Besser prompten: Mit klaren Arbeitsaufträgen zu besseren KI-Ergebnissen
Generative KI kann Texte schreiben, Ideen entwickeln, Informationen zusammenfassen oder bei der Vorbereitung von Präsentationen unterstützen. Viele Unternehmen nutzen dafür bereits Anwendungen wie ChatGPT, Copilot, Claude oder andere KI-Assistenten, die auf großen Sprachmodellen basieren. Dennoch sind die Erfahrungen im Arbeitsalltag sehr unterschiedlich: Während einige Beschäftigte schnell hilfreiche Ergebnisse erhalten, sind andere von den Antworten enttäuscht.
Woran kann das liegen?
Ein wesentlicher Grund ist die Art und Weise, wie die Aufgabe an die KI gestellt wird. Generative KI kann nur mit den Informationen arbeiten, die sie erhält. Je klarer und vollständiger ein Arbeitsauftrag formuliert ist, desto besser kann das Sprachmodell passende Ergebnisse erzeugen.
Warum dieselbe KI unterschiedliche Ergebnisse liefert
Stellen Sie sich vor, Sie geben einer neuen Kollegin oder einem neuen Kollegen zum ersten Mal eine Aufgabe. Sagen Sie nur „Mach mal einen Kundenbrief“, erhalten Sie wahrscheinlich Rückfragen oder ein sehr allgemeines Ergebnis. Beschreiben Sie dagegen Ziel, Zielgruppe und Rahmenbedingungen, fällt das Ergebnis meist deutlich passender aus.
Ähnlich verhält es sich bei generativer KI. Auch sie kann nur mit den Informationen arbeiten, die sie erhält. Je klarer der Arbeitsauftrag formuliert ist, desto besser kann sie eine passende Antwort erstellen.
Wie ein Sprachmodell Antworten erstellt
Ein Sprachmodell übernimmt nicht einfach eine fertige Antwort aus einer Datenbank. Es erzeugt den Text schrittweise. Dabei berechnet es fortlaufend, welche Fortsetzung auf Grundlage Ihrer Eingabe wahrscheinlich gut zum bisherigen Kontext passt. Manche KI-Anwendungen können zusätzlich auf Suchfunktionen oder bereitgestellte Dokumente zugreifen. Die eigentliche Antwort wird jedoch vom Sprachmodell neu formuliert. Eine kurze und einfache Erklärung, wie Sprachmodelle allgemein funktionieren, haben die „Digitalen Profis“ auf Youtube bereitgestellt:
Der Arbeitsauftrag setzt den Rahmen für das Ergebnis. Enthält er klare Angaben zum Ziel, zum Hintergrund und zur gewünschten Form, kann das Sprachmodell seine Antwort besser darauf ausrichten. Fehlen wichtige Informationen, ergänzt das Modell die Lücken anhand gelernter Sprachmuster. Dabei können Annahmen entstehen, die nicht zu Ihrem Anliegen passen.
Damit eine Eingabe gut verarbeitet werden kann muss jedoch der Arbeitsauftrag nicht kompliziert formuliert sein. Oft reichen bereits einige zusätzliche Informationen aus, um die Qualität der Ergebnisse deutlich zu verbessern. Als Orientierung kann die folgende Merkhilfe dienen. Sie beschreibt fünf einfache Schritte, mit denen sich Arbeitsaufträge klar und verständlich formulieren lassen.
Ziel: Was soll entstehen?
Beschreiben Sie möglichst konkret, welches Ergebnis Sie erwarten.
Statt:
„Erkläre Datenschutz.“
lieber:
„Erkläre die wichtigsten Datenschutzaspekte beim Einsatz von KI in einem kleinen Unternehmen. Die Erklärung richtet sich an Beschäftigte ohne Vorkenntnisse.“
Je genauer das gewünschte Ziel beschrieben wird, desto besser kann die KI die Aufgabe einordnen.
Kontext: Worum geht es?
Oft fehlen der KI Informationen, die für Menschen selbstverständlich erscheinen.
Hilfreich können beispielsweise Angaben sein zu:
- Branche oder Unternehmensgröße,
- Zielgruppe,
- Anlass,
- vorhandenen Rahmenbedingungen.
Je besser der Kontext beschrieben wird, desto passender fällt die Antwort aus.
Rolle: Aus welcher Perspektive soll die KI antworten?
Auch die gewünschte Perspektive beeinflusst das Ergebnis.
Soll die KI beispielsweise als Kommunikationsberaterin, Projektleiter oder Personalverantwortliche formulieren? Oder soll sie komplexe Inhalte möglichst einfach erklären?
Eine kurze Angabe genügt häufig, um Stil und Schwerpunkt der Antwort besser an den jeweiligen Anwendungsfall anzupassen.
Format: Wie soll das Ergebnis aussehen?
Ebenso wichtig ist die gewünschte Form.
Soll die KI
- eine E-Mail verfassen,
- eine Checkliste erstellen,
- Stichpunkte liefern,
- einen Blogbeitrag schreiben,
- oder eine Tabelle erstellen?
Auch Angaben zur Länge, zum Sprachstil oder zur gewünschten Gliederung helfen dabei, ein Ergebnis zu erhalten, das den eigenen Anforderungen möglichst nahekommt.
Anpassen: Die erste Antwort ist selten die letzte
Viele Menschen erwarten, dass die KI bereits beim ersten Versuch das perfekte Ergebnis liefert. In der Praxis funktioniert die Zusammenarbeit jedoch eher wie ein Gespräch.
Vielleicht ist die erste Antwort bereits hilfreich, enthält aber noch zu viele Fachbegriffe. Oder wichtige Informationen fehlen. Dann kann die Aufgabe einfach ergänzt werden.
Zum Beispiel:
- „Formuliere den Text einfacher.“
- „Ergänze das folgende Praxisbeispiel und bette es in den Sprachstil des vorhandenen Beitrags ein: …“
- „Verkürze den Text auf 250 Wörter.“
- „Fasse die wichtigsten Punkte in maximal drei leicht verständlichen Stichpunkte zusammen.“
Durch dieses schrittweise Vorgehen entstehen häufig deutlich bessere Ergebnisse als mit einer einzigen Anfrage.
Ein Beispiel aus der Praxis
Sie arbeiten in einem mittelständischen Unternehmen und möchten Ihre Kundinnen und Kunden darüber informieren, dass sich ein Liefertermin um eine Woche verschiebt.
Ein sehr allgemeiner Arbeitsauftrag lautet:
„Schreibe eine E-Mail an einen Kunden.“
Die KI wird daraus zwar eine E-Mail erstellen, ihr fehlen jedoch nahezu alle wichtigen Informationen. Sie weiß weder, worum es geht, noch wer der Empfänger ist oder welches Ziel die Nachricht verfolgt. Das Ergebnis fällt daher meist sehr allgemein aus.
Ein bereits besserer aber immer noch allgemeiner Arbeitsauftrag lautet:
„Schreibe eine E-Mail an einen Kunden, dass sich der Liefertermin verschiebt.“
Dieser Arbeitsauftrag liefert der KI bereits deutlich mehr Orientierung. Das Thema der E-Mail ist klar und die Antwort wird in der Regel besser zum eigentlichen Anliegen passen. Dennoch bleiben viele Fragen offen, die Sie unter Umständen in der E-Mail erwähnen möchten: Warum verschiebt sich der Liefertermin? Um welchen Zeitraum handelt es sich? Soll die E-Mail eher formell oder persönlich formuliert sein? Soll eine Entschuldigung oder eine alternative Lösung angeboten werden? Wie lang soll die E-Mail sein? …?
Da diese Informationen fehlen, muss das Sprachmodell sie selbst aus dem vorhandenen Kontext ableiten oder erwähnt sie gar nicht. Das Ergebnis kann deshalb zwar brauchbar sein, entspricht aber möglicherweise nicht den Erwartungen.
Ein präziser Arbeitsauftrag könnte dagegen lauten:
„Schreibe eine freundliche und professionelle E-Mail aus Sicht einer Mitarbeiterin bzw. eines Mitarbeiters im Kundenservice an einen Bestandskunden. Informiere darüber, dass sich der Liefertermin aufgrund eines Lieferengpasses um eine Woche verschiebt. Zeige Verständnis für mögliche Unannehmlichkeiten und biete den neuen Liefertermin (tt.mm.yyyy) an. Die E-Mail soll etwa 120 Wörter umfassen und mit einem höflichen Angebot für Rückfragen schließen.“
Dieser Arbeitsauftrag orientiert sich bereits an der Merkhilfe:
- Ziel: Eine E-Mail an einen Bestandskunden verfassen.
- Kontext: Der Liefertermin verschiebt sich aufgrund eines Lieferengpasses um eine Woche.
- Rolle: Die KI formuliert aus Sicht einer Mitarbeiterin bzw. eines Mitarbeiters im Kundenservice.
- Format: Eine professionelle E-Mail mit einer angemessenen Länge und einem höflichen Abschluss.
- Anpassen: Falls das Ergebnis noch nicht den Erwartungen entspricht, kann der Arbeitsauftrag weiter verfeinert werden – zum Beispiel mit der Bitte, die E-Mail verständlicher, persönlicher oder kürzer zu formulieren.
Je klarer die relevanten Informationen beschrieben sind, desto besser kann die KI ein Ergebnis erzeugen, das zur jeweiligen Situation passt. Ziel ist nicht, möglichst lange oder komplizierte Eingaben zu schreiben. Entscheidend ist, der KI die Informationen zu geben, die sie für eine passende Antwort benötigt.
Die Merkhilfe auf einen Blick
Gute Arbeitsaufträge ersetzen keine kritische Prüfung
Auch ein gut formulierter Arbeitsauftrag garantiert keine fehlerfreie Antwort.
Generative KI kann Informationen unvollständig oder fehlerhaft darstellen. Auch Quellenangaben können fehlen, unzutreffend sein oder erfunden werden. Deshalb sollten die Ergebnisse insbesondere dann sorgfältig geprüft werden, wenn sie für Kundinnen und Kunden, Beschäftigte oder geschäftliche Entscheidungen verwendet werden.
Beachten Sie außerdem die betrieblichen Vorgaben zum Datenschutz. Personenbezogene, vertrauliche oder geschäftskritische Informationen sollten nur in ausdrücklich dafür freigegebene Anwendungen eingegeben werden.
Die fachliche Verantwortung bleibt weiterhin beim Menschen.
Fazit
Generative KI kann Beschäftigte in vielen Arbeitsbereichen unterstützen: vom Verfassen von Texten über die Ideensammlung bis hin zur Aufbereitung von Informationen. Wie hilfreich die Ergebnisse sind, hängt jedoch nicht allein vom verwendeten Werkzeug ab.
Ebenso entscheidend ist, wie klar die Aufgabe beschrieben wird. Wer Ziel, Kontext, Rolle und gewünschtes Format möglichst konkret formuliert und die Antworten anschließend überprüft und bei Bedarf weiterentwickelt, schafft gute Voraussetzungen für eine produktive Zusammenarbeit mit generativer KI.
Das Formulieren klarer Arbeitsaufträge ist keine technische Spezialkenntnis. Es ist eine wichtige Grundlage dafür, generative KI sinnvoll und verantwortungsvoll im Arbeitsalltag einzusetzen.
Weitere Links:
- https://digitalzentrum-berlin.de/leitfaden-fur-perfekte-prompts-chatgpt
- https://studieren.univie.ac.at/umgang-mit-ki-im-studium/ki-und-wissenschaftliches-arbeiten-und-schreiben/ki-gezielt-steuern-richtig-prompten/
Dieser Inhalt wurde mit Unterstützung von KI überarbeitet.
Das Beitragsbild wurde über Adobe Stock lizensiert.
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