Sven Neuenfeldt | www.arbeitsmarkt.guru
Du öffnest ein KI-Tool, tippst deine Anfrage — und das Ergebnis enttäuscht. Also nochmal. Dieses Mal anders formuliert. Plötzlich passt es. Was hat sich verändert? Nicht die KI. Du. Genau da liegt die entscheidende Erkenntnis für alle, die in L&D arbeiten: Das Ergebnis ist immer so gut wie die Frage.
Wer die Frage nicht gestaltet, überlässt das Ergebnis dem Zufall
Laut LinkedIn Workplace Learning Report 2025 experimentieren bereits 71 Prozent der L&D-Profis mit KI — beim Erstellen von Lernmaterial, beim Recherchieren, beim Aufbereiten von Inhalten. Das klingt nach Aufbruch. Und es ist einer. Aber ein riskanter, wenn die Methode fehlt. Wer KI unstrukturiert befragt — also einfach losschreibt, was gerade im Kopf ist — bekommt generische Antworten: flach, austauschbar, kaum verwertbar. Stundenlang nachbessern, weil der erste Output nie wirklich passt. Das ist kein KI-Problem. Das ist ein Prompting-Problem.
Prompting ist Didaktik — nur für Maschinen
Was strukturiertes Prompting von bloßem Tippen unterscheidet, ist kein Geheimnis: Es ist Didaktik. Wer weiß, wie man Lernende Schritt für Schritt zur Erkenntnis führt, weiß auch, wie man eine KI zu einem brauchbaren Output führt. Kontext geben. Rolle zuweisen. Ebenen aufbauen. Eine Frage nach der anderen — nicht alles auf einmal. Kein Trick. Kein Geheimwissen. Instructional Design.
Ein Prompt, der wirklich unterrichtet
Ein strukturierter Coaching-Prompt funktioniert genau so: Er gibt der KI eine klare Rolle, einen Ablauf, klare Regeln — Schritt für Schritt. Bestätigung. Nächste Ebene. Das Ergebnis ist kein beliebiger Text, sondern ein Dialog mit Tiefe und Richtung. Genau so, wie gutes L&D-Design funktioniert. Du kannst das bereits. Du hast es nur noch nicht auf KI übertragen.
Diese Kompetenz entwickelst du nicht im halbtägigen Workshop. Du entwickelst sie, indem du anfängst. Ein Prompt. Eine Struktur. Eine Erfahrung. Wer heute damit beginnt, ist morgen nicht nur schneller — sondern besser.
Mach den ersten Schritt — nicht irgendwann. Heute.
Bleib neuGIERig.
Wie machst du das bisher? Experimentierst du mit Prompting — oder verlässt du dich noch auf das erste Ergebnis? Schreib deine Erfahrung in die Kommentare. Was hat für dich funktioniert — und was hat gefloppt?
⚠️ Hinweis: Die vorgestellten Ansätze basieren auf öffentlich zugänglichen Quellen und eigener Praxiserfahrung. Empfehlungen zu spezifischen Tools setzen eine Freigabe durch IT und Datenschutz voraus.
Glossar
Die folgenden Begriffe helfen dir, die zentralen Konzepte dieses Beitrags schnell einzuordnen — ob du neu im Thema bist oder dein Wissen auffrischen möchtest.
Transferkompetenz — Die Fähigkeit, vorhandenes Wissen und Können auf neue Kontexte anzuwenden; hier: didaktische Expertise auf den Umgang mit KI übertragen.
Coaching-Prompt — Ein strukturierter Prompt, der eine KI in die Rolle eines schrittweise führenden Gesprächspartners versetzt und den Dialog nach festen Regeln aufbaut.
Content-Erstellung (L&D) — Die Entwicklung von Lernmaterialien, Kurssequenzen und Medien durch L&D-Profis, zunehmend mit Unterstützung generativer KI-Tools.
Didaktik — Die Wissenschaft und Praxis des Lehrens und Lernens; bildet die methodische Grundlage sowohl für Lerndesign als auch für strukturiertes Prompting.
Generative KI — KI-Systeme, die auf Basis von Sprachmodellen neue Texte, Bilder oder Strukturen erzeugen, z. B. ChatGPT, Claude oder Gemini.
Instructional Design — Systematische Planung und Gestaltung von Lernprozessen nach didaktischen Prinzipien; bildet die Brücke zwischen Lernziel und Lernformat.
Large Language Model (LLM) — Sprachmodell, das auf großen Textmengen trainiert wurde und natürliche Sprache versteht sowie erzeugt; bildet die technische Basis generativer KI-Tools.
Output-Qualität — Das Maß, in dem das Ergebnis einer KI-Anfrage inhaltlich, sprachlich und strukturell den Anforderungen der Aufgabe entspricht.
Prompt Engineering — Die systematische Entwicklung und Optimierung von Prompts, um von KI-Systemen konsistent hochwertige Ergebnisse zu erhalten.
Prompting — Die Eingabe von Anweisungen oder Fragen an ein KI-System; kann unstrukturiert (offen) oder strukturiert (mit Kontext, Rolle, Ablauf) erfolgen.
Rollenzuweisung — Eine Prompting-Technik, bei der der KI eine spezifische Funktion zugewiesen wird (z. B. „Du bist ein erfahrener Instructional Designer“), um zielgerichtetere Antworten zu erzeugen.
Strukturiertes Prompting — Prompting-Ansatz mit klar definierten Elementen: Kontext, Rolle, Aufgabe, Format und Einschränkungen — für reproduzierbar bessere Ergebnisse.
Schreibe einen Kommentar