Prompting klingt auf den ersten Blick ganz einfach: eine Frage stellen, eine Antwort bekommen. Doch gerade im HR-Umfeld führt Prompting oft zu Ergebnissen, die entweder zu allgemein, zu ungenau oder einfach nicht brauchbar sind. Viele Personaler wundern sich dann, warum KI-Tools wie ChatGPT nicht “richtig” arbeiten. In diesem Blogpost schauen wir genauer hin, wo die Stolperfallen liegen – und wie Prompt Engineering helfen kann, Prompting auf das nächste Level zu heben.

Was ist Prompting und warum ist es der erste Schritt?

Prompting bedeutet, eine Künstliche Intelligenz wie ChatGPT mit einer konkreten Anweisung oder Frage zu füttern, damit sie eine passende Antwort liefert. Im HR-Alltag heißt das zum Beispiel: eine Stellenanzeige schreiben lassen oder einen Interviewleitfaden erstellen. Prompting ist der erste wichtige Schritt, weil die Qualität der Antwort immer direkt von der Klarheit und Struktur der Eingabe abhängt. Ohne gutes Prompting bleibt die KI unter ihren Möglichkeiten und produziert eher zufällige Ergebnisse. Doch es geht noch besser: Mit Prompt Engineering lässt sich die Power von KI gezielt steuern und auf professionelle Anforderungen im HR zuschneiden.

Was ist Prompt Engineering bzw. wie geht es über einfaches Prompting hinaus?

Während Prompting oft eine spontane Eingabe ist, geht Prompt Engineering einen großen Schritt weiter: Es bedeutet, gezielt und systematisch Anweisungen zu entwickeln, die eine KI genau in die gewünschte Richtung lenken. Im HR-Kontext hilft Prompt Engineering dabei, präzisere, kreativere und qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen, etwa bei der Erstellung von passgenauen Interviewfragen oder bei der Analyse von Bewerberprofilen. Statt einfach drauflos zu fragen, wird beim Prompt Engineering klar strukturiert, wie die KI denken, filtern und antworten soll. Gerade für Personaler macht diese Fähigkeit den entscheidenden Unterschied zwischen zufälligem Prompting und strategischem KI-Einsatz aus.

Beispiel: Unterschied zwischen Prompting und Prompt Engineering im HR

Prompting (einfach und spontan):

CHATGPT: „Du bist ein Recruiter sollst eine Stellenanzeige für eine Marketingmanagerin erstellen.“
COPILOT: „Erstelle eine Stellenanzeige für eine Marketingmanagerin.“

Ergebnis:
Eine allgemeine, eher langweilige Anzeige, die für viele Zielgruppen passen könnte, aber wenig anspricht oder differenziert.

Prompt Engineering (strukturierter und gezielter):

„Du bist ein Recruiter mit langjähriger Erfahrung in der IT-Industrie. Erstelle eine Stellenanzeige für eine Marketingmanagerin in einem schnell wachsenden SaaS-Start-up.
Zielgruppe: Berufserfahrene mit 3–5 Jahren Erfahrung im digitalen Marketing. Fokus auf kreative Freiheit und schnelle Umsetzung.
Der Ton soll inspirierend und dynamisch wirken.
Bitte die Anzeige maximal 300 Wörter lang gestalten und konkrete Aufgaben wie Social Media Kampagnen, Performance Marketing und Brand Development hervorheben.“

Ergebnis:
Eine passgenaue, authentische Stellenanzeige, die nicht nur die Aufgaben klar beschreibt, sondern auch die Unternehmenskultur und die gewünschte Zielgruppe emotional anspricht.

Kurze Zusammenfassung:

• Prompting = Schnell fragen, Antwort bekommen, aber oft beliebig.

• Prompt Engineering = Klar steuern, präzise Vorgaben machen und genau die Antwort erhalten, die wirklich hilft.

Warum Personaler den Unterschied zwischen Prompting und Prompt Engineering verstehen sollten

Prompting wird oft unterschätzt. Viele glauben, eine halbwegs formulierte Frage reiche aus, damit KI perfekte Ergebnisse liefert. Gerade im HR-Bereich, wo es um Menschen, Nuancen und individuelle Anforderungen geht, genügt einfaches Prompting aber selten. Personaler, die echtes Prompt Engineering beherrschen, können gezielt steuern, welche Qualität, Tiefe und Tonalität die KI liefern soll. Das spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch dafür, dass KI-gestützte Aufgaben wie Stellenanzeigen, Bewerberanalysen oder Employer-Branding-Kampagnen wirklich zur Unternehmensidentität passen. Wer nur promptet, bekommt Zufallsergebnisse (und das bezieht sich besonders auf die Qualität). Das heißt, wer Prompt Engineering anwendet, holt sich einfach Qualitätsergebnisse und damit einen echten Wettbewerbsvorteil ins HR-Team.

Wann reicht einfaches Prompting und wann braucht man Prompt Engineering?

Im HR-Alltag gibt es viele Situationen, in denen einfaches Prompting völlig ausreicht. Möchtest Du zum Beispiel eine erste Ideensammlung für Benefits oder eine Checkliste für Onboarding-Prozesse, reicht oft ein kurzer, klarer Prompt. Die KI liefert eine solide Grundlage, die Du dann anpassen kannst.

Sobald es jedoch komplexer wird, etwa bei der Erstellung einer zielgruppenspezifischen Karriereseite, der Analyse von Bewerberdaten oder dem Aufbau individueller Interviewleitfäden, stößt einfaches Prompting schnell an seine Grenzen. Hier braucht es Prompt Engineering: strukturierte Eingaben, klare Rahmenbedingungen und gezielte Steuerung der KI, damit die Ergebnisse nicht nur gut, sondern wirklich strategisch nutzbar sind. Gerade da, wo Präzision, Authentizität oder Sensibilität gefragt sind, macht der Wechsel vom einfachen Prompting zum bewussten Prompt Engineering den entscheidenden Unterschied.

Praxisbeispiel Sourcing: Prompting vs. Prompt Engineering mit Rollenprompt

Prompting (einfach):

„Schreibe eine Nachricht, um Kandidaten für eine Sales-Position anzusprechen.“

Ergebnis:
Eine generische Nachricht, die beliebig wirkt und wenig auf die spezielle Situation oder Zielgruppe eingeht.

Prompt Engineering (mit der Methode: Rollenprompt):

„Du bist ein erfahrener Talent Sourcer mit Schwerpunkt auf Tech-Sales-Positionen. Deine Aufgabe ist es, Kandidaten anzusprechen, die aktuell nicht aktiv auf Jobsuche sind. Formuliere eine kurze LinkedIn-Nachricht (maximal 500 Zeichen), die sympathisch Neugier weckt und den Fokus auf Karrierechancen in innovativen Start-ups legt.

Beginne dabei mit einem Kompliment das für alle  Tech-Sales Position passt und sich auf Skills beruft, die ich auf dem Profil entdeckt habe. Setze dabei diese Skills als Variable in eine Klammer, so dass ich diese Skills bei jedem Kandidaten nur einsetzen muss.

Achte darauf, eine freundliche, respektvolle und gleichzeitig inspirierende Tonalität zu verwenden und schreibe in Du-Form.“

Ergebnis:
Eine hochspezifische, empathische Nachricht, die die Zielgruppe anspricht, Du anpassen kannst, die Vertrauen schafft und die Wahrscheinlichkeit einer Antwort deutlich erhöht.

Warum ist das echtes Prompt Engineering?

• Die KI bekommt eine klare Rolle zugewiesen („Du bist ein erfahrener Talent Sourcer“).

• Das Ziel und der Kontext sind präzise definiert (ansprechen passiver Kandidaten für Tech-Sales-Positionen – ohne das missverständliche Wort “passiv” zu nutzen).

• Der gewünschte Stil und die Tonalität werden bewusst gesteuert.

• Die Länge ist klar vorgegeben.

Damit entwickelt die KI nicht einfach irgendeine Nachricht, sondern eine Nachricht, die perfekt zu HR-Strategien im Active Sourcing passt.

Praxisbeispiel HR-Analytics: Prompting vs. Prompt Engineering mit Chain-of-Thought

Prompting (einfach):

„Analysiere die Ergebnisse unserer Mitarbeiterbefragung.”

Ergebnis:
Eine oberflächliche Zusammenfassung, in der vielleicht die häufigsten Begriffe genannt werden, aber keine echte Analyse oder Priorisierung erfolgt.

Prompt Engineering (mit der Methode Chain-of-Thought-Prompt):

„Bitte analysiere die Ergebnisse unserer Mitarbeiterbefragung, indem Du Schritt für Schritt vorgehst.

1. Identifiziere zuerst die drei häufigsten Themen, die angesprochen wurden.

2. Bewerte für jedes Thema, ob die Stimmung überwiegend positiv, neutral oder negativ ist.

3. Leite aus den häufigsten negativen Themen jeweils einen konkreten Verbesserungsvorschlag ab.
   Bitte strukturiere Deine Antwort klar in drei Abschnitte: Themen, Stimmungsbewertung, Verbesserungsvorschläge.”

Ergebnis:
Eine fundierte, klar strukturierte Analyse mit echtem Mehrwert: Themen werden geordnet, Stimmungen richtig eingeordnet und es entstehen umsetzbare Handlungsideen für HR-Teams.

Warum ist das echtes Prompt Engineering?

• Die KI wird nicht einfach auf ein Ziel gestoßen („analysiere“), sondern bekommt einen klaren Denkprozess vorgegeben (Schritt 1 → Schritt 2 → Schritt 3).

• Chain-of-Thought-Prompting zwingt die KI, logisch und nachvollziehbar zu arbeiten.

• Das Ergebnis wird nicht nur vollständiger, sondern auch für HR praktisch direkt umsetzbar.

Praxisbeispiel Employer Branding: Prompting vs. Prompt Engineering mit Few-Shot Learning

Prompting (einfach):

„Schreibe eine Employer Value Proposition für unser Unternehmen.“

Ergebnis:
Eine sehr generische Aufzählung von Vorteilen wie “flache Hierarchien” oder “freundliches Arbeitsklima”, nichts, was wirklich emotional berührt oder differenziert.

Prompt Engineering (mit der Methode Few-Shot Learning):

„Hier sind drei Beispiele für Employer Value Propositions:

1. ‘Bei uns gestalten Mitarbeitende Innovationen, die das Leben von Millionen verbessern – mit echter Verantwortung ab Tag eins.’

2. ‘Unsere Kultur? Persönlich, mutig und offen – wir glauben an Menschen, nicht an Hierarchien.’

3. ‘Arbeiten bei uns bedeutet: kreative Freiheit, sichere Perspektiven und ein starkes Teamgefühl.’

Bitte entwickle auf Basis dieser Beispiele eine neue, authentische Employer Value Proposition für ein mittelständisches IT-Beratungsunternehmen, das für Bodenständigkeit, Innovationsfreude und Teamorientierung steht. Verwende maximal drei kurze, emotionale Kernaussagen.”

Ergebnis:
Eine passgenaue, glaubwürdige und emotionale EVP, die die Werte des Unternehmens widerspiegelt und nicht austauschbar klingt.

Warum ist das echtes Prompt Engineering?

• Die KI bekommt konkrete Beispiele als Lernmaterial (Few-Shot Learning),  sie erkennt dadurch besser Stil, Tonalität und Struktur.

• Die Aufgabe ist klar definiert: Branchenspezifik, Werteorientierung und Textlänge sind vorgegeben.

• Das Ergebnis wirkt lebendig, individuell und stärkt das Employer Branding authentisch.

Fazit: Prompting richtig nutzen und mit Prompt Engineering echten Mehrwert im HR schaffen

Prompting ist der erste wichtige Schritt, um KI-Tools wie ChatGPT sinnvoll im HR-Alltag einzusetzen. Doch wer echte Qualität, gezielte Analysen oder passgenaue Ergebnisse will, kommt um Prompt Engineering nicht herum. Während einfaches Prompting oft nur oberflächliche Antworten liefert, eröffnet Prompt Engineering völlig neue Möglichkeiten, sei es durch Rollenprompts, strukturierte Denkmuster oder Few-Shot-Learning.

Gerade alle in HR, Recruiting und Sourcing, die den Unterschied verstehen und anwenden, heben sich deutlich ab: Sie nutzen KI nicht einfach, sie steuern sie aktiv und holen echten Mehrwert für Recruiting, HR-Analytics oder Employer Branding heraus. Deshalb lohnt es sich mehr denn je, sich mit Prompting und Prompt Engineering bewusst auseinanderzusetzen – denn kluge Eingaben entscheiden über kluge Ergebnisse. Und natürlich mit über den Erfolg.

Happy AI-Using!