Die Formel war richtig. Für das falsche Programm.

Warum KI dich nur so weit bringt, wie du dein Werkzeug kennst

Kurz vor einem Meeting. Ich wollte das Thema unbedingt noch abschließen.

Zeitdruck war es keiner. Ich musste das nicht bis zum Termin fertig haben. Aber ich wollte es fertig haben.

Du kennst das. Du sitzt am Computer, die Zeit läuft ab. Und da ist dieses Gefühl, dieser innere Stress, das abschließen zu wollen. Nicht zweimal anfangen. Sich nicht wieder einarbeiten. Frisch in neue Dinge starten.

Ich lasse mir von Claude eine Excel-Formel ausgeben. Sie funktioniert nicht auf Anhieb.

Ich probiere. Ich analysiere kurz. Dann sehe ich es: eine Funktion, die Excel nicht kennt. Die Formel war nicht für Excel. Sie war für Google Sheets.

Zweiter Fall, gleicher Tag. Ich will von Claude eine Abfrage für eine Postgres-Datenbank mit Timescale. Das hab ich sogar dazugeschrieben.

Bekommen habe ich eine SQL-Abfrage, die mich einige Minuten gekostet hat. Spaltennamen in doppelte Anführungszeichen, Strings in einfache. Genau das hat nicht gepasst.

Und dann unterbricht mich noch ein Kollege mit einer Frage.

Der Fehler wäre offensichtlich gewesen. Ich wusste es ja. Aber es kostet einfach Zeit.

Vor dem Meeting hab ich es nicht geschafft. Im Meeting hatte ich dann kurz Zeit. Ich habe trotzdem aufgepasst, was gesagt wurde, und das Thema währenddessen fertig gemacht.

KI kann unterstützen. Aber es ist unerlässlich, das Fachwissen zum Tool zu haben. Nur so kannst du diese Fehler bewerten.

Sonst wird es eine ewige Iteration. Vor, zurück, probieren, ändern.

Du brauchst dafür keinen weiteren Prompt-Kurs. Du brauchst drei Schritte.

Schritt 1: Nenne dein Werkzeug

Ich gebe im Prompt die Version an. Microsoft 365 zum Beispiel.

Genauso bei Abfragesprachen. SQL oder KQL. Bei SQL erweitere ich die Angabe um das Programm, in dem ich es verwenden will. T-SQL. PostgreSQL. MySQL.

Konkret sieht das so aus:

„Gib mir eine Formel für Excel 365, deutsche Spracheinstellung, Semikolon als Trennzeichen.”

„Schreib mir die Abfrage für PostgreSQL 16 mit TimescaleDB.”

Bei der Excel-Formel habe ich es nicht gemacht. Ergebnis: eine Formel für Google Sheets.

Bei der Postgres-Abfrage habe ich es gemacht. Und habe trotzdem allgemeines SQL bekommen.

Notwendig ist die Angabe trotzdem. Ohne sie rät die KI. Mit ihr rät sie seltener.

Der Prompt ist also die halbe Arbeit, nicht die ganze.

Schritt 2: Scanne nach Fremdkörpern

Bei einer Excel-Formel schaue ich als Erstes auf die Trennzeichen. Semikolon oder Komma. Das hängt von der Spracheinstellung ab, und die kannst du schon im Prompt mitgeben.

Mein Hauptaugenmerk fällt auf die Formel selbst. Die ist oft das Epizentrum des Problems.

Google Sheets arbeitet mit Dingen, die Excel so nicht hat. Array-Formeln mit =ARRAYFORMULA(). Web-Funktionen zum Laden von Daten, =IMPORTXML(), =IMPORTHTML(), =IMPORTDATA(). Excel braucht dafür eine Datenverbindung oder Power Query.

Bei SQL ist es dasselbe Spiel, nur mit anderen Zeichen. In Postgres stehen Spaltennamen in doppelten Anführungszeichen, Strings in einfachen.

Du suchst also nicht den Fehler. Du suchst das, was nicht in deine Welt gehört.

Schritt 3: Spiel den Fehler zurück

Ich probiere einige Male.

Aber wenn ich mir nicht sicher bin, wenn ich Hinweise auf Fehler finde oder Verdachtsmomente habe, dann spiele ich das schnell zurück. Mit der Fehlermeldung und mit meinem Verdacht.

Genau das ist doch der Vorteil an einem LLM: effizient arbeiten.

Beide Fälle von diesem Tag habe ich so gelöst. Nicht durch langes Selbersuchen.

Was es kostet, wenn du es nicht machst

Wenn du das Tool nicht kennst oder das Fachwissen fehlt, entsteht eine ewig lange Iterationsschleife. Es wird geändert, mehrmals geändert, unnötig geändert und wieder zurückgesetzt.

Bei größeren Abfragen fallen einem erfahrenen Kollegen die unnötigen Formulierungen sofort auf.

Und damit outest du dich: Du hast das ausschließlich mit KI gemacht, und das Fachwissen fehlt möglicherweise.

Ich finde diese Aussage tendenziell richtig.

Denn es kann gefährlich werden. Oder peinlich. Wenn du dich ausschließlich auf den KI-Output verlässt, ohne ihn zu prüfen. Und ohne die Kenntnis, überhaupt zu erkennen, dass ein Fehler drin sein könnte.

Und was ist mit FACT und KLAR?

Diese drei Schritte sind das schnelle Werkzeug für Formeln und Abfragen, wenn die Zeit drückt.

Für Behauptungen, die du prüfen musst, nimmst du weiter den F.A.C.T.-Check. Für Ideen und Pläne die KLAR-Methode. Drei Werkzeuge, drei Anlässe.

Dein Schnell-Check für heute

• Schreib in deinen nächsten Prompt die Version dazu. Microsoft 365, T-SQL, PostgreSQL.
• Scanne zuerst auf Trennzeichen, unbekannte Funktionen und Anführungszeichen, bevor du die Antwort ausprobierst.
• Setz dir eine Grenze: Bei Unsicherheit spielst du zurück, statt weiter zu basteln.
• Gib dabei immer die Fehlermeldung und deinen Verdacht mit.

Was du gewinnst, sind nicht die gesparten Minuten. Es ist die Sicherheit, dass du jede Antwort einordnen kannst, auch die falsche.

KI kann dich bei der Ausarbeitung unterstützen. Sie ersetzt aber niemals dein Fachwissen. Das ist wichtig zu wissen.

Welches Werkzeug nutzt du täglich mit KI, ohne es wirklich zu kennen?

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Aus dem Pinzgau

Am letzten Ferien-Sonntag waren wir mit der Familie am Blausee-Klettersteig in Neukirchen.

Die Kinder waren äußerst mutig. Sie sind den ganzen Steig durchgestiegen. Danach waren sie richtig stolz auf sich. Und ich natürlich auch auf sie.

Wunderschön ist er, der Steig. Und für Kinder eine echte Herausforderung.

Jetzt ist die erste Schulwoche voll im Gange. Für uns wieder eine Umstellung, zurück in den Schulalltag. Aber es ist gut gelaufen.

Und abends haben wir uns HBO Max geholt. Für House of the Dragon, das Prequel zu Game of Thrones. Sehr spannend. Ich kann schwer aufhören damit.

Bis nächste Woche,

Hans Peter

P.S. Claude hat mir die Formel in einer Sekunde geliefert. Erkannt habe ich den Fehler nur, weil ich Excel kenne. Das ist der ganze Punkt.