Wenn ich Diskussionen rund um generative KI-Tools wie ChatGPT sehe, drehen sie sich oft um fertige Prompts. Sie sollen geradezu wie Zaubersprüche die gewünschten Ergebnisse hervorbringen.
Ich verstehe natürlich den Reiz: Es kann mühsam erscheinen, eigene erfolgreiche Prompts zu entwickeln. Es ist zudem sehr entmutigend, wenn andere scheinbar laufend großartige Ergebnisse mit KI erzielen, während man selbst mit kaum nutzbaren Resultaten kämpft, die viel zu lange gebraucht haben. Warum also nicht etwas verwenden, das jemand anderes bereits perfektioniert hat?
Lass mich hier einen Vergleich ziehen: Erinnerst du dich an die „Malen nach Zahlen“-Sets aus unserer Kindheit? Mit etwas Fleiß und Geduld konnte man damit ein schönes Bild erstellen.
Aber man hat nicht wirklich gelernt zu malen.
Ähnlich gilt das für die Arbeit mit generativer KI: Das bloße Kopieren und Einfügen von Prompts mag schnelle Ergebnisse liefern, aber es wird dir nicht beibringen, wie du diese leistungsfähigen Tools richtig nutzt. Und wenn dann etwas nicht ganz so klappt und die KI seltsame Ergebnisse liefert oder die Anweisungen nicht richtig verstehen will, weißt du nicht, wie du das Problem beheben kannst.
Deshalb habe ich eine Fünf-Schritte-Struktur entwickelt, die über bloße fertige Prompts hinausgeht. Ob du nun Content Creator, Marketer oder in einem anderen Beruf mit Inhalten zu tun hast und KI nutzen möchtest: Durch diese Struktur wirst du nicht nur verstehen, wie du KI-Tools perfekt verwendest, sondern auch, warum sie so funktionieren, wie sie es tun.
In diesem Post gebe ich dir einen Überblick zu diesen fünf Schritten, die meinen Kunden und Workshop-Teilnehmern bereits geholfen haben. Statt nur gelegentliche KI-Nutzer zu sein, sind sie zu selbstbewussten Anwendern geworden, die genau wissen, wie sie diese Werkzeuge für ihre spezifischen Bedürfnisse einsetzen können.
Schritt 1: Verstehen, wie KI funktioniert
Wenn Menschen zum ersten Mal mit generativer KI in Berührung kommen, denken sie oft, es sei nur ein ausgefeiltes Kopier-und-Einfüge-Werkzeug, das bestehende Inhalte neu zusammensetzt. Diese falsche Vorstellung schränkt ein, wie effektiv du diese Tools nutzt, da du sie nicht korrekt verstehst.
Die Realität ist viel faszinierender. Im Kern funktioniert generative KI, indem sie Muster erkennt und lernt – Milliarden davon. Während des Trainings verarbeiten diese Systeme riesige Datenmengen und lernen dabei die Beziehungen zwischen Wörtern, Konzepten und Ideen. Es ist also nicht so sehr ein Aktenschrank sondern viel eher eine erstaunliche Muster-Erkennungsmaschine, die ein komplexes Verständnis dafür entwickelt hat, wie Sprache funktioniert.
Nimm zum Beispiel ChatGPT: Es hat sich keine Artikel gemerkt, um sie in neuen Kombinationen wiederzugeben. Stattdessen hat es die feinen Verbindungen zwischen Wörtern und Konzepten gelernt, wodurch es neue Texte generieren kann, die diesen gelernten Mustern folgen.
Dieses grundlegende Verständnis der KI-Funktionsweise ist nicht nur theoretisches Wissen. Es ist praktische Weisheit, die dir hilft:
- zu verstehen, warum deine Prompts funktionieren oder scheitern
- den Unterschied zwischen dem zu erkennen, was KI zu tun scheint und was sie tatsächlich tut
- realistische Erwartungen zu entwickeln, was diese Tools leisten können
- bessere Entscheidungen zu treffen, wann und wie du KI einsetzt
Keine Sorge – du musst kein Machine-Learning-Experte werden. Aber dieses Grundverständnis ist das Fundament für alles, was wir in den nächsten Schritten besprechen.
Schritt 2: Die richtigen Aufgaben für KI finden
Nicht jede Aufgabe eignet sich für KI-Unterstützung. Sobald du durch dein neues Wissen aus Schritt 1 besser verstehst, wie diese Tools funktionieren, erkennst du auch, warum sie bei manchen Aufgaben brillieren und bei anderen Schwierigkeiten haben (diplomatisch ausgedrückt).
Textbasierte KI-Tools haben etwa die Mustererkennung in einem bemerkenswerten Maß gemeistert. Sie können dadurch Aufgaben bewältigen, die wir noch vor wenigen Jahren für unmöglich hielten oder jedenfalls nur in einer fernen Zukunft erwartet hätten. Allerdings ist diese Mustererkennung nicht dasselbe wie echtes Verständnis oder echte Kreativität.
Während eine KI dir zum Beispiel dabei helfen kann, deine Ideen zu strukturieren oder bestehende Inhalte zu analysieren, ist sie weniger geeignet für wirklich neuartige, kreative Arbeit. Das bedeutet nicht, dass sie deinen kreativen Prozess nicht unterstützen kann – sie kann ein ausgezeichneter Sparringspartner sein oder dir helfen, deine Ideen weiterzuentwickeln. Aber der kreative Funke muss weiterhin von dir kommen.
Noch wichtiger ist, dass KI völlig neue Möglichkeiten eröffnet. Statt nur zu fragen: „Bei welchen aktuellen Aufgaben kann mir KI helfen?“, überlege dir auch: „Was kann ich jetzt erreichen, was vorher unmöglich war?“ Zum Beispiel wird es mit KI-Unterstützung machbar, eine mehrsprachige Website wie diese zu pflegen oder personalisierte Inhalte in großem Umfang zu erstellen.
Der Schlüssel liegt darin, die Fähigkeiten des Tools mit Aufgaben zu verbinden, bei denen sie einen deutlichen, spürbaren Mehrwert schaffen können: sich wiederholender Aufgaben automatisieren, bestehende Prozesse verbessern oder eben völlig neuer Projekte ermöglichen.
Schritt 2 ist ein guter Moment, um sich mit den Grundlagen des Promptings zu beschäftigen. Wie wir gleich sehen werden, reichen diese allgemeinen Regeln und Empfehlungen zwar nicht aus. Aber sie bilden dein Fundament und helfen dir zu verstehen, was im Großen und Ganzen funktioniert und was nicht.
Schritt 3: Die richtigen Tools auswählen
Auf den ersten Blick mögen viele KI-Tools ähnlich erscheinen, aber jedes hat seine eigenen Stärken und Besonderheiten. So wie ein erfahrener Maler mehr als einen Pinsel besitzt, eignen sich verschiedene KI-Tools besser für bestimmte Aufgaben.
Nimm zum Beispiel die Texterstellung: Während ChatGPT allgemein bekannt und beliebt ist, überzeugt Claude bei manchen Aufgaben besonders. Nach meiner Erfahrung produziert Claude oft bessere Texte und folgt meinen Anweisungen präziser. Besonders gut ist Claude darin, einen konsistenten Ton und Stil auch in längeren Texten beizubehalten.
Das Gleiche gilt für die Bilderstellung. Wenn du bisher nur DALL-E über ChatGPT genutzt hast, bist du von KI-Bildgenerierung vielleicht nicht überzeugt. Tools wie Midjourney oder Ideogram liefern oft deutlich bessere Ergebnisse für bestimmte Bildtypen.
Auch wenn die Tool-Auswahl momentan vielleicht nicht der wichtigste Faktor ist, wird ihre Bedeutung zunehmen, da sich KI-Tools weiter spezialisieren und differenzieren werden. Der Schlüssel liegt darin, deine spezifischen Anforderungen mit dem richtigen Tool zu verbinden – auch wenn das bedeutet, die Komfortzone einer All-in-One-Plattform wie ChatGPT zu verlassen.
Schritt 4: Die gewählten Tools meistern
Sobald du deine KI-Tools ausgewählt hast, geht es darum, über das grundlegende Prompting hinauszugehen und sie wirklich zu beherrschen. Hier baust du auf den fundamentalen Prompting-Regeln aus Schritt 2 auf und entwickelst fortgeschrittene Techniken, die spezifisch für dein Tool sind.
Zum Beispiel reagieren ChatGPT und Claude, obwohl beides Sprachmodelle sind, unterschiedlich auf bestimmte Anweisungen. Claude hat einen anderen Charakter und andere Stärken und Schwächen.
Der Schlüssel liegt darin, über den „Malen nach Zahlen“-Ansatz hinauszuwachsen, den wir früher besprochen haben. Statt einfach Prompts zu kopieren, lernst du zu verstehen, warum bestimmte Prompting-Techniken besser funktionieren als andere. Dazu gehört:
- Wie du deine Prompts für optimale Ergebnisse strukturierst
- Wann detaillierte Anweisungen sinnvoll sind und wann es besser ist, es einfach zu halten
- Wie du Probleme löst, wenn du nicht die gewünschten Ergebnisse erhältst
- Wie du Konsistenz über mehrere Interaktionen hinweg aufrechterhältst
In dieser Phase wirst du deutlich bessere Ergebnisse erzielen – nicht weil du magische Prompts verwendest, sondern weil du wirklich verstehst, wie du mit deinen gewählten Tools kommunizieren musst.
Schritt 5: KI in den Arbeitsablauf integrieren
Die richtigen Tools zu haben und zu wissen, wie man sie nutzt, ist wichtig. Aber der letzte Schritt dreht sich darum, KI zu einem natürlichen und effizienten Teil deiner täglichen Arbeit zu machen. Hier bewegst du dich vom Experimentieren mit KI hin zur echten Nutzung ihrer Möglichkeiten.
Der Schlüssel liegt darin, Prozesse und Workflows zu entwickeln, die dir eine konsistente und effiziente KI-Nutzung ermöglichen. Statt jedes Mal von vorn anzufangen, solltest du beispielsweise:
- Wiederverwendbare Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben erstellen
- Eine eigene Sammlung bewährter Vorgehensweisen aufbauen
- Effiziente Arbeitsabläufe entwickeln, die KI mit deinen bestehenden Tools verbinden
- Prozesse einrichten, die dir langfristig Zeit sparen
Betrachte diesen Schritt als den Aufbau deines persönlichen KI-Werkzeugkastens. Wie ein Künstler seine meistgenutzten Hilfsmittel immer griffbereit hat, solltest du deine KI-Tools und Prompts organisiert und einsatzbereit halten.
Das Ziel ist nicht, KI nur gelegentlich dann zu nutzen, wenn du dich gerade einmal wieder daran erinnerst, dass es sie gibt. Das Ziel ist es vielmehr, sie zu einer natürlichen Erweiterung deines Arbeitsprozesses zu machen, die dir hilft, mehr zu erreichen und dabei weniger Zeit für Routineaufgaben aufzuwenden.
Fazit
Diese fünf Schritte bauen aufeinander auf und schaffen ein solides Fundament für die Arbeit mit KI:
- Verstehen: Das Verständnis der KI-Funktionsweise gibt dir das grundlegende Wissen, um diese Tools effektiver zu nutzen
- Identifizieren: Die richtigen Aufgaben zu identifizieren hilft dir, KI dort einzusetzen, wo sie einen spürbaren Mehrwert schaffen kann
- Auswählen: Die richtigen Tools zu wählen stellt sicher, dass du für jede Aufgabe die beste Option nutzt
- Optimieren: Wenn du deine gewählten Tools beherrschst, wirst du konstant bessere Ergebnisse erzielen
- Effizienz: KI in deinen Arbeitsablauf zu integrieren, macht alles effizienter und nachhaltiger
Der entscheidende Unterschied zwischen diesem Ansatz und dem bloßen Sammeln von Prompts ist, dass du ein tiefes Verständnis für die Arbeit mit KI entwickelst. Dieses Verständnis wird dir auch in Zukunft nützen, wenn sich diese Tools weiterentwickeln und spezialisieren.
Denk daran: Genauso wie beim Entwickeln deiner Fertigkeiten beim Malen, erfordert KI einen anfänglichen Einsatz, ein bisschen Fleiß und Durchhaltevermögen. Aber die Ergebnisse – bessere Resultate, weniger Zeitaufwand und die Möglichkeit, vorher unmögliche Aufgaben anzugehen – machen diese Investition mehr als wett.