Bessere Prompts schreiben
5 Tipps für bessere Ergebnisse mit ChatGPT, Copilot und Claude
Die Kurzantwort
Laut einer Bitkom-Umfrage vom September 2026 setzen 57 Prozent der Unternehmen in Deutschland KI ein. Zugleich schätzen 66 Prozent die KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten als gering ein. Im Arbeitsalltag führt das zu vagen Prompts und mittelmäßigen Ergebnissen, die viel Nacharbeit kosten.
Dieser Beitrag bündelt fünf Prompting Tipps, die in jedem KI-Tool funktionieren. Sie erhalten einen Leitfaden mit vier Bausteinen, ein Vorher-nachher-Beispiel und einen Ausblick auf fortgeschrittene Techniken.
5 Key Takeaways
- Gute Prompts zahlen sich messbar aus: In einer Harvard-Studie arbeiteten Berater:innen mit KI 25 Prozent schneller und lieferten bessere Qualität.
- Vier Bausteine bilden das Grundgerüst: Rolle, Kontext, Zielsetzung und Format/Umfang machen aus einer vagen Bitte einen klaren Auftrag.
- Natürliche Sprache wirkt am besten: Schreiben Sie in ganzen Sätzen, so wie Sie mit einer neuen Kollegin sprechen würden.
- Das erste Ergebnis ist ein Entwurf: Im Dialog schärfen Sie es gezielt nach.
- Halluzinationen bleiben möglich: Gute Prompts senken das Risiko, ersetzen aber nicht Ihre Prüfung.
Warum ist gutes Prompting so wichtig?
12,2 %
Mehr erledigte Aufgaben
bei 18 Aufgaben aus dem Beratungsalltag
25,1 %
Schnellere Bearbeitung
im Vergleich zur Gruppe ohne KI
über40 %
Höhere Qualität
als die Vergleichsgruppe ohne KI
Die Qualität einer KI-Antwort hängt direkt von der Qualität der Anweisung ab. Wie groß dieser Hebel ist, zeigt eine Studie von Harvard und der Boston Consulting Group: Bei 18 Beratungsaufgaben, die GPT-4 gut beherrscht, erledigten die Berater:innen mit KI 12,2 Prozent mehr Aufgaben. Sie arbeiteten 25,1 Prozent schneller und lieferten über 40 Prozent bessere Qualität als die Vergleichsgruppe ohne KI.
Die Grundregeln des Prompt Engineerings gelten unabhängig vom Tool. ChatGPT, Microsoft Copilot und Claude basieren auf großen Sprachmodellen und brauchen dieselben Angaben, um gute Ergebnisse zu liefern. Wer gut prompten kann, überträgt dieses Können deshalb auf jedes neue Tool. Anthropic, der Anbieter von Claude, vergleicht die KI in seinen Prompting-Empfehlungen mit brillanten neuen Mitarbeitenden, die Ihre Abläufe noch nicht kennen. Je genauer Sie erklären, was Sie wollen, desto besser wird das Ergebnis.
Tipp 1: Prompts nach dem Leitfaden aufbauen
Ein guter Prompt besteht aus vier Bausteinen. Der Prompt-Engineering-Leitfaden hilft Ihnen, keine wichtige Angabe zu vergessen. Für eine schnelle Umformulierung reicht oft ein Satz. Je wichtiger das Ergebnis, desto mehr lohnt sich der vollständige Aufbau.
Klicken Sie auf einen Baustein, um Wirkung und Beispiel zu sehen.
Aus welcher Perspektive soll die KI antworten?
Versetzt die KI in eine Expertenrolle. Fachwissen, Wortwahl und Tonfall richten sich danach.
„Agiere als erfahrene Personalreferentin in einem mittelständischen Unternehmen.“
Was muss die KI über die Situation wissen?
Liefert Hintergrund und Rahmenbedingungen. Je mehr die KI weiß, desto besser ist die Antwort auf Sie zugeschnitten.
„Wir suchen eine Teamleitung für unseren Kundenservice mit zwölf Mitarbeitenden in Köln.“
Was soll am Ende erreicht sein?
Richtet die Antwort auf das Ergebnis aus, das Sie brauchen. Die KI weiß, worauf sie hinarbeitet.
„Erstelle eine Stellenanzeige, die erfahrene Führungskräfte anspricht, die bisher nicht aktiv suchen.“
Wie soll das Ergebnis aussehen?
Legt Länge und Aufbau fest. So passt das Ergebnis ohne Nacharbeit in Ihr Dokument.
„Maximal 250 Wörter in der Sie-Form, gegliedert in Aufgaben, Profil und Angebot.“
Wie unterscheidet sich ein guter Prompt von einem schlechten?
Ein guter Prompt liefert der KI alle Informationen, die sie sonst raten müsste. Wie viel der Leitfaden ausmacht, zeigt ein Beispiel aus dem Vertrieb:
„Schreib eine E-Mail an unsere Kunden wegen der Preiserhöhung.“
„Rolle: Agiere als Kundenbetreuer:in bei einem Softwareanbieter für Handwerksbetriebe. Kontext: Zum 1. Januar 2027 steigen unsere Lizenzpreise um 8 Prozent, weil wir den telefonischen Support auf 7 bis 20 Uhr ausweiten. Viele Kund:innen sind seit Jahren bei uns. Zielsetzung: Ziel: Die Kund:innen verstehen den Grund und bleiben uns treu. Format/Umfang: Schreibe höchstens 150 Wörter in der Sie-Form, sachlich und wertschätzend, mit Betreffzeile und Ansprechpartner am Ende.“
Der schwache Prompt lässt offen, wer schreibt, warum die Preise steigen und welchen Ton die Kund:innen erwarten. Die KI füllt diese Lücken mit allgemeinen Floskeln. Der starke Prompt ergibt eine E-Mail, die Sie nur noch prüfen und anpassen müssen.
Wie lernt Ihr Team besseres Prompting?
Tipp 2: In natürlicher Sprache schreiben
Schreiben Sie mit der KI so, wie Sie mit einem Menschen sprechen. Stellen Sie sich die KI als die motivierteste Praktikantin vor, die Sie je hatten: Sie lernt schnell und weiß viel, kennt aber weder Ihr Unternehmen noch Ihre Erwartungen. Mit ihr würden Sie in ganzen Sätzen sprechen. Reine Stichworte wie bei einer Google-Suche lassen der KI dagegen viel Raum zum Raten.
Der Grund liegt im Training. Sprachmodelle lernen aus großen Mengen öffentlich verfügbarer Texte und üben dabei, das jeweils nächste Wort vorherzusagen. Natürliche Sprache entspricht also genau dem Material, mit dem sie gelernt haben. Deshalb erkennt die KI auch Grammatik, Zeichensetzung und einen höflichen Ton. Sie berücksichtigt diese Signale in ihrer Antwort. Rechtschreibfehler übergeht sie dagegen, solange sich der Sinn eines Wortes nicht verändert.
Beschreiben Sie außerdem das gewünschte Ergebnis und begründen Sie Ihre Vorgaben kurz. Schreiben Sie „in Fließtext mit kurzen Absätzen“ statt „keine Aufzählungen“. Mit einer Begründung überträgt die KI die Regel auch auf ähnliche Fälle.
Tipp 3: Ergebnisse im Dialog verbessern
Das erste Ergebnis ist selten die finale Version. Behandeln Sie es als Entwurf und schärfen Sie im selben Chat nach. Dort kennt die KI den bisherigen Verlauf und baut darauf auf. So gehen Sie vor:
- Konkretes Feedback geben: Bitten Sie gezielt um Änderungen, etwa „kürzer“, „formeller“ oder „mit zwei Praxisbeispielen“.
- Beispiele nachreichen: Passen Ton oder Aufbau noch nicht, hängen Sie einen Mustertext an. Die KI übernimmt seinen Stil direkt.
- In Etappen arbeiten: Lassen Sie bei umfangreichen Aufgaben zuerst eine Gliederung erstellen. Die einzelnen Teile entstehen danach Schritt für Schritt.
Ein neuer Chat lohnt sich erst, wenn das Thema wechselt. Sonst geht der Kontext verloren, den Sie bereits aufgebaut haben.
Tipp 4: Ergebnisse kritisch prüfen
KI-Modelle formulieren auch falsche Angaben flüssig und überzeugend. Bei einem Menschen würde man von einer Lüge sprechen, bei KI spricht man von Halluzinationen. Dahinter steckt keine Absicht. Die Ursache liegt in der technischen Funktionsweise: Ein Sprachmodell berechnet die wahrscheinlichste Fortsetzung eines Textes. Da es kein Bewusstsein hat, kann es nicht verlässlich einschätzen, wie sicher es sich bei einer Antwort ist. Gute Prompts verringern das Risiko, ganz ausschließen lässt es sich nicht.
Diese Angaben im Prompt senken das Risiko:
- Verlangen Sie zu jeder Aussage eine Quelle oder ein Zitat aus Ihren Dokumenten.
- Beschränken Sie die KI auf das Material, das Sie bereitstellen.
Prüfen Sie Zahlen, Namen und Quellen trotzdem selbst, bevor Sie ein Ergebnis weitergeben. Je nach interner KI-Nutzungsrichtlinie sind Sie dafür verantwortlich, KI-generierte Inhalte zu prüfen. Auch für Fehler tragen Sie dann die Verantwortung. Vertrauliche Daten gehören nur in Tools, die Ihr Unternehmen freigegeben hat, etwa ChatGPT Enterprise oder Microsoft 365 Copilot.
Tipp 5: Fortgeschrittene Prompting-Techniken anwenden
Für komplexe Aufgaben gibt es Techniken, die über einzelne Anweisungen hinausgehen. Diese vier eignen sich auch für den Büroalltag:
Chain-of-Thought-Prompting
Die KI löst eine Aufgabe in nachvollziehbaren Zwischenschritten. Reasoning-Modelle tun das bereits intern, dort genügt oft die Bitte, gründlich nachzudenken.
Für Kalkulationen und Analysen
Tree-of-Thoughts-Prompting
Die KI entwickelt mehrere Lösungswege und bewertet sie. Den besten verfolgt sie weiter. In Tests stieg die Lösungsquote bei einem Rechenrätsel von 4 auf 74 Prozent.
Für Strategiefragen mit Optionen
Reflexion-Prompting
Die KI prüft ihre eigene Antwort auf Fehler und überarbeitet sie anschließend. In Tests stieg die Trefferquote bei Programmieraufgaben von 80 auf 91 Prozent.
Für Konzepte und Code
Interview-Prompting
Die KI stellt Ihnen zuerst Fragen und liefert das Ergebnis erst, wenn alle Angaben vorliegen. Beispiel: „Stelle mir nacheinander fünf Fragen und schreibe erst danach das Konzept.“
Für unklare Anforderungen
Ausführliche Beispiele zu den Techniken finden Sie in unserem Prompting Guide für Unternehmen. Wie Ihr Team sie im Arbeitsalltag einsetzt, zeigen wir in der KI-Schulung.
Häufige Fragen zu Prompting Tipps
FAQ zu Prompting Tipps
So lang, dass die KI nicht raten muss. Für eine einfache Umformulierung reicht ein Satz. Für Texte, Analysen oder Konzepte sind fünf bis zehn Sätze mit Rolle, Kontext, Zielsetzung und Format sinnvoll. Lange Hintergrundtexte hängen Sie besser als Dokument an.
Ja, die Grundlagen gelten für alle großen Sprachmodelle. Unterschiede liegen in den Funktionen: Microsoft 365 Copilot greift auf E-Mails, Dateien und Termine in Ihrer Microsoft-Umgebung zu. Bei ChatGPT und Claude laden Sie Material meist selbst hoch. Mehr zu Copilot lesen Sie im Beitrag zur Copilot-Schulung im Unternehmen.
Für die meisten Aufgaben im Arbeitsalltag nicht. Aktuelle Modelle verstehen Deutsch sehr gut und antworten in der Sprache des Prompts. Englisch kann bei Fachbegriffen aus IT oder Forschung helfen. Mehr Wirkung haben klare Angaben zu Rolle, Kontext, Zielsetzung und Format.
Prompting meint das Formulieren von Anweisungen im Arbeitsalltag. Prompt Engineering geht weiter: Fachleute testen Prompts systematisch und verbessern sie, etwa für Chatbots oder KI-Agenten in automatisierten Abläufen. Für die meisten Mitarbeitenden reichen solide Prompting-Kenntnisse, wie sie dieser Beitrag vermittelt.
Fragen zu Prompting?
Oliver Breucker beantwortet Ihre Fragen zu Prompting in Ihrem Unternehmen.
Quellen
- Bitkom: Erstmals nutzt Mehrheit der Unternehmen KI (14. September 2026)
- Dell’Acqua et al.: Navigating the Jagged Technological Frontier, Harvard Business School (2023)
- OpenAI: How ChatGPT and our foundation models are developed
- Anthropic: Prompting best practices
- Yao et al.: Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models (2023)
- Shinn et al.: Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning (2023)
Recherchiert mit KI-Unterstützung, redaktionell geprüft von Oliver Breucker.
Stand: 10. November 2026.
Über den Autor
Oliver Breucker
Experte für KI-Transformation & Digitale Zukunftstechnologien
Oliver Breucker ist Experte für KI-Transformation bei Roover und ehemaliger Strategieberater von Roland Berger. Mit Expertise vom MIT unterstützt er Unternehmen bei KI-Strategien und digitalem Erfolg.
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