Der Begriff „prompt“ kommt aus dem Englischen und lässt sich von dem Verb „to prompt“ ableiten. Wie auch im deutschen ist damit eine Aufgabe verbunden, die umgehend zu erledigen ist. Speziell in der Informationstechnologie soll der „input“ des Benutzers in das IT-System, d.h. der „prompt“, eine Maschine dazu zu bringen, eine passende Antwort auszugeben. Als direkte Übersetzung des „input prompt“ ins Deutsche passt am besten die „Eingabeaufforderung“. Bei vielen Betriebssystemen signalisiert ein „command prompt“, dass eine Eingabe erwartet wird.
Darum ist der „prompt“ ist in aller Munde
Aktuell ist der Begriff „prompt“ in aller Munde, da er das zentrale Kommunikationsmittel im Umgang mit generativer Künstlicher Intelligenz (KI), wie ChatGPT oder Bildgeneratoren, darstellt:
- Der Prompt ist die grundlegende Interaktion. Ohne prompts gibt es keine KI-generierten Inhalte.
- Der Prompt definiert die Ergebnisqualität. Ein präziser und gut formulierter Prompt führt zu besseren, relevanteren und nützlicheren Ergebnissen, während vage Anweisungen oft nur mittelmäßige Antworten liefern.
- Mittlerweile id die Anwendung sehr verbreitet. KI-Tools sind mittlerweile in vielen Bereichen des täglichen Lebens und Arbeitens angekommen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der „prompt“ das Bindeglied zwischen menschlicher Absicht und maschineller Ausführung im Zeitalter der KI darstellt und somit für jeden, der mit dieser Technologie arbeitet, von zentraler Bedeutung ist.
Die neue Disziplin heißt „prompt engineering“
Es ist deshalb nicht verwunderlich, dass sich ein „prompt engineering“, die Wissenschaft, optimale Prompts zu formulieren, als neue Disziplin etabliert hat. Diese Fähigkeit wird in vielen Branchen immer wichtiger, da Unternehmen versuchen, KI effizient in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, um Zeit zu sparen und die Qualität zu verbessern.
Der individuelle Prompt: Diese Arten von Prompts lassen sich abgrenzen
Mit der nachfolgenden klaren, praxisnahen Systematik, lassen sich Prompts sinnvoll voneinander abgrenzen. Arten von Prompts mit übersichtlicher Klassifikation:
- Informations- und Wissensprompts
Ziel: Fakten, Erklärungen oder Zusammenfassungen abrufen.
Beispiele: „Erkläre den PDCA-Zyklus.“ | „Fasse die ISO 9001 in 200 Wörtern zusammen.“
Wann einsetzen: Wissensaufbereitung, Recherche, Schulung. - Analyse- und Bewertungs-Prompts
Ziel: Daten interpretieren, Risiken bewerten oder Alternativen vergleichen.
Beispiele: „Analysiere folgende Risiken gemäß ISO 27001.“ | „Bewerte dieses Auditprotokoll nach Wirksamkeit.“
Wann einsetzen: QM, ISMS, Risikomanagement, Entscheidungsunterstützung. - Creative-Prompts (kreative Generierung)
Ziel: Ideen, Vorschläge oder kreative Inhalte generieren.
Beispiele: „Gib mir 10 Ideen für Social-Media-Posts zum Thema Informationssicherheit.“ | „Erstelle eine fiktive Pressemitteilung.“
Wann einsetzen: Marketing, Brainstorming, Trainingsunterlagen. - Role-Prompts (Rollenbasierte Eingaben)
Ziel: Die KI in eine bestimmte Rolle versetzen.
Beispiele: „Du bist ein ISO-9001-Auditor. Prüfe folgenden Prozess.“ | „Handle als Datenschutzbeauftragter und entwirf eine DSFA.“
Wann einsetzen: Fachsimulationen, Prüfungen, Expertenantworten. - Instruction-Prompts (Anweisungen & Aufgaben)
Ziel: Klare Handlungsanweisungen geben.
Beispiel: „Schreibe eine Arbeitsanweisung in DIN-5008-Format.“ | „Optimiere diesen Text für SEO.“
Wann einsetzen: Dokumentenerstellung, Optimierung, Textarbeit. - Chain-of-Thought-Prompts (Schritt-für-Schritt-Anleitungen)
Ziel: Die KI auf logisches Denken und strukturierte Herleitungen lenken.
Beispiel: „Erkläre Schritt für Schritt, wie man eine Risikoanalyse nach ISO 27001 erstellt.“
Wann einsetzen: komplexe Aufgaben, Prozessdarstellungen, Problemlösungen. - Few-Shot-Prompts (mit Beispielen)
Ziel: Der KI anhand weniger Beispiele beibringen, wie das Ergebnis aussehen soll.
Beispiel: „Hier sind drei Beispiele für Auditfeststellungen. Erstelle nun eine vierte im gleichen Stil.“
Wann einsetzen: Formatvorgaben, Vorlagenkonsistenz, Trainingssimulation. - Zero-Shot-Prompts
Ziel: Die KI soll ohne Beispiele ein Ergebnis liefern.
Beispiel: „Erstelle ein Organigramm für ein kleines Unternehmen.“
Wann einsetzen: schnelle Ergebnisse ohne Muster. - Meta-Prompts (Prompts über Prompts)
Ziel: Die KI soll beim Prompten unterstützen.
Beispiel: „Verbessere diesen Prompt für höchste Präzision.“
Wann einsetzen: Prompt-Engineering, Qualitätssicherung. - Conversational Prompts (Dialogprompts)
Ziel: Ein fortlaufender Gesprächskontext.
Beispiel: „Lass uns gemeinsam einen Auditplan erarbeiten. Frage mich, wenn Informationen fehlen.“
Wann einsetzen: explorative Aufgaben, Beratungs-Simulationen. - System-Prompts / Policy-Prompts
Ziel: Grundregeln definieren (z. B. in KI-Richtlinien).
Beispiel: „Sprich stets in ISO-konformer Fachsprache und strukturiere Inhalte mit H2/H3.“
Wann einsetzen: KI-Governance, Unternehmensrichtlinien, einheitliche Schreibstandards. - Multimodale Prompts (Bild, Datei, Audio)
Ziel: Analyse oder Verarbeitung nicht-textlicher Inhalte.
Beispiel: „Analysiere diese Prozessgrafik und beschreibe Optimierungspotenziale.“
Wann einsetzen: Audits, Diagramme, Prozessvisualisierungen, Fehleranalysen.
Unser Tipp: So formulieren Sie die besten Prompts
Natürlich ist jeder Prompt im Detail einzigartig. Wohl aber kann für gute Promts ein grundsätzliches Schema abgebildet werden, dass an die einzigartige Aufgabenstellung anzupassen ist. Folgende Punkte sollte jeder Promt beinhalten:
- Eindeutige Definition der Aufgabenstellung für die KI
(Was ist das grundlegende Ziel der Aufgabe? Wie soll das Ergebnis aussehen?). - Bereitstellung von Hintergrundinformationen
(Was ist der Kontext der Aufgabe? Political, Economic, Social, Technological, Environmental, Legal). - Zielgruppe benennen
(Wer ist der Empfänger, bzw. der Nutzer des Ergebnisses: Stil und Verständlichkeit der Ergebnisinformationen). - Benennung des Ausgabeformats des Ergebnisses
(Welches Format bzw. welche Struktur wird benötigt? Tabelle, Liste, Fließtext, offene Fragen, Sprache, usw.). - Definition des Stils des Ergebnisses
(Formell, humorvoll, ausschweifend, prägnant, SEO-konform, usw.). - Beispiele benennen
(Beispielhafte Lösungen, die jedoch nicht in der Antwort erscheinen müssen). - Quantifizierung des Umfangs der Ausgabe
(Minimale oder maximale Anzahl an Zeichen, Zeilen, Seiten, Dateigröße). - Falls erforderlich, Angabe der Quellen
(Worauf stützen sich getroffene Aussagen: Interne / externe Quellen).
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