Shit In, Shit Out: Die Formulierung ist drastisch, trifft aber ein vertrautes Problem. Jemand schreibt „Mach mir eine Strategie“, bekommt eine austauschbare Liste und erklärt anschließend, die KI könne nichts. Der Chatbot kennt jedoch weder das Unternehmen noch das Ziel, die Zielgruppe, vorhandene Zahlen oder Grenzen. Er ergänzt die Lücken mit allgemeinen Mustern. Wer präziser fragt, bekommt eine bessere Arbeitsgrundlage – und kann das Ergebnis gezielter prüfen.
Prompten bedeutet, einer KI einen Arbeitsauftrag zu geben. Ein guter Prompt funktioniert deshalb wie ein gutes Briefing für einen Kollegen, eine Agentur oder einen Dienstleister: Je klarer Sie erklären, was Sie erreichen möchten, für wen das Ergebnis gedacht ist und welche Informationen dafür wichtig sind, desto gezielter kann die Aufgabe bearbeitet werden. „Mach mal eine Präsentation“ lässt vieles offen. Ein Briefing mit Anlass, Zielgruppe, Kernbotschaft und gewünschtem Umfang gibt dagegen eine brauchbare Richtung vor.
Genauso ist es mit einem Rezept: „Koch etwas Leckeres“ kann zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen führen. Nennen Sie dagegen das Gericht, die Zutaten, Mengen, Arbeitsschritte und Garzeiten, lässt sich das gewünschte Ergebnis viel zuverlässiger nachkochen. Bei einer KI sind Ihre Informationen und Unterlagen die Zutaten; der Prompt beschreibt, was daraus entstehen soll. Entscheidend ist die passende Anleitung, nicht möglichst viel Text.
„Shit In, Shit Out“ ist die zugespitzte Variante des aus der Informatik bekannten Grundsatzes „Garbage In, Garbage Out“: Fehlerhafte oder ungeeignete Eingaben führen zu entsprechend schlechten Ergebnissen. Das Prinzip ist älter als heutige KI-Chatbots. Auf das Prompten übertragen heißt es: Auch ein leistungsfähiges Modell kann fehlende Angaben, falsche Ausgangsdaten oder widersprüchliche Anforderungen nicht zuverlässig ausgleichen. Ein gutes Briefing verbessert die Arbeitsgrundlage; die Prüfung des Ergebnisses bleibt notwendig.
Zu einem guten KI-Briefing gehören grundsätzlich eine klare Aufgabe und ein erkennbares Ziel. Je nach Auftrag ergänzen Sie den Kontext und die Zielgruppe, verlässliches Ausgangsmaterial, das gewünschte Ergebnisformat sowie wichtige Grenzen und Prüfkriterien. Also: Was soll die KI tun? Wofür und für wen? Auf welcher Grundlage? Wie soll das Ergebnis aussehen? Was muss sie beachten, und woran erkennen Sie, ob das Ergebnis brauchbar ist? Bei fehlenden entscheidenden Angaben soll sie nachfragen, statt zu raten. Nicht jede kurze Frage braucht ein ausführliches Briefing. Bei anspruchsvollen Aufgaben sollten Sie diese Punkte jedoch bewusst klären.
Dieser Artikel zeigt, wie gute Prompts für ChatGPT, Claude, Gemini und Copilot entstehen. Mit konkreten Vorher-nachher-Beispielen, einer wiederverwendbaren Vorlage und klaren Grenzen. Das Ziel ist nicht ein magischer Satz, sondern eine Aufgabe, die ein anderer Mensch ebenfalls verstehen und bearbeiten könnte.
Aufgabe + Kontext + Material + Ergebnisform + Prüfkriterium. Je nach Aufgabe brauchen Sie nicht alle fünf Teile. Fehlt aber die entscheidende Information, kann das Modell sie nicht verlässlich erraten.
Ein Sprachmodell formuliert auf Grundlage Ihrer Eingabe und des verfügbaren Kontexts eine wahrscheinliche Antwort. Es kennt nicht automatisch Ihre internen Ziele, Ihren aktuellen Datenstand oder die Bedeutung eines Begriffs in Ihrem Unternehmen. Fehlen diese Informationen, wirkt eine Antwort oft flüssig, bleibt aber allgemein. Genau hier beginnt der Effekt von Shit In, Shit Out: Die Ausgabe kann die Qualität des Auftrags nicht beliebig übersteigen.
Das heißt nicht, dass ein langer Prompt automatisch gut ist. Zu viele Nebenziele, widersprüchliche Regeln und ungeprüfte Angaben können ebenso stören. Für eine einfache Definition genügt eine kurze Frage. Für ein Angebot, eine Analyse oder eine Entscheidungsvorlage braucht die KI mehr Orientierung. Der Maßstab ist die Aufgabe, nicht die Anzahl der Wörter.
„Schreib etwas über unsere Firma.“
„Formuliere einen Website-Absatz mit 110–140 Wörtern für Einkaufsleiter in mittelständischen Betrieben. Nutze ausschließlich die folgenden drei Leistungsmerkmale. Ton: fachlich und direkt. Erfinde keine Referenzen. Falls ein Beleg fehlt, markiere ihn als offene Frage.“
Betrachten Sie einen Prompt wie ein Briefing. Was ist zu tun, auf welcher Grundlage, für wen und woran erkennen Sie ein brauchbares Ergebnis? Die folgenden fünf Bausteine machen aus einer spontanen Frage einen steuerbaren Auftrag.
Sagen Sie, welche Arbeit erledigt werden soll: zusammenfassen, vergleichen, prüfen, entwerfen oder überarbeiten. Nennen Sie den konkreten Zweck.
Erklären Sie, für wen das Ergebnis gedacht ist und welche Ausgangslage zählt. Ein Text für einen Einkäufer braucht andere Details als ein Text für neue Mitarbeitende.
Liefern Sie Daten, Dokumente oder Auszüge und sagen Sie, was daraus übernommen werden darf. Markieren Sie Annahmen und verbieten Sie erfundene Zahlen oder Belege.
Nennen Sie Länge, Gliederung, Tabelle, Stichpunkte oder Fließtext. Definieren Sie die Tonalität in einfachen Worten und geben Sie bei Bedarf ein kurzes Muster.
Legen Sie fest, woran Sie Qualität erkennen: vollständige Kriterien, nachvollziehbare Herleitung, ausgewiesene Unsicherheiten. Bei fehlenden Angaben soll das Modell zuerst fragen.
Bei „Shit In, Shit Out“ geht es darum, die entscheidenden Lücken vor der Ausgabe zu schließen. Bitten Sie bei komplexen Vorhaben zunächst um drei Rückfragen oder einen Arbeitsplan. So sehen Sie früh, welche Informationen dem Modell fehlen. Eine gute Eingabe ist kein Garant für richtige Fakten, macht Fehler aber leichter erkennbar.
Die Beispiele zeigen keine starren Formeln. Sie zeigen, welche Information im ersten Satz fehlt und warum die überarbeitete Fassung eine bessere Antwort ermöglicht.
„Antworte dem Kunden freundlich.“
„Entwirf eine Antwort an einen Kunden, der eine verspätete Lieferung reklamiert. Entschuldige dich für die Verzögerung. Bestätigt sind nur: Die Ware wurde heute versendet und die Sendungsnummer wird später nachgereicht. Versprich keinen Liefertermin. Schreibe in der Sie-Form, maximal 130 Wörter, freundlich und verbindlich.“
Die zweite Eingabe definiert Fakten, Grenzen und Ton. Trotzdem muss ein Mensch prüfen, ob Versand und Zuständigkeit tatsächlich stimmen. Eine plausible Formulierung ersetzt keine echte Statusabfrage.
„Analysiere diese Zahlen und sag, warum der Umsatz gesunken ist.“
„Vergleiche Umsatz und Auftragseingang der letzten drei Monate anhand der Tabelle unten. Berechne absolute und prozentuale Veränderungen. Trenne Beobachtungen von möglichen Erklärungen. Falls Daten für Ursachen fehlen, benenne genau, welche zusätzlichen Daten nötig wären. Gib das Ergebnis in einer kurzen Tabelle und drei Rückfragen aus.“
Hier wird die eigentliche Stärke sichtbar: Die KI darf rechnen und strukturieren, soll aber keine Ursache behaupten, die aus den Zahlen nicht hervorgeht. Gerade bei Analysen ist Shit In, Shit Out auch eine Frage der Datenqualität.
„Welche Regeln gelten für KI in meinem Unternehmen?“
„Erstelle eine erste Fragenliste für die Einführung eines internen KI-Tools in einem deutschen Unternehmen. Trenne Datenschutz, Zugriffsrechte, Freigaben und Schulungsbedarf. Nutze nur verifizierbare aktuelle Quellen und verlinke sie. Kennzeichne Punkte, die eine juristische oder datenschutzrechtliche Prüfung benötigen. Gib keine endgültige Rechtsbewertung ab.“
Ob ein Chatbot aktuelle Quellen selbst abrufen kann, hängt vom Produkt und seinen aktivierten Funktionen ab. Ohne überprüfbaren Quellenzugriff sollten Sie die Informationen bereitstellen oder die Recherche getrennt durchführen. Ein Wunsch nach „aktuellen Quellen“ erzeugt noch keinen verlässlichen Zugriff darauf.
Würde eine neue Kollegin die Aufgabe mit genau diesen Informationen lösen können? Wenn sie nach Ziel, Zielgruppe, Material oder Grenzen fragen müsste, braucht auch der Chatbot mehr Kontext.
Für wiederkehrende Aufgaben können Sie diese Struktur anpassen. Streichen Sie alles, was für Ihren Fall nicht nötig ist. Besonders hilfreich ist die letzte Zeile: Sie verhindert, dass fehlende Informationen stillschweigend mit Vermutungen gefüllt werden.
Aufgabe: [Was genau soll erstellt oder geprüft werden?] Ziel und Zielgruppe: [Wofür und für wen?] Kontext: [Wichtige Ausgangslage und Begriffe] Material/Quellen: [Daten, Auszüge, Links – oder „nur den folgenden Text verwenden“] Ergebnis: [Format, Länge, Ton, gewünschte Struktur] Grenzen: [Was darf nicht behauptet oder entschieden werden?] Wenn etwas fehlt: Stelle zuerst bis zu drei gezielte Rückfragen und markiere ungeprüfte Annahmen.
Die Vorlage ist ein Startpunkt, kein Ritual. Bei kurzen Alltagsfragen darf der Prompt kurz bleiben. Bei umfangreichen Aufgaben kann es sinnvoll sein, zuerst eine Gliederung erstellen zu lassen und anschließend einzelne Abschnitte zu bearbeiten. Testen Sie das Ergebnis an echten Fällen und ergänzen Sie das Briefing dort, wo Fehler wiederkehren.
Die Grundregeln gelten für alle vier Systeme. Unterschiede liegen vor allem darin, welche Dateien, Unternehmensdaten, Suchquellen oder Werkzeuge in der jeweiligen Umgebung tatsächlich verfügbar und freigegeben sind. „Nutze unsere Dokumente“ funktioniert nur, wenn der Dienst Zugriff auf die richtigen Dokumente hat. Prüfen Sie außerdem, ob ein Arbeitskonto, ein persönliches Konto oder eine spezielle Integration verwendet wird.
Klare Aufgabe, ausreichend Kontext und eine gewünschte Form helfen. Arbeiten Sie iterativ: Antwort prüfen, konkrete Schwäche benennen und gezielt nachschärfen. Für wichtige Fakten Quellen angeben und Ergebnisse überprüfen.
Längere Unterlagen und mehrere Teilaufgaben profitieren von sauber getrennten Abschnitten für Auftrag, Kontext und Material. Für komplexe Prompts können eindeutige Abschnittsmarkierungen Missverständnisse verringern.
Formulieren Sie zentrale Anweisungen direkt und trennen Sie Kontext, Beispiele und Ausgabewunsch klar. Wenn aktuelle Informationen nötig sind, prüfen Sie, ob eine geeignete Such- oder Quellenfunktion tatsächlich aktiv ist.
Im Microsoft-Umfeld zählt zusätzlich, auf welche Arbeitsdateien und Datenquellen Copilot zugreifen darf. Nennen Sie Ziel, Kontext, Quelle und erwartete Form – und kontrollieren Sie, ob die herangezogenen Inhalte die richtigen sind.
Shit In, Shit Out beschreibt also mehr als die Wortwahl. Auch falsche Ausgangsdaten, fehlende Freigaben oder eine unklare Aufgabe verschlechtern das Ergebnis. Der praktische Gegenentwurf ist ein klarer Auftrag und ein bewusstes Review.
Wenn eine Aufgabe regelmäßig anfällt, sollte der Prompt nicht jedes Mal neu erfunden werden. Dokumentieren Sie ein funktionierendes Briefing, ein gutes Musterergebnis und typische Fehler. Prüfen Sie es mit mehreren echten Fällen. So entsteht ein wiederholbarer Ablauf statt eines zufälligen Treffers. In Teams gehören dazu Regeln für Daten, Quellen, Freigaben und die Frage, wann ein Mensch eingreifen muss.
In unseren KI-Schulungen üben Teams genau das mit ihren eigenen Aufgaben: klare Prompts, sinnvolle Rückfragen, Qualitätsprüfung und den passenden Einsatz von ChatGPT, Copilot, Gemini oder Claude. Wenn Sie aus „Shit In, Shit Out“ eine verlässliche Arbeitsweise machen möchten, sprechen wir über Ihre konkreten Anwendungsfälle.
Die Redewendung beschreibt, dass unklare, unvollständige oder fehlerhafte Eingaben oft wenig brauchbare KI-Antworten erzeugen. Ein guter Prompt nennt Ziel, Kontext, verfügbare Quellen und die gewünschte Form des Ergebnisses. Auch gute Prompts ersetzen die Prüfung wichtiger Aussagen nicht.
Beschreiben Sie die Aufgabe konkret, geben Sie nötigen Kontext und relevantes Material mit, nennen Sie Zielgruppe und Ausgabeformat und legen Sie fest, was bei fehlenden Informationen passieren soll. Prüfen und verfeinern Sie die erste Antwort.
Die Grundregeln ähneln sich: klare Aufgabe, ausreichender Kontext und überprüfbare Anforderungen. Unterschiede betreffen etwa die verfügbaren Datenquellen, Integrationen, Dateiformate und Möglichkeiten für strukturierte Ausgaben.
Nein. Ein Prompt sollte die nötigen Informationen enthalten, aber keine widersprüchlichen oder überflüssigen Anweisungen. Für komplexe Aufgaben hilft eine klare Gliederung; für einfache Fragen reicht oft ein kurzer Satz.
Geben Sie verlässliche Quellen vor und verlangen Sie, dass unbelegte Aussagen kenntlich gemacht werden. Bei aktuellen oder wichtigen Themen müssen Quellen, Zahlen und Zitate anschließend selbst geprüft werden. Eine Prompt-Formulierung kann erfundene Angaben nicht sicher ausschließen.
Benennen Sie die konkrete Abweichung und ergänzen Sie fehlenden Kontext, ein Beispiel oder ein Erfolgskriterium. Sie können die KI bitten, vor der Bearbeitung die wichtigsten offenen Fragen zu stellen.
Nur wenn die Nutzung des jeweiligen Dienstes und der konkreten Daten in Ihrem Unternehmen freigegeben ist. Prüfen Sie Zugriffsrechte, Datenschutzregeln und Produkteinstellungen; anonymisieren oder entfernen Sie sensible Angaben, wenn sie für die Aufgabe nicht nötig sind.
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