Warum die Arbeit mit KI uns frustriert und wie wir damit umgehen können

Bei der Arbeit mit KI treten immer wieder typische Frustrationsmomente auf. Wir schauen auf die Gründe und geben konkrete Tipps, die helfen die reflexhafte Frustration abzumildern sich auf die konstruktive Umsetzung zu konzentrieren.

Frustration 1: "Du verstehst das Problem nicht!"

Häufige Ursachen

• Weiß die KI genug, um Deine Anfrage gut beantworten zu können?
• Sind Auftrag und Absicht dahinter klar genug formuliert?
• Gibt es Mehrdeutigkeiten, die unterschiedlich interpretiert werden könnten?

Warum die KI nicht versteht 

Die Klarheits-Lücke ist normal – und unterschätzt. Wir unterschätzen, wie komplex und speziell unsere eigene Arbeit ist – unsere gesamte Ausbildung, unser Weg und unsere Erfahrung in diesem Handlungsfeld bringen wir mit. Gleichzeitig überschätzen wir die Fähigkeit von Sprachmodellen, mit generellem Weltwissen in unseren spezifischen Kontexten zu agieren. 

Wie bei der Zusammenarbeit mit Kolleg:innen: Je besser das Briefing (Kontext, Absicht, Aufgabe), desto besser das Ergebnis. KI braucht das richtige Maß an Informationen – sie kann nicht raten, was in unserem Kopf steckt. 

Praktische Sofort-Lösungen 

Strukturierte Prüfung: Was, Warum und Wie klären

Viele Prompts scheitern, weil sie nur das WAS kommunizieren, aber WARUM und WIE fehlen. Diese drei Dimensionen zu prüfen reduziert Mehrdeutigkeit drastisch und macht implizites Wissen explizit. 

Sofortmaßnahme: Prüfe vor jedem Prompt diese Checkliste: 

• WAS will ich? (konkretes Ergebnis) 
• WARUM brauche ich es? (Kontext, Zweck) 
• WIE soll es aussehen? (Format, Stil, Umfang) – und oft zeigt sich nach den ersten Antworten auch...
• WIE NICHT: welcher Ton, welche Details oder welches Format explizit unerwünscht sind 

BEISPIEL

⛔ Vorher: "Erstelle eine Zusammenfassung unseres Strategie-Meetings."  
→ KI rät: Für wen? Wie detailliert? Welcher Fokus? 

✅ Nachher: "Erstelle eine Zusammenfassung unseres Strategie-Meetings. 

• WAS: Entscheidungsdokumentation mit Action Items 
• WARUM: Für Geschäftsführung (keine Meeting-Teilnehmer) 
• WIE: Max. 1 Seite, Bulletpoints, sachlicher Ton 
• WIE NICHT: Keine wörtlichen Zitate, keine Diskussionsverläufe" 

KI gezielt nachfragen lassen für bessere Ergebnisse 

Statt zu hoffen, dass KI richtig interpretiert, lasse sie aktiv klären. Die KI stellt Fragen, Du antwortest – erst dann startet die Arbeit. Das funktioniert als Qualitätssicherung nach der strukturierten Prüfung oder als eigenständige Methode. 

Sofortmaßnahme: Füge am Ende Deines Prompts hinzu: "Stelle mir 3-5 Klärungsfragen, bevor du mit der Arbeit beginnst." 

BEISPIEL

⛔ Vorher: "Schreibe eine E-Mail an unseren Kunden wegen der Verzögerung." → KI startet direkt, rät Ton und Details 

✅ Nachher: "Schreibe eine E-Mail an unseren Kunden wegen der Verzögerung. Stelle mir 3-5 Klärungsfragen, bevor du startest." 

KI fragt dann z.B.: 

• Welcher Kunde und welches Projekt? 
• Wie lange ist die Verzögerung (Tage/Wochen)? 
• Kennt der Kunde den Grund bereits? 
• Welcher Ton: Förmlich-entschuldigend oder partnerschaftlich-lösungsorientiert? 
• Soll ein konkreter nächster Schritt/Termin genannt werden? 

Meta-Diagnose (für Profis): Die 6 häufigsten Prompt-Probleme erkennen 

Wenn Prompts wiederholt scheitern, liegt meist eines von 6 Mustern vor: (1) Under-Specification – zu viel oder zu wenig Kontext schadet, (2) Regeneration Loops – Änderungen machen alles kaputt, (3) Multi-Step Reasoning Collapse – KI behauptet zu denken aber täuscht, (4) Hallucination Triggers – spezifische Auslöser für Falschantworten, (5) Consistency Drift – unterschiedliche Results bei gleicher Anfrage, (6) Context Overload – zu viele Informationen blockieren. Die Meta-Diagnostic identifiziert automatisch Ihr Problem und schlägt den passenden Fix vor. 

Sofortmaßnahme: Bei hartnäckigen Problemen nutze diesen Prompt: "Analysiere, was an diesem Prompt unklar oder mehrdeutig sein könnte. Welches dieser 6 Muster liegt vor: Under-Specification, Regeneration Loops, Multi-Step Reasoning Collapse, Hallucination Triggers, Consistency Drift oder Context Overload? Was ist der spezifische Fix?" 

BEISPIEL

⛔ Problem: "Meine Prompts für Marktanalysen liefern jedes Mal andere Schwerpunkte – mal Wettbewerber, mal Trends, mal Technologie." 

✅ Meta-Diagnostic Prompt: "Analysiere, was an folgendem Prompt unklar sein könnte: 'Analysiere den Markt für KI-gestützte HR-Software.' Welches der 6 Muster liegt vor?" 

KI antwortet z.B.: "Consistency Drift liegt vor – der Prompt lässt zu viel Interpretationsspielraum bei 'Markt analysieren'. Fix: Definiere explizit die Analyse-Dimensionen (Wettbewerber, Marktgröße, Trends, Technologie-Stack) und priorisiere sie."

Weiterführende Artikel 

Das „Was“ und „Warum“ für die Aufgaben zu schärfen ist ein Erfolgsfaktor. Dabei hilft die Aktive Aufgabengestaltung.

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Frustration 2: "Damit kann ich so nichts anfangen!"

Häufige Ursachen

• Weiß die KI, in welchem Format oder welcher Struktur du das Ergebnis benötigst? 
• Ist der KI klar, wofür und in welchem Kontext du das Ergebnis konkret einsetzen willst? 
• Gibt es einen klaren Rahmen dafür, was das Ergebnis beinhalten soll und was explizit nicht? 

Warum Ergebnisse nicht nutzbar sind 

Was für uns selbstverständlich ist, bleibt für KI unsichtbar. Wenn wir eine "Zusammenfassung" oder "Liste" anfordern, haben wir ein präzises Bild vor Augen: Wie lang sollte jeder Punkt sein? Welche Struktur erwarten wir? Für wen ist das Ergebnis gedacht? Diese Erwartungen sind das Resultat jahrelanger Arbeitserfahrung in unserem spezifischen Umfeld. KI verfügt zwar über breites Weltwissen, aber nicht über die impliziten Format- und Nutzungsstandards deiner Organisation oder Rolle. Das führt zu generischen, oberflächlich korrekten Antworten, die sich austauschbar anfühlen und nicht auf deinen konkreten Fall zugeschnitten sind. Die Antwort ist nicht falsch, aber eben auch nicht wirklich verwendbar. 

Wie bei der Zusammenarbeit mit Kolleg:innen: Ein neuer Mitarbeiter, der "eine Präsentation für das Board" erstellen soll, wird ohne Kontext etwas völlig anderes liefern als erwartet – vielleicht 50 Slides mit Details, wo du 5 Slides mit Kernbotschaften wolltest. Format, Zielgruppe und Verwendungszweck müssen explizit gemacht werden. Was erfahrene Kolleg:innen intuitiv wissen, muss KI konkret gesagt werden. 

Praktische Sofort-Lösungen 

Format und Struktur vorab festlegen für direkt nutzbare Ergebnisse 

KI-Modelle tendieren zu Fließtext, wenn keine Struktur vorgegeben wird – das Ergebnis wird zum unstrukturierten Textblock, den du erst mühsam umformatieren musst. Die Lösung: Definiere vor der Anfrage das gewünschte Format – Tabelle, Bulletpoints, nummerierte Liste oder ein spezifisches Template. Das verhindert generische Outputs und liefert ein direkt verwendbares Ergebnis. 

Sofortmaßnahme: Füge am Ende deines Prompts hinzu: "Gib das Ergebnis als [Format] aus." Konkrete Beispiele: "als Tabelle mit Spalten X, Y, Z", "als nummerierte Liste mit max. 5 Punkten", "als Bulletpoints mit jeweils 1-2 Sätzen". 

BEISPIEL

⛔ Vorher: "Liste die wichtigsten Risiken für unser Cloud-Migration-Projekt auf."
 
→ KI liefert: 3 Absätze Fließtext mit eingestreuten Risiken, die du erst manuell in eine Struktur bringen musst 

✅ Nachher: "Liste die wichtigsten Risiken für unser Cloud-Migration-Projekt auf. Gib das Ergebnis als Tabelle aus mit Spalten: Risiko | Eintrittswahrscheinlichkeit | Impact | Mitigation."  
 
→ KI liefert: Übersichtliche Tabelle mit 6 strukturierten Risiken, direkt übernehmbar für die Stakeholder-Präsentation

Positive und negative Leitplanken kombinieren für zielgenaue Ergebnisse 

Manchmal reicht eine Formatvorgabe allein nicht aus – die KI füllt die Struktur dann mit generischen Inhalten. Hier helfen Leitplanken für den Inhalt, sogenannte Constraints. Das sind zwei Arten von Regeln: Was zwingend im Ergebnis sein muss (positive Constraints) und was explizit nicht drin sein darf (negative Constraints).  

Praxistipp: Was man nicht will, merkt man schnell, wenn man es bekommt – dann einfach beim nächsten Mal als "nicht …" mitgeben. 

Sofortmaßnahme: Ergänze deinen Prompt mit zwei Constraint-Typen: 

Positive Constraints (Was MUSS enthalten sein): 

• Konkrete Datentypen: "Jede Empfehlung muss enthalten: Zeitaufwand in Stunden, Kosten in Euro, erwarteter ROI in Prozent" 
• Spezifische Quellen: "Alle Zahlen müssen mit Quelle versehen sein (z.B. 'laut Studie XY 2024')" 
• Verbindliche Elemente: "Jeder Punkt muss einen konkreten Verantwortlichen und eine Deadline nennen" 

Negative Constraints (Was NICHT enthalten sein darf): 

• Vage Sprache: "Darf nicht enthalten: 'könnte', 'möglicherweise', 'eventuell', 'unter Umständen'" 
• Generische Phrasen: "Keine KI-typischen Formulierungen wie 'Es ist wichtig zu beachten', 'Es sei darauf hingewiesen'" 
• Unerwünschte Inhalte: "Keine theoretischen Erklärungen, keine Hintergrundinformationen, keine historischen Exkurse" 

BEISPIEL

⛔ Vorher: "Erstelle eine Handlungsempfehlung für die Optimierung unseres Onboarding-Prozesses."  
 
→ KI liefert: "Es wäre sinnvoll, den Prozess zu überarbeiten. Man könnte verschiedene Maßnahmen in Betracht ziehen. Es ist wichtig zu beachten, dass..." – vage Formulierungen ohne konkrete Zahlen oder Verantwortliche 

✅ Nachher: "Erstelle eine Handlungsempfehlung für die Optimierung unseres Onboarding-Prozesses. Format: Nummerierte Liste mit max. 5 Empfehlungen. Jede Empfehlung muss enthalten: Konkrete Maßnahme, Zeitaufwand, Kosten, erwartete Verbesserung. Darf nicht enthalten: Vage Formulierungen wie 'könnte' oder 'möglicherweise', AI-Phrasen wie 'Es ist wichtig zu beachten', theoretische Erklärungen."  
 
→ KI liefert: 5 konkrete Empfehlungen mit präzisen Angaben (z.B. "Onboarding-Checkliste digitalisieren: 3 Tage Setup, 0€ Kosten, 40% weniger vergessene Schritte") – ohne vage Formulierungen, direkt umsetzbar für dein HR-Team.

Referenz-Beispiele zeigen, wie das ideale Ergebnis aussieht (für Profis) 

Selbst mit Format und Leitplanken bleibt eine Frage offen: Wie sieht "gut genug" für dich konkret aus? Die Lösung: Zeige der KI ein konkretes Beispiel des idealen Outputs. Das gibt der KI ein eindeutiges Zielbild für Stil, Detailtiefe und Struktur. 

Sofortmaßnahme: Füge deinem Prompt ein Referenz-Beispiel hinzu. Baue 3-5 Sätze oder eine Mini-Tabelle ein, die zeigt, wie das Ergebnis aussehen soll. Leite ein mit: "Hier ist ein Beispiel, wie das ideale Ergebnis aussieht. Orientiere dich daran für Stil, Detailtiefe und Struktur." 

BEISPIEL

⛔ Vorher: "Erstelle eine Projekt-Statusmeldung für die Geschäftsführung." → KI liefert: Generische 2-Seiten-Zusammenfassung mit viel Text, wenig konkreten Fakten 

✅ Nachher: "Erstelle eine Projekt-Statusmeldung für die Geschäftsführung. Format: Bulletpoints, max. 1 Seite. Muss enthalten: Status-Label, Top 3 Erfolge, Top 2 Blocker mit Verantwortlichem, Nächste Schritte mit Termin."

Beispiel für ideales Ergebnis: 

"Status: Gefährdet – Auslieferung verzögert sich um 2 Wochen 

Top 3 Erfolge: 

• Beta-Start erfolgreich mit 50 Testkunden (15.11.) 
• Leistungsproblem behoben, Ladezeit von 8s auf 2s reduziert 
• Sicherheitsprüfung bestanden ohne kritische Befunde 

Top 2 Blocker: 

• Cloud-Freigabe fehlt (Verantwortlich: IT-Abteilung, eskaliert an technische Leitung) 
• Designer-Kapazität seit 3 Wochen ausgefallen (Verantwortlich: Personalwesen, Interimslösung wird geklärt) 

Nächste Schritte: 

• Entscheidungsmeeting zur Auslieferung (25.11., Teilnehmer: Lenkungsausschuss) 
• Notfallplan für Infrastruktur aktivieren, falls keine Freigabe bis 22.11." 

→ KI liefert: Präzise 1-Seiten-Meldung im gleichen Stil wie das Beispiel, mit allen relevanten Fakten strukturiert aufbereitet 

Selbstprüfung einbauen für automatische Qualitätskontrolle (für Profis) 

Trotz klarer Vorgaben liefert KI manchmal unvollständige Ergebnisse – ein Punkt ohne Zeitangabe, eine vage Formulierung, die durchrutscht. Die Lösung: KI prüft ihre eigene Arbeit gegen messbare Kriterien, bevor sie das Ergebnis liefert. Das fängt Fehler ab, bevor du sie siehst. Organisationen, die Qualitätskontrolle durch menschliche Reviews skalieren wollen, scheitern regelmäßig – was skaliert, ist eingebaute Selbstprüfung. 

Sofortmaßnahme: Füge deinem Prompt eine Selbstprüfungs-Checkliste hinzu. Formuliere: "Bevor du das finale Ergebnis ausgibst, prüfe selbst gegen diese Checkliste. Wenn alle Punkte erfüllt sind, gib das Ergebnis aus. Wenn nicht, überarbeite zuerst." Die Kriterien müssen messbar sein: Nicht "ist das gut?", sondern "enthält jeder Punkt einen Verantwortlichen?". 

BEISPIEL

⛔ Vorher: "Erstelle eine Handlungsempfehlung mit 5 Maßnahmen zur Prozessoptimierung." → KI liefert: 5 Empfehlungen, aber Punkt 2 und 4 ohne Zeitangabe, Punkt 3 vage formuliert ("könnte man überdenken") 

✅ Nachher: "Erstelle eine Handlungsempfehlung mit 5 Maßnahmen zur Prozessoptimierung. Format: Nummerierte Liste. Jede Maßnahme muss enthalten: Konkrete Aktion, Zeitaufwand, Kosten, Verantwortlicher." 

Selbstprüfung vor Ausgabe:  
1. Hat jede der 5 Maßnahmen einen Zeitaufwand in Stunden/Tagen?  
2. Sind bei allen Maßnahmen Kosten genannt (auch wenn 0€)?  
3. Ist bei jeder Maßnahme ein konkreter Verantwortlicher (Rolle/Abteilung) genannt?  
4. Sind alle Maßnahmen konkret formuliert (keine Wörter wie 'könnte', 'möglicherweise')?  
5. Sind es genau 5 Maßnahmen? 

Wenn alle Punkte erfüllt sind, gib das Ergebnis aus. Wenn nicht, überarbeite zuerst." 

→ KI liefert: 5 vollständige Empfehlungen, jede mit allen geforderten Elementen – die Selbstprüfung hat Lücken vor der Ausgabe behoben 

Frustration 3: "Zu viel Text, komm zum Punkt!"

Häufige Ursachen 

• Hast du der KI gesagt, wie lang das Ergebnis maximal sein darf? 
• Ist der KI klar, dass du eine kompakte Lösung brauchst statt ausführlicher Erläuterungen? 
• Fehlt eine Strukturvorgabe, die Kürze erzwingt (z.B. Tabelle statt Fließtext)? 

Warum KI zu ausführlich ist 

Welche Textlänge für uns jetzt richtig ist, hängt von der konkreten Situation ab. KI-Modelle sind darauf trainiert, hilfreich und umfassend zu antworten – das führt zu ausuferndem Text, wenn keine Grenzen gesetzt werden. Aus Erfahrung wissen wir, welche Textlänge uns jetzt hilft und haben dazu eine intuitive Erwartung. Wenn wir 'kurz' sagen, wissen wir genau, was das in unserem Kontext bedeutet: Drei Sätze für den Vorstand, ein Absatz fürs Team, fünf Bulletpoints für die Dokumentation. Dem KI-Modell müssen wir das in der Situation erklären. 

Wie bei der Zusammenarbeit mit Kolleg:innen: Ohne Briefing über Länge und Format produziert jede:r nach eigenem Standard. KI hat auch einen, aber der ist "lieber zu viel als zu wenig". Das Ergebnis: Text, der alles abdeckt, aber nichts auf den Punkt bringt. 

Praktische Sofort-Lösungen 

Länge und Format vorgeben für die richtige Textlänge 

Was "kurz" oder "kompakt" für uns in diesem Moment bedeutet, wissen nur wir – die KI kann das nicht erraten. Ohne konkrete Vorgaben produziert sie ausufernden Fließtext, den wir nachträglich kürzen und umformatieren müssen. Die Lösung: Definiere Länge und Format gemeinsam vorab. Die Länge begrenzt den Umfang, das Format erzwingt Struktur – beides zusammen liefert direkt nutzbare Ergebnisse. 

Sofortmaßnahme: Kombiniere eine messbare Längenvorgabe („Maximal 150 Wörter“, „Genau 3 Bulletpoints, jeweils 1 Satz“, „Ein Absatz mit 4-5 Sätzen“) mit einem konkreten Format („Als Tabelle mit Spalten: X | Y | Z“, „Als nummerierte Liste mit max. 5 Punkten“, „Als 2x2 Matrix: X-Achse [Kriterium 1], Y-Achse [Kriterium 2]“) 

Tipp: Tabellen und Matrizen erzwingen Kürze durch ihre Struktur. Zellen lassen keinen Platz für Ausschweifungen. 

BEISPIEL

⛔Vorher: "Vergleiche drei Projektmanagement-Tools für unser Team." → KI liefert: 3 lange Absätze pro Tool in Fließtext – schwer zu vergleichen, mühsam zu kürzen 

✅ Nachher: "Vergleiche drei Projektmanagement-Tools für unser Team. Format: Tabelle mit Spalten: Tool | Hauptvorteil (max. 1 Satz) | Hauptnachteil (max. 1 Satz) | Kosten | Empfehlung (Ja/Nein). Maximal 5 Zeilen." → KI liefert: Übersichtliche Vergleichstabelle – schnell erfassbar, direkt entscheidungsrelevant 

Sprachliche Vorgaben für kompakte Sprache 

Auch ein kurzer Text kann aufgebläht wirken. Das liegt oft nicht am Umfang, sondern am Stil: Füllwörter, Absicherungsfloskeln und redundante Formulierungen fressen Platz, ohne Mehrwert zu liefern. Die gute Nachricht: KI kann ihren eigenen Output sprachlich straffen – wenn wir ihr sagen, worauf sie achten soll. 

Sofortmaßnahme: Ergänze deinen Prompt um redaktionelle Vorgaben: 

• "Keine Füllwörter wie 'grundsätzlich', 'eigentlich', 'sozusagen'" 
• "Keine Absicherungsfloskeln wie 'es könnte sein', 'möglicherweise', 'unter Umständen'" 
• "Keine Einleitungen wie 'Es ist wichtig zu beachten, dass...'" 
• "Aktive Verben statt Nominalisierungen ('entscheiden' statt 'eine Entscheidung treffen')"
• „Bitte in einfacher Sprache“

BEISPIEL

⛔ Vorher: "Fasse die Ergebnisse des Workshops zusammen. Maximal 100 Wörter." → KI liefert: "Grundsätzlich wurde im Workshop festgestellt, dass es wichtig ist, die Kommunikation zu verbessern. Es könnte sinnvoll sein, regelmäßige Meetings einzuführen. Darüber hinaus wurde eine Entscheidung getroffen, das Projektmanagement-Tool zu wechseln." → 100 Wörter erreicht, aber aufgebläht und vage 

✅ Nachher: "Fasse die Ergebnisse des Workshops zusammen. Maximal 100 Wörter. Keine Füllwörter, keine Absicherungsfloskeln, aktive Verben." → KI liefert: "Der Workshop ergab drei Maßnahmen: Wöchentliche Team-Standups ab März, Wechsel von Trello zu Asana bis Q2, Kommunikationsregeln für Slack definieren (Verantwortlich: Team Lead)." → 30 Wörter, dreimal so dicht, direkt umsetzbar 

Stufenweise Verdichtung für inhaltliche Kontrolle (Profi-Tipp) 

Wie viele Worte es sind ist wichtig. Noch wichtiger ist, was drin steht. Die Lösung: Erst langen Text erstellen lassen und dann gezielt verdichten. So sehen wir, welche Punkte die KI für wichtig hält – und können nachsteuern, falls unsere Prioritäten andere sind.  

Sofortmaßnahme: Arbeite in zwei Durchgängen. Erst: Lass die KI vollständig antworten. Dann: "Kürze das auf 50%. Behalte nur das Entscheidungsrelevante." Falls wichtige Punkte fehlen: "Nimm [Punkt X] in die Kurzversion auf, dafür kann [Punkt Y] raus." 

BEISPIEL

⛔ Vorher: "Schreibe eine kurze Projekt-Statusmeldung für die Geschäftsführung." → KI liefert: 300 Wörter mit Details zu jedem Arbeitspaket – zu lang, und wir wissen nicht, was sie weglassen würde 

✅ Nachher (Schritt 1): "Schreibe eine Projekt-Statusmeldung für die Geschäftsführung. Struktur: Status-Label, Top 3 Erfolge, Top 1 Blocker, Nächster Schritt." → KI liefert: 180 Wörter – wir sehen alle Punkte 

✅ Nachher (Schritt 2): "Kürze das auf die Hälfte. Behalte nur das Entscheidungsrelevante." → KI liefert: 90 Wörter – aber der kritische Blocker fehlt 

✅ Nachher (Schritt 3): "Der Blocker zur Cloud-Freigabe muss rein – er ist entscheidungsrelevanter als der dritte Erfolg." → KI liefert: 90 Wörter mit dem richtigen Fokus

Frustration 4: "Das hab ich doch schon erklärt!"

Häufige Ursachen 

• Hat die KI alle relevanten Informationen in DIESEM Prompt – oder stehen sie nur weiter oben im Chat? 
• Hast du wichtige Details aus früheren Nachrichten aktiv wiederholt? 
• Nutzt du Möglichkeiten wie dauerhafte Anweisungen (Custom Instructions) oder Speicherfunktionen (Memory)? 

Warum KI vergisst 

Mit jedem neuen Chat wird das Sprachmodell geblitzdingst.
Du kennst das Blitzdings aus Men in Black? Der kleine Blitz, und die Erinnerung an das eben Erlebte ist weg.
Wichtig dabei: Das Blitzdings löscht nicht alles. Die Person danach kann noch sprechen, noch laufen, weiß noch wie die Welt funktioniert. Was weg ist: was gerade eben passiert ist.
Genauso die KI. Sie kann immer noch alles, was sie im Training gelernt hat – Sprache, Weltwissen, Fähigkeiten. Aber euer Gespräch von gestern? Eure Vereinbarungen? Der Projektstand, den ihr gemeinsam erarbeitet habt? Nie passiert.

„Aber die bauen doch Memory-Funktionen ein?"

Ja – und die helfen auch. Aber mehr Kontext heißt nicht automatisch besseres Verstehen. Forschung zeigt: Modelle arbeiten oft schlechter, wenn sie alles bekommen, als wenn sie nur das Richtige bekommen.
Stell dir vor, jemand hatte gerade das Blitzdings. Du willst helfen. Was funktioniert besser:
A) Du erzählst ihm alles, was in den letzten zwei Jahren passiert ist.
B) Du sagst ihm genau das, was er jetzt wissen muss, um die nächste Aufgabe zu erledigen.
Bei Menschen ist das offensichtlich. Bei KI gilt dasselbe – nur merkt man es nicht sofort.

Wo das konkret passiert

Im Chat: Je länger das Gespräch, desto mehr konkurrieren frühere Informationen um Aufmerksamkeit – und irgendwann werden ältere Teile abgeschnitten.
Zwischen Chats: Ohne Hilfsmittel startet jede neue Session bei Null. Was ihr eben noch besprochen habt, existiert nicht mehr.
Im Projekt: Claude Projects, ChatGPT Projects oder Custom GPTs erlauben es, Dokumente dauerhaft zu hinterlegen – aber nur innerhalb dieses Projekts.
Im Konto: Memory-Funktionen speichern Informationen über alle Chats hinweg. Sie erfordern aktive Pflege.
Die Konsequenz: Du bist Agent K. Du musst das Briefing liefern – jedes Mal das richtige, nicht einfach alles.

Praktische Sofort-Lösungen 

Kontext aktiv wiederholen für durchgängige Ergebnisse 

Die zuverlässigste Methode: Gib der KI die relevanten Informationen direkt im aktuellen Prompt mit. Zwar hat sie Zugriff auf den bisherigen Verlauf – aber je länger das Gespräch, desto weniger Aufmerksamkeit bekommen ältere Details. Am sichersten ist ein kurzes Briefing, wie für jemanden, der gerade dazukommt. 

Sofortmaßnahme: Beginne Folgeanfragen mit einem kurzen Kontext-Block: „Zur Erinnerung: [relevante Facts]". Nenne nur, was für DIESE Anfrage wichtig ist – nicht alles, was ihr je besprochen habt. 

BEISPIEL

⛔ Vorher: „Schreib jetzt die E-Mail an den Kunden." → KI rät: Welcher Kunde? Welches Thema? Welcher Ton? 

✅ Nachher: „Zur Erinnerung: Kunde ist Müller GmbH, Projekt ist Website-Relaunch, Liefertermin ist der 15.3., der Kunde ist verärgert über die Verzögerung. Schreib jetzt eine lösungsorientierte E-Mail, die einen neuen Termin vorschlägt." → KI liefert: Passgenaue E-Mail mit korrekten Details und angemessenem Ton 

Strukturierte Zusammenfassungen für komplexe Projekte 

Zwischen Chats geht alles verloren. Eine Zusammenfassung am Ende schafft die Brücke zur nächsten. 

Sofortmaßnahme: Lass die KI am Ende einer Arbeitssession eine Zusammenfassung erstellen: „Fasse zusammen: Was haben wir entschieden? Was sind die offenen Punkte? Was sind die nächsten Schritte?" Diese Zusammenfassung kopierst du als Einstieg in die nächste Session. 

BEISPIEL

⛔ Vorher: (Neue Session) „Lass uns an dem Konzept weiterarbeiten." → KI fragt: Welches Konzept? Wo standen wir? Was ist noch offen? 

✅ Nachher: „Erstelle eine strukturierte Zusammenfassung unserer Diskussion: 1) Getroffene Entscheidungen, 2) Offene Fragen, 3) Nächste Schritte mit Verantwortlichen." → KI liefert: Klare Übersicht, die du beim nächsten Mal als Kontext-Einstieg nutzen kannst

Persistenten Kontext einrichten für dauerhafte Konsistenz (für Profis) 

Wer regelmäßig mit KI arbeitet, kann permanenten Kontext einrichten, der automatisch in jede Konversation einfließt. Die großen Plattformen bieten dafür Werkzeuge auf zwei Ebenen: 

Im Projekt: Für wiederkehrende Themen oder Aufgaben lassen sich Projekte anlegen (Claude Projects, ChatGPT Projects) oder spezialisierte Assistenten konfigurieren (Custom GPTs). Hier hinterlegst du Dokumente, Styleguides oder Projektbriefings, auf die die KI automatisch zugreift – aber nur innerhalb dieses Projekts. 

Im Account: Custom Instructions gelten für alle Chats. Hier definierst du einmal, was die KI "immer wissen" soll – deine Rolle, persönliche Präferenzen, allgemeine Stilanforderungen. 

Sofortmaßnahme: Nutze die Einstellungen deines KI-Tools. Bei ChatGPT: Einstellungen → Custom Instructions. Bei Claude: Erstelle ein Projekt mit Kontext-Dokumenten. Definiere dort: Deine Rolle, typische Aufgaben, Stilpräferenzen und wichtige Hintergrundinformationen. 

BEISPIEL

⛔ Vorher: Bei jeder neuen Session erklären: „Ich bin Marketing-Leiter bei einem Mittelständler, Zielgruppe sind B2B-Kunden, Ton sachlich aber nicht steif..." → KI startet jedes Mal bei Null, Ergebnisse variieren 

✅ Nachher: In Custom Instructions hinterlegen: „Rolle: Marketing-Leiter Mittelstand. Zielgruppe: B2B-Entscheider. Ton: Professionell, konkret, keine Floskeln. Immer mit Handlungsempfehlung abschließen." → KI liefert: Konsistente Ergebnisse ab der ersten Nachricht – ohne wiederholte Erklärungen

Die Haltung macht den Unterschied 

Lass Dich nicht länger von der automatischen Frustration leiten, wenn die KI nicht liefert, was Du erwartet hast. Dein Ärger ist meist die Folge davon, dass Du zu viel implizites Wissen voraussetzt.

Die Lösung liegt in einer bewussten Veränderung Deiner Arbeitsweise: Du führst, die KI folgt. Betrachte die KI als Werkzeug, das nur so gut ist wie die Anweisungen, die Du ihm gibst.

Wir sind zuversichtlich, dass Du mit den Erkenntnissen dieses Artikels in Zukunft den anfänglichen Frust in zielgerichtete Produktivität verwandelst, und die Arbeit mit der KI ein echter Erfolgsfaktor für Dich wird.