Schlechte Frage, generische Antwort. Wie das RIKO-Modell hilft, KI so anzusprechen, dass wirklich brauchbare Ergebnisse herauskommen.
Wie muss ich mit dir reden, dass du mich verstehst? · 10-teilige Serie · TV, YouTube und On-Demand
▶ Folge 4 jetzt ansehen
▶ Bild anklicken zum Ansehen auf Austro TV
Stell dir vor, du rufst beim Arzt an und sagst nur: „Ich bin krank, ich brauche ein Medikament." Und legst auf. Was glaubst du, was du bekommst? Sicher nicht das, was du genau brauchst.
Genau so funktioniert das mit KI, wenn man ihr keine klare Aufgabe gibt. Sie antwortet. Immer. Sie möchte dir gefallen. Aber ob die Antwort passt, das hängt fast ausschließlich davon ab, wie gut die Frage war.
Das Wissen aus den ersten drei Folgen allein hilft nichts, wenn man nicht weiß, wie man mit KI effizient arbeitet. Der Fachausdruck heißt Prompting – hört sich technisch an, ist es aber gar nicht. Ein Prompt ist die Eingabe, die du KI gibst. Die Frage, der Auftrag, die Anweisung.
Nehmen wir ein einfaches Beispiel. Ich frage KI: „Erkläre mir die Fotosynthese." Was kommt zurück? Eine Schullehrbuch-Erklärung. Irgendwo zwischen zu einfach und zu kompliziert. Für niemanden wirklich passend.
Jetzt dieselbe Frage mit Kontext: „Erkläre die Fotosynthese so, dass ein Mittelschüler im zweiten Schuljahr es versteht. Keine Fachbegriffe ohne Erklärung. Maximal zehn Sätze." Oder: „Erkläre mir die Fotosynthese auf dem Niveau, das für eine Masterthesis in Biologie relevant ist. Geh auf die molekularen Prozesse ein, insbesondere auf den Calvin-Zyklus."
Das ist dieselbe Frage. Aber mit Kontext. Und der Unterschied im Ergebnis ist enorm.
Es gibt ein Modell, das dabei hilft. Ich verwende es selbst täglich. Es heißt RIKO. Vier Buchstaben, vier Bausteine.
Du sagst KI, aus welcher Perspektive sie arbeiten soll. Als Volksschullehrer, als Professor, als Pressesprecher. KI passt damit Sprache, Tiefe und Tonalität an – und weiß, für welches Publikum sie arbeitet.
Das Material, das du mitgibst. Stichwörter, Daten, Zahlen, ein Dokument, ein Entwurf. Etwas Konkretes, das KI verarbeiten muss und an dem sie sich orientieren kann.
Der am meisten unterschätzte Teil. Wer liest das Ergebnis? Was weiß die Zielgruppe schon? Die Situation drumherum, die erklärt warum diese Aufgabe gerade gestellt wird.
Was willst du als Ergebnis? Format, Länge, Ton. E-Mail, Social-Media-Post, Pressemitteilung. Und: sag immer dazu, dass KI menschlich antworten soll.
Abstrakt klingt das vielleicht noch etwas theoretisch. Daher drei konkrete Beispiele – aus dem Feuerwehrkontext, aus dem Familienalltag und aus dem Betrieb.
Rolle: Du bist ein erfahrener Pressesprecher einer Freiwilligen Feuerwehr.
Input: Der Einsatz dauerte 14 Stunden. 120 Kräfte von 8 Feuerwehren waren beteiligt. Waldbrand auf 3 Hektar bei starkem Wind. Keine Verletzten. Drei Gebäude konnten gerettet werden. Brand gegen 23 Uhr unter Kontrolle. Ursache noch unklar.
Kontext: Die Meldung geht an regionale Tageszeitungen und wird auf der Gemeindewebsite veröffentlicht. Leser sind Anwohner, keine Fachleute. Ziel ist sachliche Information, kein Heldenepos. Keine Spekulationen zur Brandursache.
Output: Pressemitteilung, maximal 200 Wörter. Mit Überschrift. Sachlicher Ton. Kein Juristendeutsch, kein Blaulicht-Pathos. Menschlich, klar, ohne Dramatisierung. Am Ende ein kurzer Dankessatz an die beteiligten Kräfte.
Rolle: Du bist eine Volksschullehrerin mit jahrelanger Erfahrung im naturwissenschaftlichen Unterricht.
Input: Das Thema ist das Sonnensystem: Sonne, Planeten, ihre Abstände und Bewegungen.
Kontext: Das Kind ist 9 Jahre alt, geht in die zweite Klasse einer österreichischen Volksschule und hat morgen einen Test. Es braucht eine einfache, verständliche Erklärung ohne Fachbegriffe – oder mit kurzer Erklärung, wenn ein Fachbegriff unumgänglich ist.
Output: Maximal 150 Wörter. Fang mit einem Vergleich an, den ein Kind kennt. Einfache Sätze, keine Schachtelsätze. Schreibe menschlich.
Rolle: Du bist Betriebsleiter eines mittelständischen Metallbaubetriebs mit 20 Jahren Erfahrung im Umgang mit Lieferanten.
Input: Bestellung vom 10. Mai, Bestellnummer 4471-B. Bestellt: 500 Edelstahlschrauben M6, 40mm. Geliefert am 18. Mai statt am 15. Mai. Geliefert wurden Stahlschrauben M6, 35mm. Der Außenbereich-Auftrag stockt, Fertigstellungstermin 22. Mai.
Kontext: Der Großhändler ist seit 5 Jahren Stammlieferant. Die Geschäftsbeziehung ist gut, aber der Fehler verursacht echten Schaden. Ziel: schnelle Lösung, keine Eskalation.
Output: Sachliche Reklamations-E-Mail. Mit Bestellnummer, konkreter Fehlerbeschreibung, dem entstandenen Problem und klarer Aufforderung zur Sofortlieferung bis 21. Mai. Kein aggressiver Ton, aber unmissverständlich.
Menschen geben KI drei Wörter und erwarten eine perfekte Antwort. Aber KI kann nur mit dem arbeiten, was sie bekommt. Wer sich vorher keine Gedanken macht, was er wirklich braucht, bekommt eine generische Antwort. RIKO hilft dabei, das vorher zu klären.
Kundendaten, interne Zahlen, Personaldaten. Was in den Prompt geschrieben wird, landet auf einem Server – außerhalb des Unternehmens. Welche Informationen nicht in den Prompt gehören, dazu kommen wir ausführlich in Folge 6.
Ein guter Prompt erhöht die Wahrscheinlichkeit einer guten Antwort. Er garantiert sie aber nicht. Das Ergebnis bleibt ein Entwurf – den du prüfst, anpasst und verantwortest.
Sag im Prompt nicht Bitte und Danke. Du redest mit einer Maschine. KI hat keine Gefühle, die du verletzen kannst. Sie wird nicht motivierter, wenn du höflich bist. Höflichkeit verbraucht unnötig Zeichen – sogenannte Token – und lenkt ab.
Ein Prompt ist keine Konversation unter Freunden. Er ist eine Arbeitsanweisung. Jedes Wort, das nichts zur Aufgabe beiträgt, ist ein Wort zu viel.
Und wenn die Antwort nicht passt: bleib im Chatfenster und sag KI, was sie besser machen soll. Das nennt sich Iteration. KI lernt im Gespräch, was dir nicht gefällt.
In Folge 5 geht es um das Unangenehme: Was passiert, wenn KI mit voller Überzeugung etwas behauptet, das schlicht falsch ist? Das Stichwort heißt Halluzination.
RIKO und mehr – praxisnah, mit echten Beispielen aus deiner Branche. Für Teams, KMU und öffentliche Einrichtungen.
Training anfragen