Künstliche Intelligenz schreibt, strukturiert und recherchiert längst mit. Doch wer präzise Ergebnisse will, muss präzise fragen. Prompting – die Kunst, Sprachmodelle gezielt zu steuern – entwickelt sich rasant weiter. Fünf Trends prägen derzeit die Praxis.
1. Multi-Expert Prompting: Perspektiven vernetzen
Aktuelle Studien zeigen, dass Antworten an Qualität gewinnen, wenn ein Modell mehrere Fachrollen simuliert und ihre Einschätzungen gegeneinander abwägt.
Beispiel: drei Stimmen – etwa ein Ökonom, ein Soziologe und ein Kommunikationswissenschaftler – analysieren dasselbe Thema aus unterschiedlichen Blickwinkeln.
Vorteil: breitere Argumentationsbasis, weniger Einseitigkeit.
Risiko: mehr Aufwand bei der Auswertung, Gefahr redundanter Aussagen.
2. Rollen- und Szenario-Prompting: Haltung formt Inhalt
Die einfachste, aber oft wirksamste Technik bleibt die Rollenvergabe. Wer das Modell präzise positioniert („du bist Fachredakteur für Wissenschaftspolitik“ oder „du bist strategischer Analyst mit Fokus Medienmärkte“) erhält Antworten, die Tonfall, Argumentationstiefe und Struktur dem gewünschten Kontext anpassen.
Vorteil: kohärente Stimme und Stiltreue.
Risiko: zu enge Rollen können kreative Alternativen blockieren.
3. Kontextualisierung: Nutzerwissen explizit machen
Modelle arbeiten zuverlässiger, wenn sie das Vorwissen des Nutzers kennen.
Ein Satz wie „Grundkenntnisse in Astronomie vorhanden, aber keine in Datenauswertung“ hilft, die Erklärungstiefe korrekt zu skalieren.
Vorteil: effizientere Kommunikation, weniger Nachfragen.
Risiko: zu vage Angaben fĂĽhren zu Ăśber- oder Unterforderung.
4. Automation & Tool-Integration: Prompt als Prozessbefehl
Prompting endet nicht bei Text. Integrierte Systeme können Daten extrahieren, Tabellen generieren oder Workflows automatisieren.
Beispiel: „Analysiere das angehängte Dokument, extrahiere die fünf Hauptthesen und fasse sie tabellarisch mit Quellenangaben zusammen.“
Vorteil: Zeitgewinn durch automatisierte Redaktionsprozesse.
Risiko: fehlende Transparenz bei der Datenauswahl.
5. Promptqualität als Kompetenz
Prompting entwickelt sich zur Kernkompetenz – vergleichbar mit Recherche oder redaktionellem Schreiben. Wer systematisch mit Prompt-Vorlagen arbeitet, erzielt konsistent bessere Ergebnisse. Der Trend geht zu modularen Prompt-Bibliotheken mit klaren Variablen: Ziel, Format, Ton, Länge, Quellenlage.
FĂĽnf praxiserprobte Prompt-Templates
Die folgenden Templates sind auf professionelle Schreib- und Analyseaufgaben zugeschnitten. Sie lassen sich modular anpassen, variabel in Länge, Format und Tiefe.
Template 1: Analyse – Fachtext mit Haltung
Analysiere das Thema [Thema einsetzen] aus der Sicht eines erfahrenen [Rolle, z. B. Medienanalysten].
Strukturiere den Text in: Einleitung, Hintergrund, Analyse, Fazit.
Sprache: präzise, argumentativ, faktenbasiert.
Beziehe aktuelle Quellen (max. 12 Monate) ein und nenne sie.
Ziel: eine fundierte, publizierbare Kurzexpertise (max. 600 Wörter).
Template 2: Konzeptentwicklung – Strategieentwurf
Du bist strategischer Berater fĂĽr [Branche/Thema].
Erstelle ein Konzeptpapier mit drei Szenarien (optimistisch, realistisch, kritisch).
FĂĽr jedes Szenario: Kernidee, Risiken, Umsetzungsschritte.
Füge am Ende eine Empfehlung mit Handlungsprioritäten hinzu.
Format: tabellarisch oder stichpunktartig.
Template 3: Faktencheck – Multi-Expert-Prompting
Analysiere die Aussage [Zitat oder These einfĂĽgen].
Simuliere drei Experten:
– Wissenschaftlicher Analyst
– Journalistischer Faktenprüfer
– Ethiker oder Soziologe
Lass sie unabhängig argumentieren und anschliessend eine gemeinsame Bewertung formulieren.
Markiere offene Punkte („keine gesicherte Information“).
Template 4: Textproduktion – redaktioneller Stil
Schreibe einen Magazintext ĂĽber [Thema], Ton: informativ-stilistisch, kein Marketing-Ton.
Länge: 800–1000 Wörter.
Struktur: Einstieg mit Beobachtung, Hauptteil mit Kontext, Schluss mit Haltung.
Stilvorbild: David Ogilvy oder ZEIT-Essayistik.
Optional: ZwischenĂĽberschriften und Bildunterschrift hinzufĂĽgen.
Template 5: Daten-Extraktion & Zusammenfassung
Extrahiere aus folgendem Text/Dokument die fĂĽnf wichtigsten Thesen und drei offenen Fragen.
Fasse sie in einer Tabelle:
Spalte 1: Kernaussage
Spalte 2: Beleg (Zitat oder Quelle)
Spalte 3: Relevanz (hoch/mittel/gering)
Schliesse mit einer knappen Zusammenfassung (max. 100 Wörter).
Prompting ist keine Zauberei, sondern redaktionelles Handwerk.
Wer sich an klare Rollen, strukturierte Templates und transparente Quellen hält, bekommt verlässlichere Ergebnisse – und spart Zeit beim Nacharbeiten.
Die Zukunft des Promptings liegt nicht in immer längeren Befehlen, sondern in präziser Struktur und klarem Denken.
Hier sind drei gute Links zum Thema Prompting – mit je kurzer Einleitung:
- Multi‑expert Prompting Improves Reliability, Safety and Usefulness of Large Language Models (Long et al., 2024) – Eine Forschungsarbeit, die zeigt: Durch das Simulieren mehrerer Expert*innen-Perspektiven (anstatt einer einzigen) lassen sich Antworten von Sprachmodellen in Bezug auf Wahrhaftigkeit, Informativität und Sicherheit deutlich verbessern. Hugging Face+3arXiv+3ACL Anthology+3
Link: https://arxiv.org/abs/2411.00492 - Context Engineering Guide – Ein Praxisleitfaden, der den aktuellen Wandel vom reinen „Prompt Engineering“ hin zu „Context Engineering“ beschreibt: also nicht nur was gefragt wird, sondern welcher Kontext/Geschichte dem Modell geliefert wird. promptingguide.ai
Link: https://www.promptingguide.ai/guides/context-engineering-guide - Prompt Engineering in 2025: The Latest Best Practices – Ein kürzlich erschienener Artikel (Juli 2025), der gängigen Techniken in der Praxis zusammenfasst – mit Fokus auf Produkt- und Einsatzszenarien (z. B. Rollenaufforderungen, Formatvorgaben, Fehlervermeidung). news.aakashg.com
Link: https://www.news.aakashg.com/p/prompt-engineering
