Viele Enttäuschungen mit KI haben einen einfachen Grund: Die Aufgabe war zu vage. Gute Ergebnisse brauchen keine Zaubersprüche, sondern dieselbe Klarheit, die Sie einer neuen Kollegin mitgeben würden.
Die fünf Bausteine
- Aufgabe: Was genau soll entstehen?
- Kontext: Für wen, wozu, mit welchen Vorgaben?
- Material: Texte oder Daten, auf die sich die KI stützen soll
- Format: Länge, Struktur, Tonalität
- Beispiel: Ein gutes Muster sagt oft mehr als lange Erklärungen
Vorher und nachher
Statt „Schreib eine E-Mail an den Kunden“ besser: „Schreibe eine kurze, freundliche Antwort an einen Bestandskunden. Die Lieferung verzögert sich um zwei Tage. Biete an, telefonisch zu klären, ob das passt. Sie-Form, höchstens fünf Sätze.“
Ergebnisse immer prüfen
KI formuliert auch Falsches überzeugend. Prüfen Sie Fakten, Zahlen und Quellen, vor allem bei allem, was nach außen geht. Die Verantwortung bleibt beim Menschen.
Im Team statt allein
Sammeln Sie gute Prompts in einer gemeinsamen Bibliothek, nach Aufgaben sortiert. Das spart Zeit und hebt das Niveau im ganzen Team. Wiederkehrende Aufgaben lassen sich später oft direkt in einen Workflow überführen.
Datenschutz im Alltag
Legen Sie fest, welche Tools erlaubt sind und welche Daten nicht hineingehören. Ohne klare Regel entscheidet jeder selbst, und das ist genau das Risiko.
Vom Einzelprompt zur Vorlage
Sobald eine Aufgabe regelmäßig vorkommt, lohnt es sich, den Prompt in feste und veränderliche Teile zu trennen. Die festen Teile beschreiben Aufgabe, Regeln und Format, die veränderlichen werden je Vorgang eingesetzt. Für Protokolle aus Baubesprechungen könnte eine Vorlage so aussehen: „Fasse die folgenden Notizen als Besprechungsprotokoll zusammen. Liste Entscheidungen, offene Punkte und Aufgaben mit zuständiger Person getrennt auf. Wenn eine zuständige Person nicht genannt ist, schreibe ‚nicht festgelegt‘. Ergänze keine Informationen, die nicht in den Notizen stehen. Notizen: [NOTIZEN EINFÜGEN]“.
Solche Vorlagen sparen nicht nur Tipparbeit. Sie sorgen auch dafür, dass die Ergebnisse vergleichbar werden und dass eine Verbesserung allen zugutekommt.
Große Aufgaben aufteilen und Unsicherheit erlauben
Wer alles in einen einzigen Prompt packt, bekommt oft ein mittelmäßiges Ergebnis. Bei anspruchsvollen Aufgaben helfen mehrere Schritte. Bei der Auswertung einer Ausschreibung könnte die KI zuerst alle Anforderungen wörtlich auflisten. Sie prüfen die Liste, und erst danach folgt der Abgleich mit Ihrem Angebot. Zwischenergebnisse lassen sich leichter kontrollieren als ein fertiger Text.
Mindestens genauso wichtig ist es, Unsicherheit ausdrücklich zuzulassen. Modelle neigen dazu, eine vollständige Antwort zu liefern, auch wenn Informationen fehlen. Bewährte Ergänzungen sind:
- „Wenn eine Angabe im Text fehlt, schreibe ‚nicht angegeben‘.“
- „Nenne zu jeder Aussage die Stelle im Dokument, auf die du dich stützt.“
- „Stelle mir zuerst Rückfragen, wenn dir für die Aufgabe etwas fehlt.“
- „Liste am Ende auf, welche Annahmen du getroffen hast.“
Hilfreich ist auch, positiv zu formulieren, was gewünscht ist. „Schreibe in kurzen Sätzen für Einkäufer ohne technische Ausbildung“ führt meist weiter als „Sei nicht zu technisch“. Wenn ein Ergebnis fast passt, verbessern Sie es im Gespräch und übernehmen Sie die Korrektur danach in die Vorlage.
Die Prompt-Bibliothek pflegen
Eine Sammlung nützt nur, solange man ihr vertraut. Eine gemeinsame Seite im vorhandenen Wiki genügt für den Anfang, wichtig ist eine einheitliche Struktur je Eintrag:
- Wofür ist der Prompt gedacht, und wofür ausdrücklich nicht?
- Welche Daten dürfen eingesetzt werden?
- Mit welchem Werkzeug wurde er getestet?
- Worauf ist bei der Prüfung des Ergebnisses zu achten?
- Wer ist zuständig, und wann wurde er zuletzt geprüft?
Sorgen Sie dafür, dass auch misslungene Versuche besprochen werden dürfen. Die Erkenntnis, dass ein Modell bei Vertragstexten regelmäßig Klauseln übersieht, kann mehr wert sein als der zehnte gute E-Mail-Prompt.
Wenn ein Prompt in den Workflow wandert
Im Chat korrigiert der Mensch laufend nach. Im automatischen Ablauf nicht. Ein Prompt in einem Workflow braucht deshalb höhere Anforderungen: ein festes Ausgabeformat, das die nächsten Schritte verarbeiten können, klare Regeln für unklare Eingaben und eine Trennung von Anweisung und eingesetztem Fremdtext. Testen Sie ihn an einer Sammlung echter Fälle, nicht an einem Beispiel. Versionieren Sie Änderungen und führen Sie die Tests vor jeder Übernahme und nach jedem Modellwechsel erneut durch. Ein kleiner Satz, der einen Fall verbessert, kann einen anderen verschlechtern.
Worauf es je nach Aufgabe ankommt
| Aufgabe | Wichtigster Baustein | Prüfung vor der Verwendung |
|---|---|---|
| Zusammenfassen | Zweck und Zielgruppe der Zusammenfassung | Abgleich der wichtigsten Punkte mit dem Original |
| Texte entwerfen | Beispiele für Tonalität und inhaltliche Vorgaben | Fakten, Zusagen und Namen kontrollieren |
| Daten aus Dokumenten auslesen | Festes Ausgabeformat, Regel für fehlende Angaben | Stichproben gegen das Quelldokument |
| Einordnen und sortieren | Abschließende Liste der Kategorien mit Beispielen | Trefferquote an echten Fällen messen |
| Ideen und Varianten sammeln | Klare Rahmenbedingungen und Ausschlüsse | Fachliche Bewertung durch einen Menschen |
Bevor ein Prompt in die Teambibliothek kommt
Typische Fehler
Widersprüchliche Regeln häufen sich, und niemand weiß mehr, welche wirkt. Kürzen Sie aufs Wesentliche, teilen Sie die Aufgabe auf oder ergänzen Sie ein gutes Beispiel.
Ein einzelnes gutes Ergebnis sagt wenig über andere Fälle aus. Testen Sie mit unterschiedlichen, auch schwierigen Eingaben, bevor andere sich darauf verlassen.
Sie kennen weder Ihre Kunden noch Ihre Qualitätsmaßstäbe. Sie dürfen als Anregung dienen, gehören aber an Ihre Aufgaben angepasst und geprüft.
Häufige Fragen
Was ist ein guter Prompt?
Ein guter Prompt beschreibt Aufgabe, Kontext, Material und gewünschtes Format so klar, dass auch eine neue Kollegin damit arbeiten könnte. Ob er gut ist, zeigt sich am Test mit mehreren echten Fällen.
Sollte man der KI eine Rolle geben, zum Beispiel „Du bist Experte für …“?
Das kann die Perspektive und den Ton beeinflussen, ersetzt aber keine konkreten Vorgaben und kein Material. Die Rolle macht die KI nicht fachkundiger, prüfen müssen Sie weiterhin.
Funktionieren Prompts bei jedem KI-Modell gleich?
Nicht unbedingt. Modelle reagieren teils unterschiedlich auf denselben Text. Testen Sie wichtige Vorlagen deshalb erneut, wenn Sie Werkzeug oder Modell wechseln.
Von Patrick Thomas, KI Sidekick. Dieser Artikel ersetzt keine Rechts- oder Steuerberatung.
