Prompting in der Praxis

Warum die meisten Ergebnisse an der Anfrage scheitern

Wer einer KI schreibt „mach mir einen Text dazu", bekommt einen Text, der zu allem passt und zu nichts. Der Unterschied liegt in vier Angaben: Rolle, Ausgangsmaterial, Ziel und Form des Ergebnisses. Fehlt eine davon, füllt das Modell die Lücke selbst, und zwar plausibel.

Der Vormittag geht diese vier Angaben durch, an Aufträgen, die die Teilnehmenden mitbringen. Das Ergebnis ist kein Merksatz, sondern ein überarbeiteter Auftrag, der am selben Tag im Betrieb eingesetzt wird.

Vorlagen statt Einzelfälle

Ein guter Auftrag, der einmal getippt und dann vergessen wird, spart nichts. Deshalb geht der zweite Block ins Festhalten: Welche Aufträge kehren wöchentlich wieder, wie werden sie so formuliert, dass eine Kollegin sie ohne Rückfrage verwenden kann, und wo werden sie abgelegt.

Am Ende des Tages hat jede Teilnehmerin und jeder Teilnehmer drei bis fünf eigene Vorlagen. Wo ein Team dieselben Vorlagen gemeinsam nutzen soll, ist eine Plattform wie Langdock der nächste Schritt, weil Vorlagen dort geteilt und nicht in privaten Chatverläufen liegen.

Woran Sie ein falsches Ergebnis erkennen

Der Nachmittag behandelt den Teil, der in Anleitungen meist fehlt: die Kontrolle. Wir gehen durch, welche Fehlerarten typisch sind, erfundene Zahlen, erfundene Quellen, stillschweigend geänderte Bedeutungen, und wie sich jede davon in Sekunden prüfen lässt.

Diese Prüfung ist der Grund, warum die Schulung auf zwölf Personen begrenzt ist. Sie funktioniert nur, wenn jeder sein eigenes Ergebnis vorlegt und auseinandernimmt.

Für wen der Tag gedacht ist

Die Schulung richtet sich an Marketing, Vertrieb und Support, also an Abteilungen, in denen Sprache das Arbeitsmaterial ist. Vorkenntnisse sind nicht nötig, wohl aber die tägliche Arbeit mit Text: Angebote, Anfragen, Protokolle, Auswertungen.

Wo ein Team noch gar nicht mit KI arbeitet, kommt KI-Grundlagen für Teams davor. Beide Kurse lassen sich als Reihe buchen, siehe Enablement und Schulungen.