Chat GPT im Wahrheitsmodus
RAG bringt Kontext ins System.
Viele KI-Modelle liefern veraltete oder unpräzise Antworten weil sie auf Trainingsdaten basieren und die sind per Definition nicht aktuell.
Genau hier setzt RAG an: Retrieval-Augmented Generation.
RAG koppelt dein LLM an externe Wissensquellen. Statt Halbwissen aus dem Modell: faktenbasierte Antworten aus Datenbanken, Dokumenten oder internen Systemen. Ein flexibler externer Kontext-Layer.
Wie das funktioniert?
👉 Daten aufbereiten
👉 Relevantes Wissen semantisch abrufen
👉 Antwort generieren, mit Quellenbezug
Das Ergebnis: Präzision statt Halluzination.
Kontextsensitive, personalisierte KI‑Anwendungen.
Im Carousel in meinem LinkedIn Beitrag zeige ich dir, wie RAG funktioniert
➡️ Jetzt durchswipen & RAG verstehen.
Die nächste Evolutionsstufe im Prompt Engineering
Auto-Prompting ist die Antwort auf mittelmäßige KI-Outputs aufgrund ungenauer Nutzereingaben. Mit Auto-Prompting analysiert das Modell selbstständig die Eingabe, erkennt Optimierungspotenziale und generiert daraus einen zielgerichteten, präzisen Prompt.
So entstehen Prompts, die auf die Aufgabe und den gewünschten Output zugeschnitten sind, unabhängig davon, wie unspezifisch die ursprüngliche Anfrage war.
So das Versprechen. Und die Realität?
Was Auto-Prompting leistet:
✅ Formulierung: KI übernimmt die richtige Wortwahl und Sprachstruktur.
✅ Konsistenz: Einheitliches Wording und Aufbau über Beiträge und Autoren hinweg.
✅ Schneller Entwurf: Aus einer groben Idee entsteht im Handumdrehen ein brauchbarer Text.
Perfekt also für:
->> Standard-Formate
->> Autoren-Teams, die gleiche Tonalität wahren müssen
->> KI-Einsteiger, die mit komplexen Prompts überfordert sind
💡 Wo die Grenzen liegen
->> Stil und Persönlichkeit:
Automatisch generierte Prompts können einheitlich und oberflächlich wirken. Authentische Kommunikation benötigt individuelle Formulierungen, feine Nuancen und einen persönliche Blickwinkel.
->> Kontextverlust ohne Memory:
Ohne persistente Nutzer-Memory-Funktion kennt die KI weder deinen individuellen Stil noch deine Themenhistorie. Die generierten Prompts sind „gut“, aber nicht deine.
->> Datenschutz und Sicherheit:
Automatisierte Systeme verarbeiten Nutzerdaten, um Vorschläge zu optimieren. du brauchst klare Prozesse für DSGVO-Konformität und den Schutz sensibler Informationen.
->> Bias und Qualität:
KI-Modelle können Verzerrungen reproduzieren. Ein automatisiertes System muss mit Prüf- und Feedback-Schleifen abgesichert werden, sonst schleichen sich unentdeckte Fehler ein.
💡 Der größte Nutzen liegt in speziellen Use Cases insbesondere für große Unternehmen: Automatisiertes Prompting bietet Effizienz- und Qualitätsvorteile, wenn es um große Mengen standardisierter Aufgaben geht. Hier sind Konsistenz und Geschwindigkeit wichtiger als Individualität.
👉 Wann du besser selbst promptest
– Kreative Originalität:
Deine persönliche Perspektive, pointierte Meinungen und Storytelling-Elemente.
– Beratung und Coaching:
Texte, die Empathie erfordern, beispielsweise bei sensiblen Themen oder persönlicher Markenführung.
– Thought-Leadership:
Langfristiger Aufbau einer unverkennbaren Stimme.
Auto-Prompting ist ein mächtiges Werkzeug für Effizienz und Konsistenz, aber kein Allheilmittel für persönliche und kreative Texte. Entscheidend ist der jeweilige Use Case und die bewusste Abwägung: Brauche ich Schnelligkeit oder meinen unverwechselbaren Stil?
Automation ersetzt keine Strategie. Auch nicht mit KI.
Der Einsatz generativer KI verführt zu operativer Effizienz und kaschiert dabei häufig das Fehlen einer klaren strategischen Zielsetzung. Prozesse werden automatisiert, Content generiert, Entscheidungen getroffen. Was dabei oft fehlt, ist die konzeptionelle Einordnung:
Warum wird automatisiert?
Mit welchem Ziel?
Für welchen Wirkungskontext?
KI ersetzt keine Zielklärung, kein Geschäftsmodell, keine kohärente Customer Journey. Wer ein Sprachmodell einführt, ohne die strukturelle Passung zu prüfen, riskiert funktionale Redundanzen, widersprüchliche Kommunikationsabläufe und unklare Verantwortlichkeiten im operativen Prozess.
Prompt Engineering ohne Use Case ist kein Fortschritt, sondern technisch vermittelte Beliebigkeit.
Es ist erschreckend, wie häufig zentrale Grundsätze des Projektmanagements im KI-Kontext suspendiert werden. Anforderungsanalyse, Zieldefinition, Stakeholder-Mapping oder der Aufbau einer sauberen Zielhierarchie – bewährte Methoden zur Projektsicherung – scheinen plötzlich verzichtbar, sobald ein KI-Tool involviert ist.
Doch genau diese Grundlagen sind unverzichtbar, um KI-gestützte Vorhaben wirkungsorientiert, verantwortbar und nicht zuletzt auch skalierbar zu gestalten.
Effizienz entsteht nicht durch Tool-Nutzung, sondern durch die intelligente Kopplung von Systemen, Datenflüssen und Entscheidungslogiken. Automatisierung ist keine Antwort, sondern eine Methode!
Strategisches KI-Design beginnt daher wie jedes Projekt ohne KI mit funktionaler Analyse, nicht mit Feature-Demonstration. Es integriert technologische Möglichkeiten in eine übergeordnete Logik: Was lässt sich durch KI anders, besser oder neu denken und zwar jenseits bloßer Beschleunigung?
Die zentrale Kompetenz liegt nicht im Tool-Verständnis, sondern in der Fähigkeit, Kontexte zu differenzieren, Prozessziele zu definieren, Schnittstellen zu gestalten. Nur wenn diese Grundlagen geklärt sind, erzeugt man mit generative KI mehr als synthetische Output-Kaskaden.
Andernfalls entwickeln wir nur Effizienz darin, das Falsche zu tun.
So schützt du deinen KI-Output vor Confirmation Bias.
Neulich bekam ich eine DM, die mich kurz sprachlos gemacht hat. Eine Art Persönlichkeitsanalyse, die jemand mit ChatGPT auf Basis meines Posts erstellt hat.
Ergebnis: eine Diagnose meiner „freudschen Selbstschutz-Taktiken“, detailliert und aburteilend (Kurzfassung, die Langfassung im Download unten):
– Ich inszeniere mich als Retterin der Tiefe.
– Ich kritisiere Performance, will aber selbst performen.
– Ich bin rhetorisch virtuos, aber nur auf den mir genehmen Tasten.
– Wer nicht klingt wie ich, ist raus.
𝐖𝐚𝐬 𝐢𝐬𝐭 𝐡𝐢𝐞𝐫 𝐩𝐚𝐬𝐬𝐢𝐞𝐫𝐭?
Die Erklärung steckt im Prompt, mit dem das Ergebnis generiert wurde:
„Analysiere diesen Text nach verborgenen Mustern Freud’scher Selbstschutz-Taktiken der Selbstlüge.“
Wer so Promptet darf sich nicht über Confirmation Bias wundern! Denn das Ergebnis wäre – egal welcher Text analysiert worden wäre – immer ähnlich ausgefallen.
𝐖𝐚𝐫𝐮𝐦?
Die KI wurde angewiesen, nach „verborgenen Mustern Freud’scher Selbstschutz-Taktiken der Selbstlüge“ zu suchen. Wenn man KI mit einem solchen Auftrag losschickt wird sie etwas finden, und wenn nicht, wird sie sich etwas zusammenhalluzinieren. Sie hat gar keine andere Wahl, denn der Prompt gibt einen klaren Auftrag ohne andere Möglichkeiten aufzuzeigen.
Wenn ich mit KI eine solche Analyse durchführen möchte muss ich den Prompt offen formulieren. Wie man das macht findest du Download unten.
𝐖𝐢𝐞 𝐤𝐚𝐧𝐧 𝐦𝐚𝐧 𝐂𝐨𝐧𝐟𝐢𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐁𝐢𝐚𝐬 𝐯𝐞𝐫𝐦𝐞𝐢𝐝𝐞𝐧?
Tipps findest du im Prompt Guide zur Vermeidung von Confirmation Bias (Download unten)
Einige wichtige Punkte in der Kurzfassung:
1. Hinterfrage deine Fragestellung
Jeder Prompt setzt einen Deutungsrahmen.
Wenn du nach verstecktem Selbstbetrug fragst, wird GPT genau nur danach dort suchen – selbst wenn nichts darauf hindeutet.
Tipp: Stelle keine Suggestivfragen. Lass Raum für Mehrdeutigkeit.
2. Erkenne deine eigene Intention
Oft liefern KI-Modelle nicht „die Wahrheit“, sondern die Antwort, die du ihnen durch den Prompt nahegelegt hast.
Tipp: Reflektiere, ob dein Prompt auf Bestätigung statt auf Erkenntnis zielt.
3. Die Projektion liegt im Prompt, nicht im Modell
KI ist kein objektiver Beobachter, sondern sie verarbeitet, was du vorgibst.
Wer Bestätigung erwartet, bekommt sie. Wer Zweifel zulässt, bekommt Perspektiven.
Tipp: Vermeide moralisch oder psychologisch geladene Begriffe im Prompt.
4. Formuliere offen, nicht eng
Ein Beispiel:
🛑 „Analysiere diesen Text nach freudschen Selbstlügen.“
✅ „Welche unterschiedlichen Lesarten sind bei diesem Text denkbar – auch im Hinblick auf mögliche Selbstschutzmechanismen?“
Tipp: Lass Interpretationsspielräume zu und fordere Alternativen aktiv ein.
Hier geht es zu meinem LinkedIn Beitrag: Prompting Guide Confirmation Bias
Methoden, Insights & Prompt Guide
Solche Aussagen hast du sicher schon mehrfach auf LinkedIn gelesen. Die gängigen Anleitungen klingen ungefähr so: Standard-Prompt in ChatGPT werfen und fünf Posts auf dem Silbertablett erhalten. Korrekturlesen? Geschenkt. Das Custom-GPT weiß ja, was es tut:
✅ Offene Halbsätze zwingen zum „Mehr anzeigen“ -> FOMO Hook und Cliffhanger am Zeilenende
✅ Kurz hält die kognitive Last niedrig -> 8-10 Wörter pro Satz
✅ 1 Satz = 1 Absatz (Whitespace pumpt die Dwell Time)
✅ Fachbegriffe raus (simple Wörter pushen die Verständlichkeit um 30%)
✅ Leseniveau 7–9. Klasse -> Flesch Reading Ease ≥ 60
✅ egal wenn die erfunden sind, checkt eh keiner -> Konkrete Zahlen statt „deutlich“, „stark“
Das Ergebnis: perfekter Algorithmus-Futterbrei. Standardisiert durchoptimiert, gut durchgekaut.
Aber ist das noch Inhalt, oder nur noch Output?
Ich wünsche mir, dass solche Formate öfter im Feed stummgeschaltet werden. Nicht, um irgendwen zu strafen, sondern um ein Zeichen zu setzen: Qualität entscheidet. Und diese Entscheidung können wir nicht dem Algorithmus überlassen.
𝐀𝐛𝐞𝐫 𝐒𝐜𝐡𝐥𝐮𝐬𝐬 𝐦𝐢𝐭 𝐌𝐞𝐜𝐤𝐞𝐫𝐧, her mit Lösungen.
Ich zeige hier, wie ich meine Posts mit Hilfe von KI erstelle. Nicht aus der arroganten Annahme heraus, dass ich es besser mache sondern um zu zeigen, dass und wie es auch anders geht:
FÜR KI
GEGEN Contentmüll.