Digitalisierung

Beiträge auf dieser Seite:

• Neue KI-Kennzeichnungspflicht
• Wenn die Suchmaschine zurückfragt
• Tipps zum Umgang mit KI

Neue KI-Kennzeichnungspflicht

Ab dem 2. August 2026 gelten in der Europäischen Union neue Transparenz- und Kennzeichnungspflichten für bestimmte KI-generierte Inhalte. Grundlage ist die EU-Verordnung 2024/1689 (EU AI Act). Die wesentlichen Transparenzpflichten sind in Artikel 50 geregelt. Ziel dieser Regelungen ist es, mehr Transparenz zu schaffen und Nutzerinnen und Nutzern die Unterscheidung zwischen künstlich erzeugten und authentischen Inhalten zu erleichtern.

Für landwirtschaftliche und gartenbauliche Unternehmen können diese Richtlinien dann relevant sein, wenn zum Beispiel Bilder, Videos oder Texte auf der eigenen Website veröffentlicht werden und damit in einem beruflichen oder unternehmerischen Kontext stehen. Für Bilder, Audio- und Videoinhalte gelten demnach besondere Vorgaben: Werden diese mithilfe von KI erstellt oder so verändert, dass sie als sogenannte Deepfakes einzustufen sind, muss erkennbar sein, dass die Inhalte künstlich erzeugt oder manipuliert wurden. 

Werden KI-generierte Texte veröffentlicht, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, müssen sie grundsätzlich als KI-generiert gekennzeichnet werden. Eine Kennzeichnung ist jedoch nicht erforderlich, wenn der Inhalt vor der Veröffentlichung einer menschlichen Prüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für den veröffentlichten Inhalt übernimmt.

Als Betreiber gilt nach der EU-Verordnung eine natürliche oder juristische Person, Behörde, Einrichtung oder sonstige Stelle, die ein KI-System unter ihrer Aufsicht verwendet. Ausgenommen ist die Nutzung eines KI-Systems ausschließlich zu persönlichen und nicht beruflichen Zwecken.

In der Praxis ergeben sich zahlreiche Fragen:

• Wer muss KI-generierte Inhalte tatsächlich kennzeichnen?
• Wo verläuft die Grenze zwischen privater und beruflicher Nutzung?
• In welchen Fällen ist keine Kennzeichnung erforderlich?
• Wie sollte eine Kennzeichnung konkret aussehen?
• An welcher Stelle muss sie angebracht werden?

Einen anschaulichen Überblick zu diesen Fragen bieten diese Websites: 

Video des WDR "Neue EU-Regel für KI"  (Video und Text)

IHK Köln: KI-Verordnung: Neue Transparenzpflichten ab August 2026 

ZDF: Wann Sie KI in Fotos, Videos oder Texten kennzeichnen müssen 

EU Artificial Intelligence Act Artikel 50 

Wenn die Suchmaschine zurückfragt

23.07.2026

Wer im Agrarbüro Informationen sucht, nutzt meist ganz selbstverständlich eine Suchmaschine wie Google, Bing oder Ecosia. Lange Zeit war das Prinzip einfach: Suchbegriff eingeben, auf „Suchen" klicken und anschließend die passenden Webseiten durchforsten.

Doch inzwischen hat sich etwas verändert:

Neben den bekannten Suchergebnissen bieten viele Suchmaschinen KI-gestützte Antworten an. Oft finden sich entsprechende Schaltflächen oder Menüpunkte wie "KI-Modus" neben den Bereichen „Alle", „Bilder" oder „Videos". Statt nur Links zu präsentieren, können Fragen beantwortet werden. Aus der Suchanfrage wird ein Dialog. Sie stellen eine Frage, die KI antwortet. Sie haken nach, die KI ergänzt ihre Ausführungen. Fast so, als würde Ihnen jemand am Schreibtisch gegenübersitzen.

Wer beispielsweise fragt: „Welche Unterlagen brauche ich für die Einstellung einer Auszubildenden?", bekommt nicht mehr nur eine Liste von Internetseiten angezeigt. Stattdessen liefert die KI häufig bereits eine zusammengefasste Antwort und verweist auf passende Quellen.

Möglich wird diese Mensch-Maschine-Kommunikation durch sogenannte Large Language Models (LLM), also große Sprachmodelle. Diese Systeme wurden mit enormen Mengen an Texten trainiert. Dadurch können sie Sprache verstehen, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren, die sich erstaunlich natürlich lesen. Wie hilfreich die Antwort ausfällt, hängt wesentlich davon ab, wie die Frage gestellt wird.

Hier kommt das Prompt Engineering ins Spiel:

Der Begriff Prompt Engineering taucht im Zusammenhang mit KI immer häufiger auf. Das englische Verb to prompt bedeutet so viel wie anstoßen, einen Hinweis geben oder auf die Sprünge helfen. Daher stammt auch die Bezeichnung des Prompters im Theater, der Schauspielern bei einem Texthänger die richtigen Worte zuflüstert. Als technisches Hilfsmittel ist vielen der Teleprompter bekannt, auf dem Moderatorinnen und Moderatoren ihren Text ablesen können.

Und was bedeutet Engineering? Bei Engineering, auf Deutsch Ingenieurswesen, denken viele sofort an Maschinen, Brückenbau oder andere technische Konstruktionen. Im Zusammenhang mit KI geht es jedoch nicht um den Bau von Maschinen, sondern um die bewusste Gestaltung (Konstruktion) einer Texteingabe. Ziel ist es, eine Frage so zu formulieren, dass die KI möglichst passende Antworten liefern kann.

Setzt man beide Begriffe zusammen, bezeichnet Prompt Engineering die planvolle und sorgfältige Gestaltung von Eingaben an eine KI. Einfach gesagt: Es ist die Kunst, der KI einen klaren Arbeitsauftrag zu geben.

Wie wichtig präzise Anweisungen sind, zeigt ein Vergleich aus dem Büroalltag:

Stellen Sie sich vor, eine Mitarbeiterin kommt ins Büro und Sie sagen lediglich: „Kümmern Sie sich bitte um die Einstellung der Auszubildenden." Wahrscheinlich folgt eine Rückfrage: Was genau soll erledigt werden? Welche Unterlagen werden benötigt? Bis wann? Für wen?

Sagen Sie stattdessen: „Bitte erstellen Sie eine Checkliste für die Einstellung einer Auszubildenden in unserem landwirtschaftlichen Betrieb." Dann ist die Aufgabe deutlich klarer. Mit der Suchmaschine oder dem Chat verhält es sich ganz ähnlich. Wer nur „Einstellung Auszubildende" eingibt, erhält meist eine allgemeine Antwort. Wer dagegen schreibt: „Bitte erläutere mir Schritt für Schritt, welche Unterlagen und Formalitäten für die Einstellung einer Auszubildenden in einem landwirtschaftlichen Betrieb in Nordrhein-Westfalen erforderlich sind", bekommt in der Regel eine wesentlich genauere Antwort sowie passende Quellen aus NRW.

Müssen wir jetzt alle Prompt-Ingenieurinnen werden?

In der Regel nein. Niemand muss ein langes Studium absolvieren, um mit KI erfolgreich zu arbeiten. Als Schlüsselkompetenz für den Büroalltag lohnt es sich jedoch, das Prompten zu lernen. Dabei ist Prompt Engineering weniger eine technische Disziplin als vielmehr die Fähigkeit, verständlich zu kommunizieren.

Wer gute Ergebnisse erzielen möchte, sollte der KI möglichst klar erläutern: Was soll erledigt werden? Für wen ist das Ergebnis gedacht? In welcher Form soll die Antwort erscheinen? Welche Informationen sind besonders wichtig?

Wer lernt, einer KI klare Arbeitsaufträge zu geben, trainiert gleichzeitig Fähigkeiten, die auch im Arbeitsalltag nützlich sind: präzises Formulieren, strukturiertes Denken, klare Zielbeschreibungen und verständliche Kommunikation.

Fazit

Der KI-Modus macht aus der Suchmaschine einen Gesprächspartner. Statt nach einzelnen Begriffen zu suchen, können wir Fragen stellen, nachhaken und gemeinsam mit der KI Antworten entwickeln.

Der Schlüssel dazu heißt Prompt Engineering. Das ist weder Zauberei noch Raketenwissenschaft. Es bedeutet schlicht, der KI verständlich zu erklären, was wir wissen möchten. Oder mit einem Merksatz zusammengefasst: Früher mussten wir lernen, mit Suchmaschinen umzugehen. Heute lernen wir, mit Künstlicher Intelligenz zu sprechen. Genau das ist Prompt Engineering.

Bleiben Sie neugierig und experimentieren Sie mit verschiedenen Formulierungen. Probieren Sie es aus: Schon kleine Anpassungen bei der Formulierung einer Frage können die Qualität der Antworten deutlich verbessern. Viel Erfolg beim Prompten!

Tipps zum Umgang mit KI

30.03.2026

Wenn Sie mit Co-Pilot oder ChatGPT arbeiten, helfen diese Tipps dabei, präzise und hilfreiche Antworten zu erhalten.

Probieren Sie bei Ihren Prompts immer mal wieder einen der folgenden 4 Punkte aus. Ihre Eingaben müssen nicht von Anfang an perfekt sein — im Gegenteil: Schon kleine Anpassungen können erstaunlich viel bewirken.

Betrachten Sie die vier Elemente einfach als hilfreiche Impulse, die Ihre Ergebnisse Schritt für Schritt verbessern. Je nach Situation passt mal der eine, mal der andere Punkt besonders gut.

1. Kontext liefern

Der Kontext hat den stärksten Einfluss auf die Qualität der Antwort. Ein fehlender oder unpräziser Kontext führt oft zu unpassenden Ergebnissen.

Der Kontext muss zu Beginn der Unterhaltung gesetzt werden, kann aber bei Bedarf wiederholt werden.

Wichtige Kontextangaben für Copilot:

• In welcher Rolle soll die KI antworten? (Standard ist: Assistent)
• Welche Frage oder welches Problem soll die KI bearbeiten?
• Tonfall - falls erforderlich: Soll die Antwort sachlich oder emotional formuliert sein?

Formulierungsbeispiele:

„Antworte als (Rolle) und nicht als Assistent.“ Zum Beispiel: Anworte als Ausbilder in der Landwirtschaft.
„Ich benötige (Beschreibung des Problems).“ Zum Beispiel: Ich benötige eine Arbeitsanweisung
„Erstelle / formuliere / schreibe (Anforderung).“ Zum Beispiel: Schreibe eine Arbeitsanweisung für die Routine-Aufgabe "Arbeitsplatz sauber halten".
„Die Antwort soll (sachlich / emotional mit folgender Emotion …) sein. Zusätzlich …“ Zum Beispiel: Die Antwort soll die Auszubildenden motivieren und klar und verständlich sein.

2. Struktur vorgeben

Copilot neigt dazu, ausführlich oder sich wiederholend zu schreiben. Deshalb ist es hilfreich, Aufgaben in klare, kleine Teilaufgaben zu zerlegen.

Wichtige Strukturangaben für Copilot:

• Welche Form soll die Antwort haben?
• Wofür wird die Antwort genutzt?
• Welche Informationen liegen bereits vor und sollen einbezogen werden?

Formulierungsbeispiele:

• „Formuliere den Text als [Plattform]-Posting mit maximal [x] Zeichen.“
• „Verwende kurze Sätze.“
• „Erstelle einen Vermerk mit folgenden Überschriften: [Liste].“
• „Strukturiere die Kernaussagen als [Beschreibung].“
• „Der Text soll folgende Punkte enthalten: [detaillierte Angaben].“

3. Beispiele geben

Gute Beispiele können detaillierte Anweisungen zu Kontext und Struktur teilweise ersetzen. Copilot orientiert sich stark an vorgegebenen Mustern.

Hilfreich sind:

• Textbeispiele im gewünschten Detailgrad
• Beispiele in der gewünschten Struktur
• Schritt-für-Schritt-Beschreibungen („Chain of Thought Prompt“)

Beispiel aus dem Agrarbüro:

Formuliere die folgenden Aufgaben in demselben Stil wie in diesem Beispiel:

• Aufgabe: Posteingang sortieren
• Wochentag: Montag bis Freitag
• Kurzanweisung: Sortiere die Post nach „Rechnungen“, „Lieferscheine“ und „Sonstiges“. Lege alles, was heute erledigt werden muss, in den roten Ablagekorb.

Aufgabe: Schreibtisch aufräumen
Aufgabe: Mitarbeitertafel aktualisieren

4. Ausweg anbieten

Copilot möchte möglichst immer eine Antwort geben – auch dann, wenn Informationen fehlen. Wenn Sie einen Ausweg angeben, vermeiden Sie erfundene Inhalte.

Formulierungsbeispiele:

„Sollte das Thema ‚XY‘ im Text nicht vorkommen, antworte bitte: "Das angefragte Thema wurde im Text nicht genannt."

„Wenn du das Thema nicht wie beschrieben beantworten kannst, antworte bitte: "Das angefragte Thema kann ich nicht beantworten."

Nehmen Sie sich beim nächsten Prompt einfach den Aspekt vor, der Ihnen gerade am sinnvollsten erscheint — und testen Sie ihn aus. Mit jeder Anwendung werden Sie sicherer und die Antworten präziser.