ChatGPT Prompts schreiben: die fünf Bausteine, die zählen

Warum die meisten ChatGPT Prompts zu kurz sind

Der typische Prompt im Arbeitsalltag ist ungefähr sechs Wörter lang: „Schreibe eine Zahlungserinnerung." Zurück kommt ein Serienbrief von der Stange — korrekt, unpersönlich, unbrauchbar. Und dann heißt es, das Werkzeug tauge nichts.

Das Werkzeug taugt schon. Es weiß nur nichts über den Fall. Fehlt der Zusammenhang, füllt ein Sprachmodell die Lücken mit dem statistisch Durchschnittlichsten, was es kennt. Genau deshalb klingen kurze Prompts nach Textbaustein: Sie sind der Durchschnitt aus Millionen fremder Zahlungserinnerungen.

Der nützlichste Perspektivwechsel dazu: Sie suchen nicht, Sie briefen. Niemand würde einer neuen Kollegin nur „Schreib eine Zahlungserinnerung" zurufen und dann enttäuscht sein. Man sagt dazu, um welchen Kunden es geht, wie lange die Zusammenarbeit schon läuft und in welchem Ton das Haus schreibt. Genau diese Angaben fehlen im kurzen Prompt — und genau sie entscheiden über das Ergebnis.

Die fünf Bausteine eines brauchbaren Prompts

In Schulungen hat sich diese Einteilung bewährt, weil man sie sich merken kann, ohne etwas nachzuschlagen:

Nicht jeder Prompt braucht alle fünf. Der Kontext ist der einzige, der praktisch immer fehlt — und der einzige, den niemand außer Ihnen liefern kann. Alles andere kann das Modell notfalls erraten; Ihren Fall nicht.

Unterschätzt wird dagegen fast immer das Format. Eine Längenvorgabe ist keine Kosmetik: Wer „maximal 120 Wörter" schreibt, zwingt das Modell dazu, auszuwählen — und genau diese Auswahl unterscheidet einen brauchbaren Text von einem bloß vollständigen. Ohne Vorgabe liefert ein Sprachmodell zuverlässig zu viel, weil Ausführlichkeit im Zweifel sicherer wirkt als Weglassen.

Dasselbe gilt für die Struktur. „Aufbau: Ausgangslage, Möglichkeiten, Empfehlung" erspart das Umsortieren hinterher und macht Ergebnisse untereinander vergleichbar — was besonders zählt, wenn mehrere Personen dieselbe Art von Text erzeugen.

Vom schlechten zum guten Prompt: ein Beispiel

Vorher: „Schreibe eine Zahlungserinnerung."

Ergebnis: drei Absätze Behördendeutsch, Fristsetzung inklusive, gerichtete Drohung im letzten Satz. An einen Stammkunden verschickt, kostet dieser Brief mehr, als die offene Rechnung wert ist.

Nachher: „Du bist Bürokraft in einem Kärntner Handwerksbetrieb. Schreibe eine erste Zahlungserinnerung zu Rechnung 2026-118 über 840 Euro, fällig seit drei Wochen. Der Kunde ist seit acht Jahren bei uns und zahlt sonst pünktlich — vermutlich ist die Rechnung untergegangen. Ton: freundlich, ohne Vorwurf. Maximal 120 Wörter. Keine Rechtsfolgen androhen."

Ergebnis: ein Text, den man ohne Änderung abschicken kann. Der Unterschied sind keine Zauberwörter, sondern vier Angaben, die vorher fehlten: Rolle, Betrag mit Fälligkeit, Beziehungsgeschichte und Grenze.

Der Aufwand für den langen Prompt liegt bei etwa vierzig Sekunden. Das Nacharbeiten am Ergebnis des kurzen dauert länger — und dabei ist noch nicht eingerechnet, was ein unpassender Ton bei einem langjährigen Kunden anrichtet.

ChatGPT Prompts für wiederkehrende Aufgaben

Der eigentliche Hebel liegt nicht im einzelnen guten Prompt, sondern in der Wiederholung. Ein großer Teil der Büroarbeit ist gleichförmig: Angebote nachfassen, Protokolle schreiben, Absagen formulieren, Statusberichte zusammenstellen. Für jede dieser Aufgaben braucht es genau einmal einen durchdachten Prompt — danach wird er nur noch befüllt.

Genau dafür ist die Unterlage zu diesem Beitrag gedacht: 40 Vorlagen, geordnet nach Sekretariat, Vertrieb, Marketing, Buchhaltung, Personal, Führung und Technik. Alles in eckigen Klammern ersetzen Sie durch Ihre Angaben.

Ein Hinweis zum Werkzeug: Die Bausteine gelten unverändert für Microsoft Copilot und Gemini. Prompts sind keine Produkteigenschaft, sondern eine Formulierungsfrage — was Sie hier lernen, verfällt beim nächsten Werkzeugwechsel nicht. Wenn Sie das systematisch üben wollen, ist genau das der Inhalt eines Prompt-Engineering-Kurses.

Was nicht in einen Prompt gehört

Ein guter Prompt lebt vom Kontext — und genau da liegt die Falle. Nicht jeder Zusammenhang darf in ein KI-Werkzeug wandern.

Nicht hinein gehören: Namen, Adressen, Geburtsdaten, Personalnummern, Krankenstände, Gehälter, Bankverbindungen und vollständige Kundenlisten. Die gute Nachricht ist, dass Sie fast nichts davon brauchen. „Kunde seit acht Jahren, zahlt sonst pünktlich" liefert dem Modell denselben Nutzen wie der echte Name — und der Name wird nachher von Hand eingesetzt. Das kostet zehn Sekunden.

Welche Regeln in Ihrem Betrieb gelten, ist eine Frage für Ihre Datenschutzbeauftragte oder die Rechtsberatung; allgemeine Informationen zum Datenschutz in Österreich veröffentlicht die Datenschutzbehörde. Wie man das im Team verankert, ist Thema einer Schulung zu Datenschutz und KI.

Prompts sammeln statt jedes Mal neu erfinden

Was in Betrieben regelmäßig passiert: Eine Mitarbeiterin findet nach einer Viertelstunde einen wirklich guten Prompt für Angebotstexte — und sechs Wochen später baut ihn der Kollege im Nebenbüro noch einmal von vorne. Beide Male gut investierte Zeit, einmal davon umsonst.

Die Abhilfe ist unspektakulär: eine gemeinsame Datei, in der brauchbare Prompts landen. Drei Zeilen pro Eintrag genügen — wofür, der Prompt selbst, worauf beim Prüfen zu achten ist. Kein Werkzeug nötig, ein Dokument im gemeinsamen Ordner reicht.

Ein Eintrag sieht dann etwa so aus: Wofür: Nachfassen zu offenen Angeboten. Darunter der Prompt im Wortlaut. Und in der dritten Zeile: Achten auf: Betrag und Datum übernimmt das Modell nie zuverlässig — vor dem Senden gegen das Angebot prüfen.

Genau diese dritte Zeile fehlt in fast allen Sammlungen und bringt den größten Nutzen. Sie hält fest, wo dieser konkrete Prompt erfahrungsgemäß daneben liegt — Wissen, das sonst nur die Person hat, die den Fehler einmal selbst gemacht hat.

Nach einigen Monaten ist daraus das mit Abstand beste Schulungsmaterial für neue Mitarbeiter geworden: erprobte Formulierungen aus dem eigenen Haus, nicht aus einem Ratgeber.

Wo auch der beste Prompt nicht hilft

Zum Schluss die Einschränkung, die in den meisten Prompt-Ratgebern fehlt: Formulierung löst kein Wissensproblem. Ein Sprachmodell, das eine Zahl nicht kennt, erfindet sie auch bei perfektem Prompt — nur klingt die erfundene Angabe dann noch überzeugender, weil der Rest des Textes so sauber sitzt.

Anweisungen wie „erfinde nichts" oder „nur belegte Angaben" senken die Häufigkeit, beseitigen das Problem aber nicht. Sie ersetzen keine Prüfung. Wie diese Prüfung im Alltag aussieht, ohne dass sie Zeit frisst, steht im Beitrag über das Überprüfen von KI-Antworten.

Die Arbeitsteilung, die sich bewährt hat: Der Prompt sorgt dafür, dass das Ergebnis zu Ihrem Fall passt. Die Prüfung sorgt dafür, dass es stimmt. Beides zusammen ergibt brauchbare Arbeit — eines allein nicht. Wer ChatGPT im Betrieb von Grund auf einführen will, findet den Rahmen dafür im ChatGPT-Kurs für Betriebe.