Prompt Engineering für die Texterstellung im Unternehmen funktioniert so: Man gibt einem KI-Modell eine strukturierte, präzise Anweisung, die Rolle, Aufgabe, Kontext und ein Beispiel enthält, damit die KI einen nützlichen, markentreuen Text produziert. Je besser der Prompt aufgebaut ist, desto weniger Nacharbeit erfordert das Ergebnis. Die folgenden Abschnitte erklären die wichtigsten Grundprinzipien, bewährten Techniken und häufigen Fehler, die Teams beim Einsatz von KI-Tools für Texte kennen sollten.

Was sind die Grundprinzipien eines guten Prompts?

Ein guter Prompt enthält vier Kernelemente: eine klare Rolle für die KI, eine konkrete Aufgabe, ausreichend Kontext zum Thema und ein Beispiel als Orientierung. Fehlt eines dieser Elemente, liefert das Modell ein generisches Ergebnis, das kaum direkt verwendbar ist.

Stell dir den Prompt als Briefing an einen sehr fähigen, aber völlig uninformierten Texter vor. Wer nur schreibt „Schreib einen Newsletter“, bekommt einen Einheitsbrei. Wer hingegen erklärt, für wen der Text gedacht ist, welchen Ton er haben soll und was das Ziel ist, erhält etwas Brauchbares. Die KI kann keine Gedanken lesen, aber sie kann präzise Anweisungen hervorragend umsetzen.

Drei weitere Grundprinzipien helfen dabei, Prompts konsistent gut zu halten:

• Spezifität schlägt Kürze: Mehr relevante Details führen zu besseren Ergebnissen, solange der Prompt strukturiert bleibt.
• Format vorgeben: Wer ein bestimmtes Ausgabeformat braucht, zum Beispiel eine Aufzählungsliste oder einen Text mit genau 200 Wörtern, sollte das explizit nennen.
• Iterieren statt perfektionieren: Der erste Prompt muss nicht perfekt sein. Kurze Nachfragen und Korrekturen verbessern das Ergebnis schnell.

Welche Prompt-Techniken eignen sich am besten für Unternehmenstexte?

Für Unternehmenstexte eignet sich die RACE-Technik besonders gut: Role, Action, Context, Example. Sie deckt die vier wesentlichen Bestandteile eines wirkungsvollen Prompts ab und lässt sich auf nahezu jeden Texttyp anwenden, von der Pressemitteilung bis zur internen Kommunikation.

Ein konkretes Beispiel: „Du bist ein erfahrener Unternehmenskommunikator (Role). Schreibe eine interne Ankündigung von 150 Wörtern (Action). Unser Unternehmen führt ab nächsten Monat ein neues Ticketsystem ein, und wir möchten die Mitarbeitenden sachlich und positiv informieren (Context). Orientiere dich an folgendem früheren Beispieltext (Example).“ Dieses Muster liefert deutlich bessere Ergebnisse als ein unstrukturierter Auftrag.

Neben RACE gibt es weitere nützliche Techniken:

• Chain-of-Thought: Die KI wird gebeten, schrittweise vorzugehen, bevor sie den Text schreibt. Nützlich für komplexe Argumentationen oder Fachtexte.
• Few-Shot Prompting: Mehrere Beispieltexte werden mitgegeben, damit die KI den gewünschten Stil genau erkennt.
• Priming über System-Prompts: Bei Tools, die Systemkonfigurationen erlauben, wie Custom-GPTs, kann man Stil, Tonalität und Ausgabeformat einmalig vordefinieren. Alle folgenden Prompts werden dann automatisch in diesem Rahmen bearbeitet.

Wie lassen sich Markenstimme und Corporate Language in Prompts verankern?

Markenstimme lässt sich in Prompts verankern, indem man der KI konkrete Stilmerkmale, Beispieltexte und explizite Verbote mitgibt. Formulierungen wie „Schreibe in einem sachlichen, aber freundlichen Ton, vermeide Passivkonstruktionen und nutze keine Floskeln wie ‚in der heutigen Zeit'“ geben dem Modell klare Leitplanken.

Besonders effektiv ist es, bestehende Markentexte direkt als Beispiele in den Prompt einzufügen. Die KI erkennt dann Satzbau, Wortwahl und Rhythmus und überträgt diese auf neue Inhalte. Wer ein Corporate-Language-Dokument besitzt, kann die wichtigsten Regeln daraus direkt als Prompt-Abschnitt formulieren.

Für Teams empfiehlt sich ein zentrales Stilblatt im Prompt-Format, das folgende Punkte abdeckt:

• Bevorzugte Anrede (Du oder Sie)
• Verbotene Wörter oder Phrasen
• Gewünschte Textlänge und Struktur
• Zwei bis drei Beispielsätze im richtigen Ton

Welche häufigen Fehler passieren beim Prompting für Texte?

Der häufigste Fehler beim Prompting für Unternehmenstexte ist zu wenig Kontext. Wer der KI nicht erklärt, für wen der Text ist, was das Ziel ist und welchen Ton er haben soll, bekommt einen generischen Text, der kaum nutzbar ist und viel Nacharbeit erzeugt.

Weitere typische Fehler, die in der Praxis immer wieder auftreten:

• Mehrere Aufgaben in einem Prompt: „Schreib einen Blogartikel, erstelle dazu fünf Social-Media-Posts und schlage drei Betreffzeilen vor“ überfordert das Modell und liefert mittelmäßige Ergebnisse für alle Aufgaben. Besser: eine Aufgabe pro Prompt.
• Kein Beispiel mitgeben: Ohne Vorlage interpretiert die KI Formulierungen wie „professionell“ oder „lebendig“ sehr unterschiedlich.
• Ergebnisse ungeprüft übernehmen: KI-generierte Texte müssen immer auf inhaltliche Korrektheit, Markenkonsistenz und rechtliche Aspekte geprüft werden. Laut EU-KI-Verordnung müssen KI-generierte Inhalte zudem klar als solche gekennzeichnet werden, wenn sie synthetischer Natur sind.
• Falsches Modell wählen: Einfache Texte benötigen kein leistungsstarkes Reasoning-Modell. Wer routinemäßig komplexe Modelle für einfache Aufgaben nutzt, zahlt mehr und wartet länger, ohne bessere Ergebnisse zu erzielen.

Wie baut man wiederverwendbare Prompt-Vorlagen für Teams auf?

Wiederverwendbare Prompt-Vorlagen für Teams entstehen, indem man erfolgreiche Prompts dokumentiert, mit Platzhaltern versieht und in einer gemeinsamen Bibliothek ablegt. Das reduziert den Aufwand für jede einzelne Textaufgabe erheblich und sorgt für konsistente Qualität im gesamten Team.

Eine praktische Vorlage für eine Produktankündigung könnte so aussehen: „Du bist ein erfahrener Texter für [Branche]. Schreibe [Textformat] mit [Wortanzahl] Wörtern. Das Produkt heißt [Name] und richtet sich an [Zielgruppe]. Der Ton ist [Stil]. Orientiere dich an folgendem Beispiel: [Beispieltext einfügen].“ Die Platzhalter in eckigen Klammern werden vom jeweiligen Teammitglied ausgefüllt.

Für den Aufbau einer Prompt-Bibliothek im Unternehmen empfehlen sich folgende Schritte:

1. Die häufigsten Textaufgaben im Team identifizieren, zum Beispiel Newsletter, Stellenanzeigen, Produktbeschreibungen oder interne Ankündigungen.
2. Für jede Aufgabe einen Muster-Prompt entwickeln und testen.
3. Die Vorlagen in einem gemeinsam zugänglichen Dokument oder Wiki speichern.
4. Regelmäßig überprüfen und verbessern, da KI-Modelle sich weiterentwickeln und Prompts entsprechend angepasst werden sollten.

Welche KI-Tools eignen sich für die Texterstellung im Unternehmen?

Für die Texterstellung im Unternehmen eignen sich vor allem ChatGPT von OpenAI, Claude von Anthropic und Gemini von Google. Alle drei bieten leistungsstarke Sprachmodelle, die sich für unterschiedliche Textaufgaben nutzen lassen, und verfügen über Funktionen wie Systemkonfigurationen oder Canvases, die den Workflow erleichtern.

Bei der Auswahl des richtigen Tools spielen mehrere Faktoren eine Rolle. Für einfache, wiederkehrende Texte wie kurze E-Mails oder Social-Media-Posts reichen schnellere, kleinere Modelle aus. Für komplexe Fachtexte, Argumentationen oder kreative Inhalte lohnt sich der Einsatz leistungsstärkerer Reasoning-Modelle. Viele Plattformen bieten einen automatischen Router, der die Aufgabe analysiert und das passende Modell auswählt, allerdings tendieren diese aus Kostengründen zu kleineren Modellen.

Wichtige Kriterien bei der Tool-Auswahl für Unternehmen:

• Datenschutz und Compliance: Wo werden die eingegebenen Daten gespeichert und verarbeitet? Gerade bei internen oder vertraulichen Texten ist das entscheidend.
• Integrationsmöglichkeiten: Kann das Tool in bestehende Workflows eingebunden werden, etwa über API oder Plugins?
• Teamfunktionen: Unterstützt das Tool gemeinsame Prompt-Bibliotheken oder geteilte Konfigurationen?
• Modellwahl: Bietet das Tool die Möglichkeit, zwischen schnellen und leistungsstarken Modellen zu wählen?

So unterstützt mITSM beim Einstieg in Prompt Engineering und KI-Texterstellung

Wir bei mITSM vermitteln Prompt Engineering als Teil unserer KI-Weiterbildungen für Fach- und Führungskräfte sowie für ganze Teams. Wer KI-Grundlagen lernen und direkt anwendbares Wissen mitnehmen möchte, findet bei uns das passende Format:

• KI-Manager-Kurs: Umfassendes Programm, das von KI-Grundlagen über Prompt Engineering bis hin zu KI-Governance und rechtlichen Anforderungen nach der EU-KI-Verordnung reicht.
• Prompt Engineering als Kernkompetenz: Wir vermitteln Techniken wie RACE, Few-Shot Prompting und Workflow Engineering, die direkt im Berufsalltag einsetzbar sind.
• Personenzertifizierungen über ICO-Cert: Unsere Kurse schließen mit anerkannten Personenzertifizierungen ab, die den Marktwert auf dem Arbeitsmarkt konkret steigern.
• Flexible Formate: Präsenztrainings, Online-Live-Schulungen und Inhouse-Schulungen beim Kunden vor Ort stehen zur Auswahl.

Alle unsere Trainer sind zertifizierte Experten, die KI nicht nur theoretisch kennen, sondern täglich in der Praxis einsetzen. Damit ist sichergestellt, dass die vermittelten Inhalte praxisnah und direkt anwendbar sind. Interessierte können sich auf mitsm.de über das aktuelle Kursangebot informieren und den passenden Einstieg in die KI-Weiterbildung finden.

Dieser Inhalt wurde mithilfe von KI erstellt und kann Fehler enthalten.