24. Oktober 2026
So schreiben Sie eine Aufgabe, damit die KI sie versteht
Wenn ein Mitarbeiter eine Aufgabe so unklar bekommt, dass er das Falsche liefert, ist das selten seine Schuld. Bei der KI schreiben wir genau so — und wundern uns dann über das Ergebnis.
Was eine brauchbare Aufgabe enthält
- Kontext: wofür das Ergebnis gebraucht wird. "Für eine E-Mail an einen Kunden" liest sich anders als "für interne Notizen".
- Ein Beispiel: ein Ergebnis, das bereits gut war. Die KI ahmt nach, was sie sieht, zuverlässiger als jede Beschreibung.
- Grenzen: Länge, Ton, was fehlen soll. Ein Satz reicht: "höchstens 120 Wörter, sachlich, keine Werbesprache."
- Format: Liste, E-Mail, Tabelle — vorher sagen, nicht nachher korrigieren.
- Eine Prüffrage: eine Frage, an der Sie selbst erkennen, ob es stimmt. Ohne Prüffrage glauben Sie dem ersten Entwurf.
Der häufigste Fehler
Zu lange Aufgaben. Wenn ein Prompt fünf Absätze umfasst, vergisst die KI den Anfang, während sie das Ende schreibt. Zwei kurze Aufgaben mit je einem Beispiel schlagen eine lange mit fünf Regeln.
Der Unterschied zum Kollegen
Ein neuer Mitarbeiter fragt nach, wenn etwas fehlt. Die KI fragt nicht — sie füllt die Lücke mit dem Wahrscheinlichsten. Wer das weiß, schreibt die Lücken vorher zu: Kontext, Beispiel, Grenze, Format, Prüffrage.
When a colleague delivers the wrong result because the task was unclear, we rarely blame the colleague. With AI we do exactly that — write a vague task and then argue with the result.
What a usable task contains
- Context: what the result is for. "For a customer email" reads differently than "for internal notes".
- One example: a result that was already good. The AI imitates what it sees more reliably than any description.
- Limits: length, tone, what to leave out. One sentence is enough: "max 120 words, matter-of-fact, no sales language."
- Format: list, email, table — say it upfront instead of correcting afterwards.
- A check: one question that tells you whether the result is true. Without it you believe the first draft.
The most common mistake
Tasks that are too long. A prompt of five paragraphs loses the beginning by the time it reaches the end. Two short tasks with one example each beat one long task with five rules.
What makes it different from a colleague
A new colleague asks when something is missing. The AI does not ask — it fills the gap with whatever is most likely. Once you know that, close the gaps first: context, example, limit, format, check.
Bir iş arkadaşına görev açık verilmediğinde yanlış sonuç gelirse genelde onu suçlamayız. Yapay zekâda ise tam tersini yaparız — belirsiz yazar, sonra sonuçla tartışırız.
Kullanılabilir bir görevin içeriği
- Bağlam: sonuç ne için gerekli. "Müşteri e-postası için" ile "iç notlar için" aynı okunmaz.
- Bir örnek: daha önce iyi olmuş bir sonuç. Yapay zekâ, gördüğü örneği her tariften daha güvenilir taklit eder.
- Sınırlar: uzunluk, ton, neyin olmayacağı. Tek cümle yeter: "en fazla 120 kelime, sade dil, pazarlama dili yok."
- Biçim: liste, e-posta, tablo — düzeltmek yerine baştan söyleyin.
- Kontrol sorusu: sonucun doğru olup olmadığını kendinizin anlayacağı tek soru. Yoksa ilk taslağa güvenirsiniz.
En sık yapılan hata
Fazla uzun görevler. Beş paragraflık bir görev, sonuna geldiğinde başını unutur. Örnekli iki kısa görev, beş kurallı tek uzun görevden daha iyi sonuç verir.
Kişiden farkı nedir
Yeni bir iş arkadaşım bir şey eksikse sorar. Yapay zekâ sormaz — boşluğu en olası şeyle doldurur. Bunu bilen, boşlukları önceden kapatır: bağlam, örnek, sınır, biçim, kontrol sorusu.