Wie man mit KI spricht: Ein Leitfaden für Anfänger zum Prompten

Erlernen Sie die einfache Kunst, mit KI-Tools bessere Ergebnisse zu erzielen

Haben Sie ChatGPT jemals eine Frage gestellt und eine Antwort erhalten, die völlig falsch war? Oder hast du dich gefragt, warum manche Leute scheinbar erstaunliche Ergebnisse mit KI erzielen, während deine einfach... okay sind?

Das Geheimnis ist fragend, die Kunst, klare Anweisungen für KI-Tools zu schreiben. Genau wie das Gespräch mit einem hilfreichen, aber sehr wörtlichen Assistenten macht die Art und Weise, wie Sie kommunizieren, den Unterschied.

Was ist Prompting?

Auffordern bedeutet einfach, der KI klare Anweisungen in der Alltagssprache zu geben. Anstatt wie bei herkömmlicher Programmierung Code einzugeben, führen Sie ein Gespräch mit der KI, um ihr mitzuteilen, was Sie wollen.

Wichtiger Einblick: KI „versteht“ nicht wirklich so wie Menschen — sie ist unglaublich gut darin, Muster zu erkennen und Text zu generieren, der diesen Mustern entspricht. Das bedeutet:

• Klare Muster funktionieren besser als vage Anfragen
• Der Kontext hilft der KI, den richtigen Reaktionsstil zu wählen
• Spezifität verhindert generische, wenig hilfreiche Antworten

Stellen Sie sich KI als einen äußerst sachkundigen Assistenten vor, der Anweisungen sehr wörtlich nimmt. Je klarer Ihre Anweisungen sind, desto besser sind Ihre Ergebnisse.

Die drei Arten, wie KI von Ihnen lernt

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Zero-Shot: Frag einfach

Bitten Sie die KI einfach, etwas ohne Beispiele zu tun.

Wann verwenden: Allgemeine, einfache Aufgaben Beispiel: „Schreiben Sie eine professionelle E-Mail, in der Sie eine Besprechungseinladung ablehnen“

One-Shot: Zeige ein Beispiel

Geben Sie der KI ein Beispiel, dem sie in Bezug auf Format und Stil folgen kann.

Beispiel: „Schreiben Sie Produktbeschreibungen in diesem Format: Beispiel: Kabellose Kopfhörer — Erleben Sie kristallklaren Sound mit einer Akkulaufzeit von 20 Stunden. Perfekt für Pendler und Musikliebhaber. 99,99$

Schreiben Sie jetzt eine für: Smart Water Bottle“

Few-Shot: Zeige mehrere Beispiele

Nennen Sie mehrere Beispiele für die konsistentesten Ergebnisse.

Beispiel: „Erstellen Sie Untertitel für soziale Medien wie diese:

• 'Montagsmotivation: Frischer Kaffee, frische Ziele! Worauf freust du dich diese Woche? '
• 'Wellness-Tipp: Atmen Sie dreimal tief durch, bevor Sie E-Mails checken. Ihr Stress wird es Ihnen danken! '
• 'Friday Learning: Eine neue Fähigkeit kann alles verändern. Was könntest du heute in 15 Minuten lernen? '

Erstellen Sie jetzt Bildunterschriften zur Wochenendplanung.“

Was die KI lernt: Verwendung von Emojis, Frageformat, positiver Ton, Hashtag-Stil

Schritt für Schritt denken: Der Game Changer

Fügen Sie Ihren Aufforderungen „Lass uns Schritt für Schritt nachdenken“ hinzu, um deutlich bessere Ergebnisse zu erzielen. Untersuchungen zeigen, dass dieser einfache Satz die KI-Genauigkeit bei komplexen Problemen von 18% auf 78% verbessern kann!

Warum es funktioniert:

• Fehler werden sichtbar und behebbar
• Komplexe Probleme werden in überschaubare Teile zerlegt
• Die KI macht weniger Fehler, wenn sie ihre Arbeit zeigt

Beispiele:

• Anstatt: „Was sind 15% von 4.847$?“
  
  
• Versuche: „Was sind 15% von 4.847$? Lassen Sie uns das Schritt für Schritt berechnen.“
  
  
• Anstatt: „Hilf mir, mich zwischen Elektro- und Gasautos zu entscheiden“
  
  
• Versuche: „Ich muss zwischen Elektro- und Gasautos wählen. Lassen Sie uns das Schritt für Schritt analysieren: Was sind meine Fahrbedürfnisse? Was sind die Kosten? Was ist mit den Auswirkungen auf die Umwelt?“
  
  

Anwendungen aus der realen Welt

Lernen und Bildung

Personalisierte Nachhilfe: „Ich habe Probleme mit Algebra und lerne am besten durch visuelle Beispiele. Erklären Sie lineare Gleichungen, indem Sie: 1) die visuelle Darstellung zeigen, 2) anhand eines Beispiels aus der realen Welt zur Kostenberechnung, 3) durch 3 Übungsaufgaben gehen, 4) mir 2 Aufgaben zum Ausprobieren geben.“

Hilfsmittel zum Lernen: „Erstellen Sie einen Studienführer für den amerikanischen Bürgerkrieg mit: Zeitleiste der Ereignisse, Schlüsselfiguren und Rollen, Ursachen und Folgen, 10 Prüfungsfragen mit Antworten, Gedächtnistricks für Termine.“

Professionelle Arbeit

E-Mail-Kommunikation: „Schreiben Sie eine professionelle Folge-E-Mail an einen potenziellen Kunden, der seit einer Woche nicht mehr geantwortet hat. Anforderungen: freundlicher, aber nicht aufdringlicher Umgangston, Zusammenfassung unserer Diskussion, Angabe eines Leistungsversprechens, klare nächste Schritte, weniger als 150 Wörter.“

Projektplanung: „Ich starte eine E-Commerce-Website. Teilen Sie dies in Phasen auf: spezifische Aufgaben, Zeitschätzungen, Abhängigkeiten, potenzielle Herausforderungen, wichtige Meilensteine, benötigte Ressourcen.“

Kreativer Inhalt

Soziale Medien: „Ich leite eine Bäckerei. Erstellen Sie: 5 Ideen für Instagram-Posts, in denen Produkte vorgestellt werden, Untertitelvorlagen für verschiedene Beitragstypen, einmonatiger Inhaltskalender, lokale Hashtag-Strategien, nutzergenerierte Inhaltsideen.“

Schreiben: „Schreiben Sie eine Science-Fiction-Geschichte mit 800 Wörtern: Schauplatz: Mars-Kolonie 2150, Charakter: Roboterkoch, der Emotionen lernt, Konflikt: jährlicher Kochwettbewerb, Ton: humorvoll und optimistisch, Beinhaltet: Dialog und Charakterentwicklung.“

Fortgeschrittene Techniken, die funktionieren

Rollenbasierte Eingabeaufforderung

Weisen Sie der KI eine bestimmte Expertenrolle zu: „Sie sind ein erfahrener Berater für kleine Unternehmen. Ein Restaurantkunde hat sinkende Umsätze und steigende Kosten. Führen Sie mich durch Ihren Beratungsprozess und geben Sie konkrete Empfehlungen.“

Struktur des Kontext-Task-Formats

Kontext: Stellen Sie die Szene ein Aufgabe: Gib an, was du willst Format: Geben Sie an, wie es strukturiert werden soll

„Kontext: Ich führe ein Vorstellungsgespräch für eine Position als Marketingmanager bei einem Tech-Startup. Aufgabe: Hilf mir, durchdachte Fragen für den Interviewer vorzubereiten. Format: 8 Fragen in 4 Kategorien (Kultur, Rolle, Wachstum, Herausforderungen) mit jeweils 2 Fragen und Erläuterungen, warum jede Frage effektiv ist.“

Behebung häufig auftretender Probleme

Problem: Die Antworten sind zu allgemein

Lösung: Spezifität und Einschränkungen hinzufügen Anstatt: „Gib mir Marketing-Tipps“ Versuche: „Ich leite ein Tierpflegeunternehmen, das mit 4 anderen in der Stadt konkurriert. Nennen Sie mir fünf spezifische, kostengünstige Marketingtaktiken, die ich diesen Monat mit schrittweisen Anleitungen umsetzen kann.“

Problem: Falscher Ton

Lösung: Geben Sie Tonbeispiele an „Schreiben Sie in einem professionellen, aber zugänglichen Ton — wie ein sachkundiger Freund, der Ratschläge gibt. Selbstbewusst, aber nicht arrogant, hilfsbereit, aber nicht herablassend.“

Problem: Inkonsistente Ergebnisse

Lösung: Verwenden Sie detaillierte Vorlagen „Folgen Sie dieser Struktur für jede Antwort: 1) Hook (interessante Frage), 2) Problemidentifikation, 3) Erklärung der Lösung, 4) Implementierungsschritte, 5) Erwartete Ergebnisse.“

Problem: Falsche Länge

Lösung: Seien Sie sehr spezifisch: „Schreiben Sie genau 3 Absätze mit jeweils 4-5 Sätzen. Der erste Absatz führt in das Thema ein, der zweite erklärt die wichtigsten Punkte und der dritte schließt mit umsetzbaren Ratschlägen ab. Ziel sind insgesamt 250-300 Wörter.“

Bewährte Methoden für den Erfolg

1. Starten Sie Crystal Clear

Bevor Sie Ihre Eingabeaufforderung schreiben, definieren Sie:

• Was genau willst du als Ausgabe?
• Für wen ist das?
• Welchen Ton und welchen Stil brauchst du?
• Wie lang sollte es sein?
• Welches Format funktioniert am besten?

2. Verwenden Sie Beispiele, wenn Qualität wichtig ist

Zeigen Sie der KI, wie „gut“ aussieht: „Schreiben Sie Bewertungen wie dieses Beispiel: 'Der ErgoChair hat mein Arbeitsumfeld verändert. Nach 6 Monaten täglichem Gebrauch fühlt sich die Lordosenstütze immer noch perfekt an und die Montage dauerte nur 20 Minuten. Für Schreibtischangestellte jeden Cent wert. 4,5/5 Sterne. '“

3. Iterieren und verbessern

Erwarten Sie keine Perfektion beim ersten Versuch:

1. Fangen Sie einfach an
2. Analysieren Sie, was funktioniert hat und was nicht
3. Fügen Sie bei Bedarf mehr Spezifität hinzu
4. Varianten testen
5. Erfolgreiche Muster speichern

4. Behandeln Sie Edge-Gehäuse

Rechnen Sie in Ihrer Aufforderung mit Problemen: „Erstellen Sie einen 7-tägigen Speiseplan für eine 4-köpfige Familie, ein Budget von 100$, ein Vegetarier, eine glutenempfindliche Person, maximal 30 Minuten Vorbereitungszeit. Fügen Sie die Einkaufsliste nach Geschäftsbereichen hinzu. Wenn eine Mahlzeit das Zeitlimit überschreitet, geben Sie im Voraus Änderungen vor der Zubereitung vor.“

Die Psychologie effektiver Aufforderungen

KI eignet sich hervorragend für:

• Folgende Muster und Beispiele
• Generierung von Inhalten in etablierten Formaten
• Arbeiten mit klaren, spezifischen Anweisungen
• Informationen auf neue Weise kombinieren

KI kämpft mit:

• Sehr nuanciertes Urteilsvermögen
• Den Kontext verstehen, den Sie nicht angegeben haben
• Aufgaben, die praktische Erfahrung erfordern
• Implizites Verständnis

Das Prinzip der Spezifität: Je spezifischer Sie sind, desto besser sind Ihre Ergebnisse. Das gilt für den Inhalt (Fitness → Krafttraining für Büroangestellte), die Zielgruppe (einfach → einem 12-Jährigen erklären), das Format (Liste → nummerierte Liste mit 7 Punkten) und die Ergebnisse (hilf mir bei der Entscheidung → vergleiche A gegen B mit jeweils 3 Vor- und Nachteilen und empfehle dann).

Alles zusammenfügen: Ein vollständiges Beispiel

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Schlechte Aufforderung: „Hilf mir bei meiner Präsentation“

Bessere Aufforderung: „Ich erstelle eine 15-minütige Präsentation für Kleinunternehmer über Social Media Marketing. Mein Publikum hat nur begrenzte Marketingerfahrung und möchte praktische Ratschläge, die es sofort umsetzen kann.

Erstellen Sie:

1. Vortragsskizze mit 5 Hauptabschnitten und Zeiteinteilung
2. Aufklappbarer Haken, um in den ersten 30 Sekunden Aufmerksamkeit zu erregen
3. 3 spezifische Taktiken, mit denen sie diese Woche beginnen können
4. Abschnitt „Häufige Fehler“ mit Lösungen
5. Call-to-Action schließen
6. 5 mögliche Q&A-Fragen mit Antworten

Ton: Ermutigend und praktisch, nicht überwältigend. Konzentrieren Sie sich auf einfache, umsetzbare Ratschläge statt auf Theorie.“

Diese Aufforderung funktioniert, weil sie Kontext (Zielgruppe, Zweck, Einschränkungen), spezifische Aufgaben, Formatanforderungen und Tonleitlinien bietet.

Wichtige Erkenntnisse

1. Auffordern ist Kommunikation: Die gleichen Fähigkeiten, mit denen Sie gut mit Menschen kommunizieren können, gelten für KI
2. Spezifität gewinnt: Detaillierte Eingabeaufforderungen übertreffen durchweg vage
3. Beispiele sind mächtig: Zeigen funktioniert besser als nur beschreiben
4. Schrittweises Denken verbessert die Ergebnisse: Bitten Sie die KI, ihre Arbeit für komplexe Probleme zu zeigen
5. Iteration ist normal: Verfeinern Sie Ihre Eingabeaufforderungen, bis Sie das bekommen, was Sie benötigen
6. Kontext ist wichtig: Stellen Sie relevanten Hintergrund für bessere Antworten bereit
7. Übung macht den Meister: Einfach beginnen und schrittweise zu komplexen Anwendungen hocharbeiten

Denken Sie daran: KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber wie bei jedem Tool bestimmt Ihre Fähigkeit, sie zu verwenden, Ihre Ergebnisse. Beginne mit einfachen Aufforderungen, experimentiere mit verschiedenen Ansätzen und arbeite dich Schritt für Schritt zu anspruchsvolleren Anwendungen vor.

In unserer KI-integrierten Welt werden Aufforderungsfähigkeiten immer wichtiger als Fähigkeiten zur E-Mail- oder Internetsuche. Die Investition in das Erlernen dieser Kommunikationstechniken zahlt sich in praktisch allen Bereichen aus, in denen Sie KI einsetzen könnten. Von persönlicher Produktivität über berufliche Aufgaben bis hin zu kreativen Projekten.

Quellen und weiterführende Literatur

Brown, T.B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P.,... Amodei, D. (2020). Sprachmodelle sind Few-Shot-Lerner. Fortschritte in neuronalen Informationsverarbeitungssystemen (NeurIPS 2020). https://arxiv.org/abs/2005.14165

Kojima, T., Gu, S., Reid, M., Matsuo, Y. und Iwasawa, Y. (2022). Große Sprachmodelle sind Zero-Shot Reasoners. arXiv:2205.11916. https://arxiv.org/abs/2205.11916

Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Xia, F., Chi, E.,... Zhou, D. (2022). Gedankenketten lösen in großen Sprachmodellen zum Nachdenken aus. arXiv:2201.11903. https://arxiv.org/abs/2201.11903

Wang, X., Wei, J., Schuurmans, D., Le, QV, Chi, E. und Zhou, D. (2022). Selbstkonsistenz verbessert das Denken in Sprachmodellen. arXiv:2203.11171. https://arxiv.org/abs/2203.11171

OpenAI. (2023). Bewährte Methoden für schnelles Engineering mit OpenAI API. OpenAI-Dokumentation. https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering

White, J., Fu, Q., Hays, S., Sandborn, M., Gilbert, H., Olea, C.,... Schmidt, D.C. (2023). Ein Prompt-Pattern-Katalog zur Verbesserung des Prompt-Engineerings mit ChatGPT. arXiv:2302.11382. https://arxiv.org/abs/2302.11382

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