ThinkWi-KI

Künstliche Intelligenz erklärt – verständlich und praxisnah

Benutzer-Werkzeuge

Webseiten-Werkzeuge


methoden:prompting

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

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.


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.“


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“).


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?


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.“

methoden/prompting.txt · Zuletzt geändert: 2025/05/11 13:22 (Externe Bearbeitung)

Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki
Chat
WiKiBot ×
Laden...