Prompten als Kernkompetenz

Dass viele KI-Ergebnisse so beliebig klingen, liegt oft nicht am System, sondern an einer überholten Prompt-Technik. 8 Schritte zu einem guten Prompt im Sommer 2026.

Ein Trainer tippt »Du bist ein Experte für Erwachsenenbildung. Erstelle mir ein Seminarkonzept zum Thema Datenschutz« in ChatGPT, drückt Enter – und bekommt drei Absätze lauwarmer Allgemeinplätze, die so in jedem beliebigen Lehrbuch stehen könnten. Mehr Nachdruck hilft auch nicht. Wer »SEHR erfahrener Experte« schreibt, bekommt keine besseren Ergebnisse, sondern dieselbe Mittelmäßigkeit in leicht variierter Formulierung. Was hier schiefläuft, hat weniger mit der Technologie zu tun als mit Tipps, die sich überholt haben.

Stellen Sie sich vor, ein Vorgesetzter hat einen neuen Assistenten. Er ist motiviert, hilfsbereit und möchte alles richtig machen – aber er kennt sich noch überhaupt nicht aus. Der Chef sagt zu ihm einfach: »Bitte bring mir einen Kaffee.« Das ist quasi der Prompt. Der Assistent nickt, geht los, überquert die Straße und geht zum nächsten Starbucks. Dort stellt er sich an und sagt: »Bitte einen Kaffee.« Und spätestens jetzt beginnen die Probleme. Denn er weiß ja nicht, was der Chef eigentlich meint. Möchte er einen Espresso? Einen Cappuccino? Einen Flat White? Einen Latte? Einen großen Filterkaffee? Also entscheidet er sich für das, was ihm am wahrscheinlichsten erscheint. Vielleicht hat er auf dem Schreibtisch eine kleine Espressotasse gesehen. Also bestellt er einen Espresso, bezahlt, geht zurück ins Büro und stellt die Tasse hin: »Hier ist Ihr Kaffee.« Der Chef schaut hinein und sagt: »Danke – aber ich hätte eigentlich einen Cappuccino gewollt.« Und jetzt stellt sich die entscheidende Frage: Wer ist schuld? Der Assistent vermutlich nicht. Er hat genau das getan, was man ihm gesagt hat. Das Problem liegt beim Chef – denn der Auftrag war unklar formuliert. Und genau so funktioniert Prompting. Wenn wir einer KI nur sagen: »Mach mir einen LinkedIn-Post«, bekommen wir irgendetwas, das wahrscheinlich passt – aber nicht unbedingt das, was wir wirklich wollten. Je klarer der Auftrag, desto besser das Ergebnis.

Die KI-Landschaft hat sich außerdem in den vergangenen Monaten, besonders seit Dezember 2025, grundlegend verändert, und mit ihr die Spielregeln für alle, die diese Werkzeuge professionell einsetzen wollen. Modelle wie GPT 5.5, Gemini 3.1 oder Claude 4.7 sind so leistungsfähig geworden, dass sie Rollenzuweisungen schlicht nicht mehr brauchen. Was noch vor kurzem als cleverer Kniff galt – »Tu so, als wärst du …« –, ist heute bestenfalls wirkungslos und schlimmstenfalls kontraproduktiv, weil es das System in eine künstliche Enge treibt. Was sie stattdessen brauchen, klingt für Trainer eigentlich vertraut: ein klares Zielbild. Nicht wer die KI sein soll, ist entscheidend, sondern was am Ende auf dem Tisch liegen muss. Wer diesen Perspektivwechsel einmal verinnerlicht hat, arbeitet mit diesen Werkzeugen auf einem völlig anderen Niveau.

In der Praxis sieht das so aus: Statt »Erstelle ein Trainingskonzept zum Thema Datenschutz« formulieren erfahrene Anwender heute etwas wie »Wir benötigen ein Konzept für ein vierstündiges Training für Mitarbeitende eines Handelsunternehmens ohne juristische Vorkenntnisse, mit fünf kompetenzorientierten Lernzielen, einem Ablaufplan in Dreißig-Minuten-Schritten, zwei Gruppenübungen mit Anleitung, einem Praxisbeispiel aus dem Einzelhandel und einer einseitigen Checkliste für den Arbeitsalltag.« Zugegeben, das ist deutlich mehr Tipparbeit. Aber wer einmal beide Varianten nebeneinander legt, sieht sofort den Unterschied: Auf der einen Seite generischer Brei, auf der anderen ein Entwurf, mit dem man tatsächlich in die Seminarplanung einsteigen kann. Die zwei Stunden Nacharbeit, die man sich spart, machen den Mehraufwand bei der Eingabe mehr als wett.

Außerdem sprechen erfahrene KI-Nutzer den Prompt in das System und tippen ihn nicht mühsam auf der Tastatur. So ist man erstens ungefähr dreimal so schnell und zweitens gibt man automatisch mehr Kontext. Und KI-Systeme lieben Kontext.

Der Mechanismus dahinter erinnert an eine Beobachtung, die erfahrene Seminarleiter sofort unterschreiben werden: Wenn die Teilnehmer nicht das liefern, was man erwartet, liegt es meistens am Arbeitsauftrag. Für KI-Systeme gilt das in verschärfter Form. Ein Mensch fragt nach, wenn etwas unklar ist. Ein Sprachmodell liefert einfach irgendetwas – und zwar mit beeindruckender Selbstsicherheit. Die Qualität des Outputs spiegelt die Qualität des Inputs, und zwar gnadenlos.

Prompt-Checkliste

Wie baut man also einen Prompt auf, der funktioniert? Die Superintelligenz GmbH hat acht Leitfragen etabliert, die man sich als eine Art innere Checkliste vorstellen kann.

• Die erste und wichtigste: Was will ich konkret haben? Nicht »Unterlagen zu KI«, sondern »ein zweiseitiges Handout mit fünf Chancen, fünf Risiken, drei Praxisbeispielen und je einer Diskussionsfrage pro Abschnitt.«
• Dann der Zweck, das Warum: Wofür wird das Ergebnis eingesetzt? Ein Handout als Diskussionsgrundlage für einen Impulsvortrag braucht einen völlig anderen Zuschnitt als eine wissenschaftliche Vertiefung – und das System muss das wissen, sonst rät es.
• Drittens das Format: Umfang, Stil, Sprache, Struktur. Fünf Minuten Vorarbeit hier sparen dreißig Minuten Umformatieren dort.
• Besonders unterschätzt – und das bestätigen Praktiker immer wieder – wird die vierte Frage: Was soll nicht drin sein? Negativdefinitionen sind erstaunlich wirksam. Keine historischen Rückblicke, keine Marketingfloskeln, keine unerklärten englischen Fachbegriffe: Solche Einschränkungen zwingen das System zu fokussierten Ergebnissen, weil sie ganze Kategorien von Füllmaterial ausschließen.
• Die fünfte Frage zielt auf Qualitätskriterien: Woran erkennt man, dass das Ergebnis fertig ist? Das kann etwa die Bedingung sein, dass alle Praxisbeispiele realistische Vertriebssituationen abbilden und keine rein theoretischen Szenarien enthalten sein dürfen.
• Sechstens lohnt sich ein eingebauter Prüfschritt: Man kann das Modell anweisen, vor der Ausgabe selbst zu kontrollieren, ob alle Anforderungen erfüllt sind. Das funktioniert erstaunlich gut – eine Art Qualitätssicherung, die nichts kostet.
• Die siebte Frage wird besonders bei größeren Vorhaben relevant: Brauche ich Zwischenergebnisse? Wer ein ganzes Curriculum entwickelt, fährt besser damit, zuerst Lernziele vorschlagen zu lassen, darauf Feedback zu geben und erst dann den Ablaufplan erstellen zu lassen. Im Grunde ist das nichts anderes als die Zerlegung komplexer Gruppenarbeiten in Teilschritte – angewandte Didaktik, nur eben mit einem anderen Gegenüber.
• Die achte Frage schließlich klärt die Freiheitsgrade: Was darf die KI selbst entscheiden? Praxisbeispiele dürfen frei erfunden sein, solange sie realistisch wirken – aber rechtliche Aussagen müssen immer mit einem Unsicherheitshinweis versehen werden. Solche Leitplanken machen den Unterschied zwischen brauchbaren und unbrauchbaren Ergebnissen.

Damit ist man beim heikelsten Punkt: der Verlässlichkeit. Aus Trainerkreisen kursieren mittlerweile eindrückliche Geschichten über KI-generierte Handouts, in denen Inhalte zitiert werden, die es schlicht nicht gibt. Die Paragrafennummern klingen plausibel, die Formulierungen tadellos – nur existiert das Ganze nicht. Fachleute sprechen von Halluzinationen oder Konfabulationen, und gerade in der Erwachsenenbildung, wo Teilnehmer den Inhalten vertrauen, kann das heikel werden.

Die Gegenstrategien sind zum Glück simpel: Das System auffordern, bei Unsicherheit ehrlich zu antworten, statt etwas zu erfinden. Quellen verlangen. Und kritische Inhalte grundsätzlich gegenprüfen, bevor sie in ein Seminar wandern. Die Anweisung »Wenn du dir nicht sicher bist, sag es« klingt banal, macht aber einen spürbaren Unterschied.

Was an der Entwicklung vielleicht am meisten überrascht: Prompten fühlt sich in der Praxis weit weniger technisch an, als der Begriff vermuten lässt. Es geht darum, Aufgaben klar zu formulieren, Erwartungen transparent zu machen und Qualität zu definieren – also genau das, was gute Trainer seit jeher tun. Nur eben für ein Gegenüber, das schneller arbeitet als jeder Assistent, nie müde wird und jede noch so detaillierte Anweisung geduldig umsetzt, aber eben auch nicht von selbst nachfragt, wenn etwas unklar bleibt. Die Verantwortung für Präzision liegt weiterhin beim Menschen.

Wer eine gute Prüfungsfrage schreiben kann, kann auch einen guten Prompt schreiben – das ist die vielleicht kürzeste Zusammenfassung dessen, was die Branche gerade lernt. Und es ist eine ermutigende Botschaft für alle, die sich von der technischen Seite der Entwicklung eingeschüchtert fühlen. Die Kompetenz, die hier gefragt ist, haben die meisten längst. Sie muss nur auf ein neues Werkzeug übertragen werden. Prompten verdient einen festen Platz im Werkzeugkoffer der zeitgemäßen Erwachsenenbildung – nicht als technische Spielerei am Rande, sondern als ganz alltägliches Handwerk. Und wie immer gilt: Übung macht den Meister.