Gute Prompts schreiben: Die 7 Elemente wirksamer KI-Kommunikation

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Wirksame KI-Kommunikation beginnt mit einer klaren Aufgabe.

Ein guter Prompt beschreibt Ziel, Material, gewünschtes Ergebnis und Prüfkriterien. Für Hochschulen, Forschungsservices, Grants Offices, Stiftungen, Verbände und Non-Profit-Organisationen zählen dabei auch Vertraulichkeit und institutionelle Regeln.

Die folgenden Empfehlungen unterstützen die Formulierung solcher Arbeitsaufträge. Die fachliche Prüfung und Verantwortung bleiben bei den zuständigen Menschen.

Die 7 Elemente wirksamer KI-Kommunikation

Die folgenden sieben Elemente helfen, einen Prompt zu strukturieren:

Rolle · Aufgabe · Kontext · Material · Format · Grenzen · Prüfkriterien

Das Arbeitsmodell lässt sich an die Aufgabe anpassen. Bei einer einfachen Anfrage reichen oft wenige dieser Angaben.

Weniger hilfreich:

Mach diesen Text besser.

Hilfreicher:

Überarbeite den folgenden Text für eine interne Mitteilung an eine Hochschulverwaltung. Ziel ist eine klare, kurze und sachliche Fassung. Ergänze keine neuen Fakten. Markiere Stellen, bei denen eine Aussage fachlich geprüft werden sollte.

Der zweite Prompt nennt Zielgruppe, Aufgabe, Ton und Prüfkriterien. Das erleichtert die anschliessende Beurteilung des Ergebnisses.

Warum Prompting Teil von AI Literacy ist

AI Literacy bezeichnet hier die Fähigkeit, KI im eigenen Arbeitskontext sinnvoll, kritisch und verantwortungsvoll zu nutzen. ^[1]

Dazu gehören sechs Fragen:

• Welche Aufgabe soll KI unterstützen?
• Welche Informationen dürfen eingegeben werden?
• Welches Tool passt zur Situation?
• Wie soll das Ergebnis aussehen?
• Welche Risiken oder Unsicherheiten gibt es?
• Wer prüft und verantwortet den Output?

Beim Prompting werden diese Überlegungen in einen konkreten Arbeitsauftrag übersetzt.

Die sieben Elemente im Detail

1. Rolle: Aus welcher Perspektive soll die KI arbeiten?

Nutzen Sie Rollenangaben, um die gewünschte Perspektive und den Ton zu beschreiben. Prüfen Sie fachliche Aussagen unabhängig.

Agiere als Kommunikationsberater für eine Schweizer Hochschule.

Benennen Sie die benötigte Perspektive konkret, zum Beispiel «Kommunikationsberater für eine Hochschule».

2. Aufgabe: Was genau soll getan werden?

Die Aufgabe ist der Kern des Prompts. Sie sollte mit einem klaren Verb beginnen: analysiere, vereinfache, strukturiere, prüfe, vergleiche, entwirf oder formuliere.

Analysiere den folgenden Entwurf auf Verständlichkeit, Redundanzen und fehlende Prüfpunkte.

Eine konkrete Aufgabe erleichtert es, das Ergebnis am Ziel zu messen.

3. Kontext: Für wen und wofür ist das Ergebnis gedacht?

Beschreiben Sie den relevanten Organisationskontext: Zielgruppe, Zweck, Ton, Länge, Vorwissen und institutionelle Einschränkungen.

Beschränken Sie sich auf Informationen, die für die Aufgabe benötigt werden.

4. Material: Worauf darf sich die KI stützen?

Grenzen Sie Texte, Notizen oder Daten klar von den Anweisungen ab:

Verwende ausschliesslich das Material zwischen den Trennlinien. Ergänze keine externen Fakten.

Zum Beispiel mit Trennlinien:

---
[Material einfügen]
---

Diese Abgrenzung beschreibt die gewünschte Quellenbasis. Sie garantiert weder die Beschränkung auf diese Quellen noch deren Vertraulichkeit. Ob Material in ein Tool eingegeben werden darf, ist vorab zu klären.

5. Format: Wie soll der Output aussehen?

Nennen Sie das benötigte Zielformat, etwa eine Tabelle, eine E-Mail, eine Zusammenfassung, Prüffragen oder einen Variantenvergleich.

Gib das Ergebnis als Tabelle mit den Spalten Nutzen, Risiko, Klärungsbedarf und nächster Schritt aus.

Das Format sollte zum nächsten Arbeitsschritt passen.

6. Grenzen: Was soll die KI nicht tun?

Benennen Sie Grenzen, etwa:

• Ergänze keine neuen Fakten.
• Erfinde keine Quellen.
• Markiere Unsicherheiten.
• Gib keine rechtliche Beurteilung.
• Kennzeichne fehlende Informationen.
• Vermeide übertriebene Werbesprache.

Solche Anweisungen sind keine technischen Schutzmassnahmen und verhindern Fehler nicht zuverlässig. Eine Eingabe wie «Verwende keine vertraulichen Informationen» ersetzt weder die Prüfung des Materials noch die Freigabe des Tools.

Auch fehlende Unsicherheitsmarkierungen sind kein Richtigkeitsnachweis. Prüfen Sie wichtige Angaben unabhängig anhand verlässlicher Quellen. ^[2]

7. Prüfkriterien: Woran wird Qualität gemessen?

Legen Sie fest, woran Sie den Output messen: fachliche Richtigkeit, Verständlichkeit, passende Länge, überprüfbare Aussagen und gekennzeichnete Unsicherheit.

Trenne klar zwischen Fakten, Annahmen und Empfehlungen.

Prüfen Sie anschliessend selbst, ob diese Kriterien erfüllt sind.

Prompting braucht zwei Rollen: Architekt und Editor

Zwei Arbeitsrollen helfen bei der Qualitätssicherung:

Als Architekt gestalten Sie den Arbeitsauftrag mit den für die Aufgabe relevanten Angaben.

Als Editor prüfen Sie Begriffe, Aussagen, Einschränkungen und die Eignung für Ihre Organisation. Gute Prompts unterstützen diese Prüfung; sie ersetzen sie nicht.

Gute Prompts entstehen oft in Schritten

Bei anspruchsvollen Aufgaben lohnt es sich, einzelne Arbeitsschritte getrennt zu bearbeiten:

• Aufgabe klären
• Material strukturieren
• ersten Entwurf erstellen
• Entwurf kritisch prüfen
• überarbeiten
• final kürzen oder formatieren

Prüfen Sie Zwischenergebnisse und korrigieren Sie den Auftrag bei Bedarf. ^[2]

Sprechen beim Prompting

Ein diktierter Prompt kann helfen, Kontext und Beispiele zu erfassen. Prüfen Sie danach, ob Aufgabe und Prioritäten klar erkennbar sind.

Für gesprochene Eingaben gelten dieselben Anforderungen an Tool-Eignung und Vertraulichkeit wie für getippte.

Drei professionelle Beispielprompts

Die Beispiele lassen sich an den eigenen Arbeitskontext anpassen. Geben Sie dabei nur Material ein, das für das verwendete Tool freigegeben ist.

Beispiel 1: KI-Einsatz vorab klären

Ich möchte prüfen, ob KI für eine berufliche Aufgabe sinnvoll eingesetzt werden kann. Stelle mir zuerst bis zu fünf Rückfragen zu Ziel, Zielgruppe, Material, Vertraulichkeit, gewünschtem Output und notwendiger menschlicher Prüfung. Gib erst danach eine Empfehlung, ob KI hier hilfreich ist, welche Risiken bestehen und wie ein sicherer erster Prompt aussehen könnte.

Beispiel 2: Text für eine Hochschulverwaltung überarbeiten

Agiere als Kommunikationsberater für eine Schweizer Hochschule. Überarbeite den folgenden Text für eine interne Mitteilung an Verwaltungsmitarbeitende. Ziel: klar, sachlich, kurz und handlungsorientiert. Ergänze keine neuen Fakten. Markiere Aussagen, die fachlich oder institutionell geprüft werden sollten. Liefere zuerst eine kurze Diagnose der Schwachstellen und danach eine überarbeitete Fassung.

Beispiel 3: KI-Use-Cases in einer Non-Profit-Organisation priorisieren

Agiere als Berater für verantwortungsvolle KI-Nutzung in einer Non-Profit-Organisation. Erstelle eine erste Priorisierung möglicher KI-Anwendungsfälle. Berücksichtige Nutzen, Risiken, Datensensibilität, Umsetzbarkeit und notwendigen Prüfaufwand. Gib das Ergebnis als Tabelle aus: Use Case, Nutzen, Risiken, notwendige Klärungen, nächster Schritt. Markiere Annahmen ausdrücklich. Die abschliessende Priorisierung und Freigabe bleiben bei den zuständigen Personen der Organisation.

Typische Fehler beim Prompting

Unklare Arbeitsaufträge sind eine mögliche Ursache schwacher KI-Ergebnisse. Häufige Fehler sind:

• Die Aufgabe bleibt zu vage.
• Zielgruppe und Zweck fehlen.
• Das gewünschte Format wird nicht genannt.
• Die KI soll zu viele Dinge gleichzeitig tun.
• Grenzen und Prüfkriterien fehlen.
• Unsicherheiten werden nicht markiert.
• Datenschutz und Vertraulichkeit werden zu spät bedacht.
• Der Output wird sprachlich akzeptiert, aber fachlich nicht geprüft.

Was gute Prompts verbessern können

Gute Prompts können helfen, Texte zu vereinfachen, Sitzungen vorzubereiten, Varianten zu vergleichen, Prüffragen zu entwickeln oder erste Entwürfe zu erstellen.

Im Hochschul- und NPO-Kontext kommen etwa interne Mitteilungen, FAQ-Entwürfe, Workshop-Vorbereitung, Förderadministration und erste Use-Case-Analysen infrage.

Was gute Prompts nicht lösen

Auch ein sehr guter Prompt macht einen KI-Output nicht automatisch wahr, aktuell, vollständig oder rechtlich korrekt.

KI-Texte können überzeugend klingen und dennoch falsche oder erfundene Informationen enthalten. Solche erfundenen Angaben werden oft als Halluzinationen bezeichnet.

Fachliche, rechtliche und datenschutzbezogene Abklärungen sowie institutionelle Freigaben sind unabhängig vom Prompt erforderlich, soweit die Aufgabe sie verlangt.

Verantwortungsvolle Nutzung beginnt vor dem Prompt

Klären Sie vor der Eingabe:

Darf dieses Material in dieses Tool?

Berücksichtigen Sie dabei:

• Welche Art von Material wird verwendet?
• Enthält es Personendaten oder vertrauliche Informationen?
• Welches Tool kommt zum Einsatz?
• Welche Aufgabe soll KI übernehmen?
• Welcher Output entsteht?
• Wer prüft das Ergebnis?
• Welche Regeln gelten in der Organisation?

Der 4-Fragen-Check «Material × Tool × Aufgabe × Output» strukturiert diese Abklärung: Darf ich das mit KI? Der 4-Fragen-Check für verantwortungsvolle KI-Nutzung.

Die KI-Ampel bietet eine erste Orientierung zu konkreten Nutzungssituationen.

KI-Ampel nutzen

Für die gemeinsame Nutzung in Organisationen sind zudem geeignete Tools, Regeln, Schulung und klare Zuständigkeiten erforderlich. ^[3]

Wie gute Prompts in einen breiteren AI-Literacy-Workflow eingebettet werden können, zeigt der Beitrag KI in Forschungsdiensten: Von individuellem Prompting zu teamfähigen KI-Workflows.

Wann ein Prompt nicht mehr ausreicht

Bei wiederkehrenden Vorgehensweisen kann zunächst ein KI-Skill genügen: eine wiederverwendbare Arbeitsanweisung mit Vorlagen und Prüfkriterien. Er führt noch keinen Prozess selbstständig aus. Wie Skills und kontrollierte Agentenabläufe zusammenpassen, erläutert der Beitrag zu teamfähigen KI-Workflows.

Bei wiederkehrenden Aufgaben oder der Nutzung kuratierten Organisationswissens kann ein spezialisierter KI-Assistent, Chatbot oder Voicebot sinnvoll sein.

Eine mögliche technische Grundlage ist Retrieval-Augmented Generation (RAG): Dabei werden Informationen aus ausgewählten Quellen für die Antwort abgerufen. ^[4]

Die Qualität dieser Quellen und die Prüfung des Ergebnisses bleiben entscheidend.

Ein interner Prompt-Mentor könnte Mitarbeitende beispielsweise dabei unterstützen, aus vagen Anliegen klare, prüfbare Arbeitsaufträge zu formulieren.

Die Wahl der Lösung richtet sich nach Aufgabe, Daten und notwendigem Prüfaufwand.

Fazit

Gute Prompts strukturieren Arbeitsaufträge. Die sieben Elemente bieten dafür eine anpassbare Orientierung.

Ob ein Ergebnis verwendet werden kann, entscheidet die Prüfung an den fachlichen und institutionellen Anforderungen.