Das Prompting-ABC: So setzen Unternehmen generative KI gezielt, sicher und effektiv ein
- Alexandra Uhr
- 5. Aug.
- 4 Min. Lesezeit
Ob zur Erstellung von Texten, zur Analyse von Daten oder zur Automatisierung von Abläufen - KI-Tools wie ChatGPT, Gemini oder Copilot finden rasant Einzug in den Büroalltag. Doch obwohl inzwischen viele Unternehmen damit arbeiten, wissen nur wenige, wie sie generative KI richtig nutzen. Denn die Qualität der Ergebnisse hängt stark davon ab, wie man mit der KI kommuniziert. Der Schlüssel dazu heißt Prompting – also die gezielte Eingabe von Befehlen, Fragen oder Aufgaben an die KI.
In diesem Beitrag befassen wir uns mit dem Thema und erklären, was ein Prompt ist, wie gutes Prompting in der Praxis funktioniert und worauf Unternehmen bei Datenschutz und Sicherheit achten sollten.
Was ist ein Prompt und was kann er?
Ein Prompt ist nichts anderes als die Eingabe an die KI – also das, was man eintippt. Das kann eine Frage sein („Welche Risiken birgt KI im Kundenservice?“), eine Aufforderung („Formuliere einen Schulungstest für unsere Mitarbeiter“) oder sogar eine strukturierte Anweisung inklusive Format, Zielgruppe und gewünschtem Ergebnis.
Gutes Prompting bedeutet also: Man sagt der KI nicht nur was sie tun soll, sondern auch wie, für wen, in welcher Rolle und in welchem Stil. So wie man einem Kollegen eine Aufgabe erklären würde.
Beispiel:
Mit diesem sogenannten Role Prompting weist man der KI eine Rolle zu, liefert den Kontext und erhält in der Regel deutlich präzisere und nutzbare Ergebnisse. Die Kunst, mit gut durchdachten Eingaben bessere Resultate zu erzielen, nennt man auch Prompt Engineering.
Die besten Prompting-Tipps für Unternehmen
Je präziser, desto besser
Vage Prompts erzeugen vage Ergebnisse. Formulieren Sie klar, was Sie wollen: Länge, Format, Zielgruppe, Inhalt, Sprachebene.
Rollenmodell nutzen
Geben Sie der KI eine Identität: „Du bist Datenschutzbeauftragter…“, „Du bist Texter in einer Werbeagentur…“ – das erhöht die Qualität enorm.
Beispiele machen den Unterschied
Geben Sie ein Beispiel für den gewünschten Stil oder Aufbau. Die KI passt sich an.
In Schritten denken
Komplexe Aufgaben in Etappen aufteilen. Zuerst analysieren, dann priorisieren, dann empfehlen – das erhöht Klarheit und Tiefe.
Feedback geben & verfeinern
Sie sind nicht auf das erste Ergebnis angewiesen. Verfeinern Sie den Prompt, geben Sie Feedback, lassen Sie überarbeiten.
Sicherheit zuerst: Keine sensiblen Daten eingeben!
Auch wenn es verlockend ist: Geben Sie NIEMALS personenbezogene oder vertrauliche Daten in Prompts ein. KI-Modelle speichern zwar nicht direkt, können aber durch sogenannte „Prompt Injections“ manipuliert oder ausgelesen werden.
Anwendungsbeispiele aus der Praxis
Steuerberatung
Ein Steuerberatungsbüro nutzt KI zur Mandantenkommunikation und zur internen Dokumentation:
„Formuliere ein Informationsschreiben an KMU-Kunden zum Thema ‚Abzugsfähigkeit von Homeoffice-Kosten 2025‘ – sachlich, juristisch korrekt, aber verständlich“
Außerdem hilft die KI bei der Strukturierung von Arbeitshilfen:
„Erstelle eine Checkliste zur Vorbereitung auf den Jahresabschluss. Zielgruppe: Kleinunternehmer in Österreich.“
Rechtsanwälte
Eine Kanzlei nutzt KI zur Erststrukturierung von Schriftsätzen oder zur Formulierung von Vorlagen:
„Du bist Rechtsanwalt für Arbeitsrecht. Formuliere eine höfliche, aber bestimmte Antwort auf eine außergerichtliche Kündigungsschutzklage, inkl. Hinweis auf fehlende Fristwahrung.“
Auch bei der internen Organisation:
„Fasse ein 10-seitiges Urteil des OGH zum Thema Dienstverhältnis zusammen. Ziel: internes Memo für Junior Associates.“
Office/Verwaltung
Ein Office-Management-Team verwendet KI für die Formulierung von E-Mails, Protokollen und Arbeitsanweisungen:
„Formuliere eine freundliche Mail an alle Mitarbeitenden zur Erinnerung an die neue Reisekostenrichtlinie, inkl. Link zum Intranet und Aufforderung zur Kenntnisnahme.“
Oder:
„Erstelle eine Anleitung zur Raumbuchung über Outlook. Schritt-für-Schritt-Anleitung für neue Mitarbeiter.“
Versicherungsmakler
Ein Maklerbüro nutzt KI zur Kundenvorbereitung und zur Dokumentation:
„Erstelle einen Vergleichstext zu den wichtigsten Unterschieden zwischen Berufsunfähigkeits- und Erwerbsunfähigkeitsversicherung. Zielgruppe: junge Selbstständige, keine Fachsprache.“
Für interne Zwecke:
„Fasse den aktuellen Branchenreport zur Cyber-Versicherung in Österreich zusammen. Länge: 1 Seite, mit Stichpunkten für ein Vertriebsteam-Briefing.“
Diese Praxisbeispiele zeigen: Mit präzisem Prompting können selbst komplexe und regulierte Branchen wie Steuerberatung oder Recht von KI profitieren – ohne Qualitäts- oder Compliance-Risiken.
Voraussetzung: strukturiertes Vorgehen, interne Regeln und kritisches Hinterfragen der Ergebnisse.
Warum man trotzdem kritisch bleiben sollte
So beeindruckend die Ergebnisse von KI auch sind, sie sind NICHT unfehlbar. Im Gegenteil: Gerade bei der Arbeit mit generativen KI-Modellen wie ChatGPT sollten Unternehmen stets einen kritischen Blick behalten. Hier die wichtigsten Gründe:
KI halluziniert (und das überzeugend)
Die KI kann Informationen „erfinden“, die auf den ersten Blick plausibel klingen: Fachbegriffe, Quellen, sogar Zitate. Was sich überzeugend liest, muss aber nicht stimmen.
Mangelnde Quellenverifizierung
Generative KI greift auf ein großes Sprachmodell zurück, nicht auf eine aktuelle, geprüfte Datenbank. Selbst wenn Quellen genannt werden, sind diese nicht zwangsläufig korrekt oder existieren womöglich gar nicht.
Sicherheitsrisiken durch unbedachte Nutzung
Wir können es nicht oft genug betonen: Wer vertrauliche Informationen eingibt, riskiert Datenschutzverstöße. Auch können durch Prompt Injection oder fehlerhafte Nutzungsbedingungen rechtliche Risiken entstehen.
Verzerrung und Bias
KI spiegelt Vorurteile wider, die in Trainingsdaten vorhanden waren. Das mag unbewusst passieren, ist aber real. Bei sensiblen Themen wie z.B. Personalentscheidungen, Bewertungen etc., kann das problematisch sein.
Trügerische Effizienz
Wer sich zu sehr auf KI verlässt, riskiert eine Verflachung der Inhalte. Texte klingen gut, aber transportieren sie wirklich das, was Sie als Unternehmen sagen wollen?
Fazit
KI kann viel, aber nur, wenn wir ihr klar sagen, was wir von ihr wollen und uns der Grenzen bewusst sind. Prompting ist das neue Schreiben und wer es beherrscht, gewinnt in puncto Effizienz, Qualität und Sicherheit.
Aber: Generative KI ist kein Allwissens-Tool. Unternehmen müssen lernen, Output zu prüfen, Quellen zu hinterfragen und KI kritisch zu begleiten. Nur dann wird sie zur echten Unterstützung und nicht zur Fehlerquelle.
In unserer KI-Workshop Reihe geben wir einen umfassenden Überblick über die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz. Die Workshops sind sowohl für KI-Anfänger, als auch KI-Versierte geeignet. Einzeln oder als Gesamtreihe buchbar, mit vielen Praxisbeispielen und angepasst auf ihre Arbeit. Hier können Sie mehr darüber erfahren.
Gerne beantworten wir auch Fragen in den Kommentaren!
Quellenverzeichnis:
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