Das große Missverständnis: Warum die meisten KI–Chatbots falsch nutzen
Hand aufs Herz: Wie oft habt ihr schon frustriert einen Chat mit ChatGPT oder Claude beendet, weil das Ergebnis einfach nicht das war, was ihr euch erhofft hattet? Ihr seid damit nicht allein. Tatsächlich glaube ich, dass die meisten Menschen KI-Chatbots komplett falsch verwenden. Aber keine Sorge – ich zeige euch heute, wie ihr das ändern und das volle Potenzial dieser Tools ausschöpfen könnt.
Das typische Szenario
Vielleicht kommt euch das bekannt vor:
  1. Ihr öffnet ChatGPT oder Claude.
  2. Ihr startet einen Chat zu einem Thema – sei es, um einen LinkedIn-Post zu schreiben, eine Strategie zu entwickeln oder Finanzzahlen zu analysieren.
  3. Das Ergebnis ist … naja, sagen wir mal »durchwachsen«. Generisch, nicht wirklich passend zu eurem Arbeitskontext, einfach nicht das, was ihr braucht.
  4. Ihr wundert euch, warum die KI nicht besser performt, und gebt vielleicht sogar frustriert auf.
Kommt euch das bekannt vor? Dann seid ihr in guter Gesellschaft. Aber lasst mich euch erklären, wo hier der Haken liegt.
Das Cold–Start–Problem: Der heimliche Produktivitätskiller
Der Grund für dieses unbefriedigende Erlebnis hat einen Namen: das Cold-Start-Problem. Um es euch an einem Beispiel zu verdeutlichen, nehmen wir an, ihr wollt einen LinkedIn-Post für das Profil eurer Firma schreiben.
Für einen wirklich guten LinkedIn-Post müsstet ihr dem KI-Chatbot eine Fülle von Informationen zur Verfügung stellen:
  • Beispiele bestehender LinkedIn-Posts
  • Eine Beschreibung des Schreibstils eurer Firma
  • Detaillierte Informationen zum neuen Thema, über das ihr schreiben wollt
  • Angaben zu möglichen Call-to-Actions und dazugehörigen Links
  • Markenbotschaften, Positionierung, USPs …
Die Liste ist lang, und seien wir ehrlich: Wer von uns nimmt sich die Zeit, all diese Informationen jedes Mal aufs Neue einzugeben? Das Ergebnis? Entweder ein mittelmäßiger Post, der nicht zu eurem Stil passt, oder die Entscheidung, KI-Chatbots gar nicht mehr zu nutzen, weil der Aufwand für ein gutes Ergebnis einfach zu hoch erscheint.
Das Kontextparadoxon: Der Schlüssel zur KI–Superpower
Hier stoßen wir auf das, was ich das »Kontextparadoxon« nenne. Je mehr Kontext wir der KI geben, desto spezifischer und nützlicher wird der Output. Aber – und das ist der springende Punkt – viele Nutzer scheuen genau diesen anfänglichen Aufwand.
Es ist wie beim Anlegen eines Gartens: Die initiale Arbeit des Umgrabens, Düngens und Pflanzens mag mühsam erscheinen. Aber nur so kann später eine reiche Ernte eingefahren werden. Genauso verhält es sich mit der Kontextualisierung eurer KI-Tools.
Der anfängliche Aufwand zahlt sich in Form von präziseren, relevanteren und letztlich zeitsparenderen Ergebnissen vielfach aus.
Die Lösung: GPTs und Claude Projects Eure neuen Superpower–Tools
Aber verzweifelt nicht! Es gibt eine Lösung für dieses Dilemma, und sie heißt: GPTs in ChatGPT und Projects in Claude. Diese Features sind wahre Game-Changer, und ich erkläre euch, warum.
Dieses Bild zeigt einen Einblick in mein Projekt »DECAID Studio« in Claude, das ich für die effiziente Erstellung von Content nutze. Auf der rechten Seite sieht man einen Ausschnitt der hinterlegten Kontextinformationen, darunter verschiedene LinkedIn Posts und Artificial Teams Newsletter, die Claude als Referenz für den Schreibstil und die Themen von DECAID Studio verwenden kann.
Was macht GPTs und Claude Projects so besonders?
Der Schlüssel liegt in der Möglichkeit, relevante Kontextinformationen dauerhaft zu hinterlegen. Diese werden dann bei jedem neuen Chat automatisch hinzugefügt. Das bedeutet:
  1. Ihr müsst nicht jedes Mal von vorn anfangen.
  2. Die KI hat immer den vollen Kontext eures Unternehmens, eurer Marke und eurer Ziele vor Augen.
  3. Ihr spart massiv Zeit und bekommt konsistent bessere Ergebnisse.

Was solltet ihr hinterlegen?
Um wirklich guten Marketing- und Kommunikationsoutput zu generieren, empfehle ich, mindestens folgende Informationen in euren Projects oder GPTs zu hinterlegen:

Priorität 1 (Grundlegende Informationen)
  1. Hauptprodukte oder -dienstleistungen
  2. Zielgruppen und Kundensegmente
  3. Mission und Vision

Priorität 2 (Marke und Kommunikation)
  1. Markenidentität und Kernbotschaften
  2. Ton und Stil der Kundenkommunikation
  3. Wichtigste Marketing- und Kommunikationskanäle
  4. Bestehende Kampagnen oder Marketinginitiativen

Priorität 3 (Marktposition und Geschäftsumfeld)
  1. Marktposition und Hauptwettbewerber
  2. Aktuelle Herausforderungen und Chancen in der Branche
  3. Unique Selling Proposition (USP)
  4. Relevante Markttrends und Entwicklungen
Das Geheimnis wirklich guter KI–Outputs
Hier kommt die Überraschung: Das Wichtigste für spezifischen und wirklich guten KI-Output ist weder das KI-Modell selbst noch das Schreiben super komplexer Prompts. Es ist die Bereitstellung der notwendigen Kontextinformationen für die Bearbeitung einer Aufgabe.
Indem ihr diese Informationen in euren GPTs oder Projects hinterlegt, gebt ihr der KI das notwendige »Futter«, um maßgeschneiderte, relevante und qualitativ hochwertige Inhalte zu produzieren – sei es ein LinkedIn-Post, eine Marketingstrategie oder eine Finanzanalyse.

Um die Bedeutung von Kontext in der KI-Nutzung zu veranschaulichen, habe ich ein kleines Experiment durchgeführt. Ich stellte ChatGPT und meinem spezialisierten Claude-Projekt »DECAID Studio« die gleiche Aufgabe: Werbeheadlines für unser KI-Bootcamp zu generieren. Der Unterschied in den Ergebnissen ist frappierend und zeigt eindrucksvoll, warum Kontextualisierung der Schlüssel zur wirklich effektiven KI-Nutzung ist.
ChatGPT liefert generische Antworten mit Falschinformationen, die nicht zu unserem Produkt passen.
Claude, mit meinem »DECAID Studio«-Kontext ausgestattet, erzeugt Headlines, die perfekt zu unserem Produkt, unseren Versprechen und unserer Markentonalität passen.
Dieser Vergleich verdeutlicht eindrucksvoll, warum die Bereitstellung von relevantem Kontext für KI-Tools so entscheidend ist. Während ChatGPT im Dunkeln tappt und Vermutungen anstellt, kann Claude dank des hinterlegten Projektwissens präzise, markengerechte und wertvolle Outputs liefern. Es ist dieser kontextualisierte Ansatz, der den Unterschied zwischen mittelmäßigen und herausragenden KI-Ergebnissen ausmacht.
KI–Kontextualität: Die neue Kernkompetenz im KI–Zeitalter
Lasst uns einen Moment innehalten und die größere Bedeutung dessen betrachten, was wir hier diskutieren. Die Fähigkeit, KI-Systeme mit relevantem Kontext zu füttern, entwickelt sich rasant zu einer entscheidenden Kompetenz in der modernen Arbeitswelt.
Stellt euch vor, ihr seid in einem Raum voller Experten. Jeder einzelne von ihnen verfügt über ein enormes Fachwissen. Aber nur, wenn ihr die richtigen Fragen stellt und den notwendigen Kontext liefert, können diese Experten ihr Wissen optimal für eure spezifische Situation einsetzen. Genauso verhält es sich mit KI-Systemen.
Die Kunst der »KI-Kontextualität« umfasst mehrere Aspekte:
  1. Informationsstrukturierung: Die Fähigkeit, relevante Informationen zu identifizieren und sie in einer für KI verständlichen Weise zu organisieren.
  2. Kontextuelle Sensibilität: Das Verständnis dafür, welche Informationen für welche Aufgaben relevant sind.
  3. Iteratives Lernen: Die Bereitschaft, aus den Interaktionen mit der KI zu lernen und den bereitgestellten Kontext kontinuierlich zu verfeinern.
  4. Strategisches Denken: Die Fähigkeit, vorauszusehen, welche Arten von Aufgaben in Zukunft anfallen könnten, und den KI-Kontext entsprechend vorzubereiten.
Wer diese Fähigkeiten entwickelt, wird in der Lage sein, KI-Tools nicht nur zu nutzen, sondern sie zu Erweiterungen des eigenen Denkens und Handelns zu machen. Es ist, als würdet ihr euch einen hochqualifizierten persönlichen Assistenten heranziehen, der mit der Zeit immer besser versteht, wie ihr denkt und arbeitet.
KI–Kontextualität: Die neue Kernkompetenz im KI–Zeitalter
Mit diesem Ansatz verwandelt ihr eure KI-Tools von frustrierenden Zeitfressern in echte Produktivitäts-Booster. Ihr werdet erstaunt sein, wie viel besser, relevanter und nutzbar der Output wird, wenn ihr diese Methode anwendet.
Die Entwicklung von »KI-Kontextualität« als Kernkompetenz wird euch nicht nur im täglichen Umgang mit KI-Tools helfen. Sie wird euch auch darauf vorbereiten, zukünftige Entwicklungen in der KI-Technologie schneller zu adaptieren und effektiver zu nutzen. In einer Welt, in der KI eine immer größere Rolle spielt, könnte dies der entscheidende Wettbewerbsvorteil sein – sowohl für euch persönlich als auch für eure Unternehmen.
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Timo Springer
CEO und Co-Founder DECAID Studio