Prompt Engineering für KI: So formulierst du Eingaben für optimale Ergebnisse
25 März 20254 Min. Lesezeit
Von der Theorie zur Praxis – Mit konkreten Beispielen und Vorlagen
Die Kunst der richtigen Frage
Kommunikation ist mehr als nur der Austausch von Worten. Wer ungenaue Fragen stellt, erhält ungenaue Antworten – besonders im Umgang mit KI-Systemen wie ChatGPT. In diesem Beitrag zeigen wir dir, wie du mit systematischem Prompt Engineering bessere Ergebnisse erzielst – egal, ob es um Marktanalysen, Content-Strategien oder wichtige Geschäftsentscheidungen geht.
Warum „einfach fragen“ nicht reicht
Stell dir vor, du weist einen neuen Mitarbeiter an: „Erstelle eine Präsentation.“ Das Ergebnis? Wahrscheinlich unstrukturiert und oberflächlich. Genauso verhält es sich bei KI-Systemen. Prompt Engineering bedeutet, der KI nicht nur ein Stichwort, sondern eine klar definierte Anweisung mit allen notwendigen Details zu übermitteln – so erhältst du Ergebnisse, die exakt auf deine Anforderungen zugeschnitten sind.
Unsere Erkenntnis bei ecotel:
KI ist kein Orakel, sondern ein Spiegel. Sie reflektiert, was du hineinlegst – nicht weniger, aber auch nicht mehr.
Vorher und Nachher: Ein konkretes Beispiel
❌ Schlechter Prompt:
„Schreibe einen Text über Cloud-Telefonie.“
✅ Optimierter Prompt:
„Erstelle eine Übersicht für IT-Entscheider in KMU (50–250 Mitarbeiter), die:
- die drei wichtigsten Vorteile von Cloud-Lösungen für die Cybersicherheit erläutert,
- eine Vergleichstabelle mit Vor- und Nachteilen von [Produkt X] vs. [Produkt Y] enthält,
- in einem überzeugenden, aber sachlichen Ton verfasst ist (max. 500 Wörter).“
Der Unterschied liegt in der Präzision, dem Kontext und klaren Handlungsanweisungen – das ist das Kernprinzip des Prompt Engineerings.
Die Essenz: KI als hochentwickeltes Vorhersagesystem
KI-Systeme funktionieren ähnlich wie fortschrittliche Textvorhersage-Engines. Jede Eingabe löst eine Vielzahl möglicher Antwortmuster aus. Das hat folgende Konsequenzen:
- Kleine Änderungen, große Wirkung:
Schon ein anderes Verb oder eine präzisere Zielbeschreibung kann die Richtung der Antwort komplett verändern. - Persönlicher Stil zählt:
Dein individueller Ausdruck und deine spezifischen Formulierungen beeinflussen das Ergebnis – selbst bei gleichen Themen. - Begrenztes „Gedächtnis“:
Die KI behält nur den aktuell relevanten Kontext, weshalb sie nach jedem neuen Chat wieder bei null anfängt.
Praxistipp: Experimentiere mit verschiedenen Varianten einer Aufgabe – zum Beispiel:
„Erkläre die technischen Vorteile“ vs. „Zeige die geschäftlichen Vorteile aus Kundensicht auf.“
So entdeckst du schnell, wie sich unterschiedliche Prompts auf die Resultate auswirken.
Die 5 häufigsten Fehler – und wie du sie vermeiden kannst
| Fehler | Lösung |
|---|---|
| Zu vage Fragen | SMART-Formel: Spezifisch, messbar, aktionsorientiert, realistisch, terminiert |
| Kein Kontext | Immer Zielgruppe, Format und Ziel definieren |
| Einmalige Eingaben | Iterativ arbeiten: „Verbessere Absatz 3 mit Fokus auf [X]“ |
| Keine Beispiele | „Schreibe im Stil von [Beispieltext einfügen]“ |
| KI-Output ungeprüft übernehmen | Immer Fact-Checking + Anpassung an Brand Voice |
Die Anatomie des gelungenen Dialogs
Gute KI-Kommunikation ist wie ein gutes Gespräch unter Kollegen:
- Rollendefinition (Wer spricht?)
"Stell dir vor, du bist eine anerkannte Nobelpreisträgerin im Bereich Wirtschaft, die einen Business-Podcast hostet..." - Kontextbrücken (Welches Wissen fehlt?)
"Für Hörer ohne IT-Hintergrund: Erkläre Cloud-Telefonie." - Leerstellen gestalten (Was soll unausgesprochen bleiben?)
"Beschreibe Glasfaser-Infrastruktur, ohne das Wort 'Geschwindigkeit' übermäßig zu nutzen." - Einbezugnahme verschiedener Perspektiven
"[...] Zeige mir drei radikal unterschiedliche Entwürfe dieser Idee und formuliere sie inhaltlich zusammengefasst in einen prägnanten Paragraphen um."
Tipp von KI-Experte Dr. Ethan Mollick (Wharton School):
„Nutze KI zunächst für repetitive Aufgaben – etwa, um aus Meeting-Notizen automatisch Projektpläne zu erstellen. So entwickelt man ein Gefühl für effektive Prompts.“
Fazit: Pragmatismus statt Perfektion
Wer auf den perfekten Prompt wartet, läuft Gefahr, in der Theorie stecken zu bleiben. Prompt Engineering ist ein dynamischer Lernprozess: Je mehr du experimentierst, desto besser entwickelst du ein Gespür dafür, was funktioniert. Der kontinuierliche Austausch – mit dir selbst und mit der KI – führt zu immer präziseren Ergebnissen.
Viel Erfolg beim Ausprobieren und Optimieren deiner Prompts – du bist nur wenige Anpassungen davon entfernt, echte Mehrwerte zu erzielen!
(Basierend auf Erkenntnissen von Dr. Ethan Mollick der Wharton School und praktischen Erfahrungen im Digital Marketing bei ecotel.)