Prompt-Sammlungen veralten schneller als die Aufgaben, für die sie gedacht sind.
Die häufigste Bitte nach einem Seminartag lautet: Schicken Sie uns doch die Liste der besten Prompts. Ich verstehe sie gut: Eine Liste ist greifbar und sieht nach einem vorzeigbaren Ergebnis aus. Nur liegt sie nach einigen Monaten in einem Ordner, den niemand mehr öffnet.
Der Grund ist kein Motivationsproblem. Oberflächen werden umgebaut, Modelle ausgetauscht, und was gestern eine geschickte Formulierung war, ist heute eine Selbstverständlichkeit oder ein Umweg. Die Marktanalyse zum österreichischen Weiterbildungsangebot hält das in ihrem Exkurs zu frei zugänglichen Lernressourcen fest: „Eine besondere Einschränkung besteht durch das rasche Veralten vieler anwendungsbezogener Informationen (z. B. in Bezug auf die Leistungsfähigkeit von Chatbots) aufgrund der rasanten Entwicklung im Bereich der KI.“
Die Erhebung entstand im Auftrag der Geschäftsstelle Digitale Kompetenzen in der OeAD-GmbH und erfasste zwischen März und Mai 2025 das nicht-formale KI-Weiterbildungsangebot in Österreich: im Sample vom März 2025 524 Kurse und 98 Anbieter im offenen Segment. Ihr Befund dazu: „Die angebotenen Kurse sind überwiegend kurz (mehrheitlich unter 16 Unterrichtseinheiten). 92 % der Kurse zielen auf die selbstständige Anwendung vermittelter Inhalte ab“.
Dass ein Teil dieser kurzen, werkzeugnahen Angebote in der Praxis auf Rezeptlisten hinausläuft, ist meine eigene Einschätzung — die Studie klassifiziert die Inhalte nicht so. Belegt ist nur, was sie erhoben hat: viel Kürze, viel Werkzeugnähe, wenig Aufbau.
Die Aufgaben dagegen bleiben. Ein Angebotstext, eine Absage an eine Bewerberin, ein Besprechungsprotokoll — diese Aufgaben sehen in fünf Jahren aus wie heute. Deshalb arbeite ich lieber an der Aufgabe als am Werkzeug.
Quelle: Marktanalyse Weiterbildungsangebot „KI-Kompetenzen“, OeAD-GmbH (PDF)
Der AI Act verlangt Kompetenz, keine Rezeptsammlung.
Im Rechtsrahmen steht keine Formulierungslehre. Die KI-Servicestelle der RTR gibt die Begriffsbestimmung wieder: KI-Kompetenz sind nach Art. 3 Ziffer 56 AIA „die Fähigkeiten, die Kenntnisse und das Verständnis, die es Anbietern, Betreibern und Betroffenen unter Berücksichtigung ihrer jeweiligen Rechte und Pflichten im Rahmen dieser Verordnung ermöglichen, KI-Systeme sachkundig einzusetzen sowie sich der Chancen und Risiken von KI und möglicher Schäden, die sie verursachen kann, bewusst zu werden“.
In diesem Satz kommt keine Eingabetechnik vor. Die Servicestelle führt weiter aus, KI-Kompetenz umfasse „technische, rechtliche und ethische Kenntnisse, ebenso wie Risikobewusstsein und praktische Anwendungsfähigkeit“. Das Formulieren einer Anfrage gehört zur praktischen Anwendungsfähigkeit — zu einem einzigen der Bereiche, die diese Aufzählung nennt.
Das zeigt sich auch in der Liste möglicher Schulungsinhalte. Prompting steht dort nicht als eigener Punkt, sondern als Unterpunkt zu „Hinweise zur Nutzung der konkret im Unternehmen eingesetzten KI-Systeme“, wörtlich: „Etwa: Prompting-Workshops beim Einsatz von Text-KI“. Auf derselben Listenebene, wenn auch unter anderen Oberpunkten, stehen „Informationen suchen und kritisch hinterfragen“ und „Besonderheiten der Arbeitsweise von KI, insbesondere etwa hinsichtlich Bias, Halluzinationen, Bedeutung von Trainingsdaten“.
Wichtig ist, was daraus nicht folgt. Die Servicestelle hält fest: „Es gibt sohin keine pauschale Beantwortung auf die Frage, welche konkreten Maßnahmen notwendig sind, um den Anforderungen des Art. 4 AIA nachzukommen.“ Und: „Über die Art und Weise der zu treffenden Schulungsmaßnahmen bleibt der AI Act offen.“ Aus Art. 4 Abs. 1 AIA wird zitiert: „Diese Verpflichtung verpflichtet Anbieter oder Betreiber nicht, für irgendeine Person ein bestimmtes Niveau an KI-Kompetenz zu garantieren.“
Niemand kann also sagen, ein bestimmter Workshop oder eine bestimmte Formulierung erfülle Artikel 4. Was ich daraus ableite, ist keine Rechtsaussage, sondern eine didaktische: Wenn die Norm offen lässt, wie geschult wird, trägt am ehesten das Werkzeugunabhängige.
Quelle: KI-Servicestelle der RTR — AI Act, KI-Kompetenz nach Art. 4 AIA
Fünf Bestandteile, die jede brauchbare Anfrage enthält.
Statt einer Sammlung arbeite ich mit einer Struktur: kurz genug, dass man sie auswendig kann, allgemein genug, dass ein Werkzeugwechsel sie nicht ungültig macht.
- Auftrag — was entstehen soll, als Tätigkeit formuliert: zusammenfassen, gliedern, gegenüberstellen, umformulieren. Nicht „Text zum Thema“, sondern eine Handlung mit einem Ergebnis.
- Kontext — Anlass, Vorgeschichte, das Material, auf das sich die Antwort stützen soll, und was ausdrücklich nicht dazugehört.
- Zielgruppe und Format — wer das Ergebnis liest, welches Vorwissen vorausgesetzt werden darf, welche Länge, welche Form.
- Kriterien — woran erkennbar ist, dass das Ergebnis brauchbar ist: Verständlichkeit, Stil, fachliche Richtigkeit, Vollständigkeit.
- Prüfschritt und Grenze — wie die Antwort gegengelesen wird, und was in dieser Anfrage nichts verloren hat.
Diese Bestandteile sind nicht erfunden. Das KI-Basiscurriculum, erstellt im Auftrag des OeAD im Rahmen der Digitalen Kompetenzoffensive, nennt als Lernergebnis im Lernfeld „Kreativ gestalten mit generativer KI“: „Lernende verwenden unter Anleitung einfache Prompts, um generative KI-Inhalte zielgruppen- und formatgerecht zu gestalten.“ Die Kriterienkomponente steht in der Vertiefungsstufe desselben Lernfeldes: „Lernende gestalten unter Anleitung KI-gestützte Inhalte nach vorgegebenen Kriterien (Zielgruppe, Verständlichkeit, Stil sowie rechtlichen, gesellschaftlich erwünschten und ethischen Kriterien.)“
Und die Marktanalyse trennt Auftrag und Kontext, dort zu Chatbots als Lernressource: „Die Qualität der Beiträge ist teils von der Kontextsetzung (vom ‚Priming‘) und den Aufträgen (‚Prompting‘) abhängig“.
Zur Einordnung: Weder das Basiscurriculum noch die Marktanalyse sind Normtexte. Das Curriculum ist eine Empfehlung, zuletzt als Endbericht Version 5 vom November 2025; die Marktanalyse ist eine Erhebung. Verbindlich sind allein die Bestimmungen des AI Act.
Quelle: KI-Basiscurriculum, Endbericht November 2025, OeAD (PDF)
Die fünf Bestandteile stehen auf einer Seite in der Merkkarte mit der Aufgabenstruktur für KI-Anfragen, zum Ausdrucken und Danebenlegen.
Kontext geben heißt nicht, alles preiszugeben.
Der zweite Bestandteil ist der heikelste. Je genauer der Kontext, desto besser passt die Antwort zur Aufgabe — und Kontext ist im Betrieb fast immer Betriebsinhalt: ein Kundenvorgang, ein Personalfall, eine Kalkulation.
Die KI-Servicestelle formuliert die Pflichtenlage knapp: Ein Betreiber hat „darauf zu achten, dass keine personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse unrechtmäßig an den Anbieter als Dritten übermittelt werden“. Für KI und Datenschutz verweist sie auf die österreichische Datenschutzbehörde, als weitere Anlaufstelle unter anderem auf die Wirtschaftskammer.
Aufschlussreich ist, welche Maßnahmen die Servicestelle dazu nennt: „on-premises“-Lösungen, vertragliche Absicherungen und entsprechende Schulungen der Mitarbeitenden. Eine Formulierung im Eingabefeld kommt in dieser Aufzählung nicht vor — auch nicht der oft weitergereichte Zusatz, die Eingaben nicht für ein Training zu verwenden. Was übermittelt werden darf, ist nach dieser Darstellung keine Frage des Satzbaus.
Praktisch gehe ich in zwei Schritten vor: klären, welche Angaben eine Aufgabe wirklich braucht, und prüfen, ob sie sich auch abstrahiert stellen lässt — Rolle statt Name, Größenordnung statt Betrag, Fallbeschreibung statt Aktenauszug. Trägt die abstrahierte Fassung nicht, ist das kein Formulierungsproblem mehr.
Ob eine konkrete Eingabe in ein KI-Werkzeug zulässig ist, entscheidet nicht die Formulierung der Anfrage: Diese Frage gehört zu Ihrer Datenschutzstelle, zur Rechtsabteilung oder zur zuständigen Kammer — zu KI und Datenschutz informiert die österreichische Datenschutzbehörde, zum AI Act die KI-Servicestelle der RTR.
Die Prüfung der Antwort gehört zur Anfrage dazu.
Der fünfte Bestandteil wird am häufigsten weggelassen, weil er nach Mehrarbeit aussieht. Er ist aber der einzige, der aus einer Ausgabe ein Arbeitsergebnis macht.
Das Basiscurriculum hält als Lernergebnis fest, „dass generative KI keine Fakten kennt, sondern Texte auf Wahrscheinlichkeiten berechnet“. Daraus folgt nüchtern: Eine gut gebaute Anfrage verhindert keine erfundenen Angaben, keine Verzerrung und keine falsche Quelle. Belegt ist lediglich, dass die Qualität teils von Kontextsetzung und Auftrag abhängt. Wer mehr verspricht, verspricht zu viel.
Das Curriculum arbeitet im Lernfeld zur Informationssuche deshalb mit „Mikro-Kontrollstrategien“: „Die Lernenden wenden vorgegebene Mikro-Kontrollstrategien zur Plausibilitätsprüfung an (z. B. Rückwärtssuche, Quellenvergleich, Variation von Prompts, Deutung von Wahrscheinlichkeitsaussagen).“ Und im Lernfeld zur generativen KI: „Lernende erkennen problematische Inhalte und korrigieren sie mithilfe vorgegebener Strategien (z. B. Nachprompten oder manuelle Anpassungen).“
Genau das gehört vorab in die Anfrage: Welche Angaben werde ich gegenlesen, und woran? Wer den Prüfschritt beim Formulieren mitdenkt, formuliert von selbst prüfbarer: Zwischenüberschriften statt Fließtext, und keine Zahlen, die ohnehin selbst nachzuschlagen sind.
Vergleichen statt sammeln: wie ein Team seine Anfragen gemeinsam schärft.
Wenn nicht sammeln, was dann? Das Basiscurriculum nennt als didaktisches Prinzip: „Toolvergleiche statt Tooltraining: Unterschiedliche generative KI-Systeme mit gleichem Prompt nutzen und bewerten.“ Als Lernergebnis dazu: „Lernende vergleichen Ergebnisse identischer Prompts in verschiedenen generativen Tools und beschreiben erkannte Unterschiede.“
Der Zweck dieser Übung ist ausdrücklich nicht, ein Siegerwerkzeug zu küren. Welches System auf welche Formulierung wie reagiert, ändert sich mit dem nächsten Modellwechsel. Der Zweck ist ein anderer: Wer zwei Antworten auf dieselbe Anfrage nebeneinander sieht, merkt, an welchen Stellen die Anfrage offen geblieben ist. Sie zeigen Lücken im Auftrag, nicht die Güte des Werkzeugs.
Das Curriculum macht die eigene Nutzung selbst zum Gegenstand: Im ersten Lernfeld ist dafür ein Kriterienraster vorgesehen, wörtlich „(z. B. Aufgabenart, Prompting-Muster, Fehlerquellen, anthropomorphe Gestaltungselemente)“. Prompting-Muster stehen dort als Gegenstand der Selbstreflexion, nicht als abzuarbeitende Liste.
Für ein Team hat sich bei mir eine knappe Stunde bewährt: eine echte, wiederkehrende Aufgabe auswählen; die Kriterien festlegen, bevor jemand ein Ergebnis sieht; zwei Fassungen der Anfrage bauen, die sich in genau einem Bestandteil unterscheiden; die Ergebnisse an den Kriterien messen. Festgehalten wird nicht der Wortlaut der besseren Anfrage, sondern welcher Bestandteil den Unterschied gemacht hat. Das überlebt den nächsten Werkzeugwechsel.
Die KI-Servicestelle nennt als Best Practice: „Praxisorientiertes Lernen: Regelmäßiges Testen und Evaluieren neuer Systeme in Hinblick auf unternehmensinterne Use-Cases und Feedback einholen.“
Wo die Aufgabenstruktur in den Kompetenzaufbau gehört.
Die Aufgabenstruktur sitzt in der Mitte: nach dem Verständnis, wie ein Sprachmodell arbeitet, und vor der Frage, wer im Haus was freigibt.
Das KI-Basiscurriculum ist in sieben Lernfelder gegliedert, jedes mit den Stufen Basis, Aufbau und Vertiefung. Gegliedert wird bewusst „nach Lernfeldern, anstatt nach thematischen Modulen“, weil Lernfelder „realitätsnahe Handlungssituationen“ beschreiben. Die Aufgabenstruktur berührt gleich mehrere davon: das Gestalten mit generativer KI, das Bewerten von Informationen und das Kommunizieren mit KI.
Dazu passt, was die KI-Servicestelle zur Verteilung im Betrieb schreibt: „Auch nicht jeder Mitarbeitende muss zwingendermaßen im gleichen Ausmaß über KI-Kompetenz verfügen.“ Wer Texte für Kundinnen und Kunden verfasst, braucht die Struktur täglich; wer zweimal im Monat eine Recherche anstößt, vor allem den Prüfschritt. Und zeitlich: „Da es sich um keinen starren Prozess handelt, ist es ratsam, KI-Kompetenz als Teil des Fort- und Weiterbildungsprozesses einzubeziehen.“
Genau hier liegt die Lücke, die die Marktanalyse beschreibt: „Angebote über längere Zeiträume, die die Zeit zwischen den Kurseinheiten für den Lernprozess nutzen, sind selten“. Eine Aufgabenstruktur wird aber erst brauchbar, wenn zwischen zwei Terminen an echten Aufgaben geübt wird und der zweite Termin die Ergebnisse aufgreift.
Deshalb bauen wir unsere Lernwege in Stufen und mit Abstand dazwischen. Was dabei entsteht, ist keine Prompt-Sammlung, sondern die Fähigkeit, eine Aufgabe so zu stellen, dass ihr Ergebnis prüfbar wird. Die Formulierung bleibt dabei eine handwerkliche Frage — ob ein bestimmter Einsatz im eigenen Haus zulässig ist, ist keine, und diese Trennung halte ich bewusst ein.