Kurz zusammengefasst
Prompt Engineering heisst, KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude oder Microsoft 365 Copilot so klar zu beauftragen, dass das Ergebnis beim ersten oder zweiten Versuch brauchbar ist. Ein guter Prompt nennt Rolle, Kontext, Aufgabe, Format, Beispiele und Grenzen. Moderne Reasoning-Modelle brauchen weniger Tricks, aber mehr Kontext und ein klares Ziel. Mit festen Datenschutz-Regeln, geprüften Vorlagen und einer gemeinsamen Prompt-Bibliothek wird daraus in wenigen Wochen eine Team-Kompetenz.
Was ist Prompt Engineering – und was nicht (mehr)?
Prompt Engineering ist die Fähigkeit, einem Sprachmodell einen Auftrag so zu formulieren, dass es liefert, was Sie tatsächlich brauchen. Der Begriff klingt technischer, als er im KMU-Alltag ist: Gemeint ist im Kern ein gutes Briefing – so, wie Sie eine neue Mitarbeiterin einweisen würden, die fachlich stark ist, Ihre Firma, Ihre Kundschaft und Ihre Standards aber noch nicht kennt.
2023 kursierten Listen mit «magischen» Formeln. 2026 sieht das anders aus: Aktuelle Reasoning-Modelle denken selbstständig in Zwischenschritten. OpenAI empfiehlt für diese Modelle ausdrücklich kurze, direkte Prompts und rät von Anweisungen wie «denke Schritt für Schritt» ab, weil sie wenig bringen und die Leistung sogar verschlechtern können. Anthropic betont in seinem Leitfaden für Claude, dass Kontext und die Begründung einer Anweisung – also das Warum – die Antworten gezielter machen und dass Beispiele das zuverlässigste Mittel sind, um Ton, Format und Struktur zu steuern. Google fasst es für Gemini in vier Elementen zusammen: Persona, Aufgabe, Kontext und Format.
Die Gemeinsamkeit aller Anbieter: Klarheit schlägt Tricks. Prompt Engineering ist deshalb keine Spezialdisziplin für Entwickler, sondern eine Grundkompetenz für alle, die mit ChatGPT im Unternehmen, Claude oder Microsoft 365 Copilot arbeiten – und ein fester Baustein jeder KI-Schulung für Mitarbeitende.
Gute Prompts schreiben: die 6 Bausteine
| Baustein | Leitfrage | Beispiel |
|---|---|---|
| Rolle | Aus welcher Perspektive soll die KI schreiben? | «Du bist Projektleiterin in einem Aargauer Elektro-Installationsbetrieb.» |
| Kontext | Was muss die KI wissen? Wer liest das Ergebnis, wozu? | «Der Kunde ist eine Hausverwaltung, die zum ersten Mal mit uns arbeitet.» |
| Aufgabe | Was genau soll entstehen? | «Entwirf eine Begleit-E-Mail zur Offerte.» |
| Format | Länge, Struktur, Ton, Sprache? | «Max. 150 Wörter, Sie-Form, Schweizer Rechtschreibung mit ss.» |
| Beispiele | Wie sieht ein gutes Ergebnis aus? | «Orientiere dich am Stil dieser früheren E-Mail: [Beispiel].» |
| Grenzen & Qualität | Was darf die KI nicht tun? Woran messen Sie Erfolg? | «Erfinde keine Preise oder Termine. Fehlt eine Angabe, setze [prüfen].» |
Nicht jeder Prompt braucht alle sechs Bausteine. Für eine schnelle Frage genügen Aufgabe und etwas Kontext. Für Aufgaben, die sich wöchentlich wiederholen – Offerten, Protokolle, Kundenantworten – lohnt sich dagegen eine vollständige Vorlage, die das ganze Team nutzt. Ein unterschätzter Baustein sind die Grenzen: Wer ausdrücklich verlangt, fehlende Angaben zu markieren statt zu erfinden, reduziert Halluzinationen spürbar.
Vorher – nachher: ein Prompt im Praxis-Check
Vorher: vager Wunsch
Schreib eine E-Mail an einen Kunden wegen der Verspätung.
Ergebnis: generischer Text, falscher Ton, erfundene Gründe und Termine.
Nachher: klares Briefing
Du schreibst für die Kundenbetreuung einer Schreinerei. Ein Kunde wartet auf seine Küche, die sich wegen eines Lieferengpasses um zwei Wochen verzögert. Schreibe eine E-Mail (max. 120 Wörter, Sie-Form), die sich entschuldigt, den neuen Termin [Datum] nennt und [Angebot] als Entgegenkommen anbietet. Ton: ehrlich, ohne Ausreden. Schweizer Rechtschreibung mit ss.
Ergebnis: versandfertiger Entwurf, der nur noch geprüft werden muss.
Der zweite Prompt kostet etwas mehr Tippzeit und erspart dafür meist mehrere Korrekturrunden. Genau dieses Verhältnis macht Prompt Engineering für KMU so wirtschaftlich: Die Investition liegt in der Formulierung, nicht in zusätzlichen Lizenzen.
7 Prompt-Engineering-Techniken für den Büroalltag
Beispiele mitgeben (Few-Shot)
Ein oder zwei Beispiele früherer, guter Texte steuern Ton und Format zuverlässiger als jede Beschreibung. Wichtig: Die Beispiele sollten zur Anweisung passen und nicht widersprüchlich sein – die KI übernimmt auch deren Schwächen.
Erst den Plan, dann das Ergebnis
Bei grösseren Aufgaben – Konzept, Präsentation, Auswertung – zuerst eine Gliederung verlangen und diese korrigieren. Das ist schneller, als einen fertigen Text umzubauen, und hält Sie als Fachperson in der Steuerung.
Rückfragen ausdrücklich erlauben
Fehlen Informationen, raten Sprachmodelle gerne. Bitten Sie die KI, vor dem Schreiben bis zu drei Rückfragen zu stellen. So kommen fehlende Angaben auf den Tisch, bevor sie durch Annahmen ersetzt werden.
Iterativ nachschärfen
Der erste Entwurf ist ein Zwischenstand. Gezieltes Feedback («kürzer», «weniger werblich», «Absatz 2 konkreter mit Zahlen aus der Tabelle») bringt mehr als ein komplett neuer Prompt.
Inhalte sauber abgrenzen
Anweisungen und Material gehören getrennt – etwa mit Überschriften, Anführungszeichen oder klaren Abschnitten wie «Anweisung» und «Text». Alle grossen Anbieter empfehlen solche Trennzeichen, damit die KI weiss, was Auftrag und was Inhalt ist.
Selbstprüfung verlangen
Bitten Sie die KI, ihr Ergebnis vor der Ausgabe gegen Ihre Kriterien zu prüfen: Sind alle Pflichtangaben enthalten? Stimmen Summen? Wurde etwas erfunden? Das ersetzt Ihre Kontrolle nicht, fängt aber viele Fehler ab.
Grosse Aufgaben aufteilen
Statt einen Riesen-Prompt für «Marketingkonzept komplett» lieber eine Kette: Zielgruppe klären, Botschaften ableiten, Massnahmen planen, Texte schreiben. Jeder Schritt ist überprüfbar, und Fehler pflanzen sich nicht durch das ganze Ergebnis fort.
8 Prompt-Vorlagen für typische KMU-Aufgaben
Die folgenden Vorlagen funktionieren in ChatGPT, Claude, Gemini und Microsoft 365 Copilot. Ersetzen Sie die Angaben in eckigen Klammern und speichern Sie bewährte Varianten in Ihrer Prompt-Bibliothek. Vertrauliche Inhalte nur in freigegebenen Business-Tools verwenden – dazu mehr im Abschnitt Datenschutz.
Offerte entwerfen
Verkauf, InnendienstDu bist für den Verkauf von [Firma], einem [Branche]-Betrieb in der Schweiz, zuständig. Entwirf eine Offerte für [Kunde] über [Leistung oder Produkt]. Ausgangslage: [Wünsche und Situation des Kunden]. Gliederung: Ausgangslage, Leistungsumfang, Preise in CHF exkl. MWST als Tabelle, Termine, Konditionen. Ton: freundlich und sachlich, Sie-Form, Schweizer Rechtschreibung mit ss. Erfinde keine Preise oder Termine – setze [Preis] bzw. [Termin], wo Angaben fehlen.
Kundenanfrage beantworten
Kundendienst, SekretariatBeantworte die folgende Kundenanfrage im Namen von [Name, Funktion]. Ziel der Antwort: [z. B. Termin vorschlagen, Reklamation lösen]. Halte dich ausschliesslich an diese Fakten: [Fakten]. Format: höflich, lösungsorientiert, höchstens 150 Wörter, Sie-Form. Anfrage: «[Text einfügen]»
Sitzungsprotokoll erstellen
Geschäftsleitung, ProjektteamsErstelle aus den folgenden Notizen ein Protokoll mit den Abschnitten Teilnehmende, Entscheide, Pendenzen und offene Fragen. Pendenzen als Tabelle mit Aufgabe, Verantwortlich und Termin. Fasse knapp zusammen und markiere Unklarheiten mit [prüfen], statt sie zu ergänzen. Notizen: «[Notizen einfügen]»
Stellenanzeige schreiben
HR, GeschäftsführungSchreibe eine Stellenanzeige für [Funktion, Pensum] bei [Firma] in [Ort]. Zielgruppe: [z. B. Berufsleute mit EFZ und zwei Jahren Erfahrung]. Inhalte: Aufgaben, Anforderungen, was wir bieten, Kontakt. Formuliere geschlechtsneutral, konkret und ohne Floskeln, höchstens 250 Wörter. Stelle mir vorher bis zu drei Rückfragen, falls Angaben fehlen.
Dokument zusammenfassen
Alle AbteilungenFasse das beigefügte Dokument für die Geschäftsleitung zusammen: 1. Fünf Kernaussagen als Aufzählung 2. Risiken 3. Empfohlene nächste Schritte Nenne bei jeder Aussage den Abschnitt oder die Seite, aus der sie stammt. Wenn das Dokument eine Frage nicht beantwortet, schreibe das ausdrücklich.
Excel-Formel finden
Buchhaltung, ControllingIch arbeite in Excel (deutsche Version, Trennzeichen Semikolon). Spalte A: Rechnungsdatum, Spalte B: Betrag in CHF, Spalte C: Status «offen» oder «bezahlt». Ich brauche eine Formel, welche die Summe aller offenen Beträge des laufenden Monats berechnet. Erkläre die Formel kurz und nenne einen einfachen Test, mit dem ich das Ergebnis prüfen kann.
LinkedIn-Post entwerfen
Marketing, GeschäftsführungSchreibe einen LinkedIn-Post für [Firma] über [Thema oder Projekt]. Zielgruppe: [z. B. Geschäftsführende von KMU in der Region]. Kernbotschaft: [Botschaft]. Länge 120 bis 180 Wörter, ein konkreter Einstiegssatz, höchstens drei Hashtags, keine Superlative. Stilbeispiele aus früheren Posts: «[Beispiel 1]» und «[Beispiel 2]»
Übersetzung für die Romandie
Verkauf, KommunikationÜbersetze den folgenden Text ins Französische für Kundschaft in der Westschweiz. Verwende Schweizer Gepflogenheiten, zum Beispiel Beträge in CHF sowie «septante» und «nonante». Behalte die Sie-Form (vouvoiement) bei und lasse diese Fachbegriffe unverändert: [Begriffe]. Markiere Stellen, die kulturell angepasst werden sollten. Text: «[Text einfügen]»
Prompts wiederverwenden: Projekte, GPTs und gespeicherte Prompts
Wer denselben Kontext jede Woche neu eintippt, verschenkt Zeit. Alle grossen Plattformen bieten inzwischen Wege, Anweisungen und Hintergrundwissen dauerhaft zu hinterlegen. Die Bezeichnungen und der Funktionsumfang unterscheiden sich je nach Plan – Stand Oktober 2026:
| Plattform | Funktion | Geeignet für |
|---|---|---|
| ChatGPT | Projekte bündeln Chats, Dateien und eigene Anweisungen; GPTs sind eigene Assistenten mit festen Instruktionen | Wiederkehrende Aufgaben, in ChatGPT Business mit dem Team teilbar |
| Claude | Projekte mit eigenen Anweisungen und Wissensbasis aus hochgeladenen Dokumenten | Längere Dokumentarbeit, Team-Projekte in den Business-Plänen |
| Microsoft 365 Copilot | Bewährte Prompts speichern und wiederverwenden; Agents für feste Abläufe | Teams, die in Outlook, Word, Excel und Teams arbeiten |
| Google Gemini | Gems als eigene Assistenten mit festen Anweisungen | Google-Workspace-Umgebungen |
Der nächste Schritt nach dem gespeicherten Prompt ist der eigene Assistent: Ein Projekt mit Ihren Preislisten, Textbausteinen und Tonalitätsregeln liefert konsistentere Ergebnisse als jeder Einzel-Prompt. Wird daraus ein Ablauf mit Daten aus CRM oder ERP, sind Sie bei KI-Agenten und Werkzeugen wie Copilot Studio. Und wenn die KI verlässlich auf internes Wissen zugreifen soll, ist eine KI-Wissensdatenbank mit RAG die robustere Lösung als lange Prompts. Einen Überblick über die passenden Werkzeuge gibt unser Beitrag zu KI-Tools für KMU.
Datenschutz: Was nie in einen Prompt gehört
Ein Prompt ist eine Datenübermittlung an einen Anbieter. Für Schweizer KMU gilt das Datenschutzgesetz (DSG) – und damit die Pflicht, Personendaten nur in Werkzeugen zu bearbeiten, deren Datenverwendung vertraglich geregelt ist. Diese Regeln gehören in jede KI-Richtlinie:
- Nur freigegebene Business-Tools: ChatGPT Business oder Enterprise, Claude Team oder Enterprise, Microsoft 365 Copilot mit Firmenkonto – Pläne, in denen Eingaben vertraglich nicht zum Modelltraining verwendet werden.
- Keine Firmen- oder Kundendaten in private Gratis-Konten. Genau hier entsteht Schatten-KI.
- Besonders schützenswerte Personendaten (z. B. Gesundheit, Strafverfahren) nur nach ausdrücklicher Freigabe und wenn der Zweck es erfordert.
- Passwörter, Zugangsdaten und API-Schlüssel gehören in keinen Prompt – auch nicht «nur kurz zum Testen».
- Wo möglich anonymisieren: «Kunde A» statt Name, Beträge gerundet, keine Vertragsnummern.
- Vertrauliche Dokumente (Verträge, Personaldossiers, Strategiepapiere) nur in Umgebungen mit geregelter Datenhaltung hochladen.
Die rechtlichen Grundlagen fasst unsere DSG-Checkliste für KMU zusammen. Wie Sie verbindliche Regeln für den KI-Einsatz formulieren, zeigt der Beitrag zur KI-Governance im KMU, und warum private KI-Konten ein Risiko sind, erklärt unser Artikel über Schatten-IT.
KI-Ergebnisse prüfen: Entwürfe, keine Endprodukte
Auch der beste Prompt garantiert keine korrekten Fakten. Sprachmodelle formulieren überzeugend – auch dann, wenn eine Zahl, ein Zitat oder eine Rechtsauskunft nicht stimmt. Die Verantwortung für das, was das Haus verlässt, bleibt beim Menschen.
Praxisregel: Zahlen, Namen, Daten, Zitate, rechtliche Aussagen und Preise immer gegen die Quelle prüfen. Verlangen Sie bei Zusammenfassungen Quellenangaben auf Abschnitt oder Seite, damit die Prüfung schnell geht. Für Texte mit Aussenwirkung – Offerten, Verträge, Medienmitteilungen – gilt das Vier-Augen-Prinzip unabhängig davon, ob eine KI beteiligt war.
Eine Prompt-Bibliothek fürs Team aufbauen
Sammeln
Jede Abteilung bringt ihre fünf häufigsten KI-Aufgaben und die Prompts, die dafür heute schon funktionieren. Oft existieren gute Vorlagen bereits – verstreut in privaten Notizen.
Standardisieren
Jede Vorlage bekommt dieselben Felder: Zweck, empfohlenes Tool, Prompt mit Platzhaltern, Beispiel-Ergebnis, Datenschutz-Hinweis, verantwortliche Person und Datum der letzten Prüfung.
Zentral ablegen
Eine SharePoint-Liste oder ein Wiki in Microsoft Teams genügt für die meisten KMU. Wichtig ist, dass die Bibliothek dort liegt, wo das Team ohnehin arbeitet, und nach Aufgaben statt nach Tools sortiert ist.
Pflegen und messen
Einmal pro Quartal prüfen die Verantwortlichen ihre Vorlagen: Funktionieren sie mit den aktuellen Modellen noch? Werden sie genutzt? Was nicht genutzt wird, fliegt raus; was sich bewährt, wird zum Projekt oder Assistenten ausgebaut.
Wie Sie SharePoint als zentrale Ablage strukturieren, zeigt unser Beitrag SharePoint für KMU.
Prompt Engineering lernen: Schulung statt Trial-and-Error
Viele Mitarbeitende bringen sich das Prompten selbst bei – mit sehr unterschiedlichem Ergebnis. Eine kurze, strukturierte Prompt-Engineering-Schulung mit den eigenen Aufgaben des Teams schafft eine gemeinsame Sprache und gemeinsame Standards. Bewährt hat sich ein halbtägiger Workshop als Teil einer umfassenden KI-Schulung: Grundlagen, die sechs Bausteine, Übungen mit echten Fällen und gemeinsamer Start der Prompt-Bibliothek.
Danach lohnt sich ein kleines Netz aus KI-Champions, die Fragen beantworten und neue Vorlagen prüfen. Als Nachschlagewerk eignen sich die frei zugänglichen Prompting-Leitfäden von OpenAI, Anthropic, Google und Microsoft – sie werden laufend an neue Modelle angepasst.
Typische Stolpersteine
- Zu wenig Kontext: Die KI kennt weder Ihre Firma noch Ihre Kundschaft. Was nicht im Prompt steht, wird geraten.
- Alte Tricks für neue Modelle: Lange Formeln und «denke Schritt für Schritt» bringen bei Reasoning-Modellen wenig – klare Ziele und Kriterien dagegen viel.
- Alles in einen Prompt: Riesen-Aufträge liefern mittelmässige Ergebnisse. Lieber in überprüfbare Schritte zerlegen.
- Ungeprüft übernehmen: KI-Texte sind Entwürfe. Zahlen, Fakten und Rechtliches immer kontrollieren.
- Falsches Tool für sensible Daten: Private Konten sind für Firmendaten tabu – unabhängig davon, wie gut der Prompt ist.
- Keine Bibliothek: Gute Prompts verschwinden in Chat-Verläufen. Ohne gemeinsame Ablage erfindet jede Person das Rad neu.
Fazit: Gute Prompts sind gute Briefings
Prompt Engineering ist 2026 keine Geheimwissenschaft mehr, sondern solides Handwerk: Rolle, Kontext, Aufgabe, Format, Beispiele und Grenzen klar benennen, grosse Aufgaben aufteilen, Ergebnisse prüfen. Die Modelle sind leistungsfähiger geworden – umso mehr hängt die Qualität davon ab, wie gut sie Ihre Situation kennen.
Für KMU ist der Hebel gross und die Investition klein: eine Schulung, ein paar geprüfte Vorlagen, klare Datenschutz-Regeln und eine gepflegte Prompt-Bibliothek. Damit wird aus vereinzelten KI-Experimenten eine Kompetenz, die im ganzen Team wirkt.
Prompt-Engineering-Workshop für Ihr Team
Wir trainieren Ihr Team mit Ihren eigenen Aufgaben, bauen die ersten Vorlagen und Ihre Prompt-Bibliothek auf und verbinden das Ganze mit klaren Datenschutz-Regeln – auf Wunsch als Teil unserer KI-Automatisierung.
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