Heute hatte ich die Gelegenheit einen Impulsvortrag zu halten im fantastischen KI Café von Torsten Körting.
Viele versuchen, mit „Hacks“ und standardisierten Vorlagen die perfekten Prompts zu erstellen – und wundern sich dann über mittelmäßige Ergebnisse.
Statt auf fertige Templates zu setzen, zeige ich, warum es viel effektiver ist, die Denkweise von ChatGPT zu verstehen. In meinem erprobten System erkläre ich, wie wir die KI gezielt anleiten können.
Dabei bleibt es absolut untechnisch, es geht darum, individuelle und hochwertige Resultate zu erzielen – ohne sich auf vorgefertigte Muster zu verlassen.
📂 Was erfährst du?
Warum viele Prompting-Hacks enttäuschend sind
Wie man ChatGPT wie einen verlässlichen Assistenten nutzt
Wie du KI und menschliche Intelligenz klug kombinierst
Schon gesehen? Die „Aufgaben“ Funktion von ChatGPT, die autonomes Arbeiten ermöglicht. Damit erstellt und verwaltet ChatGPT eigenständig komplette Workflows.
➡️ Direkt testen und eigene Erfahrungen sammeln – denn autonome KI Assistenten sind sowas von genial!
Meine erste Erfahrung mit der Erstellung einer kleinen Aufgabe: Funktioniert. Ab sofort habe meinen eigenen KI Assistenten / KI Agenten! Wenngleich noch viel Luft nach oben ist. Aber es ist ja auch erst eine BETA-Version, da kommt sicher noch Gutes nach.
Der Unterschied zwischen einem guten und einem genialen Prompt? Strategie.
Prompt Engineering ist wie ein Gespräch – stell die richtige Frage, und du bekommst mehr als nur eine Antwort: Du bekommst Inspiration.
Willst du den vollen Nutzen aus deiner KI ziehen?
Dann frag nicht einfach „Wie geht’s besser?“, sondern definiere deinen Zielraum:
➡️ Welche Lösung suchst du?
➡️ Welchen Stil oder Ton möchtest du?
➡️ Welche Details dürfen nicht fehlen?
Je klarer du bist, desto kreativer kann die KI sein. 🎯
Die neue Bildgenerierung in ChatGPT: Nicht perfekt, aber endlich brauchbar.
Das verändert nicht alles, aber genug, um kreativ UND effizient arbeiten zu können.
Was gut funktioniert:
✔ Szenen mit mehreren Elementen logisch und nachvollziehbar angeordnet
✔ präzise Steuerung im Dialog schrittweise, im Kontext
✔ Text im Bild – nicht mehr nur kryptisch, sondern endlich lesbar
Natürlich ist noch nicht alles rund. Haare wachsen manchmal neu, wenn sie nicht sollen. Aber: Die Richtung stimmt.
Nutze stattdessen meine einfache personalisierte Methode:
Prompting-Vorlagen sind wie Fertiggerichte: schnell, einfach – aber eben auch Massenware.
Wer KI professionell nutzen will, braucht KI, die sich an Dich anpasst.
Das passiert wenn Du Prompting-Vorlagen benutzt:
• Die Ergebnisse klingen austauschbar statt einzigartig.
• Dein persönlicher Stil? Geht verloren.
• Die Inhalte werden nicht im Gedächtnis bleiben.
Mit meinem Ansatz lernst Du, individuelle Prompts zu erstellen, die Deine Einzigartigkeit widerspiegeln. 👇
𝐒𝐭𝐞𝐥𝐥 𝐃𝐢𝐫 𝐯𝐨𝐫, 𝐃𝐮 𝐡𝐚𝐬𝐭 𝐞𝐢𝐧𝐞𝐧 𝐧𝐞𝐮𝐞𝐧 𝐏𝐫𝐚𝐤𝐭𝐢𝐤𝐚𝐧𝐭𝐞𝐧. Du hast Glück: es ist ein sehr fähiger Praktikant mit überdurchschnittlichem IQ und hoher Leistungsbereitschaft, außerdem ist er sehr versiert in fast allen Fachbereichen und hat ein großes Branchenwissen. Du möchtest diesem neuen Praktikanten beibringen, wie man gute Contents erstellt:
1. 𝐒𝐜𝐡𝐫𝐢𝐭𝐭: Gib ihm alle relevanten Grundinformationen, die er benötigt, um Content zu erstellen, der zu Dir / Deinem Unternehmen passt (Zielgruppe, Sprachstil,…)
Dein Praktikant hat nun schon ganz viel gelernt, was notwendig ist, um Contents zu erstellen, die hochwertig und auf Dich individualisiert sind. Damit er diese Informationen nicht mehr vergisst und damit sie immer abrufbar sind speichert er sie ab:
2. 𝐒𝐜𝐡𝐫𝐢𝐭𝐭: Hinterlege all diese Informationen in Deinem ChatGPT.
Damit musst Du sie nicht jedes mal im Prompt wiederholen, sie sind fester Bestandteil Deines Prompts.
3. 𝐒𝐜𝐡𝐫𝐢𝐭𝐭: Du gibst Deinem Praktikanten den Auftrag zur Erstellung eines konkreten Contents. Dazu gibst Du ihm alle Informationen, die Du im Kopf hast (also so wie Du es in Zeiten vor ChatGPT gemacht hast)
💡 In welcher Formulierung Du ihm diese Informationen gibst hat keine Relevanz, denn Dein Praktikant ist sprachlich sehr begabt und versteht den Sinn auch, wenn Du nicht perfekt formulierst!
Relevante Informationen können z.B. sein:
• Thema
• ggf. aktueller Hintergrund
• ggf. ein Beispiel
• gewünschte Form des Contents (Kurztext, Fachartikel…)
• welche Absicht hast Du mit Deinem Artikel (z.B. Information, Kaufinteresse wecken, Unterhalten,…)
Diese Liste ist erweiterbar je nach Anforderung des Contents. 𝐖𝐢𝐜𝐡𝐭𝐢𝐠 𝐢𝐬𝐭 𝐧𝐮𝐫 𝐞𝐢𝐧𝐬: Denke nicht in Schemata, die Du aus Prompting-Vorlagen kennst sondern stelle Dir Deinen Praktikanten vor und überlege, wie Du es ihm erklären würdest.
Das System bedarf einer kleinen Vorarbeit (Schritt 1 & 2), aber Du wirst dafür mit individuellen Contents belohnt und mit viel Zeitersparnis bei jedem einzelnen Prompt.
Schnittstellen für KI-Anwendungen Plug & Play 🎉
Das Wort API löst bei vielen Unbehagen aus, bei mir war es auf jeden Fall so: Schnittstellen einzurichten bedeutet lange Codes, die Du nicht verstehst, und wenn etwas nicht funktioniert weißt Du nicht warum. Für jede APP eine eigene Integration programmieren ist eine Hürde, die z.B. viele davon abhält, eigene KI Agenten zu erstellen. Jedes Tool, muss einzeln integriert werden und jede API ist anders.
Aber jetzt gibt es eine Lösung: MCP (Model Context Protocol). MCP ist eine universelle Schnittstelle, funktioniert quasi wie ein virtuelles Verbindungskabel für KI-Tools und soll KI-Integration standardisieren, also individuelle APIs überflüssig machen. Es übernimmt die Verwaltung und Übergabe von KI-Kontext – und das ist essenziell für jede fortgeschrittene KI-Anwendung.
Es ist quasi das Plug & Play für No-Code Nutzer und damit – schon wieder – ein Gamechanger, zumindest und insbesondere für alle, die technisch nicht so versiert sind aber trotzdem fortgeschrittene KI Anwendungen nutzen möchten.
Ich hoffe, dass sich MCP als Standard durchsetzt.
Ich hatte einen Plan. 𝐄𝐢𝐧 𝐡𝐚𝐫𝐦𝐥𝐨𝐬𝐞𝐬 𝐄𝐱𝐩𝐞𝐫𝐢𝐦𝐞𝐧𝐭. Ein einfacher Auftrag für ChatGPT:
👉 Nimm dieses PDF.
👉 Lies es aus.
👉 Übersetze es.
👉 Erstelle mir ein neues PDF – mit dem gleichen Layout.
Klingt machbar, oder? Nun ja… nur mit einem kleinen Haken.
Ich habe ChatGPT keinen Zugang zu einem geeigneten PDF-Generator gegeben. Ein absichtlicher Stolperstein, um zu sehen, was passiert.
Und was tat mein KI-Freund?
Er kündigte frohen Mutes an: „Verstanden! Ich erstelle nun das übersetzte PDF mit dem ursprünglichen Layout.“
Das Resultat? Ein PDF – aber ohne Layout. Also habe ich freundlich nachgebessert.
„ChatGPT, das Layout fehlt.“
„Oh, Entschuldigung! Ich korrigiere das sofort!“
Erneut kam… ein PDF ohne Layout.
Ich insistierte. Mehrmals. Immer mit dem gleichen Ergebnis: Große Ankündigung -> Irgendein PDF, null Layout.
𝐍𝐚𝐜𝐡 𝐞𝐢𝐧𝐢𝐠𝐞𝐧 𝐰𝐞𝐢𝐭𝐞𝐫𝐞𝐧 𝐑𝐮𝐧𝐝𝐞𝐧 𝐝𝐞𝐫 𝐊𝐈-𝐎𝐩𝐭𝐢𝐦𝐢𝐬𝐦𝐮𝐬-𝐒𝐜𝐡𝐥𝐞𝐢𝐟𝐞 𝐤𝐚𝐦 𝐝𝐢𝐞 𝐄𝐫𝐥𝐞𝐮𝐜𝐡𝐭𝐮𝐧𝐠:
„Ich habe keinen Zugriff auf ein Übersetzungsmodul. Bitte verwende ein anderes Tool für Extraktion und Übersetzung“
Das erinnerte mich dann doch sehr an ein 8-jähriges Kind, das nicht zugeben kann, etwas nicht zu können und die Schuld am schlechten Ergebnis auf den Bruder schiebt.
Was habe ich gelernt?
ChatGPT gibt nicht zu, wenn er etwas nicht kann – er probiert einfach irgendwie und hofft, dass Du es nicht merkst.
Was lernen wir daraus?
– KI kann viel, aber sie muss die richtigen Werkzeuge haben.
– Immer kritisch nachhaken, wenn die Ergebnisse nicht passen.
– Nicht alles glauben, was ChatGPT so fröhlich verspricht.
P.S. Chatty und ich sind jetzt wieder Freunde, wir haben uns gegenseitig vergeben
𝐒𝐨 𝐤𝐚𝐧𝐧𝐬𝐭 𝐃𝐮 𝐊𝐈 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐞𝐧 𝐧𝐮𝐭𝐳𝐞𝐧
und Deine Geschäftsprozesse maximal optimieren
🚀 𝐎𝐩𝐞𝐧𝐀𝐈 𝐬𝐭𝐞𝐥𝐥𝐭 𝐧𝐞𝐮𝐞 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐞𝐧-𝐓𝐨𝐨𝐥𝐬 𝐯𝐨𝐫
KI Agenten sind eines der mächtigsten Mittel, um Prozesse zu optimieren, sie treffen automatisierte Entscheidungen und führen Aufgaben selbstständig aus.
Mit den 𝐧𝐞𝐮𝐞𝐬𝐭𝐞𝐧 𝐔𝐩𝐝𝐚𝐭𝐞𝐬 stellt OpenAI Entwicklern nun Werkzeuge zur Verfügung, um wirklich autonome und leistungsfähige Agenten zu bauen. Dazu zählt die Responses API, die bestehende Funktionen vereint und noch flexibler einsetzbar ist.
🤖 Sind autonome KI-Agenten nicht zuverlässig genug?
Die Entwicklung autonomer KI-Agenten steht an einem Wendepunkt. Während einzelne Tools immer leistungsfähiger werden, zeigt die niedrige Erfolgsquote bei komplexen Aufgaben, dass wir noch weit von einer echten „Alleskönner-KI“ entfernt sind. Viele Agenten sind unzuverlässig, schwer zu kontrollieren und erfordern intensive menschliche Korrekturen. Wird sich aber ändern, die Entwicklungen gehen in die richtige Richtung.
OpenAI setzt dabei auch verstärkt auf Workflow-Orchestrierung, um mehrere Agenten effizient zusammenarbeiten zu lassen. Das neue Open-Source Agents SDK ermöglicht genau das.
Diese Updates sind ein klares Zeichen, wohin die Reise geht. KI-Agenten werden smarter, effizienter – und irgendwann wirklich autonom und zuverlässig. Wer sich jetzt mit den neuen Tools beschäftigt, ist vorne mit dabei.
Die Panik ist unbegründet!
In den letzten Wochen hört man immer wieder, dass der EU AI Act Unternehmen vor massive Herausforderungen stellen wird. Es werden sogar Vergleiche zur Einführung der DSGVO gemacht. Doch wer sich an die Einführung der DSGVO erinnert, weiß: Das war eine völlig andere Größenordnung.
Für die meisten Unternehmen, die nur generative KI nutzen sind lediglich wenige Regeln wichtig:
🔹 Geltungsbeginn: August 2026 – also noch über zwei Jahre Zeit zur Vorbereitung.
🔹 Ziel: Schutz vor Täuschung – keine umfassende Regulierung jeder KI-Nutzung.
🔹 Kennzeichnungspflicht? Nur bei Inhalten, die echte Personen imitieren oder wenn Texte ohne menschliche Prüfung veröffentlicht werden.
Tatsächlich werden die meisten KMUs vom EU AI Act kaum betroffen sein. Während die DSGVO Unternehmen gezwungen hat, ihre gesamten Prozesse umzustellen, betrifft der AI Act primär sehr spezifische Anwendungsfälle.
👉 Natürlich ist eine genaue Kenntnis der Regularien essenziell – aber Panik ist fehl am Platz. Wer sich frühzeitig informiert, kann souverän mit den neuen Vorschriften umgehen.
Wie sieht Du das? Ist die Aufregung um den EU AI Act gerechtfertigt? Oder nur eine Marketingmasche, um teure Schulungen zu verkaufen? 👇