Prompt Engineering für verschiedene LLMs: Welches Modell versteht Sie am besten?

Das Prompt-Dilemma im B2B-Alltag

Sie haben es sicher schon erlebt: Der perfekte Prompt für ChatGPT liefert bei Claude mittelmäßige Ergebnisse. Was bei Perplexity präzise Antworten generiert, führt bei Gemini zu oberflächlichen Ausgaben.

Diese Inkonsistenz kostet Unternehmen täglich wertvolle Zeit. Ihre Projektleiter experimentieren mit verschiedenen Formulierungen, HR-Teams erhalten unterschiedliche Qualitäten bei Stellenausschreibungen, und IT-Abteilungen kämpfen mit unvorhersagbaren Dokumentationsergebnissen.

Der Grund liegt nicht an mangelnder KI-Kompetenz Ihrer Teams. Jedes Large Language Model wurde mit anderen Zielen entwickelt, auf verschiedenen Datensätzen trainiert und folgt eigenen Architekturprinzipien.

Doch was bedeutet das konkret für Ihren Unternehmensalltag? Welche Prompting-Strategie funktioniert bei welchem Modell am besten? Und vor allem: Wie nutzen Sie diese Unterschiede gezielt für bessere Geschäftsergebnisse?

Die gute Nachricht: Mit dem richtigen Verständnis für modellspezifische Eigenarten verwandeln Sie diese Herausforderung in einen Wettbewerbsvorteil.

Warum LLMs unterschiedlich reagieren

Stellen Sie sich vor, Sie briefen vier verschiedene Berater für dasselbe Projekt. Jeder bringt unterschiedliche Erfahrungen, Arbeitsweisen und Denkansätze mit.

Genau so verhält es sich mit LLMs. OpenAI entwickelte GPT-4 als universelles Werkzeug für vielfältige Aufgaben. Anthropic konzipierte Claude mit Fokus auf Sicherheit und strukturiertes Denken. Perplexity spezialisierte sich auf faktenbasierte Recherche, während Google bei Gemini auf Multimodalität setzt.

Diese unterschiedlichen Designziele spiegeln sich in den Trainingsdaten wider. ChatGPT lernte aus einem breiten Mix von Internetinhalten, Büchern und Gesprächen. Claude erhielt zusätzliches Training für logisches Argumentieren und ethische Abwägungen.

Perplexity kombiniert Sprachmodell-Fähigkeiten mit Echtzeit-Websuche. Gemini wurde von Beginn an für Text, Code, Bilder und Videos optimiert.

Die Transformer-Architektur bildet zwar die gemeinsame Basis, aber Parameter-Anzahl, Attention-Mechanismen und Fine-Tuning-Methoden unterscheiden sich erheblich. Was für ein Modell als optimaler Input gilt, kann bei einem anderen zu suboptimalen Ergebnissen führen.

Deshalb brauchen Sie modellspezifische Prompt-Strategien – keine universelle One-Size-Fits-All-Lösung.

ChatGPT/GPT-4: Der vielseitige Allrounder

ChatGPT ist das Swiss Army Knife unter den LLMs. OpenAI entwickelte GPT-4 für maximale Vielseitigkeit – von kreativen Texten über Analyse-Aufgaben bis hin zur Code-Generierung.

Diese Flexibilität macht ChatGPT zum idealen Einstiegswerkzeug für Unternehmen. Ihre Teams können ohne tiefe Spezialkenntnisse sofort produktive Ergebnisse erzielen.

Optimale Prompt-Struktur für ChatGPT:

ChatGPT reagiert besonders gut auf klare Rollen-Definitionen. Beginnen Sie Ihre Prompts mit Du bist ein… oder Als Experte für… – das aktiviert spezifische Wissensbereiche im Modell.

Nutzen Sie den Conversational-Stil. ChatGPT wurde für Dialogführung optimiert. Stellen Sie Nachfragen, bitten Sie um Präzisierungen oder fordern Sie alternative Ansätze an.

Beispiel für einen Business-Prompt:

Du bist ein erfahrener Vertriebsleiter im Maschinenbau. Erstelle mir ein strukturiertes Angebot für eine Sondermaschine zur Metallbearbeitung. Budget: 250.000 Euro. Zielgruppe: Automobilzulieferer. Berücksichtige dabei Technik, Lieferzeit und Service-Paket.

ChatGPT verarbeitet auch komplexere Anfragen zuverlässig, wenn Sie Kontext stufenweise aufbauen. Füttern Sie das Modell zunächst mit Hintergrundinformationen, bevor Sie die eigentliche Aufgabe formulieren.

Schwächen bei ChatGPT:

Aktuelle Informationen bleiben ein Problem. GPT-4 kennt keine Ereignisse nach seinem Training-Cutoff. Für tagesaktuelle Recherchen ist ChatGPT nicht geeignet.

Manchmal neigt das Modell zu Halluzinationen – es erfindet Fakten, die plausibel klingen. Prüfen Sie kritische Informationen immer gegen verlässliche Quellen.

Für hochpräzise, faktische Aufgaben empfehlen sich andere Modelle. ChatGPT glänzt bei kreativen, kommunikativen und strategischen Herausforderungen.

Claude: Der strukturierte Analytiker

Anthropic entwickelte Claude mit einem klaren Fokus: Sicherheit, Transparenz und systematisches Denken. Das macht Claude zum idealen Partner für komplexe Analyseprojekte und sensible Unternehmensdaten.

Claude denkt gerne in Schritten. Wo ChatGPT manchmal direkt zur Antwort springt, zeigt Claude seinen Denkprozess. Das schafft Vertrauen und Nachvollziehbarkeit – entscheidende Faktoren im B2B-Kontext.

Optimale Prompt-Strategie für Claude:

Strukturieren Sie Ihre Prompts hierarchisch. Claude verarbeitet komplexe, mehrteilige Anfragen besonders gut, wenn Sie klare Gliederungspunkte verwenden.

Fordern Sie explizit schrittweises Vorgehen an. Formulierungen wie Analysiere systematisch… oder Gehe Schritt für Schritt vor… aktivieren Claudes Stärken.

Beispiel für einen strategischen Claude-Prompt:

Analysiere die Markteinführung unseres neuen SaaS-Produkts systematisch. Berücksichtige dabei: 1) Zielgruppen-Segmentierung, 2) Pricing-Strategien, 3) Go-to-Market-Kanäle, 4) Competitive Landscape, 5) Risikobewertung. Gewichte jeden Faktor und leite konkrete Handlungsempfehlungen ab.

Claude reagiert sehr positiv auf detaillierte Kontextinformationen. Je präziser Sie Ihr Unternehmen, Ihre Branche und Ihre Herausforderungen beschreiben, desto besser werden die Antworten.

Claudes besondere Stärken:

Bei ethischen Dilemmata und Compliance-Fragen zeigt Claude außergewöhnliche Kompetenz. Das Modell wurde speziell für verantwortungsvolle KI-Nutzung trainiert.

Für Dokumentenanalyse und Textverarbeitung liefert Claude oft präzisere Ergebnisse als ChatGPT. Die Fähigkeit, lange Dokumente zu durchdringen und strukturiert zusammenzufassen, ist beeindruckend.

Claude eignet sich hervorragend für strategische Planungsprozesse. Das Modell kann verschiedene Szenarien durchspielen und deren Implikationen systematisch bewerten.

Grenzen von Claude:

Für schnelle, spontane Brainstorming-Sessions ist Claude manchmal zu bedächtig. Die systematische Herangehensweise kostet Zeit, die in kreativen Prozessen störend wirken kann.

Bei sehr technischen Code-Aufgaben zeigt ChatGPT oft pragmatischere Lösungsansätze. Claude neigt dazu, auch bei einfachen Programmier-Problemen komplexe Erklärungen zu liefern.

Perplexity: Der faktenorientierte Rechercheur

Perplexity löst ein fundamentales Problem der meisten LLMs: den Mangel an aktuellen Informationen. Durch die Kombination von Sprachmodell-Fähigkeiten mit Echtzeit-Websuche liefert Perplexity stets aktuelle, quellenbasierte Antworten.

Für Unternehmen bedeutet das: Marktanalysen, Competitive Intelligence und Trend-Recherchen funktionieren endlich ohne manuelle Nacharbeit.

Prompt-Optimierung für Perplexity:

Formulieren Sie Ihre Fragen wie Recherche-Aufträge. Perplexity glänzt bei spezifischen Fact-Finding-Missionen, nicht bei kreativen oder strategischen Aufgaben.

Nutzen Sie konkrete Zeiträume und geografische Eingrenzungen. Je präziser Ihre Parameter, desto relevanter die Suchergebnisse.

Beispiel für einen Perplexity-Prompt:

Welche deutschen SaaS-Unternehmen haben zwischen Januar und November 2024 Series-A-Finanzierungen über 10 Millionen Euro erhalten? Sortiere nach Funding-Höhe und nenne die Lead-Investoren.

Perplexity reagiert ausgezeichnet auf Follow-up-Fragen. Nutzen Sie die Conversation-Funktion, um schrittweise tiefer in ein Thema einzusteigen.

Perplexitys Kernkompetenzen:

Für Marktforschung ist Perplexity unschlagbar. Das Tool liefert aktuelle Zahlen, Trends und Entwicklungen mit direkten Quellenverweisen.

Competitive Intelligence funktioniert hervorragend. Sie erhalten schnell Überblicke über Mitbewerber-Aktivitäten, Produktlaunches oder Strategieänderungen.

News-Monitoring und Trend-Analyse gehören zu Perplexitys Paradedisziplinen. Ihre Teams können sich über Branchenentwicklungen informieren, ohne selbst zeitaufwändige Recherchen durchzuführen.

Limitationen bei Perplexity:

Für kreative Aufgaben oder strategische Planung ist Perplexity weniger geeignet. Das Tool fokussiert auf Fakten-Retrieval, nicht auf Ideengenerierung.

Die Qualität hängt stark von verfügbaren Online-Quellen ab. Bei sehr spezifischen B2B-Nischen kann die Datenbasis dünn werden.

Interne Unternehmensdaten kann Perplexity naturgemäß nicht einbeziehen. Für Analysen firmenspezifischer Informationen bleiben andere Tools notwendig.

Gemini: Der multimodale Spezialist

Google entwickelte Gemini als ersten nativ multimodalen Ansatz. Text, Bilder, Code und Videos werden gleichzeitig verarbeitet – ein entscheidender Vorteil für moderne Geschäftsprozesse.

Ihre Marketing-Teams können Kampagnen-Visuals und Texte gemeinsam optimieren. Technische Dokumentationen mit Screenshots werden vollständig analysiert. Präsentationen lassen sich hollistisch bewerten.

Gemini-spezifische Prompt-Strategien:

Nutzen Sie die multimodale Stärke bewusst. Kombinieren Sie Textanweisungen mit visuellen Inputs für präzisere Ergebnisse.

Gemini versteht Kontext-Switches zwischen verschiedenen Medientypen sehr gut. Sie können in einem Prompt zwischen Textanalyse und Bildinterpretation wechseln.

Beispiel für einen multimodalen Gemini-Prompt:

Analysiere unsere neue Produktbroschüre [PDF Upload]. Bewerte dabei sowohl Textverständlichkeit als auch Design-Elemente. Gib konkrete Verbesserungsvorschläge für Zielgruppe Technische Einkäufer im Mittelstand.

Googles Deep Learning-Expertise zeigt sich in Geminis Code-Verständnis. Für Software-Entwicklung und technische Dokumentation liefert Gemini oft sehr präzise Ergebnisse.

Geminis Stärken im Detail:

Präsentations-Optimierung funktioniert hervorragend. Gemini kann Slide-Decks ganzheitlich bewerten und konkrete Design- sowie Content-Verbesserungen vorschlagen.

Für technische Dokumentation mit visuellen Elementen ist Gemini erste Wahl. Screenshots, Diagramme und Texte werden im Zusammenhang verstanden.

Video-Content-Analyse eröffnet neue Möglichkeiten. Schulungsvideos, Webinare oder Produktdemos können automatisch transkribiert und ausgewertet werden.

Wo Gemini Schwächen zeigt:

Bei reinen Text-Aufgaben ohne visuelle Komponenten bietet Gemini selten Vorteile gegenüber ChatGPT oder Claude.

Die Integration in bestehende Workflows ist teilweise komplexer, da die multimodalen Fähigkeiten spezielle Schnittstellen erfordern.

Für hochsensible Unternehmensdaten bestehen bei Google-Produkten oft strengere Compliance-Anforderungen als bei spezialisierten B2B-Anbietern.

Praktische Prompt-Strategien im direkten Vergleich

Die Theorie ist eine Sache – die Praxis eine andere. Hier sehen Sie, wie dieselbe Geschäftsaufgabe für verschiedene LLMs optimal formuliert wird.

Aufgabe: Erstellung einer Stellenausschreibung für einen KI-Projektmanager

ChatGPT-Optimierter Prompt:

Du bist ein erfahrener HR-Leiter in einem innovativen Mittelstandsunternehmen. Erstelle eine ansprechende Stellenausschreibung für einen KI-Projektmanager. Zielgruppe: Tech-affine Professionals mit 3-5 Jahren Berufserfahrung. Stil: Modern, aber seriös. Fokus auf Work-Life-Balance und Entwicklungsmöglichkeiten.

Claude-Optimierter Prompt:

Entwickle systematisch eine Stellenausschreibung für einen KI-Projektmanager. Berücksichtige: 1) Anforderungsprofil (technisch/fachlich), 2) Aufgabenbereiche, 3) Benefits und Entwicklungsperspektiven, 4) Unternehmenskultur, 5) Bewerbungsprozess. Zielgruppe: Erfahrene Tech-Professionals. Leite aus jeder Komponente konkrete Formulierungsvorschläge ab.

Perplexity wäre hier ungeeignet – Stellenausschreibungen benötigen keine aktuellen Web-Recherchen, sondern kreative Textarbeit.

Aufgabe: Competitive Intelligence zu einem neuen Marktkonkurrenten

Perplexity-Optimierter Prompt:

Analysiere das deutsche Unternehmen [Konkurrent XY] für den Zeitraum 2023-2024. Fokus: Produktportfolio, Pricing-Strategie, Marktpositionierung, Key Personnel, Finanzierung, Medienberichterstattung. Sortiere Ergebnisse nach Relevanz und Aktualität.

ChatGPT wäre hier limitiert durch fehlende aktuelle Daten.

Universelle Prompt-Prinzipien über alle Modelle:

Spezifizität schlägt Allgemeinheit. Erstelle eine Marketing-Strategie führt zu generischen Antworten. Entwickle eine B2B-LinkedIn-Kampagne für Maschinenbau-Entscheider mit 15.000 Euro Budget über 3 Monate liefert verwertbare Ergebnisse.

Definieren Sie Ihre Rolle und die des Modells explizit. Als Geschäftsführer eines 150-Personen-Unternehmens brauche ich… und Du bist ein erfahrener Berater für… schaffen den nötigen Kontext.

Nutzen Sie Output-Format-Vorgaben. Strukturiere die Antwort als Tabelle mit… oder Gliedere in 3 Hauptpunkte mit Unterpunkten… führt zu besser verwertbaren Ergebnissen.

Iteration ist entscheidend. Kein Prompt funktioniert beim ersten Versuch perfekt. Verfeinern Sie schrittweise und bauen Sie erfolgreiche Formulierungen in Ihre Standard-Templates ein.

B2B-Implementierung: Vom Test zum produktiven Einsatz

Die beste Prompt-Strategie nützt nichts ohne strukturierte Einführung. Hier zeigen wir Ihnen den bewährten Brixon-Ansatz für nachhaltige KI-Integration.

Phase 1: Pilot-Tests (4-6 Wochen)

Starten Sie mit 3-5 konkreten Use Cases aus Ihrem Tagesgeschäft. Wählen Sie Aufgaben, die häufig anfallen und klare Qualitätskriterien haben.

Testen Sie jeden Use Case mit 2-3 verschiedenen Modellen. Dokumentieren Sie Prompt-Varianten und Ergebnisqualität systematisch.

Beispiel aus dem Maschinenbau: Technische Dokumentationen, Angebotstexte und Serviceanweisungen eignen sich perfekt für erste Tests.

Phase 2: Team-Training (2-3 Wochen)

Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden in den erfolgreichsten Prompt-Mustern. Aber Vorsicht: Copy-Paste-Vorlagen bringen nichts. Ihre Teams müssen die Prinzipien verstehen, um sie flexibel anwenden zu können.

Entwickeln Sie gemeinsam Template-Bibliotheken für wiederkehrende Aufgaben. Diese Templates werden zu wertvollen Unternehmens-Assets.

Etablieren Sie Feedback-Schleifen. Erfolgreiche Prompt-Varianten sollten dokumentiert und geteilt werden.

Phase 3: Skalierung (fortlaufend)

Integrieren Sie KI-Tools in bestehende Workflows, anstatt separate Prozesse zu schaffen. Die nahtlose Integration entscheidet über Adoption und ROI.

Messen Sie konkrete Produktivitätsgewinne. Zeitersparnis, Qualitätsverbesserungen und Kosteneinsparungen müssen quantifizierbar sein.

Entwickeln Sie interne Power User, die als Multiplikatoren fungieren. Diese KI-Champions treiben die Weiterentwicklung voran und unterstützen Kollegen bei Herausforderungen.

Governance und Qualitätssicherung:

Definieren Sie klare Richtlinien für KI-Nutzung. Welche Daten dürfen verarbeitet werden? Welche Aufgaben erfordern menschliche Überprüfung?

Implementieren Sie Review-Prozesse für kritische Outputs. KI beschleunigt Arbeitsprozesse, ersetzt aber nicht die fachliche Qualitätskontrolle.

Planen Sie regelmäßige Tool-Evaluierungen. Der KI-Markt entwickelt sich rasant – neue Modelle können bestehende Lösungen schnell überholen.

Der Schlüssel liegt im systematischen Vorgehen. Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, starten klein, lernen schnell und skalieren durchdacht. Brixon unterstützt Sie dabei mit praxiserprobten Methoden und messbaren Ergebnissen.

Häufig gestellte Fragen