Erste Schritte im Prompting
Lernziele
- Verstehen, was ein Prompt ist und wie KI-Modelle darauf reagieren
- Mit eigenen Verwaltungsbeispielen zeigen können, wie Zero-Shot, Few-Shot und Ketten-Denken (Chain-of-Thought) funktionieren
- Klare, präzise und sichere Prompts für die Verwaltungspraxis formulieren
- Häufige Fehler vermeiden und Iterationsstrategien nutzen
Kurz und einfach
Ein Prompt ist Ihre Eingabe an die KI. Damit sagen Sie der KI, was sie tun soll. Was Sie weglassen, rät die KI. Schreiben Sie deshalb, worum es geht, was herauskommen soll, wie lang der Text sein darf und in welchem Ton. Schreiben Sie auch, was im Text nicht stehen soll, zum Beispiel Paragrafen. Geben Sie keine echten Namen ein. Passt das Ergebnis nicht, bitten Sie um eine Änderung, zum Beispiel „kürzer“. Das Ergebnis ist ein Entwurf, den Sie lesen und prüfen.
1. Was ist ein Prompt?
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. Wer unklare Anweisungen gibt, bekommt unklare Antworten. Wer präzise und strukturiert formuliert, bekommt brauchbare Ergebnisse.
Beispiel: Schlechter vs. guter Prompt
Der Prompt „Schreib mir eine E-Mail.“ lässt das Modell mit mehreren offenen Fragen allein. An wen richtet sich die Mail, worum geht es, welcher Ton passt, wie lang darf der Text werden? Ohne diese Angaben füllt das Modell die Lücken selbst, und meist passen die Annahmen nicht zum Fall.
Besser formuliert lautet derselbe Auftrag: „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.“ Damit stehen Kontext, Rolle, Aufgabe, Zielgruppe, Stil und Länge fest, und das Modell muss nichts mehr raten.
2. Prompting-Techniken
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.“
3. Sichere Prompts für die Verwaltung
Ein Prompt für die Verwaltung braucht dieselben Angaben wie im Beispiel mit Frau Müller. Personenbezogene Daten gehören nicht hinein. Statt Namen, Adressen, Geburtsdaten oder Sozialversicherungsnummern stehen Platzhalter wie „Antragsteller:in“ oder „Adresse X“ im Text. Eine klare Rolle wie „Du bist Sachbearbeiter:in in der Verwaltung“ sorgt dafür, dass Ton und Perspektive passen. Dazu gehören Zweck und Zielgruppe, für wen der Text bestimmt ist und was er erreichen soll. Je konkreter, desto besser. Einschränkungen wie „Maximal 200 Wörter“ oder „Keine juristischen Fachbegriffe“ setzen dem Modell die Grenzen, die es sonst selbst zieht. Und weil das erste Ergebnis selten passt, gehört das Nachschärfen dazu, etwa mit „Kürzer bitte“ oder „Formulier das formeller“.
Sicherheitshinweis
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.
Häufige Fehler – und wie Sie sie vermeiden
Der Prompt „Schreib mir was über Wohngeld.“ bleibt zu vage, weil dem Modell Zielgruppe, Stil und Länge fehlen. Besser ist es, Kontext, Aufgabe und Format so vollständig zu beschreiben wie im Beispiel mit Frau Müller.
Stehen zwei unabhängige Aufgaben in einem Prompt, priorisiert das Modell selbst, und oft falsch. Zwei separate Prompts liefern verlässlichere Ergebnisse.
Fehlt ein definierter Stil, schreibt das Modell zu akademisch oder zu lang. Ein Zusatz wie „sachlich-freundlich, max. 150 Wörter, für Bürger ohne Vorkenntnisse“ behebt das.
Der häufigste Fehler bleibt, das erste Ergebnis ungeprüft zu übernehmen. Jede KI-Ausgabe ist ein Entwurf. Wer konsequent nachschärft, etwa mit „Kürzer bitte“, „Formeller“ oder „Einfachere Sprache“, bekommt am Ende ein Ergebnis, das passt.
Merksatz
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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Einen unbrauchbaren Prompt neu schreiben
Ausgangslage
Ein Kollege schickt Ihnen seinen Prompt und fragt, warum die KI „so ein Geschwafel“ produziert. Sein Prompt lautet vollständig:
Schreib mal was zur Ablehnung von dem Antrag.
Der Vorgang dahinter: Ein Antrag auf einen Zuschuss zur Wohnungserstausstattung wurde abgelehnt, weil die antragstellende Person die angeforderten Einkommensnachweise über zwei schriftliche Erinnerungen hinweg nicht eingereicht hat. Der Text soll eine E-Mail werden, kein Bescheid. Er soll den Grund nennen und sagen, was jetzt noch möglich ist.
Auftrag
Schreiben Sie den Prompt neu. Notieren Sie danach in zwei Sätzen, was Sie am ersten Ergebnis prüfen, bevor irgendetwas davon in die Mail wandert.
Ihre Eingaben bleiben in diesem Browserfenster. Sie werden nicht gespeichert und nicht übertragen, ein Neuladen der Seite verwirft sie.
Musterlösung anzeigen
Neuer Prompt
Du bist Sachbearbeiterin in einem Sozialamt und schreibst an eine antragstellende Person. Sachverhalt: Der Antrag auf einen Zuschuss zur Wohnungserstausstattung wurde abgelehnt, weil trotz zweier schriftlicher Erinnerungen keine Einkommensnachweise eingereicht wurden. Aufgabe: Schreibe eine E-Mail, die die Ablehnung und ihren Grund nennt und sagt, dass ein neuer Antrag mit vollständigen Nachweisen jederzeit möglich ist. Vorgaben: - Höchstens 130 Wörter. - Sachlich und freundlich, ohne Vorwurf. - Anrede „Sehr geehrte Antragstellerin“, kein Name, keine Anschrift. - Nenne keinen Paragrafen und keine Frist. Beides setze ich selbst ein. - Keine Rechtsbehelfsbelehrung, das ist keine Bescheidform. - Gib nur die E-Mail aus, ohne Vor- und Nachbemerkung.
Prüfung des Ergebnisses
Ich prüfe zuerst, ob das Modell einen Paragrafen, eine Frist oder eine Rechtsbehelfsbelehrung eingesetzt hat, die ich nicht bestellt habe. Danach lese ich den Ton daraufhin, ob der Text der antragstellenden Person die Schuld zuweist, weil aus einer sachlichen Ablehnung sonst eine Zurechtweisung wird.
Woran Sie eine gute Antwort erkennen
- Der Prompt nennt Rolle, Adressatin, Sachverhalt, Zweck, Textsorte, Länge und Ton. Fehlt eines davon, füllt das Modell die Lücke selbst und meldet das nicht.
- Er sagt auch, was nicht im Text stehen soll. Bei Verwaltungstexten ist das Verbot oft wichtiger als die Anweisung, weil das Modell sonst Paragrafen ergänzt, die gut aussehen.
- Er enthält keine echten Personendaten.
- Die Prüfabsicht ist konkret. „Ich prüfe alles“ ist keine Prüfung, weil daraus keine Handlung folgt.
Woran eine schwache Antwort scheitert
- Der Prompt wird länger und bleibt vage. „Schreibe eine gute, professionelle E-Mail zur Ablehnung“ hat mehr Wörter und nicht mehr Information.
- Er nennt keine Länge. Dann kommt eine Seite zurück, und das Kürzen kostet die Zeit, die der Entwurf sparen sollte.
- Er überlässt dem Modell den Paragrafen. Genau dort erfinden Sprachmodelle am zuverlässigsten.
- Er enthält den echten Namen der antragstellenden Person.
Häufige Verwechslungen
Höflich ist nicht dasselbe wie brauchbar. Ein Modell schreibt auf Zuruf freundliche Sätze. Ob die Ablehnung darin richtig begründet ist, hängt allein daran, welcher Sachverhalt im Prompt steht.
Ein längerer Prompt ist nicht automatisch der bessere. Was zählt, sind Angaben, die das Modell sonst raten müsste. Adjektive wie „professionell“ oder „hochwertig“ gehören nicht dazu, sie kosten nur Platz.
Diskussion & Erfahrungsaustausch
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