Ein Prompt ist die Eingabe, die Sie einem KI-Modell geben – ein Text, eine Frage oder eine Anweisung. Die Qualität der Antwort hängt direkt von der Qualität des Prompts ab. Schlechte Prompts führen zu schlechten, ungenauen oder irreführenden Ergebnissen.
Die "Garbage in, Garbage out"-Regel gilt auch für KI: Wenn Sie unklare Anweisungen geben, gibt das Modell unklare Antworten. Wenn Sie präzise und strukturiert sind, bekommen Sie brauchbare Ergebnisse.
Schlecht: "Schreib mir eine E-Mail."
→ Das Modell weiß nicht: An wen? Über was? Welcher Ton? Wie lang?
Besser: "Du bist Sachbearbeiter:in in der Verwaltung. Schreibe eine höfliche E-Mail an eine Antragstellerin (Frau Müller), in der du sie über den fehlenden Nachweis ihrer Mietzahlungen informierst. Vermerke, dass der Antrag erst weiterbearbeitet werden kann, wenn der Nachweis vorliegt. Maximal 150 Wörter, sachlich-freundlicher Ton."
→ Kontext, Rolle, Aufgabe, Zielgruppe, Stil und Länge sind definiert.
a) Zero-Shot Prompting
Sie geben dem Modell eine einzelne Aufgabe, ohne Beispiele. Funktioniert gut für einfache, klar definierte Aufgaben.
Beispiel: "Fasse den folgenden Antrag auf 3 Sätze zusammen: [Text]"
b) Few-Shot Prompting
Sie geben dem Modell 1–3 Beispiele, bevor Sie die eigentliche Aufgabe stellen. Das Modell orientiert sich an den Beispielen und liefert konsistentere Ergebnisse.
Beispiel: "Hier sind zwei Beispiele für höfliche Ablehnungen:
1. 'Vielen Dank für Ihren Antrag. Leider können wir Ihnen in diesem Fall keine Förderung gewähren, da...'
2. 'Wir bedanken uns für Ihre Anfrage. Nach Prüfung der Unterlagen muss ich Ihnen leider mitteilen, dass...'
Schreibe nun eine ähnliche Ablehnung für folgenden Fall: [Fallbeschreibung]"
c) Ketten-Denken (Chain-of-Thought) (CoT)
Sie bitten das Modell, seine Denkweise Schritt für Schritt zu erklären, bevor es die Antwort gibt. Das erhöht die Genauigkeit bei komplexen Aufgaben erheblich.
Beispiel: "Berechne die Höhe des Wohngeldanspruchs für eine 4-köpfige Familie mit einem Nettoeinkommen von 2.800 € und einer Miete von 950 €. Erkläre deine Berechnung Schritt für Schritt, bevor du das Endergebnis nennst."
Regeln für den sicheren Einsatz:
Prompts werden in der Regel von KI-Anbietern gespeichert und können für Modell-Verbesserungen verwendet werden. Niemals vertrauliche, interne oder personenbezogene Daten in öffentliche KI-Tools eingeben. Wenn Sie ein spezifisches Dokument analysieren wollen, entfernen Sie vorher alle Identifikationsmerkmale.
Zu vage: „Schreib mir was über Wohngeld." → Das Modell kennt weder Zielgruppe noch Stil noch Länge. Besser: Kontext, Aufgabe und Format vollständig beschreiben.
Zu viel auf einmal: Zwei unabhängige Aufgaben in einem Prompt → Das Modell priorisiert selbst, oft falsch. Lieber zwei separate Prompts senden.
Kein Stil definiert: Das Modell schreibt dann zu akademisch oder zu lang. Immer ergänzen: „sachlich-freundlich, max. 150 Wörter, für Bürger ohne Vorkenntnisse".
Erstes Ergebnis ungeprüft übernehmen: Der häufigste Fehler. KI-Ausgaben sind Entwürfe. Iterieren Sie konsequent: „Kürzer bitte", „Formeller", „Einfachere Sprache" – bis das Ergebnis passt.
Ein guter Prompt ist wie eine gute Arbeitsanweisung: Wer, Was, Wann, Wo, Wie und Warum müssen klar sein. Je präziser der Prompt, desto brauchbarer die KI-Antwort. Und: Der Mensch prüft immer vor der Weiterverwendung.
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