Im Jahr 2026 ist die Verwendung von KI-Modellen wie ChatGPT, Claude oder auch Notebook LM für die meisten Menschen im Alltag selbstverständlich geworden. Man verwendet KI-Tools zum Schreiben von Mails, fragt nach Informationen zu verschiedenen Fakten oder generiert Bilder und Texte mit künstlicher Intelligenz. In manchen Fällen ist die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) frustrierend, und die Ergebnisse haben nicht die Qualität, die man sich wünscht. Es braucht Kontext sowie klare Angaben zu Ziel, Rolle, Zielgruppe, Einschränkungen und Antwortformat.
Die Verwendung der richtigen Prompts mag die ein oder andere Person bereits gehört haben, jedoch was eine richtige Verwendung tatsächlich bedeutet, ist nur den wenigsten Menschen klar. Um hier endlich Ergebnisse zu generieren, die nicht enttäuschend sind, sondern eine entsprechende Qualität haben, versucht dieser Blogartikel ein näheres Verständnis für etwaige Fallstricke bei der Nutzung von KI-Modellen zu vermitteln.
Was ist ein Prompt?
Ein Prompt lässt sich gut von dem englischen Wort „to prompt“ ableiten und bedeutet in etwa, jemanden dazu zu veranlassen, etwas Bestimmtes zu tun oder zu sagen. Im Kontext der KI-Nutzung bedeutet dies, dass nur ein klar formulierter Prompt auch zu einer gewünschten und passenden Antwort führt. Dieser bewusste Umgang mit Prompts wird auch als Prompt Engineering bezeichnet, also die gezielte Gestaltung von Anweisungen für KI-Modelle. Gerade bei modernen Sprachmodellen, die auf Natural Language Processing und anderen KI-Technologien basieren, spielt diese Art der Kommunikation eine zentrale Rolle.
Ein guter Vergleich dafür ist die Kommunikation mit anderen Menschen. Angenommen, man isst in einem Burger-Restaurant, in dem man seinen Burger selbst zusammenstellen kann, und möchte genau so einen bestellen. Das reine Bestellen eines Burgers ist hier nicht ausreichend, ebenso wie die Bestellung eines Burgers „mit Soße“ wahrscheinlich für Verwirrung sorgt. Um hier für keine Verständnisprobleme zu sorgen, müsste man genau kommunizieren, welche Soße, welches Brot und welche weiteren Zutaten gewünscht sind, sodass man das Richtige erhält.
Ganz ähnlich verhält es sich mit KI-Chatbots: Sobald mehrere Möglichkeiten bestehen, weiß die Technologie erst durch eine präzise Formulierung, welche Option tatsächlich gemeint ist. Klare Kommunikation ist daher die Grundlage bei der Anwendung von KI-Systemen und bestimmt maßgeblich das Verhalten der KI-Programme und die Qualität der generierten Inhalte.
Nachdem nun etwas deutlicher ist, was denn ein Prompt genau ist, stellt sich berechtigterweise die Frage, wie ein Prompt denn nun genau aufgebaut ist. Anders als im Restaurant gibt es keine Möglichkeiten, verschiedene Dinge in einer Speisekarte zu wählen, sondern die Wünsche befassen sich mit wesentlich komplexeren Sachverhalten. Trotz allem gibt es auch hier ein “Grundrezept” oder Grundstruktur, die man bei jedem Prompt beachten sollte, sodass man auch wirklich gute Ergebnisse erhält.
Prompt Engineering: Die Grundstruktur eines guten Prompts
Zu Beginn eines jedes Promptes muss man mehrere Bausteine beachten, um schließlich eine fundierte Antwort zu erhalten.
Ein guter Prompt besteht aus sechs zentralen Bausteinen:
- Ziel
- Rolle
- Zielgruppe
- Kontext
- Einschränkungen
- Outputformat
Wer diese Bausteine im Prompt berücksichtigt, erhöht die Chancen, dass KI-Programme passende und qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern.
Diese sechs Bausteine sollten in jedem Prompt mitgedacht werden, um von den KI-Tools gute Ergebnisse zu erhalten. Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Bauteile aussehen können.
Am Anfang jedes Prompts steht das Ziel: “Was soll die KI eigentlich tun?”. Diese Ziele können je nach Thema unterschiedlich sein. Geht es um eine Vermittlung von Grundlagen, soll nur ein Überblick geschaffen werden, oder ist die vertiefende Vermittlung von einem Spezialthema das Ziel der Aufgabe? Unterschiedliche Ziele verlangen eine unterschiedliche Herangehensweise und beeinflussen alle anderen Bausteine ebenfalls. Doch gerade bei der Nutzung von KI-Technologien in Unternehmen, der Wirtschaft oder im IT-Bereich ist eine klare Zieldefinition entscheidend. Sobald man schließlich ein Ziel festgelegt hat, ist die Beantwortung nach der Rolle der KI schon einfacher.
In diesem Schritt weist man der KI eine Rolle. Ist es ein technischeres Thema im Bereich der Website-Entwicklung und Programmierung, dann sollte man auch hier dies der KI deutlich mitteilen, das Gleiche gilt für die angestrebte Zielgruppe. Bei Berufsanfänger:innen wird das Thema nicht so komplex beschrieben, wie bei Personen, welche schon jahrelang Berufserfahrung haben. Kurz, die Rolle hilft dabei, die Steuerung der generierten Antworten besser zu beeinflussen.
Die Frage der Zielgruppe ist eng verwoben mit dem Kontext einer Aufgabe. Möglicherweise ist der Vortrag für Personen, welche schon jahrelang einen Beruf ausüben, jedoch ist er deutlich weniger komplex, wenn es sich um eine Updateschulung handelt, als wenn es ein Weiterbildungskurs ist.
Beispiel für einen unpräzisen Prompt:
“Erstelle eine Präsentation für einen Vortrag über digitale Barrierefreiheit für den Marketingbereich”
Beispiel für einen präzisen Prompt:
“Erstelle eine Präsentationsstruktur für einen 20-minütigen Vortrag über digitale Barrierefreiheit für Marketingverantwortliche.”
Sobald der Kontext klar deutlich ist, ist bei jedem Prompt mitzubedenken, welche Limitationen vorhanden sind. Die Einschränkungen können sich zum einen nach dem Publikum richten, zum anderen aber auch nach dem Thema selbst. Angenommen, meine Zielgruppe gehört eben zu den Berufsanfänger:innen, so werde ich vielleicht auch noch nicht umfassende Fachsprache verwenden, als bei Expert:innen in einem bestimmten Bereich.
In Bezug auf das Thema “Werbung”, könnte es unter anderem sein, dass ich über die Werbegestaltung spreche. Handelt es sich nun bei einer Person, die im Grafik-Design arbeitet, werden andere Dinge wichtig sein, als wenn die Person rein mit der Programmierung einer Website beschäftigt ist. Die Grafikdesigner:innen werden möglicherweise einen Einblick in das ungefähre Verständnis der Programmierung bekommen, jedoch mit der Einschränkung, dass sie kein umfassendes Wissen über verschiedene Programmiersysteme haben. Die IT-Mitarbeiter:innen hingegen werden einen spezialisierten Einblick in verschiedene Programmiertools bekommen, die ästhetische Grafikerstellung ist nicht so wichtig.
Abschließend ist bei jedem Prompt auf das Outputformat zu achten. Konkret meint man hier eine Zeichenangabe oder Wortangabe für den Output, ob es in Stichpunkten oder ausformulierten Sätzen geschehen soll, ob der Stil professionell oder auch etwas persönlicher sein kann sowie welches Dateiformat (doc, pdf,txt …) von Bedeutung ist.
So holst du mehr aus deinen Prompts heraus
Sobald man die Grundstruktur bei der Formulierung seiner Prompts beachtet, wird man schon deutlich bessere Ergebnisse erhalten, als es davor der Fall war. Dennoch ist eine gute Überarbeitung der Prompting Ergebnisse notwendig, wobei die Anwendung bestimmter Techniken unterstützend sein kann, die gewünschten Resultate zu erhalten. Die folgenden Methoden zeigen, wie sich Prompts weiter verfeinern lassen.
Nachjustieren oder Neustarten
Bei der Verwendung von KI-Modellen ist es wertvoll, durch eine Unterhaltung mit dieser seine Ergebnisse an verschiedenen Stellen noch etwas zu verfeinern. Manchmal ist es allerdings sinnvoller, seine ursprünglichen Prompts gleich zu Beginn anzupassen. Bemerkt man zum Beispiel, dass die KI den Ursprungsgedanken nicht richtig verstanden hat, so ist es besser, einen neuen Chat zu beginnen und seinen ersten Prompt entsprechend anzupassen. Dies liegt begründet in der Tatsache, dass die KI sonst endlos mit einer falschen Vorannahme weiterarbeitet und häufig bei dieser bleibt.
Kritisches Prüfen
Obwohl die aktuellen KI-Modelle mittlerweile schon relativ gute Ergebnisse liefern, ist es unerlässlich, den Output zu überprüfen. Besondere Vorsicht sollte man hier bei der Wissensvermittlung walten lassen, da die Weitergabe von falschem Wissen folgenschwere Konsequenzen mit sich bringen kann. Selbst sachkundig in der Materie zu sein, sodass man Fehler leichter erkennt, ist daher unerlässlich.
Doch kritisches Prüfen bezieht sich auch auf die Analyse des Stils, der Wortwahl und des Ausdrucks. Die meisten KI-Modelle arbeiten generisch. Dies kann dazu führen, dass nicht jeder generierte Text für jedes Publikum entsprechend geeignet ist. Eine umfassende Prüfung lohnt sich also auch hier.
Der Perspektivenwechsel
Die verschiedenen Wissensgebiete sind häufig komplex und verlangen eine heterogene Sichtweise auf Themen. KI-Modelle neigen zu einer einseitigen Betrachtung, weshalb ein Perspektivenwechsel sinnvoll ist. Dies kann zum Beispiel geschehen, indem man die KI-Modelle bittet, kritische Blickwinkel einzubeziehen. Dies hilft, Argumente zu verstehen, blinde Flecken in der Ausarbeitung zu entdecken und dadurch einen umfassenden Blick zu schaffen.
Wie lässt sich Datenschutz bei der Nutzung von KI-Systemen sicherstellen?
Nachdem nun etwas klarer ist, wie der Aufbau eines Prompts funktioniert, ist die nähere Betrachtung von Datenschutzaspekten essenziell. Bei der Nutzung privat und besonders im Berufskontext ist ein achtsamer Umgang mit sensiblen Daten notwendig. Dadurch, dass viele Informationen von KI-Modellen zur Verarbeitung auf externen Servern gespeichert sind und dabei auch technische Daten wie eine IP-Adresse verarbeitet werden können, sollte man die nachfolgenden Punkte beachten.
- keine Eingabe von personenbezogenen Daten
- keine internen Geschäftsgeheimnisse zu teilen
- bei Unsicherheit über bestimmte Daten ist es besser, Rücksprache mit den eigenen Vorgesetzten zu halten.
- die Unternehmensrichtlinien zu beachten
- sensible Daten zu anonymisieren
KI-Modelle sind primär als Unterstützung gedacht, um eigene Gedanken zu strukturieren und Ideen zu generieren. Um allerdings zu seinem gewünschten Ergebnis zu gelangen, sollte man mit KI-Modellen richtig kommunizieren und kritisch bei der Verwendung dieser Ergebnisse bleiben. Bei all diesen Aspekten ist Datenschutz eine Quintessenz, die ebenso wichtig ist wie das richtige Prompten. So kommt man schlussendlich zu einem Ergebnis, das nicht frustriert, sondern ermöglicht, eigene Expertise qualitätvoll wiederzugeben.
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