Prompting-Tipps für klares Denken

Den Lösungsweg mitliefern

Im Umgang mit KI lohnt es sich oft, über eine Chain of Thought (CoT) (Gedankenkette) den gesamten Weg einzufordern, über den die KI zu ihrem Ergebnis gelangt ist. Das ist wie in einer Matheklausur, wo nicht nur die Zahl zählt, die am Ende herauskommt, sondern auch der Rechenweg dorthin. Indem wir die Gedankenkette nachvollziehen, erkennen wir, ob eine Lösung auf solidem Denken beruht oder auf Zufall, Kopie oder bloßer Behauptung. Das Prinzip aus der Matheklausur erleben wir jetzt als wertvoll im Umgang mit der nicht immer zuverlässig räsonierenden KI. Wir sollten es aber auch im analogen Leben ruhig häufiger nutzen. Heißt: Statt uns etwa von einem Mitarbeiter oder einer Mitarbeiterin, einem Kollegen oder einer Kollegin bei einer komplexen Aufgabe nur das Ergebnis präsentieren zu lassen, fragen wir explizit nach dem Denkweg: „Wie genau bist du darauf gekommen?“ Der Vorteil: So erkennen alle Beteiligten schnell mögliche Lücken und Irrtümer, bevor diese teuer werden.

Die analytische Komfortzone verlassen

Large Language Models wie Claude und Co. lassen sich zuweilen durch irrelevanten Kontext in einem Prompt irritieren. System-2-Attention (S2A) ist eine Prompting-Technik, die Derartiges verhindern soll. Das Sprachmodell wird dabei aufgefordert, eine Eingabe neu zu generieren und dabei alles, was für die Aufgabe nicht relevant ist, zu entfernen. Unwichtiges wird so ausgefiltert, bevor die eigentliche Aufgabe bearbeitet wird, das steigert die Güte einer Lösung. Prompten wir eine KI mit S2A, dann fordern wir sie also auf, nicht sofort automatisch zu reagieren. Beim Menschen entspricht dieses automatische Reagieren dem, was man „schnelles Denken“ nennt: intuitiv, ohne lange Analyse, oft auf Basis von Heuristiken. Im Gegensatz dazu steht „langsames Denken“. Dieses ist reflektiert und analytisch. Und man muss sich bewusst in es hineinbegeben.

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Eine Quellen-Kultur im Team etablieren

Wir können eine KI auch so prompten, dass sie selbst keine Schlussfolgerungen ziehen, sondern nur exzellente Aussagen anderer sammeln, filtern, kategorisieren, priorisieren, bewerten und kanalisieren soll (Chain of Note, kurz: CoN). Das Ziel dabei: ausschließlich hochwertige, relevante und belegte Quellen zu berücksichtigen, schlechte oder dubiose Quellen dagegen früh auszusortieren. Das erhöht die Output-Qualität und verhindert Halluzinationen, bloße Vermutungen und Schlussfolgerungen ohne eine solide Basis – nicht nur bei KI, auch beim Menschen. Ein guter, sofort umsetzbarer Ansatz ist zum Beispiel, eine einfache Regel im Team einzuführen: Jede hier gemachte Behauptung im Kontext des gemeinsamen Nachdenkens über ein Problem, eine Aufgabe, braucht auch eine überprüfbare Quelle. Das reduziert Spekulation, menschliches Schönreden, Overreporting und taktische Kommunikation. Und es erhöht die Qualität von Entscheidungsvorlagen.