Wie schreibe ich gute KI-Prompts für Business-Aufgaben?

Warum Prompts so wichtig sind

LLMs reagieren auf Sprache wie Menschen auf Briefings: präzise Vorgaben + Beispiele liefern gute Ergebnisse, vage Anweisungen liefern Mittelmass. Prompt-Qualität ist heute die wichtigste Steuerung - wichtiger als Modell-Wahl.

Sechs Bausteine

1. Rolle: 'Du bist erfahrene HR-Beratin mit 15 Jahren Fokus auf KMU.' Aktiviert relevante Wissensbereiche.

2. Kontext: Hintergrund-Information, Zielgruppe, Branche. 'Wir sind 80-MA-Mittelstaendler, B2B-Industrie.'

3. Aufgabe: konkret + messbar. 'Erstelle 3 Stellenausschreibungs-Varianten für Senior-DevOps.'

4. Format: 'Ausgabe als Markdown-Tabelle mit Spalten: Headline, Body, Call-to-Action.'

5. Beispiele (Few-Shot): 1-3 Beispiele wie das Ergebnis aussehen soll - extrem wirksam.

6. Constraints: 'Deutsch, du-Form, max 200 Woerter pro Variante, keine Emoji.'

Praxis-Beispiel

Schlecht: 'Schreib mal eine Mail an einen Kunden.' Gut: 'Du bist Senior-Sales-Manager B2B-Industrie. Schreibe eine Follow-Up-Mail an einen Prospect, der vor 3 Wochen eine Demo gesehen hat aber sich nicht gemeldet hat. Ziel: ein 30-Min-Call. Format: max 120 Woerter, ein Call-to-Action. Tonalität: freundlich-direkt, kein Drück. Du-Form. Beispiel-Eröffnung: [...].'

Techniken

• Chain-of-Thought: 'Denke schrittweise nach, bevor du antwortest.'

• Reflection: 'Schreibe Entwurf, kritisiere ihn, schreibe verbesserte Version.'

• Few-Shot: 2-3 Beispiele zeigen Stil + Format.

• Negative-Prompting: 'Vermeide Floskeln wie z. B. ...'

• Self-Consistency: gleichen Prompt 3x ausführen + bestes Ergebnis wählen.

Wann welches Modell

• Routine-Texte (Mail, Recap, Zusammenfassung): GPT-4o-mini, Gemini-Flash, Claude-Haiku.

• Komplexe Analyse (Strategie, Code-Review): GPT-4o, Claude-Sonnet, Gemini-Pro.

• Reasoning-Probleme (Mathematik, Logik): o3, o4-mini, Claude-Opus mit Extended-Thinking.

• Sensitive Daten (HR, Recht): Modell mit EU-Hosting + AVV (z. B. Mistral, Aleph Alpha, oder Azure-OpenAI EU).

Anti-Patterns

• Ein-Wort-Prompts ('Strategie!') - Output ist generisch.

• Keine Rolle oder Kontext - Output ist beliebig.

• Keine Beispiele - Format-Streuung.

• Sensitive Daten in Consumer-Tools (Free-ChatGPT) - DSGVO-Verstoss.

• Keine Validierung - LLMs erfinden Quellen + Fakten ('Halluzination').