Prompt Engineering für KI: So formulierst du Eingaben für optimale Ergebnisse

Alexander Gitlevich

Alexander Gitlevich

25 März 20254 Min. Lesezeit

Von der Theorie zur Praxis – Mit konkreten Beispielen und Vorlagen

 

KI-Promts: 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.

 

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 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.
AI Eingabefeld mit Tastatur


 

Die 5 häufigsten Fehler – und wie du sie vermeiden kannst

FehlerLösung
Zu vage FragenSMART-Formel: Spezifisch, messbar, aktionsorientiert, realistisch, terminiert
Kein KontextImmer Zielgruppe, Format und Ziel definieren
Einmalige EingabenIterativ arbeiten: „Verbessere Absatz 3 mit Fokus auf [X]“
Keine Beispiele„Schreibe im Stil von [Beispieltext einfügen]“
KI-Output ungeprüft übernehmenImmer Fact-Checking + Anpassung an Brand Voice

 

Der Aufbau eines guten KI-Promts

Gute KI-Kommunikation ist wie ein gutes Gespräch unter Kollegen:

  1. Rollendefinition (Wer spricht?)
    "Stell dir vor, du bist eine anerkannte Nobelpreisträgerin im Bereich Wirtschaft, die einen Business-Podcast hostet..."
  2. Kontextbrücken (Welches Wissen fehlt?)
    "Für Hörer ohne IT-Hintergrund: Erkläre Cloud-Telefonie."
  3. Leerstellen gestalten (Was soll unausgesprochen bleiben?)
    "Beschreibe Glasfaser-Infrastruktur, ohne das Wort 'Geschwindigkeit' übermäßig zu nutzen."
  4. 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.)

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