraus automatisch einen Bericht für Projekt C, etwa „Projekt C ist kritisch, da im Entwicklungsteam Ressourcen fehlen“.
Beide Methoden führen zu Antworten, die nicht nur nett klingen, sondern wirklich brauchbar sind.
Typische Stolperfallen
Auch beim Prompten gibt es Fehler, die man leicht vermeiden kann.
Eine häufige Falle sind zu vage Fragen. Wenn du schreibst „Sag mir was zu KI“, bekommst du Antworten, die oberflächlich und wenig hilfreich sind. Präziser wäre: „Erkläre die Vorteile von KI im Projektmanagement einer Bank.“
Ein zweiter Punkt sind überfrachtete Prompts. Wenn du in einem Satz zehn Fragen stellst, beantwortet die KI oft nur die erste. Besser ist es, mehrere kurze Prompts zu nutzen.
Ein dritter Punkt ist die fehlende Formatvorgabe. Ohne klare Ansage entsteht schnell ein langer Fließtext, der schwer zu überblicken ist. Wenn du hingegen schreibst „Erstelle eine Tabelle mit drei Spalten“, wird die Ausgabe sofort übersichtlicher.
Die wichtigste Erkenntnis lautet: Die Qualität der Antwort hängt direkt von der Qualität deiner Frage ab.
Warum das wichtig ist
Prompt-Design entwickelt sich zu einer Schlüsselkompetenz. Wer es beherrscht, spart Zeit, reduziert Nacharbeit und holt deutlich mehr Nutzen aus den Tools. Das gilt sowohl für alltägliche Aufgaben wie Texten oder Recherchieren als auch für komplexere Anwendungen wie Datenanalysen oder Strategiearbeit.
Dabei geht es nicht darum, die eine perfekte Formulierung zu finden. Viel wichtiger ist es, mit der KI zu experimentieren, Varianten auszuprobieren und die Ergebnisse Schritt für Schritt zu verbessern.
Das Positive ist: Jeder kann das lernen. Mit ein wenig Übung entwickelst du ein Gespür dafür, wie die KI reagiert, wenn du Rollen, Kontext oder Beispiele hinzufügst. Wer seine erfolgreichen Prompts dokumentiert, baut sich nach und nach eine wertvolle Sammlung auf, die immer wieder genutzt werden kann.
ℹ️ Weiterführende Ressourcen
Das Thema Prompt-Vorlagen ist riesig, und es entstehen ständig neue Ideen. Wenn du tiefer einsteigen möchtest, findest du hier eine Auswahl an frei verfügbaren Sammlungen:
FlowGPT – Community-Sammlung von Prompts mit Bewertungen und Kategorien.
PromptHero – große Bibliothek mit Prompts für Text und Bilder.
Awesome ChatGPT Prompts (GitHub) – eine bekannte Open-Source-Sammlung mit vielen Rollen- und Anwendungsprompts.
Kleine Übung
Probiere folgendes Experiment. Stelle der KI zweimal dieselbe Frage. Beim ersten Mal sehr allgemein, beim zweiten Mal mit Rolle, Kontext und gewünschtem Format. Vergleiche die beiden Antworten und überlege, welche hilfreicher ist und warum.
So erkennst du unmittelbar, welchen Unterschied schon kleine Veränderungen im Prompt machen.
Extra-Nugget
Wenn du deine Prompts noch systematischer verbessern und direkt im Alltag nutzen möchtest, findest du im Extra-Nugget dieser Woche drei vertiefende Inhalte. Dort gibt es eine Sammlung von Prompt-Mustern mit fertigen Templates, einen direkten Vergleich zwischen Antworten mit und ohne Chain-of-Thought sowie praktische Beispiele aus dem Alltag von Marketing, Projektmanagement und Datenanalyse.
Audio-Zusammenfassung
Die Audio-Zusammenfassung des Extra-Nuggets wurde mit NotebookLM erstellt. Unbedingt reinhören:
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