ThinkWi-KI

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====== 06. Prompting ======

*Prompting* beschreibt den Prozess, bei dem ein Mensch einer Künstlichen Intelligenz (KI) eine Anweisung, Frage oder Aufgabe stellt, um eine gewünschte Reaktion zu erhalten.

Ein *Prompt* ist dabei der eingegebene Text, der der KI sagt, **was sie tun soll** – sei es:
  * eine E-Mail schreiben
  * ein Bild generieren
  * Daten analysieren
  * Code vorschlagen
  * oder eine kreative Idee entwickeln

==== Prompting = Kommunikation mit der KI ====

Prompting funktioniert ähnlich wie ein Gespräch:
  * Du formulierst eine Aufgabe oder Frage.
  * Die KI gibt dir eine Antwort.
  * Du kannst nachfragen, verfeinern oder den Auftrag anpassen.

Je **klarer**, **präziser** und **zielgerichteter** dein Prompt ist, desto besser wird die Antwort der KI.

==== Arten von Prompts ====

Ein Prompt kann ganz unterschiedlich aufgebaut sein – je nach Ziel und Tool:

* **Anweisung:**  
    → *„Erkläre mir den Unterschied zwischen Datenschutz und Datensicherheit.“*

* **Rolle + Aufgabe:**  
    → *„Du bist ein IT-Trainer. Erstelle eine Folie zur DSGVO.“*

* **Input + Formatvorgabe:**  
    → *„Fasse diesen Text in drei Bulletpoints zusammen.“*

* **Mehrstufige Aufgaben:**  
    → *„Erstelle eine Gliederung für einen Blogartikel über nachhaltiges Reisen. Schreibe danach die Einleitung.“*

==== Was unterscheidet Prompting von herkömmlicher Software-Nutzung? ====

| Klassische Software         | Prompting mit KI                      |
|----------------------------|---------------------------------------|
| Auswahl über Menüs         | Freitext-Steuerung                    |
| Feste Funktionen            | Offene Aufgabenformulierung           |
| Nutzer:innen passen sich an | Die KI passt sich an den Prompt an   |
| Eindeutiger Output          | Unterschiedliche, kreative Lösungen  |

Prompting ist also **flexibler, kreativer und dialogorientiert** – erfordert aber auch etwas Übung und Klarheit in der Formulierung.

==== Prompting als neue Kernkompetenz ====

Prompting wird in vielen Berufen zu einer **digitalen Schlüsselkompetenz** – ähnlich wie der Umgang mit Office-Programmen. Wer es beherrscht, kann:

* effizienter arbeiten  
  * Inhalte schneller erstellen  
  * bessere Entscheidungen treffen  
  * und kreativer Probleme lösen

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====== Warum ist gutes Prompting wichtig? ======

Die Qualität der Ergebnisse, die ein KI-System liefert, hängt maßgeblich davon ab, wie die Anfrage – also der *Prompt* – formuliert ist.  
Ein klar strukturierter, zielgerichteter Prompt kann die Leistung eines KI-Tools dramatisch verbessern.

==== Gute Prompts führen zu besseren Ergebnissen ====
Ein präziser Prompt hilft der KI, die Absicht des Nutzers zu verstehen. Das führt zu:
  * **höherer Relevanz** der Antwort
  * **besserer Struktur** und **sprachlicher Qualität**
  * **schnellerem Arbeiten**, da weniger Korrekturen nötig sind
  * **besserer Steuerbarkeit**, z. B. in Bezug auf Tonfall, Länge, Format oder Perspektive

==== Schlechte Prompts erzeugen schlechte Ergebnisse ====
Vage oder widersprüchliche Prompts können zu:
  * **unpräzisen oder unbrauchbaren Antworten**
  * **Faktenfehlern oder Missverständnissen**
  * **unnötig langen oder irrelevanten Ausgaben**
  * **Wiederholungen oder Oberflächlichkeit**
führen – was wiederum Zeit kostet und das Vertrauen in das Tool schwächt.

==== Was macht einen guten Prompt aus? ====
Ein effektiver Prompt zeichnet sich durch folgende Merkmale aus:
  * **Zielklarheit:** Was genau soll die KI tun?
  * **Kontext:** Hintergrundinformationen, Rolle, Zielgruppe
  * **Strukturvorgabe:** Welche Form soll die Antwort haben? (Liste, Tabelle, Fließtext, E-Mail etc.)
  * **Stil und Ton:** z. B. „locker und humorvoll“, „professionell und sachlich“
  * **Begrenzung:** z. B. „maximal 100 Wörter“, „nur drei Vorschläge“

==== Vergleich: schlechter vs. guter Prompt ====

Schlechter Prompt:
  * „Schreib was über Marketing.“

Guter Prompt:
  * „Du bist Marketingberater. Erstelle eine kurze Einführung (max. 150 Wörter) über die Bedeutung von Zielgruppenanalyse im digitalen Marketing. Sprich eine fachkundige Leserschaft an.“

==== Fazit ====
Gutes Prompting ist eine **Schlüsselkompetenz im Umgang mit KI**. Wer lernt, präzise und zielgerichtet mit Maschinen zu kommunizieren, wird langfristig schneller, effizienter und kreativer arbeiten können – ganz unabhängig vom jeweiligen Tool.

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====== Zielklarheit: was soll die KI tun? ======

==== Warum Zielklarheit wichtig ist ====

KI-Systeme können viele Aufgaben übernehmen – aber sie „verstehen“ keine vagen Aussagen. Je klarer das Ziel formuliert ist, desto treffsicherer ist die Antwort.

==== Gute Zieldefinitionen enthalten ====
  * **Was soll getan werden?** (z. B. schreiben, analysieren, umformulieren)
  * **Für wen?** (Zielgruppe oder Kontext)
  * **Mit welchem Ziel?** (informieren, überzeugen, unterhalten)
  * **Was soll vermieden werden?** (z. B. Fachbegriffe, Wiederholungen)

==== Beispiel: Unklar vs. klar ====

Unklar:  
  * „Schreib mir was über Datenschutz.“

Klar:  
  * „Erstelle eine kurze Einführung (ca. 100 Wörter) zum Thema Datenschutz für eine interne Schulungsunterlage. Zielgruppe: neue Mitarbeitende ohne Vorkenntnisse.“

==== Tipp ====
Wenn du dir selbst nicht sicher bist, was du willst, kannst du die KI auch zur Klärung nutzen:  
→ „Stelle mir drei Möglichkeiten vor, wie ich dieses Thema strukturieren könnte.“

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====== Rolle und Kontext definieren ======

==== Warum die Rolle wichtig ist ====

KI-Systeme können „in Rollen schlüpfen“ – z. B. als Fachperson, Journalist:in, Coach oder Entwickler:in. Das verändert die Qualität und den Stil der Antwort.

==== Kontext liefert Orientierung ====

Je mehr Informationen zur Situation oder Zielgruppe enthalten sind, desto besser kann die KI ihre Antwort anpassen.

==== Beispiele ====

* „Du bist ein UX-Designer. Erkläre die Bedeutung von Barrierefreiheit für Webanwendungen.“
  * „Stell dir vor, du sprichst mit einer Gruppe Grundschüler:innen. Erkläre, was ein Algorithmus ist.“

==== Hinweis ====
Du kannst auch mehrere Rollen kombinieren oder explizit sagen, wie **nicht** geantwortet werden soll (z. B. „ohne Fachjargon“).

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====== Strukturierte Prompts aufbauen ======

==== Warum Struktur hilft ====

Strukturierte Prompts sind leichter verständlich – für die KI und für dich selbst. Sie führen zu konsistenteren Ergebnissen.

==== Aufbau eines strukturierten Prompts ====

Ein typischer Aufbau kann so aussehen:

* **Rolle:** Wer spricht? Wer soll antworten?
  * **Ziel:** Was soll erreicht werden?
  * **Kontext:** Für wen? In welchem Rahmen?
  * **Format:** In welcher Form soll geantwortet werden?
  * **Stil:** Wie soll der Text klingen?
  * **Begrenzung:** Länge, Inhalt, Umfang

==== Beispiel-Struktur ====

„Du bist ein Recruiter. Erstelle ein kurzes Bewerbungsschreiben (max. 120 Wörter) für eine Stelle als Softwareentwickler:in. Zielgruppe: Berufseinsteiger:innen. Stil: motivierend und professionell.“

==== Checkliste ====

☑ Ziel klar?

☑ Rolle definiert?

☑ Kontext bekannt?

☑ Format und Stil vorgegeben?

☑ Begrenzung sinnvoll gesetzt?

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====== Iteratives Prompting: Schritt für Schritt zum Ergebnis ======

==== Was bedeutet iteratives Prompting? ====

Prompting ist oft ein Prozess, kein Einmal-Befehl. Durch Rückfragen, Verfeinerungen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen verbessert sich das Ergebnis.

==== Strategien ====

* Folgefragen stellen
  * Ergebnisse in Abschnitte aufteilen
  * Teilaufgaben nacheinander lösen lassen
  * Feedback geben („Fasse kürzer“, „Nutze mehr Fachbegriffe“)

==== Beispiel-Ablauf ====

1. „Erkläre mir die DSGVO in einfachen Worten.“  
2. „Fasse das auf drei Kernaussagen zusammen.“  
3. „Formuliere jede Aussage als Stichpunkt.“

==== Tipp ====

Du kannst die KI auch direkt um einen Arbeitsplan bitten:  
→ „Wie können wir gemeinsam einen Blogartikel erstellen? Zeige mir die nächsten Schritte.“

Zusammenfassung