Warum deine KI nicht liefert – und wie ein guter Prompt das sofort ändert

Written by Marc Karl in KI Workflows,LEadership,Promptengineering,Quick Wins,Strategie & Transformation,Transformation,Uncategorized

Sie haben GPT-4, Copilot oder Claude im Unternehmen eingeführt – aber die Ergebnisse sind mal brillant, mal beliebig? Willkommen im Alltag ohne Prompt Engineering. Denn der Unterschied zwischen Spielerei und produktivem Einsatz liegt selten am Modell – sondern fast immer am Input.

Prompt Engineering ist für KI das, was gutes UX-Design für Software ist: der entscheidende Hebel, ob Menschen (und in diesem Fall Maschinen) zuverlässig das Richtige tun. Genau deshalb gehört es auf die Agenda von Entscheidern.

Inhaltsverzeichnis

Was ist Prompt Engineering – und warum reicht „frag mal ChatGPT“ nicht?

Ein Prompt ist mehr als eine Frage. Er ist eine strukturierte Anweisung, mit der Sie ein Sprachmodell steuern – mit klarer Zielsetzung, Kontext und gegebenenfalls Rollenverteilung.

Gute Prompts:

  • definieren, was erwartet wird (z. B. Analyse, Zusammenfassung, Neuentwurf),
  • strukturieren die Antwort (Formatvorgaben, Tonalität, Zielgruppe),
  • nutzen Beispiele oder Rahmenbedingungen („Du bist ein Recruiter“, „maximal 200 Wörter“).

Beispiel:
Schlecht: „Erklär mir das nochmal.“
Gut: „Erkläre mir den Businessnutzen von Prompt Engineering in 3 Bulletpoints, als ob ich CFO eines mittelständischen Maschinenbauers bin.“

Das Problem: Fehlende Prompt-Kompetenz

Viele Unternehmen führen Tools wie Microsoft Copilot flächendeckend ein – übersehen dabei aber einen entscheidenden Engpass: den Prompt Gap. Mitarbeitende wissen oft nicht, wie sie präzise mit KI kommunizieren sollen.

Die Folge:
schwankende Ergebnisse, sinkende Akzeptanz – und der Eindruck, dass KI nicht funktioniert.
Dabei fehlt meist nur das richtige Briefing.

Die Lösung:
Prompt Engineering als Skill, der systematisch im Unternehmen aufgebaut wird.

3 Prinzipien für effektives Prompt Engineering im Unternehmen

1. Kontext vor Kreativität – die KI braucht Klarheit, nicht Ratespiele

Ein Sprachmodell denkt nicht mit – es kombiniert Wahrscheinlichkeiten. Deshalb liefert ein Prompt ohne Kontext meist beliebige Ergebnisse.


Was die KI wissen muss: Worum geht’s? Für wen? Was ist das Ziel?

Beispiel:
Statt: „Fasse diesen Bericht zusammen.“
Besser: „Fasse diesen Bericht für die Vertriebsleitung zusammen – mit Fokus auf Kundenfeedback und Handlungsempfehlungen.“

2. Modular statt Monolith – Aufgaben kleinschneiden

Lange, unstrukturierte Prompts sind fehleranfällig.
Die Lösung: Prompt Chaining – also Aufgaben in klare Teilschritte aufteilen.

Vorteil:
Jeder Schritt ist leichter prüfbar, wiederverwendbar und besser steuerbar.

Beispiel:

  1. „Identifiziere die 3 Hauptaussagen im Text.“
  2. „Bewerte jede Aussage aus Sicht eines Einkaufsleiters.“
  3. „Formuliere eine Entscheidungsvorlage auf Basis der Bewertung.“

👉 Mehr dazu im Artikel: effektive-ki-agenten-was-wirklich-funktioniert

3. Prompt-Bibliotheken etablieren – statt Einzelkämpfer-Taktik

Wenn jeder improvisiert, leidet die Qualität.
Besser: zentrale Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben, gepflegt von Power-Usern und verfügbar für alle.

Typische Kategorien:

  • Kundenanfragen analysieren
  • Meetingnotizen strukturieren
  • Bewerbungen clustern
  • Angebote bewerten
  • etc…

Vorteil: Schnellere Ergebnisse, weniger Fehler, mehr Konsistenz im Output.

Quick Start für Fachabteilungen: So organisiert ihr euer Prompt Engineering

Ziel: In wenigen Stunden zu praxistauglichen Prompts – ohne Warten, ohne Overhead.

SchrittAktionZeitaufwand
13 typische Aufgaben identifizieren, bei denen KI unterstützen kann (z. B. Zusammenfassen, Vorstrukturieren, Textvorschläge)30 Minuten Teamrunde
2Für jede Aufgabe 2–3 Prompts formulieren und testen – im realen Arbeitskontext1–2 Stunden gemeinsam ausprobieren
3Die besten Prompts dokumentieren – mit Ziel, Beispielinput und Outputformat30 Minuten pro Prompt, z. B. in Notion oder Excel
41–2 „Power User“ benennen, die Feedback sammeln, Prompts verfeinern und Wissen teilenlaufend, max. 1 Tag Einarbeitung
5Eine einfache Prompt-Bibliothek anlegen, z. B. nach Anwendungsfällen oder Teamrollen sortiert – und regelmäßig erweiternfortlaufend, als Teil der Teamroutine

💡 Tipp: Nutzt vorhandene Tools wie Excel, Notion, Miro oder euer Wiki-System. Perfektion ist nicht entscheidend – Sichtbarkeit und Praxisnähe schon.

Fazit: Prompt Engineering ist der Unterschied zwischen KI-Experiment und Produktivitäts-Booster

Wenn Ihre Teams KI nicht nur ausprobieren, sondern wirklich nutzen sollen, brauchen sie zwei Dinge: klare Anwendungsfälle und präzise Prompts. Alles andere ist Kosmetik – statt echter Wirkung.

Moderne Führung entsteht dort, wo KI nicht als Vision verkauft wird, sondern praktisch funktioniert – weil die Voraussetzungen stimmen: Kontext. Struktur. Anleitung.

Jetzt ist der Moment für alle, die Verantwortung übernehmen, statt auf das nächste Modell zu warten.
Nicht später. Nicht irgendwann.

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