mit Kathrin Lückenga
Prompting ist die Basis für erfolgreiche KI-Nutzung – doch was macht gute Kommunikation mit KI aus? Kathrin Lückenga erklärt, warum vage Anfragen scheitern, weshalb Kontext entscheidend ist und wie sich KI-Kommunikation von menschlicher unterscheidet. Sie zeigt typische Fehler auf, gibt praktische Tipps für strukturierte Prompts und macht deutlich: KI ersetzt keine Fachexpertise, sondern verstärkt vorhandenes Wissen. Eine Folge für alle, die KI gezielt und verantwortungsvoll einsetzen wollen.
Kathrin Lückenga ist Inhaberin der Initiative Neuland und Expertin für generative KI, Prompting und verantwortungsvollen KI-Einsatz. In Workshops und Schulungen zeigt sie praxisnah, wie gute Prompts zu klaren, wirksamen Ergebnissen mit KI führen. Mit ihrer Expertise unterstützt sie Führungskräfte und Teams dabei, KI-Kompetenz durch aktives Mitdenken aufzubauen und Prompting als neue Form der Kommunikation zu verstehen.
Prompting ist zur Schlüsselkompetenz im Umgang mit generativer KI geworden. Kathrin Lückenga, Trainerin für KI-gestützte Kommunikation, erlebt das in jeder ihrer Schulungen: „Egal welche Schulungen ich gebe, die Leute wollen immer Tipps zum Prompting. Das brauchen alle. Es ist die Basis.“
Doch was unterscheidet die Kommunikation mit KI von der menschlichen Kommunikation? Lückenga nennt mehrere zentrale Unterschiede. Zunächst fehlt die nonverbale Ebene: „Ich habe keine Gestik, keine Mimik, weder meine noch die des Gegenübers.“
Ein weiterer Unterschied: Die Kommunikationspartner sind nicht gleichgestellt. „Die KI reagiert. Und ich bin der agierende Part“, erklärt Lückenga. Zwar kann die KI inzwischen teilweise selbst Nachfragen stellen, aber in erster Linie reagiert sie auf Eingaben.
Trotzdem gelten viele Prinzipien guter menschlicher Kommunikation auch für die KI. „Kein Gegenüber versteht, wenn ich mich total vage ausdrücke und irgendwelche Brocken hinschmeiße“, sagt Lückenga. Der Unterschied: Ein Mensch würde nachfragen und sagen „das habe ich jetzt nicht verstanden“. Die KI hingegen nimmt diese Brocken als einzige Basis und versucht damit, eine Antwort zu generieren.
Laut Lückenga ist Prompting eine Kombination aus drei Faktoren: Gute Kommunikation, technische Aspekte und das Bewusstsein für die eigenen Anforderungen. „Menschen, die bereits vor KI gut kommunizieren konnten und gelernt haben, Briefings zu geben, haben einen Vorteil“, betont sie. Allerdings müsse man auch lernen, die spezifischen Kommunikationsmuster der KI zu verstehen.
Der häufigste Fehler beim Prompting ist fehlendes Kontextverständnis. Kathrin Lückenga verdeutlicht das mit einem Beispiel aus dem Alltag: „Wenn ich in eine Bäckerei gehe und um etwas Leckeres bitte, erhalte ich zwar eine Empfehlung – entweder das, was die Verkäuferin selbst bevorzugt, oder das, was erfahrungsgemäß bei den meisten Kunden gut ankommt.“ Das Ergebnis ist jedoch oft unbefriedigend: Man erhält möglicherweise etwas, das den eigenen Vorlieben überhaupt nicht entspricht. „Die Verkäuferin konnte mich nicht verstehen, weil ich nicht konkret genug war.“
Genau nach diesem Prinzip funktioniert auch die Interaktion mit KI. „Ich muss der KI konkrete Anhaltspunkte geben: In welcher Situation befinde ich mich? Welche Rahmenbedingungen sind relevant? Welches Ziel verfolge ich mit der gestellten Aufgabe?“
Aber wie identifiziert man den relevanten Kontext? Lückenga verweist auf die Bedeutung der Anforderungsanalyse: „Es geht darum, sich selbst zu fragen: Was benötigt meine Aufgabe wirklich? Diese Reflexion erfordert durchaus Denkarbeit – man muss die Aufgabe für sich selbst analysieren und durchdenken, um sie der KI präzise erklären zu können.“
Diese analytische Vorarbeit zwingt dazu, sich intensiv mit den eigenen Zielen auseinanderzusetzen. „Wer den Anspruch hat, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen, wird unweigerlich dazu gebracht, sich deutlich intensiver mit den eigenen Anforderungen zu beschäftigen“, erklärt Lückenga.
Eine hilfreiche Technik besteht darin, die KI Rückfragen stellen zu lassen. „Ich weise die KI an, mir zunächst Rückfragen zu stellen, bevor sie die Aufgabe bearbeitet“, erläutert Lückenga. Dadurch wird die KI aktiv und fordert fehlende Informationen ein. „Ohne diese Anweisung beginnt die KI sofort mit der Generierung. An Stellen, die ich nicht konkretisiert habe und die Interpretationsspielraum lassen, wählt sie automatisch die aus ihrer Sicht wahrscheinlichste Variante.“
Vage Prompts haben eine gefährliche Nebenwirkung: Sie verstärken Verzerrungen (Bias). „Solche vagen Angaben verstärken verschiedene Arten von Bias erheblich“, warnt Kathrin Lückenga. Besonders problematisch sind Formulierungen wie „optimiere das“ oder „nenne mir die beste Lösung“.
Das Problem liegt in der Subjektivität dieser Begriffe: „Jede Person hat unterschiedliche Vorstellungen davon, was gut oder optimiert bedeutet. Damit überlasse ich der KI die Entscheidung, welche Werteskala oder Wertebasis sie für die Beurteilung von ‚gut’ ansetzt“, erklärt Lückenga. Die Folge: Man erhält generische Ergebnisse, die der Allgemeinmeinung oder den klassischen Vorurteilen entsprechen, die in den Trainingsdaten enthalten sind.
Lückenga nennt konkrete Beispiele für kulturellen Bias: „Begriffe wie ‚well-educated’ oder ‚informed’ orientieren sich häufig an westlichen, gut situierten, privilegierten Perspektiven.“ Wenn diese Werte den eigenen entsprechen, ist das unproblematisch. „Wenn sie jedoch nicht meinen Werten entsprechen, muss ich präzisieren, um andere Ergebnisse zu erhalten.“
Besonders tückisch ist der Bestätigungsfehler (Confirmation Bias). Wer fragt „Warum ist das so und so?“, hat bereits vorausgesetzt, dass es tatsächlich so ist. „Ich habe nicht offengelassen, ob die Aussage, die ich gerade tätige, überhaupt zutrifft“, sagt Lückenga. Besser wäre eine offene Formulierung: „Gib mir für folgende These Pro- und Kontraargumente.“
Allerdings räumt Lückenga ein: „Das ist oft leichter gesagt als getan, da man solche Vorannahmen häufig nicht bewusst wahrnimmt.“ Zudem sei es nicht immer notwendig: „Wenn ich von einer Aussage überzeugt bin und gezielt Argumente dafür benötige, muss ich mir nicht zwingend Gegenargumente geben lassen.“
Eine weitere Technik gegen Bias besteht darin, verschiedene Perspektiven einzufordern. „Die Betrachtung aus verschiedenen Perspektiven ist ein bewährter Ansatz“, sagt Lückenga. Dabei könne man auch konkretisieren, welche Perspektiven relevant sind – denn letztlich möchte man „nicht unbedingt alle kulturellen Perspektiven abbilden, sondern gezielt diejenigen, die den eigenen Werten entsprechen.“
KI-Systeme haben eine gefährliche Eigenschaft: Sie antworten immer – auch wenn sie die Antwort nicht wissen. Das Problem liegt in der Überzeugungskraft der Antworten. „Vor dem Zeitalter der KI waren wir gewohnt, dass jemand, der sich so gewählt ausdrückt und derart plausible, perfekt aufgebaute Argumentationsketten präsentiert, ein Fachexperte ist, der wirklich weiß, wovon er spricht“, erklärt Lückenga. Genau deshalb fällt man so leicht darauf herein: „Unser Gehirn schließt auf Kompetenz, weil wir gelernt haben, dass gute Argumentation mit fundiertem Wissen einhergeht.“
Viele vergessen beim Arbeiten mit KI, kritisch zu bleiben. „Das Problem ist, dass viele diese kritische Haltung verlieren, weil sie mit der Erwartung an die KI herantreten: Wenn ich eine Frage stelle und eine Antwort erhalte, muss diese korrekt sein“, sagt Lückenga. Dabei sollte der gleiche Maßstab gelten wie bei menschlichen Quellen: „Man hätte doch früher auch nicht eine einzelne Person gefragt und deren Aussage ungeprüft übernommen.“
Kann man Halluzinationen reduzieren? Vollständig verhindern lässt sich das Phänomen nicht, aber es gibt Techniken zur Einschränkung. „Konkretheit statt Vagheit ist entscheidend – so lässt sich der Wahrscheinlichkeitsraum, in dem die KI sucht, eingrenzen“, empfiehlt Lückenga. Allerdings warnt sie vor Überpräzision: „Wenn die Einschränkung zu eng wird, muss die KI in einem sehr begrenzten Fenster suchen. Findet sie dort nichts Passendes, beginnt sie ebenfalls zu halluzinieren.“
Eine weitere Erkenntnis aus Studien: „Wenn man die Länge der Antwort begrenzt, sinkt die Halluzinationsrate. Je länger die einzelne Antwort der KI, desto höher die Wahrscheinlichkeit für Halluzinationen.“ Gemeint ist dabei die Länge der Einzelantwort, nicht des gesamten Gesprächsverlaufs.
Weitere wirksame Techniken: „Das explizite Anfordern von Quellen ist hilfreich. Man kann verlangen, dass zu jeder Argumentation eine konkrete, verlinkte Quelle genannt wird.“ Auch externe Systeme können die Zuverlässigkeit erhöhen: „Man kann der KI eigene, validierte PDFs zur Verfügung stellen oder Zugriff auf geprüfte Wissensdatenbanken gewähren. Damit erhält sie zumindest eine Datenbasis, bei der man sich auf die Richtigkeit verlassen kann.“
Wie lang darf ein Prompt sein? „Der Prompt sollte immer so kurz wie möglich und so lang wie nötig sein“, sagt Kathrin Lückenga. Bei längeren Prompts – ab etwa einer DIN-A4-Seite – empfiehlt sie klare Strukturierung: „Idealerweise mit Markdown, um eine hierarchische Gliederung zu schaffen: Überschriften erster und zweiter Ordnung, Fettungen und ähnliche Formatierungen helfen der KI, den Überblick zu behalten.“
Die Struktur sollte deutlich machen, welche Informationen wo zu finden sind: „Ich benenne zunächst die Aufgabe, dann die Zielgruppe – jeweils klar gekennzeichnet. So vermeide ich, dass alles durcheinandergerät, und mache der KI transparent, welche Kontextdetails oder Aspekte wo genannt werden.“
Eine weitere wirksame Technik besteht darin, Aufgaben in Schritte zu zerlegen. „Besonders bei umfangreichen Aufgaben ist es sinnvoll, diese vorab in Einzelschritte zu unterteilen und diese entweder nacheinander einzugeben oder innerhalb des Prompts als Abfolge zu definieren“, erklärt Lückenga.
Besonders hilfreich ist Metaprompting. „Metaprompting ist in vielen Anwendungsbereichen eine sehr kluge Vorgehensweise, da die KI selbst am besten weiß, welche Komponenten ein umfangreicher Prompt in welcher Form benötigt“, sagt Lückenga. Sie nutzt Metaprompting grundsätzlich beim Generieren von Bildern, beim Schreiben von Systemprompts oder bei Deep Research: „Gerade bei gründlicher Recherche ist es für mich unverzichtbar, den Prompt von der KI erstellen zu lassen, da die strukturellen Anforderungen dort besonders wichtig sind.“
Zur Frage, wie ausführlich ein Prompt formuliert sein darf: Ab einer bestimmten Länge sollte man Füllwörter reduzieren. „Wenn ich merke, dass ich bereits fünf Sätze für einen Prompt benötigt habe, sollte ich prüfen, ob sich dieser sinnvoll kürzen lässt“, rät Lückenga. Der Grund: „Die KI analysiert jedes einzelne Wort und bewertet es – auch Artikel und Konjunktionen, selbst wenn sie diese dann als irrelevant einstuft.“
Dennoch: „Ich verwende bewusst Höflichkeitsformen. Ich bedanke mich zwar nicht für Ergebnisse, sage aber ‚bitte’„, gesteht Lückenga. Zur Frage, ob Höflichkeit bessere Ergebnisse bringt, gibt es keine eindeutige Datenlage: „Die Studienergebnisse widersprechen sich. Manche belegen positive Effekte, andere sehen darin eher Nachteile.“ Ihr Fazit: „Jeder sollte so vorgehen, wie es sich für ihn am stimmigsten anfühlt.“
Um Prompting ranken sich zahlreiche Mythen. Einer der hartnäckigsten betrifft Rollenprompts. Kathrin Lückenga hat eine klare Haltung: „Wenn wir von normalen Prompts sprechen, also regulärer Chat-Kommunikation, halte ich von Rollenprompts wenig.“
Der Grund: „Wenn ich sage ‚Du bist ein Marketingleiter mit 25 Jahren Erfahrung’ – was möchte ich damit eigentlich erreichen? Ich versuche, implizit Kontext zu vermitteln.“ Doch neuere Untersuchungen zeigen: „Es bringt nahezu keinen Mehrwert mehr.“ Denn: „Wenn ich der KI eine Aufgabe aus dem Marketingbereich stelle, wird sie nicht denken: ‚Der Nutzer hat nicht gesagt, dass ich ein Profi sein soll – also antworte ich wie ein Praktikant.’“
Lückenga erklärt: „Die KI liefert ohnehin die beste Antwort, die sie geben kann. Wenn ich sie bitte, drei Personas für ein Unternehmen in einem bestimmten Bereich zu erstellen, ändert der Zusatz ‚Du bist ein Marketing-Profi mit 25 Jahren Erfahrung’ nichts am Ergebnis. Die KI greift auf die qualitativ besten Informationen zu, die sie zu diesem Thema hat.“
Anders verhält es sich bei Systemprompts oder Custom GPTs. „Dort hat die Rollenzuweisung eine andere Funktion“, erklärt Lückenga. Bei einem Custom GPT geht es um eine funktionale Rolle: „Damit weiß die KI, wie sie in diesem spezifischen GPT oder in agentischen Systemen agieren soll.“
Blick in die Zukunft: Wird Prompting zur Standardkompetenz? „Ich bin absolut davon überzeugt, dass es bei den meisten Jobs inzwischen eine Grundvoraussetzung ist“, sagt Lückenga. Sie geht davon aus, dass diese Fähigkeit spätestens im Bewerbungsgespräch thematisiert wird. Der Grund: „Wenn ich heute in einem Team arbeite und die KI nicht nutze, während alle Teamkollegen sie verwenden, werden dennoch alle am gleichen Maßstab gemessen. Die Effizienz der Arbeitsergebnisse wird bewertet – niemand wird sagen: ‚Die Person nutzt ja keine KI, daher kann sie nicht so effizient sein.’„
Lückenga betont jedoch auch: „Bitte hört nicht auf zu denken, wenn ihr mit KI arbeitet.“ Die geistige Beweglichkeit zu bewahren, bleibt zentral. „Es geht darum, aktiv zu bleiben und nicht in eine passive Haltung zu verfallen, bei der man nur noch sagt: ‚KI, gib mir die Lösung’ – ohne selbst mitzudenken.“
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