Was ist Prompting?

Prompting ist die Kunst, mit KI-Systemen effektiv zu kommunizieren. Es geht darum, Ihre Anfragen so zu formulieren, dass die KI genau versteht, was Sie möchten – und Ihnen die bestmögliche Antwort liefert.

Warum ist gutes Prompting wichtig?

Die Grundprinzipien

1. Klarheit vor Kürze

KI-Modelle sind keine Gedankenleser. Je spezifischer Ihre Anfrage, desto präziser die Antwort.

❌ Ungenau:

Schreibe etwas über Marketing

✅ Präzise:

Erstelle eine 200-Wort-Einführung über Content-Marketing-Strategien für B2B-Unternehmen, 
mit Fokus auf LinkedIn-Aktivitäten

2. Kontext ist König

Geben Sie relevante Hintergrundinformationen, damit die KI Ihre Situation versteht.

❌ Ohne Kontext:

Wie kann ich meine Verkäufe steigern?

✅ Mit Kontext:

Ich betreibe einen Online-Shop für nachhaltige Mode. Meine Zielgruppe sind 
umweltbewusste Frauen zwischen 25-40. Wie kann ich meine Verkäufe in Q4 steigern?

3. Format festlegen

Sagen Sie der KI genau, wie die Ausgabe aussehen soll.

Beispiele für Formate:

• "Als Stichpunktliste mit maximal 5 Punkten"
• "Im Stil eines professionellen Geschäftsbriefs"
• "Als Tabelle mit Pro und Contra"
• "In einfacher Sprache für Laien erklärt"

Typische Anwendungsfälle

Texterstellung

Du bist ein erfahrener Texter. Schreibe eine Produktbeschreibung für 
[Produkt] mit folgenden Eigenschaften:
- Zielgruppe: [definieren]
- Tonalität: professionell aber freundlich
- Länge: 150-200 Wörter
- Fokus auf: [Hauptvorteile]

Datenanalyse

Analysiere diese Verkaufszahlen [Daten einfügen] und:
1. Identifiziere die Top 3 Trends
2. Berechne die prozentuale Veränderung zum Vormonat
3. Erstelle eine Executive Summary (max. 100 Wörter)

Problemlösung

Problem: [Beschreibung]
Kontext: [Hintergrundinformationen]
Ziel: [Gewünschtes Ergebnis]

Entwickle 3 verschiedene Lösungsansätze mit jeweiligen Vor- und Nachteilen.

Häufige Fehler vermeiden

Der Weg zum Prompting-Profi

1. Starten Sie einfach: Beginnen Sie mit klaren, strukturierten Anfragen
2. Experimentieren Sie: Testen Sie verschiedene Formulierungen
3. Lernen Sie aus Ergebnissen: Analysieren Sie, was funktioniert
4. Entwickeln Sie Vorlagen: Erstellen Sie Templates für wiederkehrende Aufgaben