Am 24. November 2025 haben wir uns beim zweiten KI-Stammtisch im Ankerplatz wieder zusammengefunden – und dieses Mal ging es in die Tiefe. Oliver Werner hat uns mitgenommen in die Welt der Prompts, Modelle und smarten Workflows. Wer dabei war, nimmt eine ganz andere Perspektive auf KI mit nach Hause.

Oliver sitzt an seinem Laptop, öffnet ChatGPT und tippt live: „Hat Hannover 96 sein letztes Spiel gewonnen?“ Stille. Dann schaltet das Modell selbst auf Websuche um – und liefert die richtige Antwort. Gegen Paderborn, stimmt. Kleiner Moment, große Wirkung: So fühlt sich der Unterschied zwischen einem KI-Modell, das einfach halluziniert, und einem an, das weiß, wann es nachschauen muss.

Genau an solchen konkreten Beispielen entlang hat Oliver Werner unseren zweiten KI-Stammtisch gestaltet. Er ist kein Entwickler – das betont er selbst – sondern ein sehr erfahrener Anwender, der sich intensiv mit dem Thema beschäftigt und sein Wissen gerne teilt. Das merkt man: Alles war praxisnah, anwendbar, ohne technischen Overkill.
Den Einstieg machte ein kurzer Blick auf Large Language Models – was sie sind, wie sie funktionieren (Wahrscheinlichkeiten, Wort für Wort berechnet) und welche Modelle aktuell auf dem Markt mitspielen. Neben dem großen Platzhirsch OpenAI mit GPT 5.1 kamen auch Anthropic Claude (stärker im Bereich Programmierung und natürlicherer Sprache), Google Gemini (besonders in der Bildgenerierung auf dem Vormarsch) sowie die Open-Source-Optionen Meta und Mistral zur Sprache. Wer datenschutzkonform und DSGVO-sicher arbeiten will, für den stellte Oliver auch Langdock vor – eine Plattform, über die man mehrere Modelle bündeln und für ca. 20–30 Euro im Monat nutzen kann, auch im Firmenkontext.

Der Kern des Abends war das Prompting. Oliver unterscheidet drei Techniken: das Dialog-Prompting (einfach anfangen, wie ein Gespräch), das Briefing-Prompting (strukturiert, mit Rolle, Format, Tonalität, Zielgruppe und einem klaren Ziel) und das Reasoning Prompting – eine neuere Funktion, bei der man das Modell zwingt, wirklich nachzudenken, verschiedene Optionen zu entwickeln und diese anhand von Kriterien zu bewerten. Der Unterschied zwischen einem vagen und einem gut strukturierten Prompt war live zu sehen: Das Ergebnis verändert sich deutlich.

Was viele noch nicht kennen: Man kann sich in ChatGPT eigene Custom GPTs bauen – kleine, spezialisierte Assistenten, denen man Rollen, Wissen und Tonalität dauerhaft hinterlegt. Oliver hat live gezeigt, wie er einen solchen GPT für Prompting-Optimierung entwickelt hat, dem er u. a. ein Prompting-Whitepaper und eine Liste nützlicher Shortcuts mitgegeben hat. Gibt man dann einen einfachen, rohen Prompt ein, entwickelt der Assistent daraus eine vollständige, präzise Instruktion. Weniger Aufwand, bessere Ergebnisse.

Besonders inspirierend war der Gedanke, die eigene Schreibstimme zu analysieren und als Vorlage zu nutzen. Man könnte sich z.B. Artikel von Redakteuren, die einem gefielen, von der KI analysieren lassen – und aus den Mustern eine Tonalitätsschablone bauen. Kurze Sätze hier, rhetorische Fragen am Absatzbeginn da: Die KI hält sich dann sehr genau an solche Vorgaben. Wer für verschiedene Kanäle schreibt – Website, LinkedIn, Instagram, WhatsApp-Status – kann so aus einem einzigen Rohdokument passgenaue Versionen ableiten lassen, ohne jedes Mal von vorne anzufangen.

Am Ende blieb noch Zeit für offene Fragen und den Austausch in der Runde. Wer fragt, wie man die deutschen Bundesbürger pünktlicher macht, oder live ein Whitepaper zu 360-Grad-Feedback entstehen sieht – der versteht, warum diese Abende so viel Spaß machen.

Das nehmen wir von dem heutigen Abend mit::

  • KI „denkt“ nicht – sie berechnet Wahrscheinlichkeiten. Wer das versteht, geht besser damit um.
  • Ein guter Prompt braucht: Rolle, Format, Thema, Tonalität, Zielgruppe – und ggf. einen Call-to-Action.
  • Reasoning Prompting zwingt das Modell, tiefer zu analysieren und Optionen zu vergleichen.
  • Custom GPTs lohnen sich für alles, was Du regelmäßig machst: einmal bauen, immer wieder nutzen.
  • Datenschutz ernst nehmen: Training-Datennutzung in den Einstellungen deaktivieren.
  • Langdock als DSGVO-konforme Alternative für den professionellen Einsatz prüfen.
  • Deine eigene Schreibstimme lässt sich analysieren, als Vorlage hinterlegen – und dann konsistent abrufen.

Ein herzliches Dankeschön an Oliver Werner, der seinen Abend, sein Wissen und seinen Laptop mit uns geteilt hat. Wir freuen uns schon auf den nächsten KI-Stammtisch.