Die meisten nutzen GPT-5 unter ihrem Potenzial!

Provokante These? Ja. Aber in Projekten und Trainings sehe ich immer wieder dasselbe Muster: Menschen nutzen neue Modelle mit alten Prompts, fahren ihren Motor im ersten Gang. Sie verlassen sich auf „magische“ Formulierungen („Du bist jetzt der beste XYZ-Experte…“) statt auf sauberen Kontext, klare Anweisungen und überprüfbare Erwartungen. Das funktioniert mit modernen, instruktions-getreuen Modellen (z. B. GPT-4.1/5-Klasse) immer schlechter – und kostet Output-Qualität.

Was sich geändert hat (und warum alte Prompts scheitern)

• Instruktions-Treue statt Lückentext-Zauberei. Neuere Modelle befolgen explizite Regeln strenger und leiten implizite Annahmen weniger bereitwillig ab. Alte, unscharfe Prompts brechen deshalb häufiger. OpenAI beschreibt das für die 4.1-Generation sehr deutlich: Je exakter du sagst, was zu tun ist (und was nicht), desto stabiler die Ergebnisse.
• Strukturierte Ausgaben sind Standard. Anstatt „Bitte im JSON“ zu hoffen, liefern Structured Outputs (per JSON-Schema) verlässlich validierbare Ergebnisse – das ist heute der empfohlene Weg für Extraktion, Funktionsaufrufe und Workflows.
• Gute Ergebnisse brauchen Prompt-Struktur. Studien zeigen: Wenn Nutzer mit klaren Prompt-Bausteinen arbeiten (Kontext, Aufgabe, Regeln, Beispiele), steigen Qualität, Effizienz und Zufriedenheit spürbar. NN/g fasst das als CARE-Framework; weitere Untersuchungen messen geringere kognitive Last bei strukturiertem Prompting.
• Enterprise-Guides sagen das Gleiche. Microsoft (Copilot, Azure OpenAI) und GitHub raten: Ziel zuerst, dann Details & Constraints, Beispiele, und klare Erwartungen an Form, Umfang und Quellen.

Die 7 häufigsten Fehler

1. „Magier-Prompts“ ohne Substanz
   „Du bist weltbester XYZ…“ – aber ohne Ziel, Zielgruppe, Tonalität, Qualitätskriterien. Ergebnis: zufällige Güte.
   Fix: Zielbild + Abnahmekriterien definieren („Erfolg = …, Nicht-Ziel = …“).
2. Kontext fehlt oder ist unpräzise
   Ohne Domänendaten rät das Modell.
   Fix: Kurzkontext + relevante Daten/Beispiele + was weglassen. CARE: Context–Ask–Rules–Examples.
3. Keine Regeln/Constraints
   „Schreibe einen Bericht“ ohne Länge, Stil, Format, Quellenpflicht.
   Fix: Regeln nennen (z. B. Länge, Stilrichtlinien, Tabellenspalten, Zitationsstil).
4. Struktur wird nicht erzwungen
   „Gib mir JSON“ → mal klappt’s, mal nicht.
   Fix: Structured Outputs mit JSON-Schema nutzen – statt Hoffen.
5. Keine Beispiele (Shots)
   Ohne Positiv/Negativ-Beispiele bleibt „Qualität“ diffus.
   Fix: 1–2 gute und 1 schlechtes Beispiel (Kontrastlernen).
6. Kein Verifizierer/Reviewer-Schritt
   Output wird ungeprüft übernommen.
   Fix: Zweitprompt als Checker (Kriterienliste), ggf. Korrekturschleife. Studien belegen Qualitäts- und Effizienzgewinne bei strukturiertem Vorgehen.
7. Tool-/Daten-Ignoranz
   Aktuelle Daten? Tabellen? Validierungen? – nicht angebunden.
   Fix: Tool-Beschreibungen & Felder bewusst definieren; Modelle können heute sehr gut damit umgehen – wenn die Tools sauber beschrieben sind.

Beispiel-Prompt (für GPT-5, strukturiert nach dem empfohlenen Schema)

Ziel:
Erstelle einen Blogbeitrag (ca. 800 Wörter) für IT-Entscheider:innen im Mittelstand, der die Vorteile von Microsoft Copilot für die Prozessoptimierung im Unternehmen erklärt.

Kontext:
Zielgruppe sind IT-Leiter:innen und Geschäftsführer:innen aus dem DACH-Raum, die bereits Microsoft 365 einsetzen, aber noch keine KI-Tools produktiv nutzen.

Daten/Quellen:
Nutze aktuelle Informationen zu Microsoft Copilot (Stand 2025), beziehe dich auf offizielle Microsoft-Quellen und nenne mindestens zwei reale Anwendungsbeispiele.

Aufgabe:

• Beschreibe die wichtigsten Funktionen von Copilot.
• Zeige konkrete Vorteile für typische Geschäftsprozesse (z. B. Dokumentation, Kommunikation, Wissensmanagement).
• Baue ein kurzes Praxisbeispiel ein.
• Vermeide technische Details, die für Entscheider:innen irrelevant sind.
• Keine Werbung, sondern sachliche Argumentation.

Regeln/Constraints:

• Sprache: Deutsch, sachlich, klar, zielgruppengerecht.
• Länge: ca. 800 Wörter.
• Format: Überschriften, Absätze, Aufzählungen.
• Quellen am Ende als Liste angeben.

Beispiele:

• Gutes Beispiel: „Mit Copilot können Projektteams automatisch Protokolle aus Meetings generieren und Aufgaben direkt zuweisen – das spart Zeit und reduziert Fehler.“
• Schlechtes Beispiel: „Copilot ist einfach nur cool und macht alles besser.“

Erfolgskriterien:

• Alle Aufgabenpunkte sind abgedeckt.
• Mindestens zwei reale Anwendungsbeispiele.
• Quellen sind angegeben.
• Text ist verständlich und zielgruppengerecht.

Nächster Schritt:
Falls Informationen fehlen, stelle bitte gezielte Rückfragen, bevor du den Text erstellst.

Teste deinen nächsten Prompt mit dieser Struktur und vergleiche die Ergebnisse!

FAZIT

„Besser prompten“ heißt nicht „blumiger schreiben“, sondern klarer spezifizieren: Kontext → Aufgabe → Regeln → Beispiele → Struktur → Review.

Wer weiterhin mit alten Muster-Prompts arbeitet, verschenkt Potenzial – und merkt es oft erst bei der Qualität im Output.