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5 Prompting-Fehler, die deine KI-Ergebnisse ruinieren (und wie du sie sofort behebst)

Von frustrierenden zu erfolgreichen KI-Prompts

"KI liefert nur Müll."

Diesen Satz höre ich ständig. Von Freunden, Kollegen, in Online-Foren. Und weißt du was? In 90% der Fälle liegt das Problem nicht bei der KI.

Es liegt am Prompt.

Ich habe am Anfang selbst alle Fehler gemacht, die ich dir gleich zeige. Stundenlang frustriert vor dem Bildschirm gesessen. Gedacht, diese KI-Tools seien überbewertet.

Bis ich verstanden habe: Gute Prompts sind keine Magie. Es sind Techniken, die jeder lernen kann.

In diesem Artikel zeige ich dir die 5 häufigsten Prompting-Fehler – mit konkreten Vorher-Nachher-Beispielen. Nach dem Lesen wirst du sofort bessere Ergebnisse bekommen.

Warum Prompts so wichtig sind

Stell dir vor, du bestellst in einem Restaurant. Du sagst nur "Essen". Der Kellner bringt dir... irgendwas. Vielleicht eine Suppe. Vielleicht ein Steak. Vielleicht Nachtisch.

Genau so funktioniert KI.

Je vager deine Anfrage, desto zufälliger das Ergebnis. Je präziser du bist, desto genauer bekommst du, was du willst.

Das Prinzip ist simpel: Garbage In, Garbage Out. Oder positiv formuliert: Quality In, Quality Out.

Fehler #1: Der "Gedankenleser"-Anspruch

Der häufigste Fehler überhaupt: Du erwartest, dass die KI deine Gedanken liest.

Das Problem

Du gibst vage Anweisungen und wunderst dich, warum das Ergebnis nicht passt.

❌ Schlechter Prompt:

"Schreibe mir einen Text über KI."

Was bekommst du? Irgendeinen generischen Text. Vielleicht über die Geschichte der KI. Vielleicht über ChatGPT. Vielleicht über Roboter in der Industrie. Die KI rät, was du meinst.

Die Lösung

Sei spezifisch. Gib Kontext. Definiere Zielgruppe, Länge, Ton und Ziel.

✅ Guter Prompt:

"Schreibe mir einen 300-Wort LinkedIn-Post über die 3 wichtigsten KI-Trends 2025 für Selbständige. Ton: Informativ aber locker. Ziel: Engagement, nicht Verkauf. Nutze konkrete Beispiele."

Jetzt weiß die KI genau:

  • Format: LinkedIn-Post
  • Länge: 300 Wörter
  • Thema: KI-Trends 2025
  • Zielgruppe: Selbständige
  • Ton: Informativ, locker
  • Ziel: Engagement

vage-vs-spezifisch

Fehler #2: Keine Rolle zuweisen

Die KI kann verschiedene "Persönlichkeiten" annehmen. Wenn du keine Rolle definierst, antwortet sie neutral – und oft langweilig.

Das Problem

❌ Schlechter Prompt:

"Erkläre mir, wie Variablen in der Programmierung funktionieren."

Du bekommst eine technische Erklärung, die für Anfänger oft zu kompliziert ist.

Die Lösung

Gib der KI eine Rolle. Sie passt ihre Antwort entsprechend an.

✅ Guter Prompt:

"Du bist ein geduldiger Programmier-Lehrer für absolute Anfänger. Erkläre mir Variablen so, als wäre ich 12 Jahre alt. Nutze Beispiele aus dem Alltag, keine technischen Begriffe."

Plötzlich bekommst du Erklärungen wie: "Eine Variable ist wie eine beschriftete Box. Du schreibst 'Alter' drauf und legst die Zahl 12 rein. Später kannst du in die Box schauen und weißt: Ah, das Alter ist 12."

Beliebte Rollen, die funktionieren:

  • "Du bist ein erfahrener Marketing-Experte..."
  • "Du bist ein kritischer Lektor..."
  • "Du bist ein freundlicher Kundenservice-Mitarbeiter..."
  • "Du bist ein strenger aber fairer Lehrer..."

Fehler #3: Alles auf einmal wollen

Du versuchst, ein komplettes Projekt in einem einzigen Prompt zu erledigen. Das überfordert die KI – und dich.

Das Problem

❌ Schlechter Prompt:

"Baue mir eine komplette E-Commerce-Plattform mit Warenkorb, Zahlungssystem, Kundenverwaltung und automatischen E-Mails."

Das Ergebnis? Entweder ein oberflächlicher Überblick oder ein chaotisches Code-Monster, das nicht funktioniert.

Die Lösung

Teile große Projekte in kleine Schritte. Arbeite iterativ.

✅ Guter Ansatz:

"Schritt 1: Erstelle mir das HTML-Grundgerüst für einen einfachen Online-Shop mit Header, Produktbereich und Footer."

[Ergebnis prüfen]

"Schritt 2: Füge jetzt 3 Produktkarten mit Bild, Titel, Preis und 'In den Warenkorb'-Button hinzu."

[Ergebnis prüfen]

"Schritt 3: Baue einen funktionierenden Warenkorb, der die ausgewählten Produkte speichert."

Dieser iterative Ansatz hat drei Vorteile:

  1. Du kannst jeden Schritt prüfen, bevor du weitermachst
  2. Fehler sind leichter zu finden und zu beheben
  3. Du verstehst besser, was passiert

Fehler #4: Kein Feedback geben

Das erste Ergebnis ist okay-ish. Du nimmst es so hin, obwohl es nicht perfekt ist.

Das Problem

Du behandelst die KI wie ein Orakel, das beim ersten Versuch die perfekte Antwort liefern muss. Tut sie aber nicht.

Die Lösung

Gib Feedback. Verfeinere. Iteriere.

✅ Feedback-Beispiele:

  • "Gut, aber der Ton ist zu förmlich. Mache es lockerer."
  • "Füge 2 konkrete Beispiele aus dem Alltag hinzu."
  • "Kürze den Text auf die Hälfte, behalte nur das Wichtigste."
  • "Der dritte Absatz passt nicht zum Rest. Schreibe ihn neu."

Die besten Ergebnisse entstehen durch 2-3 Feedback-Schleifen. Nicht durch den perfekten ersten Prompt.

Fehler #5: Kein Output-Format vorgeben

Du weißt, wie das Ergebnis aussehen soll – aber du sagst es der KI nicht.

Das Problem

❌ Schlechter Prompt:

"Gib mir Infos über KI-Tools."

Du bekommst einen Fließtext. Aber vielleicht wolltest du eine Tabelle. Oder eine Liste. Oder Stichpunkte.

Die Lösung

Definiere das gewünschte Format explizit.

✅ Guter Prompt:

"Erstelle mir eine Tabelle mit 5 KI-Tools für Anfänger. Spalten: Tool-Name | Hauptfunktion | Preis | Für wen geeignet | Link"

Nützliche Format-Vorgaben:

  • "Als nummerierte Liste..."
  • "In Tabellenform..."
  • "Als Bullet Points..."
  • "Im FAQ-Format (Frage + Antwort)..."
  • "Als Schritt-für-Schritt-Anleitung..."
  • "Als Code-Block mit Kommentaren..."

Das Universal-Template für bessere Prompts

Wenn du diese 5 Fehler vermeidest, kommen automatisch bessere Ergebnisse. Hier ist ein Template, das fast immer funktioniert:

🎯 Das 5-Punkte-Prompt-Template:

  1. Rolle: "Du bist [ROLLE]."
  2. Aufgabe: "Erstelle mir [WAS]."
  3. Kontext: "Für [ZIELGRUPPE]. Ziel: [ZIEL]."
  4. Format: "[OUTPUT-FORMAT]. Länge: [LÄNGE]."
  5. Ton: "[TON/STIL]."

Konkretes Beispiel

"Du bist ein Marketing-Experte für Kleinunternehmer. Erstelle mir 3 LinkedIn-Post-Ideen zum Thema KI im Alltag. Für Solo-Selbständige, die mehr Reichweite wollen. Format: Jeweils Hook, Main Point, Call-to-Action. Länge: Max 150 Wörter pro Post. Ton: Locker, motivierend, kein Marketing-Blabla."

Dieser Prompt enthält alle 5 Elemente. Das Ergebnis wird deutlich besser sein als bei "Schreibe mir was über KI für LinkedIn".

Deine Challenge: Teste es jetzt

Theorie ist gut. Praxis ist besser.

Nimm dir 5 Minuten und probiere das Template aus:

  1. Öffne ein KI-Tool deiner Wahl (ChatGPT, KIRA AI, Claude...)
  2. Denke an eine Aufgabe, bei der du KI nutzen willst
  3. Formuliere den Prompt mit dem 5-Punkte-Template
  4. Vergleiche das Ergebnis mit deinen bisherigen Prompts

Du wirst den Unterschied sofort merken.

Fazit: Prompting ist eine lernbare Fähigkeit

Gute Prompts zu schreiben ist keine Kunst. Es ist ein Handwerk, das du lernen kannst.

Die 5 Fehler, die wir besprochen haben:

  1. Zu vage sein (Gedankenleser-Anspruch)
  2. Keine Rolle zuweisen
  3. Alles auf einmal wollen
  4. Kein Feedback geben
  5. Kein Format vorgeben

Vermeide sie, und deine KI-Ergebnisse werden sich sofort verbessern.

Die beste Nachricht: Je mehr du übst, desto intuitiver wird es. Nach ein paar Wochen schreibst du gute Prompts automatisch, ohne nachzudenken.

Fang heute an. Der erste gute Prompt ist nur 5 Minuten entfernt.

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