Generative KI in der Praxis: Die Kunst der präzisen Anweisung

LLMs können Texte erstellen, strukturieren, verdichten. Wie sehr Firmen das hilft, liegt vor allem am Prompt. Ein Leitfaden mit Beispielen.

19. Dezember 2025 um 13:30 Uhr / Ein Ratgebertext von Klaus Manhart

Damit LLMs nützlich sind, müssen Anwender klare Regeln aufstellen. Bild: Geralt / Pixabay

Textgenerierung durch KI hat in letzter Zeit einen dramatischen Wandel erfahren. Aus regelbasierten Chatbots, die festen Skripten folgten, sind mit der Einführung der Transformer-Architektur und leistungsfähiger Large-Language-Modelle-Systeme entstanden, die Texte kohärent, kontextbezogen und stilistisch variabel erzeugen können – auf einem Niveau, das erstmals breit im Unternehmensalltag nutzbar ist.

Modelle wie GPT-4, Claude 3 oder Open-Source-Ansätze wie Llama 3 wurden mit sehr großen Textkorpora trainiert und verfügen dadurch über ein ausgeprägtes Sprachverständnis. Sie beherrschen Grammatik und Stil ebenso wie komplexe Argumentationsmuster und sind in der Lage, über reine Textergänzung hinauszugehen: Sie strukturieren Inhalte, verdichten umfangreiche Dokumente, formulieren Berichte und unterstützen bei der Erstellung anspruchsvoller Fachtexte. Wir zeigen, wie das in der Praxis geht.