Wer mit KI arbeitet, braucht oft keine langen Erklärungen, sondern brauchbare Ergebnisse. In dieser Rubrik geht es um Prompts, klare Aufgaben, sauberen Kontext und das Nachschärfen im Dialog. Die Artikel zeigen, wie man mit KI im Arbeitsalltag schneller zu Lösungen kommt, ohne blind etwas zu übernehmen. Praxis statt Rätselraten.
Eine KI antwortet freundlich, verständlich und scheinbar überzeugend. Genau das kann zum Problem werden. Denn manchmal prüft sie nicht, ob meine Frage überhaupt von der richtigen Annahme ausgeht.
Statt zu widersprechen oder nachzufragen, liefert sie eine passende Antwort auf eine möglicherweise falsche Frage. In der KI-Forschung gibt es dafür einen Begriff: Sycophancy.
Viele erwarten von einer KI so etwas wie eine Zauberkugel: Man tippt eine Frage ein, und heraus kommt die ideale Antwort. In der Praxis klappt das manchmal. Oft aber eben nicht.
Besonders problematisch wird es, wenn die Antwort gut klingt und deshalb für richtig gehalten wird. Eine KI kann Halbwissen so sauber formulieren, dass es plötzlich wie Fachwissen wirkt. Das Halbwissen ist nicht neu. Mit KI lässt es sich nur schneller erzeugen und überzeugender präsentieren.
Wenn man mit Ollama lokal arbeitet, kommt irgendwann diese eine Frage: Wie bekommt die lokale KI eigentlich aktuelle Informationen?
Das Modell läuft auf dem eigenen Rechner. Schön. Die Daten bleiben im eigenen Umfeld. Auch schön. Aber wenn ich nach etwas Aktuellem frage, dann merkt man ziemlich schnell die Grenze. Ollama sucht nicht einfach im Internet – Woher auch?
An der Stelle muss man einmal sauber trennen.
Ollama ist nicht die KI selbst. Ollama ist die Software, die lokale KI-Modelle startet, verwaltet und ansprechbar macht. Die eigentliche KI steckt im Modell. Also zum Beispiel in Llama, Mistral, Gemma, Qwen oder einem anderen Modell.
Brauche ich für vorhandene Antwortvorlagen schon ein RAG System?Wer sich mit KI bei der Bearbeitung von E-Mails beschäftigt, stößt früher oder später auf den Begriff RAG. Gemeint ist damit vereinfacht gesagt eine KI mit Nachschlagefunktion. Bevor die Antwort geschrieben wird, sucht das System in vorhandenen Wissensquellen nach passenden Inhalten, zum Beispiel in Dokumenten, Handbüchern, alten E-Mails oder Datenbanken. Erst danach formuliert die KI daraus eine Antwort.
Ich arbeite seit vielen Jahren im Homeoffice. Zu meinen täglichen Aufgaben gehört die Bearbeitung von Kundenanfragen per E-Mail. Dafür gehen pro Tag schnell ein bis zwei Stunden drauf. Das klingt von außen erst einmal recht angenehm, auf Dauer kann diese Arbeit aber ziemlich nerven. Zwar habe ich mir im Laufe der Zeit einige fertige Antwortvorlagen aufgebaut, ganz ohne Nacharbeit geht es trotzdem fast nie. Irgendetwas muss fast immer an den jeweiligen Kunden angepasst, sprachlich geglättet oder erst einmal sauber eingeordnet werden.
Wenn ich ein neues lokales Modell teste, lasse ich es nicht sofort auf meine echten Aufgaben los. Ich will zuerst wissen, womit ich es überhaupt zu tun habe. Wie alt ist das Wissen, wo liegen die Stärken, und bei welchen Fragen sollte man besser nicht zu viel erwarten. Genau dafür nutze ich ein paar einfache Einstiegs Prompts.
Das klingt erst mal unspektakulär, spart mir später aber oft Zeit und Nerven. Gerade bei lokalen Modellen sagt der Name allein noch nicht viel aus. Manche wirken auf den ersten Blick beeindruckend, liefern im Alltag dann aber nur Mittelmaß. Andere klingen kleiner und unscheinbarer, sind dafür aber erstaunlich brauchbar, wenn man sie passend einsetzt.
Wenn man anfängt, mit einer lokalen KI zu arbeiten, schaut man zuerst fast automatisch auf den Prompt. Ist ja auch naheliegend. Das ist schließlich der Teil, den man selbst direkt eingibt. Also denkt man erst mal, dass gute Antworten vor allem davon abhängen, ob der Prompt gut geschrieben ist.
Ganz falsch ist das nicht. Ein schlechter oder unklarer Prompt macht die Sache selten besser.
Viele erwarten bei KI so etwas wie eine Zauberkugel. Man tippt eine Frage ein, und raus kommt die ideale Antwort. In der Praxis klappt das manchmal, aber oft eben nicht.
Vor allem dann nicht, wenn das Thema ein bisschen komplex ist, wenn es Regeln gibt, oder wenn man einen bestimmten Ton treffen will. Genau da hilft iteratives Arbeiten mit der KI.
Viele Texte im Netz klingen so, als gäbe es ein paar Frameworks und plötzlich liefert die KI nur noch perfekte Antworten. In der Praxis ist das weniger spektakulär, aber trotzdem nützlich. RTF und TAG sind keine Zauberformeln, eher Schreibhilfen. Sie sorgen dafür, dass du eine Aufgabe so formulierst, dass die KI weniger raten muss.
Was ist überhaupt das Problem?
Ich hatte eine eigentlich simple Frage in WordPress: „Meine Blog Startseite hat keine H1 Überschrift?“ Copilot war sofort im Mach-Modus und hat mir den pragmatischen Weg gezeigt. Sobald ich im folgenden Dialog „GeneratePress“ genannt hatte, kam direkt der Hinweis mit Hook Element, genau das, was ich am Ende brauchte. ChatGPT war dagegen erst mal vorsichtig, stellte Rückfragen und ging die üblichen Prüfstellen durch. Das fühlte sich für mich wie Umwege an, obwohl ich einfach nur einen klaren Fix wollte.
Im Netz wird dir gerade verkauft: „Gib der KI eine Rolle, dann wird sie besser.“ Also sowas wie „Du bist ein Senior Admin“ oder „Du bist ein erfahrener Entwickler“. Ja, das kann helfen, weil es die Antwort in eine Richtung schiebt. Aber es ist auch eine fiese Falle, weil die KI dann nicht nur anders schreibt, sondern oft auch so tut, als wüsste sie es wirklich. Und da frage ich mich schon:
Haben die Autoren das wirklich in der Praxis getestet, oder klingt es nur gut auf dem Papier?
Prompt Engineering ist so ein Modewort, das wichtiger klingt als es ist. Im Alltag heißt es meistens nur: Du gibst der KI so viel Richtung, dass am Ende etwas Brauchbares rauskommt. Nicht irgendein schöner Text, sondern ein Ergebnis, mit dem du weiterarbeiten kannst.
Auf z-prompt.de geht es dabei nicht um „die eine perfekte Prompt Vorlage“. Es geht um den Weg dahin. Du startest mit einem brauchbaren Prompt, schaust dir an, was fehlt, und schärfst nach.
Ich bin viel in Foren und Communitys unterwegs. Nicht nur mal kurz, sondern querbeet, Technik, Hobbys, Diskussionen, manchmal auch einfach nur zum Mitlesen. Und seit einer Weile springt mir immer öfter das gleiche ins Auge: Beiträge, die sauber klingen, aber irgendwie nicht nach Forum.
Dabei geht es nicht mal darum, ob der Inhalt stimmt oder nicht. Es ist eher das Gefühl beim Lesen.
Ich merke beim Schreiben meiner Prompts immer wieder: Die Rolle ist kein Deko-Satz am Anfang. Sie ist der Rahmen, in dem die KI denkt und antwortet. Wenn ich der KI keine Rolle gebe, nimmt sie sich selbst irgendeine, meist die breiteste Variante: hilfreicher Alleskönner.
Das führt oft zu netten, aber schwammigen Antworten, oder zu Antworten, die für Anfänger passen, im Alltag aber Zeit kosten, weil ich zu viel nachsortieren muss.
Im technischen Arbeiten brauche ich oft keine Erklärungen. Ich brauche eine klare Aussage, eine Entscheidung oder eine kurze Bestätigung. Genau dafür nutze ich diesen Prompt.
Wichtig ist dabei:
Das ist kein spontan formulierter Text, sondern eine gespeicherte Prompt-Vorlage. Ich aktiviere damit bewusst einen bestimmten Arbeitsmodus.
Man sitzt vor einem technischen Problem und merkt schnell, dass man zwar viele Ideen hat, aber keine klare Richtung. Genau in solchen Situationen wird oft zur KI gegriffen, in der Hoffnung, schneller voranzukommen. Ob das klappt, hängt weniger von der KI ab als davon, wie der Dialog gestartet wird.
Wer mit KI arbeitet, beginnt häufig mit der falschen Erwartung.
Manchmal ist nicht die KI das Problem, sondern der Prompt. Du hast was im Kopf, aber du kriegst es nicht sauber formuliert. Oder du hast schon eine Antwort bekommen, aber sie ist am Thema vorbei, zu lang, zu vage, oder voller Annahmen. Genau hier hilft Meta Prompting.
Meta Prompting heißt. Du lässt die KI dir helfen, einen besseren Prompt zu bauen.
Dieser Prompt ist für mich kein Schreibwerkzeug für schöne Texte. Ich nutze ihn im technischen Alltag, dort wo es schnell gehen muss und wo eine saubere Fragestellung darüber entscheidet, ob ich eine brauchbare Antwort bekomme oder nicht.
Letztlich wird die KI damit zum Prompt Berater. Ich habe im Netz deutlich kompliziertere Varianten gesehen, aber dieser kurze Prompt erreicht am Ende genau das Gleiche, ohne Umwege und ohne unnötigen Ballast.
Neben den normalen Unterhaltungen bietet ChatGPT einen sogenannten temporären Chat an. Auf den ersten Blick wirkt das wie ein kleines Detail, im Alltag kann diese Funktion aber erstaunlich praktisch sein, wenn man sie bewusst einsetzt. Im Alltag fallen ständig kleine Fragen an. Eine schnelle Formulierung, eine kurze Verständnisfrage, ein Gedanke, den man einmal sortieren möchte. Genau dafür ist der temporäre Chat gedacht. Dinge, die man erledigt haben will, ohne sie archivieren oder später noch einmal ansehen zu müssen.
Wer mit verschiedenen Systemen arbeitet, macht schnell dieselbe Erfahrung: Ein Prompt, der bei einer KI gut funktioniert, liefert bei einer anderen ein deutlich anderes Ergebnis. Manchmal ist es nur der Tonfall, manchmal die Länge, manchmal der komplette Fokus des Textes. Das ist kein Zufall und auch kein Bedienfehler, sondern liegt an den unterschiedlichen Arbeitsweisen der Modelle.
„Derselbe Prompt ist überall derselbe Text, aber nie dieselbe Antwort“
Am Anfang habe ich alles in einen einzigen Chat geschrieben. Ideen, Fragen, Texte, Korrekturen, technische Probleme. Irgendwann wurde dieser Chat unübersichtlich. Genau dort fingen die Probleme an.
ChatGPT arbeitet nicht wie ein Mensch mit dauerhaftem Gedächtnis, sondern orientiert sich am bisherigen Gesprächsverlauf. Jede neue Eingabe wird im Licht dessen bewertet, was vorher gesagt wurde. Das funktioniert gut, solange man beim Thema bleibt.
Ich nutze KI nicht, um möglichst schnell Antworten zu bekommen, sondern um Gedanken weiterzuentwickeln. Dafür reicht ein einzelner Prompt selten aus. Ein Dialog bietet mir die Möglichkeit, Zwischenschritte sichtbar zu machen und Annahmen zu überprüfen.
Im Gespräch kann ich erkennen, ob ich verstanden wurde. Ich kann korrigieren, wenn etwas in die falsche Richtung läuft, und ich merke, wo meine eigenen Vorstellungen unscharf sind.
Der Dialog zwingt mich, genauer zu werden, nicht technisch, sondern gedanklich.
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