Klarer werden mit KI

KI macht wunderbare Dinge. Large Language Models schreiben uns Projektberichte und Mails. Sie übersetzen Fachartikel. Sie sind unsere digitalen Handlanger, unsere Trainer, Ratgeber und Coaches. Und das alles – abgesehen von fälligen Abo-Kosten – zu einer einzigen Bedingung: Wir müssen lernen, richtig mit ihnen zu sprechen. Dieses „Mit-ihnen-Reden“ heißt in der Fachsprache „Prompting“: Ich frage die KI nicht, ich prompte sie. Auf Englisch bedeutet „to prompt“ auffordern, anregen, auslösen, soufflieren oder wecken. Viele User von KI meinen, dass sie fürs Prompten nicht viel können müssen. „Einfach“ der KI „sagen“, was sie machen soll, fertig. So die Vorstellung. Doch was so ein KI-Modell dann ausspuckt, hat eine enorme Qualitätsspannbreite – von wenig begeisterndem Zeug bis beinahe genialem Output.

Die Ursache für schlechte Ergebnisse sitzt dabei in vielen Fällen nicht in der KI, sie sitzt vorm Rechner. Interessant ist in diesem Kontext eine Studie, die im Februar 2026 im Wissenschaftsblatt Nature Medicine publiziert wurde. Demnach gab KI auf medizinische Fragen in fast 95 Prozent der Fälle korrekte Antworten. Doch nur dann, wenn ein Chatbot die Frage gestellt hatte. Kamen die Prompts dagegen von echten Menschen, spuckte die KI in weniger als 35 Prozent der Fälle die richtige Antwort aus. Der Grund: Die User hatten die Systeme oft mit allzu spärlichen Informationen gefüttert und ihre Fragen zu unpräzise formuliert. Das zeigt: Beim Prompten gilt Garbage in, garbage out: Wer Müll ins System gibt, bekommt Müll zurück. Frustrierende KI-Outputs sind ergo kein Technikproblem, sie sind ein Kommunikationsproblem.

Wer schlecht im Prompting von KI ist, ist auch schlecht im People Prompting

Tauchen wir in die promptende Arbeitswelt ein. Johanna, Abteilungsleiterin bei einem Mittelständler, fragt ihre Smartphone-KI: „Was genau ist ein Burnout?“ Sie erhält daraufhin eine durchaus ordentliche Standard-Antwort, ist damit aber keinen Schritt weiter. Denn worum es ihr eigentlich ging, ist ein toller Mitarbeiter, der seit einiger Zeit unkonzentriert wirkt und seltsame Fehler macht. Johanna wüsste gern, ob sie das eher als kurzfristigen Leistungsknick verbuchen oder fürchten soll, dass der Mitarbeiter kurz vorm Burnout steht. Da hilft ihr die KI-Antwort keinen Deut weiter.