1. Warum gutes Prompting der Schlüssel zu besseren Ergebnissen ist

Viele Menschen sind es gewohnt, Suchmaschinen zu nutzen, um gezielt nach Informationen zu suchen. Dabei reichen oft einzelne Schlüsselwörter aus, um brauchbare Ergebnisse zu erhalten. Beim Arbeiten mit Künstlicher Intelligenz (KI) funktioniert das jedoch anders. KI benötigt Kontext, klare Anweisungen und oft eine detaillierte Beschreibung der gewünschten Ausgabe.

Der Unterschied zwischen Suchmaschinen und KI-Interaktionen

  • Suchmaschinen analysieren Milliarden von Webseiten und liefern Ergebnisse auf Basis von Keywords. Je kürzer die Anfrage, desto allgemeiner die Antworten.
  • KI-Modelle wie ChatGPT basieren nicht auf einer festen Datenbank, sondern auf Mustern und generativen Modellen. Um relevante, präzise und hilfreiche Antworten zu erhalten, müssen sie den richtigen Rahmen und Kontext bekommen.

Ein häufiger Fehler beim Prompting ist daher die Annahme, dass eine kurze, keyword-basierte Anfrage ausreicht. Stattdessen verbessert sich die Qualität der Antworten erheblich, wenn der Prompt ausführlich und präzise formuliert wird. In diesem Artikel zeige ich dir, wie du bessere Prompts schreibst und mit einer klaren Struktur zu optimalen KI-Ergebnissen kommst.

2. Die Struktur eines guten Prompts – Das RACE-Modell

Ein effektiver Prompt besteht aus mehreren Elementen, die sicherstellen, dass die KI die Aufgabe richtig versteht. Eine bewährte Methode, um Prompts zu strukturieren, ist das RACE-Modell:

  1. Rolle – In welche Rolle soll sich die KI versetzen? (z. B. „Du bist ein Experte für digitale Prozessoptimierung.“)
  2. Aufgabe – Was genau soll die KI tun? (z. B. „Erstelle eine Liste mit Vorteilen von digitaler Dokumentation für soziale Berufe.“)
  3. Kontext – Welche zusätzlichen Informationen sind wichtig? (z. B. „Die Zielgruppe sind Fachkräfte im sozialen Bereich, die wenig Erfahrung mit digitalen Tools haben.“)
  4. Erwartung – Wie soll das Ergebnis aussehen? (z. B. „Antworte in kurzen, klaren Stichpunkten.“)

3. Schlechter vs. guter Prompt – Ein direkter Vergleich

Um zu zeigen, wie wichtig eine gute Anweisung ist, vergleichen wir einen schlechten und einen gut strukturierten Prompt anhand eines Beispiels:

Anwendungsfall: Erstellung einer E-Mail zur Ankündigung eines digitalen Workshops für Mitarbeitende

❌ Schlechter Prompt:

„Schreib eine E-Mail zu einem digitalen Workshop.“

🔹 Problem: Die KI weiß nicht:

  • Wer die Zielgruppe ist.
  • Was das genaue Thema des Workshops ist.
  • Welchen Stil die E-Mail haben soll (formell, informell?).

✅ Guter Prompt mit dem RACE-Modell:

„Du bist ein Kommunikationsexperte für soziale Einrichtungen. Deine Aufgabe ist es, eine professionelle und freundliche Einladung für einen digitalen Workshop über die Einführung von KI-gestützter Dokumentation zu schreiben. Die Zielgruppe sind Mitarbeitende, die wenig Erfahrung mit digitalen Tools haben. Halte die Sprache einfach und motivierend. Die E-Mail sollte einen einladenden Betreff und eine klare Call-to-Action enthalten.“

🔹 Ergebnis: Die KI liefert eine klar formulierte E-Mail mit der richtigen Ansprache und Struktur, die sofort verwendet oder leicht angepasst werden kann.

4. Tipps für effektives Prompting

Hier sind einige Tipps, um deine Prompts weiter zu verbessern:

✅ Sei spezifisch, aber nicht zu eng gefasst: Zu allgemeine Prompts liefern ungenaue Antworten, während zu viele Details die Kreativität der KI einschränken können.

✅ Verwende Beispiele: Falls du eine bestimmte Formatierung oder einen bestimmten Stil möchtest, gib der KI ein Beispiel.

✅ Experimentiere mit Iterationen: Falls das erste Ergebnis nicht optimal ist, passe den Prompt an und versuche es erneut.

✅ Nutze Schritt-für-Schritt-Prompts: Anstatt eine große Aufgabe zu stellen, kannst du die KI schrittweise durch den Prozess führen (z. B. zuerst eine Gliederung erstellen lassen, dann jeden Punkt ausarbeiten).

5. Fazit

Ein gut formulierter Prompt kann den Unterschied zwischen einer mittelmäßigen und einer hochqualitativen KI-Antwort ausmachen. Während bei Suchmaschinen oft kurze Keyword-Phrasen ausreichen, ist es bei KI entscheidend, Kontext, Struktur und Erwartungen klar zu definieren. Wer diese Prinzipien beachtet, spart nicht nur Zeit, sondern erhält auch deutlich bessere Ergebnisse – sei es für E-Mails, Berichte oder andere automatisierte Prozesse.

Probier es aus: Formuliere einen deiner bisherigen Prompts neu nach dem RACE-Modell und beobachte den Unterschied!