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In den letzten Jahren hat sich die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) rasant weiterentwickelt. Besonders generative KI-Modelle wie ChatGPT haben euch neue Möglichkeiten eröffnet, um Informationen zu verarbeiten, Ideen zu entwickeln oder Aufgaben zu automatisieren. Doch um das volle Potenzial dieser Modelle zu nutzen, ist eine gezielte Strategie beim Prompting – also bei der Formulierung von Eingaben – entscheidend. In diesem Beitrag stelle ich euch drei zentrale Prompt-Methoden vor und zeige anhand konkreter Beispiele, wann und wie ihr sie am besten einsetzen könnt.

Keine Sorge – eine Vielzahl der bisher bekannten Prompt-Methoden bleibt erhalten. Neue kommen aber hinzu und zum Teil können die alten Methoden abgekürzt werden.

Die drei zentralen Prompt-Methoden

1. Conversational-Prompting

Conversational-Prompting eignet sich besonders für klassische GPT-Modelle und Reasoning-Modelle. Hierbei nutzt ihr die KI als einen interaktiven Sparring-Partner, mit dem ihr Ideen entwickelt, neue Konzepte erarbeitet oder komplexe Sachverhalte diskutiert.

Wann ist diese Methode sinnvoll?

• Wenn ihr eine neue Aufgabe vor euch habt und euch unsicher seid, wie ihr beginnen sollt.
• Wenn ihr ein Brainstorming mit der KI durchführen wollt.
• Wenn ihr eine Fragestellung habt, zu der ihr noch nicht genügend Hintergrundwissen besitzt.

Beispiel-Prompt:

„Ich möchte eine Marketingstrategie für ein nachhaltiges Modeunternehmen entwickeln. Welche Aspekte sollte ich dabei berücksichtigen? Stell mir dazu Fragen, um meine Ideen zu verfeinern.“

Hier reagiert die KI nicht nur mit einer Antwort, sondern stellt euch gezielte Rückfragen, um euer Konzept weiterzuentwickeln.

2. Assistant-Prompting

Beim Assistant-Prompting nutzt ihr die KI als Helfer für klar definierte Aufgaben. Diese Methode funktioniert besonders gut mit klassischen GPT-Modellen und hilft dabei, repetitive oder zeitraubende Aufgaben zu delegieren. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, solltet ihr einige grundlegende Prompt-Regeln beachten:

• Rolle zuweisen: Beginnt den Prompt mit einer klaren Rollenbeschreibung, z. B. „Du bist ein erfahrener Texter für Marketingkampagnen.“
• Aufgabe detailliert beschreiben: Gebt so viele relevante Details wie möglich an, damit die KI genau versteht, was ihr erwartet.
• Erwartetes Ergebnis festlegen: Definiert das gewünschte Format oder die gewünschte Struktur des Outputs, z. B. „Schreibe eine E-Mail mit maximal 200 Wörtern.“
• Beispieldaten oder Kontexte liefern: Falls möglich, stellt Beispieltexte oder spezifische Kontexte zur Verfügung, um die Qualität der Antwort zu verbessern.
• Zusätzliche Hinweise geben: Falls nötig, spezifiziert bestimmte Anforderungen, z. B. „Verwende eine freundliche, aber professionelle Tonalität.“

Ein Beispiel-Prompt, der diese Regeln umsetzt, könnte sein:

„Du bist ein erfahrener Business-Texter. Schreibe eine professionelle E-Mail an einen Kunden, der sich nach einem Beratungsangebot erkundigt hat. Der Kunde interessiert sich für eine langfristige Zusammenarbeit. Die E-Mail sollte höflich, klar und professionell formuliert sein. Achte darauf, die wichtigsten Vorteile unseres Angebots hervorzuheben und die nächsten Schritte aufzuzeigen.“

Mehr Prompt-Tipps findet ihr auch in meiner Prompt-Anleitung.

Durch die Befolgung dieser Prompting-Regeln könnt ihr die Effektivität eurer Anfragen deutlich verbessern.

Wann ist diese Methode sinnvoll?

• Wenn ihr bereits genau wisst, was getan werden muss, aber Zeit sparen wollt.
• Wenn ihr eine Aufgabe automatisieren möchtet, die ihr sonst selbst erledigen würdet.
• Wenn es darum geht, Textformate, Übersetzungen oder Zusammenfassungen zu generieren.

3. Reasoning-Prompting

Reasoning-Prompting kommt vor allem bei hochkomplexen Aufgaben zum Einsatz und eignet sich nur für fortgeschrittene Reasoning-Modelle. Diese Methode nutzt die erweiterten logischen Fähigkeiten der KI, um fundierte Entscheidungen zu unterstützen oder komplexe Probleme zu analysieren. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, solltet ihr strukturierte Prompts verwenden, die eine klare Aufgabenstellung, definierte Erwartungen und logische Argumentationsketten beinhalten.

• Detaillierte Problemstellung formulieren: Gebt der KI eine klar abgegrenzte Aufgabe mit relevanten Hintergrundinformationen.
• Zielgerichtete Fragen stellen: Statt offener Fragen formuliert spezifische Anforderungen, z. B. „Erstelle eine Argumentation mit drei Pro- und drei Contra-Punkten“.
• Erwartetes Output-Format definieren: Vorgaben wie „Erstelle eine systematische Entscheidungsübersicht mit Tabellen“ helfen der KI, Ergebnisse präziser zu liefern.

Beispiel-Prompt: „Analysiere die wirtschaftlichen Auswirkungen einer steigenden Inflation auf den Immobilienmarkt. Betrachte dabei wirtschaftliche, soziale und politische Faktoren. Präsentiere deine Analyse in einer strukturierten Übersicht mit klaren Schlussfolgerungen und Handlungsoptionen.“

Noch mehr Tipps zum Reasoning Prompting findet ihr in einem meiner letzten Beiträge zur Nutzung von Deepseek und Co..

Wann ist diese Methode sinnvoll?

• Wenn ihr eine datenbasierte Analyse oder Entscheidungsunterstützung benötigt.
• Wenn ihr komplexe Zusammenhänge systematisch durchdenken wollt.
• Wenn es um tiefgehende Schlussfolgerungen geht, die über einfache Mustererkennung hinausgehen.

Beispiel-Prompt:

„Analysiere folgende Markttrends für die Automobilbranche und leite daraus mögliche zukünftige Entwicklungen für Elektrofahrzeuge ab. Berücksichtige dabei geopolitische, wirtschaftliche und technologische Faktoren.“

Hier nutzt die KI ihr reasoning-basiertes Wissen, um tiefgehende Analysen durchzuführen.

Vergleich der Prompt-Methoden

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick, welche Methoden sich für welche Usecases eignen.

Fazit: Die passende Prompt-Methode finden

Die Wahl der richtigen Prompting-Methode hängt von eurem Ziel und dem jeweiligen Modell ab. Conversational-Prompting ist ideal für offene Diskussionen und Brainstorming, Assistant-Prompting ermöglicht effizientes Arbeiten, und Reasoning-Prompting bringt bei komplexen Fragestellungen einen echten Mehrwert. Probiert die verschiedenen Methoden aus und passt eure Strategie an eure Bedürfnisse an – so holt ihr das Beste aus KI-gestützten Tools heraus!

Beachtet, aktuell verbrauchen reasoning-Modelle noch sehr viel Energie und Zeit und sind daher auch meist sehr kostenintensiv. Wenn ihr also die Vorteile dieser Methode nicht benötigt, dann wählt ein anderes Modelle und eine andere Prompt-Methode aus.

Weitere Fragen

Der Artikel hat euch zum Nachdenken gebracht und ihr habt weitere Fragen? Oder ihr sucht allgemein Unterstützung bei der Nutzung von KI, ChatGPT, Deepseek und Chatbots?

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Diesen Beitrag gibt es übrigens auch als Podcast-Folge

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