Effektives Prompting ist entscheidend für die Qualität der Interaktion mit Systemen wie ChatGPT, Gemini oder Copilot. Prompting umfasst die Kunst, Anweisungen und Fragen so zu formulieren, dass sie die gewünschten Informationen oder Ergebnisse von der KI hervorbringen. Das Verständnis und die Anwendung verschiedener Prompt-Frameworks können dabei helfen, die Kommunikation zu optimieren, egal ob es um schnelle Fakten, kreative Ideen oder komplexe analytische Fragen geht. Jedes Framework bietet spezifische Ansätze, die auf unterschiedliche Bedürfnisse und Herausforderungen zugeschnitten sind, um die Interaktion mit der KI effektiver zu gestalten und das volle Potenzial dieser Technologien auszuschöpfen.
Im Umgang mit KI-Technologien wie ChatGPT, Gemini und Copilot ist das Verständnis und die richtige Anwendung von Prompting-Techniken essenziell, um genaue und nützliche Ergebnisse zu erzielen. Prompting ist die Kunst, Fragen und Anweisungen so zu formulieren, dass die KI präzise auf die gestellten Anforderungen reagieren kann. Im Grundsatz kann man sich das wie im Militär vorstellen: Je besser und klarer ein Befehl erteilt wird, desto besser ist in der Regel die Umsetzung des Befehls. Ähnlich verhält sich das beim Prompting.
Durch die Verwendung verschiedener Prompt-Frameworks können Nutzer*innen effektiv kommunizieren, egal ob sie schnelle Fakten benötigen, kreative Ideen entwickeln oder komplexe Analysen durchführen möchten. Jedes Framework bietet spezifische Ansätze, um die Interaktion mit der KI zu optimieren und die gewünschten Antworten zu erhalten. Durch die Wahl des richtigen Frameworks kann die Qualität der KI-Ausgaben deutlich verbessert werden.
Promptarten in ChatGPT
Einfache Frage-Antwort-Prompts
Einfache Frage-Antwort-Prompts dienen dazu, schnelle und direkte Antworten auf grundlegende Fragen zu erhalten. Sie sind ideal für das schnelle Sammeln von Fakten oder Daten.
Fortgeschrittene analytische Prompts
Diese Prompts ermöglichen tiefere Analysen und werden oft für z.B. Marktanalyse oder wissenschaftliche Themen eingesetzt. Sie sind darauf ausgerichtet, komplexe Daten zu interpretieren und zu verarbeiten.
Kreativitätsfördernde Prompts
Sind speziell für die Erzeugung kreativer Inhalte wie Geschichten oder Marketingkampagnen konzipiert. Diese Prompts basieren auf spezifischen Vorgaben und fördern die kreative Ausdrucksfähigkeit.
Rollenspiel-Prompts
Durch Simulation spezifischer Rollen oder Szenarien unterstützen diese Prompts Bildungs- und Trainingsprozesse, indem sie realitätsnahe Umgebungen schaffen.
Iterative Prompts
Iterative Prompts bauen auf vorherigen Antworten auf, um ein tieferes Verständnis eines Themas zu entwickeln oder schrittweise Lösungen für Probleme zu finden.
Lehrreiche Prompts
Diese Art von Prompts ist darauf ausgerichtet, neue Fähigkeiten oder Wissensbereiche zu vermitteln. Sie sind in Bildungskontexten besonders wertvoll.
Prompt Chains
Prompt Chains teilen komplexe Probleme in kleinere, handhabbare Einheiten auf und erleichtern so die schrittweise Lösung oder Analyse.
Zero-Shot und Few-Shot Prompts
Diese Prompts zeigen, wie die KI Aufgaben ohne vorherige spezifische Vorbereitung lösen kann, was ihre Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit demonstriert.
Szenario-basierte Prompts
Solche Prompts verwenden spezifische Szenarien, um kontextbezogene Antworten zu generieren, die in Situationen wie Produktentwicklung oder Krisenmanagement nützlich sind.
Ethik- und Bias-Erkennungsprompts
Diese Prompts sind darauf ausgelegt, Antworten der KI auf ethische Probleme und Verzerrungen zu überprüfen, um sicherzustellen, dass die Interaktionen fair und unvoreingenommen bleiben.
Prompting Frameworks sind sozusagen strukturierte Anleitungen, die helfen, Anfragen an die Künstliche Intelligenz so zu gestalten, dass sie genaue und relevante Informationen oder Reaktionen liefern. Sie unterstützen sowohl einfache als auch komplexe Interaktionen und sind speziell auf individuelle Bedürfnisse und den jeweiligen Kontext zugeschnitten. Durch den Einsatz dieser Frameworks kann eine effektive Kommunikation erreicht werden, die von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis zur Entwicklung kreativer Lösungen für schwierige Herausforderungen reicht. Eine korrekte Anwendung dieser Methoden ermöglicht es, das volle Potenzial von KI-Interaktionen auszuschöpfen und tiefere Einsichten zu gewinnen.
A-Z-E (Aufgabe – Zweck – Erwartung)
Dieses Framework hilft, klare und zielgerichtete Anfragen zu stellen, indem es den Zweck und die erwarteten Ergebnisse der Aufgabe definiert. Es ist besonders nützlich, wenn es darum geht, spezifische Ziele wie die Steigerung der Markenbekanntheit oder die Generierung von Leads zu erreichen.
R-A-F (Rolle – Aufgabe – Format)
R-A-F eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen Benutzer*innen spezifische Rollen annehmen und Aufgaben entsprechend dieser Rollen ausführen müssen. Es fördert ein tiefes Verständnis des Kontexts und der erforderlichen Handlungen.
A-H-Z (Aufgabe – Handlung – Ziel)
Dieses Framework eignet sich exzellent für die Leistungsbewertung und Teammanagement, besonders innerhalb eines Unternehmenskontextes. Durch die Definition spezifischer Aufgaben und Handlungen können Führungskräfte gezielt Strategien entwickeln, um die Teamleistung zu verbessern und bestimmte Ziele, z.B. die Erhöhung der Kundenzufriedenheit, zu erreichen.
P-E-B (Problem – Ergebnis – Brücke)
Das P-E-B Framework ist ideal für strategische Planung und Problembehandlung in Marketing- und Geschäftsprozessen. Es hilft Teams, ein konkretes Problem zu identifizieren, ein gewünschtes Ergebnis zu formulieren und eine «Brücke» mit detaillierten Massnahmen zu bauen, um die gewünschten Ziele zu erreichen, wie zum Beispiel die Verbesserung der SEO-Rankings.
K-H-R-B (Kontext – Handlung – Resultat – Beispiel)
Dieser Ansatz ist ideal für das Design von Marketingkampagnen, die auf bestimmte Zielgruppen ausgerichtet sind. Die effektive Anwendung dieses Frameworks ermöglicht es beispielsweise Marketingexpert*innen, die KI-gesteuerte Content-Produktion und Kundeninteraktion zu optimieren, was letztlich zu höheren Konversionsraten und einer verbesserten Kundenbindung führt.
Abfrage zu dem K-H-R-B-Framework | Quelle: ChatGPT
R-I-S-E (Rolle-Information-Schritte-Erwartung)
Das R-I-S-E Framework (Rolle – Information – Schritte – Erwartung) hilft unter anderem Content-Marketing-Spezialist*innen, die strukturierte und zielgerichtete Content-Strategien entwickeln möchten. Es beginnt mit der Definition der Rolle der ausführenden Person und den spezifischen Informationen, die benötigt werden, um die Inhalte effektiv zu planen. Anschliessend werden konkrete Schritte festgelegt, die zur Erstellung des Contents führen sollen. Das Framework endet mit der klaren Definition der Erwartungen an das Endergebnis, wie etwa die Steigerung des Engagements oder die Erhöhung des Traffics auf einer Plattform.
R-H-K-E (Rolle – Handlung – Kontext – Erwartung)
Speziell für Content-Marketing-Manager*innen entwickelt, hilft dieses Framework dabei, effektive Blogbeiträge zu gestalten, welche die Leser*innen über spezifische Vorteile informieren und somit das Interesse an KI-gestützter Texterstellung steigern.
K-Z-A-S-A (Kontext – Zielsetzung – Aktion – Szenario – Aufgabe)
Dieses Framework unterstützt den Kundenservice, indem es klare Zielsetzungen und Handlungen in bestimmten Kundeninteraktionsszenarien definiert. Es ist besonders wertvoll in Situationen, in denen schnelle und effiziente Problemlösungen gefragt sind, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
A-A-A-K-B (Aufgabe – Anfrage – Aktion – Kontext – Beispiel)
Optimal für Marketingexpert*innen, die zielgerichtete Werbekampagnen auf Social-Media-Plattformen planen. Dieses Framework strukturiert die Kampagnenerstellung durch die Definition der Aufgabe, spezifische Anfragen, geplante Aktionen und liefert Kontext sowie Beispiele für erfolgreiche Strategien.
schlechter Prompt = schlechtes Ergebnis
Autor: Thomas Hutter | 2037 Posts
Thomas Hutter ist Inhaber und Geschäftsführer der Hutter Consult AG. Er ist als einer der renommiertesten Facebook Marketing und Social Media Experten im deutschsprachigen Raum bekannt und wird gerne auch in den Medien als "Facebook Guru" oder "Facebook Papst" tituliert. Mit seinem Team berät er grosse und mittelständische Unternehmen, Organisationen sowie Agenturen in und rund um Facebook und Social Media Marketing. Mit seinem Blog "www.thomashutter.com" legte er 2009 den Grundstein der Hutter Consult AG. Sein Blog gilt nach wie vor als eine der wichtigsten Ressourcen zu aktuellen Entwicklungen im Bereich Facebook und Social Media Marketing. Sein umfangreiches Wissen trägt er als Dozent an Fachhochschulen und als Referent in der DACH-Region an Teilnehmer weiter. Man trifft ihn auf Branchen-Konferenzen als Speaker und Mentor hautnah, live und in Farbe.
