Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT haben in den letzten Jahren eine rasante Verbreitung erfahren und finden mittlerweile sowohl im beruflichen als auch im privaten Alltag vielfache Anwendungsmöglichkeiten.
Laut einer aktuellen Studie planen 90 % der Entscheidungsträger in Unternehmen, innerhalb der nächsten zwei Jahre generative KI-Lösungen zu implementieren, um Effizienz und Innovationskraft zu steigern. Gleichzeitig zeigt eine Untersuchung der RND-Redaktion, dass ein höflicher Umgangston gegenüber Chatbots nicht nur menschliche Höflichkeit widerspiegelt, sondern viele Modelle tatsächlich performancesteigernd sensibilisiert.
Grundlagen der KI-Kommunikation
Ein Large Language Model (LLM) ist ein Deep‑Learning‑Algorithmus, der auf enorm großen Textdatensätzen trainiert ist, um natürliche Sprache zu verstehen, zu generieren, zusammenzufassen und vorherzusagen. Die Kerntechnologie basiert auf Transformer-Architekturen, die Kontextbeziehungen zwischen Wörtern modellieren und auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen gestütztes Textgenerieren ermöglichen. Entscheidend für die Interaktion mit solchen Modellen ist die Qualität der Eingabe (Prompt): Je klarer, präziser und strukturierter die Anfrage formuliert wird, desto zielgerichteter und hilfreicher fällt die Antwort aus.
Höflichkeit und Umgangston
Eine sprachübergreifende Studie der Waseda-Universität belegt, dass unhöfliche Prompts zu einer deutlichen Verschlechterung der Modellleistung führen – etwa durch Verzerrungen, fehlerhafte Antworten oder Verweigerungen. Sehr förmliche Anfragen bringen hingegen ebenfalls nicht immer den größten Mehrwert; die Forschenden empfehlen ein moderates Maß an Höflichkeit als Sweet Spot. Auch Bitkom-Expertin Lucy Czachowski rät, Frustration nicht in aggressiven Formulierungen auszudrücken, sondern sachlich und präzise nachzuarbeiten: „Wenn man mit der ersten Antwort nicht zufrieden ist, sollte man es erneut versuchen und mehr Informationen hinterherschieben.“
Strukturierte Prompt‑Gestaltung
Best Practices bei der Prompt-Erstellung lassen sich auf Grundprinzipien zurückführen:
- Handlungsorientierte Verben: Nutzen Sie aktive Imperative wie „Erstelle“, „Analysiere“, „Vergleiche“.
- Kontext und Spezifika: Geben Sie Branche, Zielgruppe, Format und Umfang an.
- Iteratives Vorgehen: Überarbeiten Sie unbefriedigende erste Entwürfe schrittweise.
Diese Prinzipien werden auch in Leitfäden wie dem der Business & Law School Berlin erläutert, in dem empfohlen wird, Prompts durch klare Satzzeichen und Absätze zu strukturieren und unnötige Höflichkeitsfloskeln zu vermeiden. Ähnliche Hinweise finden sich in neuroflash’s Blog, das über 100 Prompt‑Vorlagen und Tipps für effektive KI-Kommunikation bereithält.
Fortgeschrittene Prompting‑Techniken
Domain Priming versetzt das Modell vorab in eine spezielle Rolle („Du bist Jurist…“, „Du bist Marketing-Experte…“), um fachspezifische Expertise zu aktivieren.
Meta‑Prompting lässt die KI zunächst den besten Lösungsansatz reflektieren, bevor sie die finale Antwort generiert. Promptingguide beschreibt Meta‑Prompting als Technik, bei der ein LLM genutzt wird, um die Effektivität anderer Prompts strukturell zu optimieren und in iterativen Schleifen anzupassen.
Feedback‑Schleifen & Iteration
Ein zentraler Aspekt erfolgreicher KI-Kommunikation ist die systematische Nachbearbeitung:
1. Antwortprüfung: Bewerten Sie die erhaltene Antwort kritisch auf Vollständigkeit und Präzision.
2. Gezielte Rückfragen: Identifizieren Sie Lücken oder Unklarheiten und verfeinern Sie das Prompt entsprechend.
3. Dokumentation: Sammeln Sie bewährte Prompt‑Varianten als Vorlage für zukünftige Aufgaben.
Prompt Engineering Guides betonen diesen iterativen Ansatz als Schlüssel, um mit kleineren Anpassungen an der Eingabe kontinuierlich bessere Ergebnisse zu erzielen.
Mehrsprachigkeit & kultureller Kontext
Die optimale Formulierung variiert je nach Sprache und kulturellem Hintergrund des Modells. So zeigt die Waseda‑Studie, dass Höflichkeitseffekte in englischer, japanischer und chinesischer Sprache unterschiedlich ausfallen – Grund ist das jeweilige Trainingskorpus und die darin reflektierten Konventionen. Business Insider berichtet, dass die japanische Forschergruppe im Februar 2024 eine Preprint-Studie veröffentlichte, wonach der Mittelweg aus Freundlichkeit und Direktheit in allen Sprachen empfohlen wird
Anwendungsbeispiele (Use Cases)
LLMs wie ChatGPT werden branchenübergreifend eingesetzt:
- Marketing & Vertrieb: Content‑Ideation, SEO-Optimierung, Ad‑Copywriting und Lead‑Generierung.
- Unternehmenskommunikation: Erstellung von Newslettern, Meeting-Protokollen und Onboarding‑Materialien.
- Bildung & Forschung: Automatisierte Zusammenfassungen, Quiz-Generierung und wissenschaftliches Lektorat.
- Kreative Branchen: Storytelling, Drehbuchentwürfe und Visions‑Briefings für Design-Teams.
IX. Do’s & Don’ts im Überblick
| Do’s | Don’ts |
|---|---|
| Klaren Kontext liefern | Vage oder unpräzise Fragen stellen |
| Höflichen, sachlichen Ton wählen | Aggressiven Stil verwenden |
| Feedbackschleifen einbauen | Ein-Prompt-One-Shot ohne Anpassung |
| Fortgeschrittene Techniken ausprobieren | Übermäßige Höflichkeit ohne Inhalt |
Ausblick & Fazit
Um das volle Potenzial von KI-Assistenten zu heben, sollten Organisationen die KI‑Literacy ihrer Mitarbeitenden proaktiv fördern – etwa durch Workshops zu Prompt‑Engineering und Best Practices. Die Ära der Multimodalität ist bereits angebrochen: KI‑Modelle unterstützen neben Text auch Bilder, Audio und strukturierte Daten, was neue Anwendungsfelder erschließt. Zukunftsträchtig sind selbstlernende Prompter, bei denen Meta‑Prompting‑Frameworks wie in aktuellen Studien beschrieben automatisch die Eingaben optimieren und komplexe Aufgaben in Subtasks zerlegen. Zudem werden sich Echtzeit‑Integrationen in Unternehmensprozesse und Chatbots weiter verankern, wodurch Service‑Level und Automatisierungsgrad weiter steigen.
Quellen
- Anja Schreiber: „KI und Höflichkeit: Warum der Umgangston die Qualität der Antworten beeinflusst“, RND, 01.04.2025
- Cem Dilmegani: „Top 20 ChatGPT in Marketing Use Cases in 2025“, AIMultiple, 11.03.2025
- Neuroflash Blog: „Entdecken Sie leistungsfähige Content Writing Prompts mit ChatGPT“, 06.11.2023
- Faires KI‑Prompting – Ein Leitfaden für Unternehmen, BSP Business & Law School, 2024
- PromptingGuide.ai: „Meta Prompting“, 2025
- Prompt Engineering Guide: „Prompting Techniques“, 2024
- Einfach erklärt: Was ist ein Large Language Model (LLM)?, Weissenberg‑Group, 2023
- Business Insider: „ChatGPT: Muss man nett zur KI sein?“, 2024
- Wikipedia: „ChatGPT“, abgerufen 17.04.2025
- Yifan Zhang et al.: „Meta Prompting for AI Systems“, arXiv, 20.11.2023