Wenn Sie im Jahr 2025 ein Unternehmen führen, dann ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie bereits in irgendeiner Weise von generativer KI Gebrauch machen. Von der Contenterstellung bis hin zur Unternehmensplanung, generative KI-Tools und Chatbots wie ChatGPT und Google Gemini sind mittlerweile aus der Geschäftswelt nicht mehr wegzudenken.
Es überrascht daher nicht, dass mehr als 60 Prozent der Unternehmen diese Art der künstlichen Intelligenz als eine ihrer wichtigsten Prioritäten für die nächsten zwei Jahre bezeichnen. Dazu kommt, dass 87 Prozent der Unternehmen generative KI-Tools bereits in irgendeiner Form ausprobiert oder eingeführt haben.
Prognosen zufolge werden sich die Investitionen von Unternehmen in diese Tools in den nächsten zwei bis drei Jahren vervierfachen.
Die Sache hat allerdings einen Haken: Wie gut der Output Ihrer generativen KI-Tools ist, hängt von der Qualität des Inputs ab. Mit effektiven Prompts können Sie korrekte und präzise KI-Antworten erhalten, die Ihre Anforderungen erfüllen, während schlechtes Prompting in die völlig falsche Richtung führen kann.
Es fällt Ihnen schwer, das volle Potenzial von KI-Tools auszuschöpfen? Dann ist es vielleicht an der Zeit, die von Ihnen verwendeten Prompts genauer unter die Lupe zu nehmen. In diesem Artikel besprechen wir die häufigsten Fehler, die beim KI-Prompting gemacht werden, und geben Ihnen Tipps, um sie zu vermeiden.
Was sind KI-Prompts?
Prompts sind Fragen oder Anweisungen, die wir generativen KI-Tools wie ChatGPT oder Claude stellen bzw. geben. Das ist der Input, über den wir mit KI-Modellen kommunizieren und ihnen mitteilen, was sie tun (bzw. generieren) sollen.
Anhand Ihrer Aufforderungen können KI-Modelle Inhalte generieren. Je kontextbezogener und spezifischer Ihre Prompts, desto besser der Output, also die Qualität der KI-Antworten. Sie suchen nach Wegen, um die Kundentreue zu erhöhen? Beim Brainstorming können Sie Ihr generatives KI-Tool beispielsweise fragen: „Mit welchen kostengünstigen Strategien können kleine Unternehmen die Kundentreue verbessern?“
Die Bedeutung guter KI-Prompts
Seien wir ehrlich: KI-Tools können nicht Gedanken lesen. Sie stützen sich auf Prompts, um unsere Bedürfnisse zu verstehen und die passendsten Antworten zu generieren.
Wenn Sie vage Prompts eingeben, wird der KI-generierte Inhalt genauso unspezifisch und allgemein gehalten sein. Nehmen wir an, Sie fragen ChatGPT: „Wie kann ich meinen Geschäftserfolg verbessern?“. Die Antwort wird eine lange Liste von Schritten sein, die für Sie unter Umständen gar nicht relevant sind.
Neben generischen und vagen Antworten können schlecht formulierte Prompts auch dazu führen, dass der KI-generierte Inhalt sachliche Ungenauigkeiten enthält. Daher ist Prompt Engineering ein wichtiges Thema für Unternehmen, die KI-gestützte Tools verwenden.
Häufige Fehler bei KI-Prompts und wie Sie sie vermeiden
Wenn Sie aus Ihren KI-Tools optimalen Nutzen ziehen wollen, dann gibt es einige Fallstricke, denen Sie beim Prompting aus dem Weg gehen sollten. Hier einige der häufigsten Fehler und ein paar Tipps, um diese bei Ihren KI-Prompts zu vermeiden.
Mehrdeutiger Input
Unklare Anweisungen resultieren in unspezifischen oder falschen Antworten der KI-Tools. Wenn Sie Ihre Ziele und Bedürfnisse nicht klar formulieren, wird der KI-generierte Inhalt oberflächlich sein und (manchmal) am Thema vorbeischrammen.
Genau das ist im vorherigen Beispiel passiert, als wir „Wie kann ich meinen Geschäftserfolg verbessern?“ als Prompt verwendeten.
So vermeiden Sie Mehrdeutigkeit:
Verfassen Sie spezifische Prompts mit eindeutigem Kontext, in denen Sie Ihr Anliegen im Detail beschreiben. Wenn Sie nach Ideen zur Steigerung Ihres Geschäftserfolgs brainstormen, ist der folgende Prompt besser geeignet: „Mit welchen drei konkreten Maßnahmen kann eine Immobilienfirma mit beschränktem Kapital ihre monatlichen Umsätze erhöhen?“
Zu komplexe Anweisungen
KI-Tools benötigen zwar detaillierte Prompts, aber zu viele Informationen können die Qualität der KI-generierten Inhalte ebenfalls beeinträchtigen. Wenn Sie mehrere Fragen zu einem einzigen Prompt zusammenfassen, kann dies das KI-Modell verwirren und zu zusammenhangslosen oder unvollständigen Antworten führen.
Beispiel: „Welche Arten von CRM-Plattformen gibt es, welche ist am besten und wie wähle ich eine für mein Dienstleistungsunternehmen aus?“ Und vielleicht wollen Sie auch noch detaillierte Preisinformationen und Alternativen zu jeder Lösung sehen.
So vermeiden Sie Komplexität:
Unterteilen Sie lange und komplexe Aufgaben in kürzere Prompts, wobei Sie sich bei jedem Prompt auf eine einzige Frage konzentrieren.
Im oben genannten Beispiel lassen sich die Fragen in eine Serie von KI-Prompts aufspalten:
- „Welche Arten von CRM-Plattformen gibt es?“
- „Welche CRM-Plattform ist am besten für Unternehmen, die wissensintensive Dienstleistungen anbieten?“
- „Ich leite eine mittelständische Wirtschaftsprüfungsgesellschaft. Wie wähle ich die richtige CRM-Lösung für mein Unternehmen?“
Fehlender Blickwinkel
Generative KI-Tools können verschiedene Rollen annehmen und Dinge aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten. Vielleicht wollen Sie eine Antwort aus Sicht von Branchengrößen oder wissenschaftlichen Fachleuten erhalten? Wenn Sie in Ihrem Prompt keine Rolle spezifizieren, kann es sein, dass der KI-Output allgemein gehalten und nicht auf Ihre Erwartungen abgestimmt ist.
Beispiel: „Wie kann ich Werbung für mein Unternehmen machen?“
So vermeiden Sie einen fehlenden Blickwinkel:
Definieren Sie den Blickwinkel oder die Rolle, die das KI-System einnehmen soll, genau, um relevantere Antworten zu erhalten.
Die obige Frage lässt sich etwa wie folgt abändern: „Kannst du mir als Experte für Social-Media-Marketing ein paar Tipps geben, um unter Millennials Werbung für eine neue Marketingagentur zu machen?“
Mangelndes Verständnis für Grenzen und Schwächen der KI
Ein häufiger Fehler beim KI-Prompting ist, KI-Modelle nach Meinungen oder topaktuellen Informationen zu fragen, da die Systeme mit vorhandenen Datensätzen trainiert werden und dementsprechende Antworten generieren. Sie sind daher nicht unbedingt in der Lage, sich zu aktuellen Ereignissen oder Trends zu äußern – und könnten sogar faktisch unrichtige Antworten geben.
Beispiel: „Welche Top-Trends gibt es 2025 beim digitalen Marketing?“
So vermeiden Sie diese Schwächen:
Berücksichtigen Sie beim Formulieren Ihrer KI-Prompts die Fähigkeiten und Einschränkungen der generativen KI. KI-Modelle sind gut darin, komplexe Konzepte zu erklären und Informationen zusammenzufassen. Achten Sie beim Prompting darauf, sich diese Stärken zunutze zu machen.
Hier eine bessere Möglichkeit, um die obige Frage zu formulieren: „Welche Faktoren werden das digitale Marketing basierend auf früheren Trends in der Marketinglandschaft beeinflussen?“
Angabe vertraulicher Informationen
KI-Tools haben vollen Zugriff auf Ihre Prompts. Die Plattformen geben Ihre Daten zwar nicht der Öffentlichkeit preis, können sie aber für Compliance- und Schulungszwecke nutzen. Außerdem wurden Fälle bekannt, in denen KI-Tools personenbezogene Daten und Anmeldeinformationen in Sitzungen anderer offengelegt haben. Es ist daher ein absolutes No-Go, sensible Informationen in KI-Prompts einzufügen.
Beispiel: „Wie kann ich {{Firmenname}} als Kunde behalten?“
So vermeiden Sie die Offenlegung sensibler Daten:
Fügen Sie keine vertraulichen Unternehmensdaten wie Kundennamen oder Zahlungsdetails in Ihre KI-Prompts ein, sondern verwenden Sie stattdessen hypothetische Szenarien und Beispiele.
Beispiel: „Ich zähle ein multinationales Unternehmen zu meinen Kunden. Welche konkreten Maßnahmen kann ich ergreifen, um eine langfristige Geschäftsbeziehung zu diesem Unternehmen aufzubauen?“
KI optimal nutzen – mit den richtigen Prompts
Die Integration von KI-Tools in geschäftliche Abläufe ist kein Novum mehr. Die generative künstliche Intelligenz kann Ihnen helfen, Ihre Produktivität zu erhöhen, neue Ideen zu finden und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie wissen, wie Sie Ihre Prompts am besten formulieren, können Sie maximalen Nutzen aus Ihren KI-Tools ziehen.
