Prompt-Fehlerbehebung: Typische Probleme und deren Lösungen

Nicht jeder Prompt liefert sofort das gewünschte Ergebnis. Hier findest du häufige Probleme im Umgang mit KI und konkrete Lösungsansätze für effektivere Ergebnisse.

Problem: Die Antworten sind zu allgemein oder oberflächlich

Symptome:

• Generische Floskeln statt konkreter Informationen
• Offensichtliche oder allgemeinbekannte Aussagen
• Mangelnde Tiefe und Detailreichtum

Lösungen:

• Spezifische Tiefe einfordern: “Bitte gehe bei diesem Thema besonders auf [spezifischen Aspekt] ein und berücksichtige aktuelle Entwicklungen seit 2023.”
• Expertise-Level definieren: “Antworte auf dem Niveau eines erfahrenen Marketing-Strategen mit 10+ Jahren Erfahrung in der Finanzbranche.”
• Gegenbeispiel geben: “Vermeide allgemeine Aussagen wie ‘Social Media ist wichtig für Unternehmen’. Konzentriere dich stattdessen auf spezifische Taktiken mit messbaren Auswirkungen.”

Problem: Die KI versteht den Kontext oder die Branche nicht richtig

Symptome:

• Fehlinterpretation von Fachbegriffen
• Branchenfremde Vorschläge
• Unrealistische oder nicht anwendbare Empfehlungen

Lösungen:

• Branchenkontext explizit machen: “Wir sind in der B2B-SaaS-Branche tätig, mit typischen Verkaufszyklen von 3-6 Monaten und einem durchschnittlichen Deal-Wert von 20.000€.”
• Feedback-Loop nutzen: “Deine Antwort bezieht sich auf E-Commerce, aber wir sind ein Dienstleistungsunternehmen. Bitte passe deine Empfehlungen entsprechend an.”
• Beispiel-Output bereitstellen: “Hier ist ein Beispiel für einen typischen LinkedIn-Post in unserer Branche: [Beispiel]. Erstelle ähnliche Posts in diesem Stil.”

Problem: Die Tonalität passt nicht zur Marke

Symptome:

• Zu formell oder zu leger für deine Zielgruppe
• Inkonsistente Ansprache (Du/Sie-Wechsel)
• Fehlendes Markenvokabular

Lösungen:

• Tonalitätsbeispiele geben: “Unsere Marke kommuniziert freundlich-professionell mit einer Prise Humor. Beispiel: [Beispiel-Text aus bisheriger Kommunikation].”
• Corporate Wording definieren: “Verwende bitte folgende Begriffe: ‘Nachhaltigkeitslösung’ statt ‘grüne Alternative’, ‘Energieeffizienz steigern’ statt ‘Energie sparen’.”
• Referenzmaterial verlinken: “Orientiere dich an unserem LinkedIn-Profil (www.linkedin.com/company/…) für den passenden Tonfall.”

Problem: Die Antworten sind zu lang oder unstrukturiert

Symptome:

• Ausschweifende Texte mit Wiederholungen
• Fehlende Gliederung oder Überschriften
• Schwer scanbare Textblöcke

Lösungen:

• Länge explizit begrenzen: “Antworte in maximal 150 Wörtern oder 3 kurzen Absätzen.”
• Strukturvorgaben machen: “Strukturiere deine Antwort mit einer kurzen Einleitung, 3 Hauptpunkten mit Zwischenüberschriften und einem prägnanten Fazit.”
• Format spezifizieren: “Präsentiere die Informationen als scanbare Liste mit Emoji-Bullet-Points und fettgedruckten Schlüsselbegriffen.”

Problem: Die KI generiert faktisch falsche Informationen

Symptome:

• Erfundene Statistiken oder Quellen
• Veraltete Informationen
• Inhaltliche Widersprüche

Lösungen:

• Quellenpflichtige Inhalte kennzeichnen: “Wenn du Statistiken oder Studienergebnisse erwähnst, markiere diese mit [Quelle benötigt] zur späteren Überprüfung.”
• Unsicherheit einfordern: “Bei Informationen, die du nicht mit Sicherheit verifizieren kannst, gib das transparent an und biete Alternativen.”
• Auf bekannte Fakten beschränken: “Halte dich an allgemein bekannte und unstrittige Informationen im Bereich E-Mail-Marketing. Verzichte auf spezifische Zahlen.”

Problem: Die KI umgeht wichtige Anforderungen im Prompt

Symptome:

• Teile der Aufgabenstellung werden ignoriert
• Wichtige Format- oder Inhaltsvorgaben fehlen
• Die Antwort weicht vom eigentlichen Thema ab

Lösungen:

• Nummerierte Anforderungen: “Bearbeite die folgenden 3 Anforderungen: 1) … 2) … 3) …”
• Checklisten-Format nutzen: “Stelle am Ende sicher, dass die Antwort folgende Elemente enthält: [ ] A, [ ] B, [ ] C.”
• Ergebnisorientierte Anweisung: “Deine Antwort muss mindestens einen konkreten Call-to-Action, drei Vorteile des Produkts und einen Social Proof enthalten.”

Problem: Die Antworten sind zu generisch für die Zielgruppe

Symptome:

• Fehlender Bezug zu spezifischen Zielgruppenbedürfnissen
• Zu breite oder universelle Ansprache
• Mangelnde Relevanz für den spezifischen Kontext

Lösungen:

• Zielgruppenpersona definieren: “Unsere Hauptzielgruppe sind Marketingleiterinnen (35-45 Jahre) in mittelständischen B2B-Unternehmen mit begrenztem Budget und hohem Effizienzdruck.”
• Pain Points hervorheben: “Diese Zielgruppe kämpft hauptsächlich mit folgenden Herausforderungen: [1, 2, 3]. Adressiere diese direkt.”
• Kundensprache einfordern: “Verwende die Sprache und Begriffe, die unsere Zielgruppe selbst nutzt, z.B. ‘ROI-Optimierung’ statt ‘Effizienzsteigerung’.”

Allgemeine Prompt-Fehlerbehebungstechniken

1. Feedback-Sandwich: Bei unbefriedigenden Antworten: “Danke für den Anfang. [Positives Feedback]. Allerdings [Verbesserungswunsch]. Könntest du bitte [konkrete Änderungswünsche]?”

2. Iteration statt Frustration: Verbessere schrittweise: “Das geht in die richtige Richtung. Lass uns nun folgende Aspekte verbessern: …”

3. Beispiel-Technik: Zeige, was du willst: “Hier ist ein Beispiel für den Stil/die Struktur, die ich suche: [Beispiel]. Erstelle etwas Ähnliches zum Thema [Thema].”

4. Zerlegung komplexer Prompts: Teile komplexe Anfragen in mehrere einfachere Prompts auf und führe die Ergebnisse später zusammen.

5. Rollentausch: “Stell dir vor, du bist ein kritischer Leser dieses Textes. Was würdest du bemängeln? Verbessere den Text anschließend basierend auf dieser Kritik.”

Denke daran: Prompt Engineering ist ein iterativer Prozess. Manchmal braucht es mehrere Anläufe, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Mit zunehmendem Feedback wird die KI immer besser verstehen, was du erwartest.

Rico Loschke

Director Automation & AI bei queonext

Als KI-Experte verbinde ich technisches Know-how mit der Leidenschaft, Menschen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu ebnen. Seit 2021 beschäftige ich mich intensiv mit KI-Technologien und helfe Unternehmen, diese sinnvoll einzusetzen.