Kurz erklärt
Chain of Thought (CoT) ist eine Prompting-Technik, bei der die KI angewiesen wird, ihren Denkprozess explizit darzulegen, bevor sie eine Antwort gibt.
Einfachste Anwendung: Füge „Lass uns das Schritt für Schritt durchdenken” oder „Denke Schritt für Schritt” zum Prompt hinzu.
Beispiel
Prompt: “Berechne den ROI. Kosten: 50.000 €, Umsatz: 175.000 €. Denke Schritt für Schritt.”
Antwort:
- Nettogewinn berechnen: 175.000 € - 50.000 € = 125.000 €
- ROI-Formel anwenden: (125.000 / 50.000) × 100 = 250%
- Ergebnis: Für jeden investierten Euro wurden 2,50 € Gewinn erzielt.
Wann Chain of Thought einsetzen
Mathematische Berechnungen: Schrittweise Formeln und Rechnungen reduzieren Rechenfehler.
Mehrstufige Logik: Komplexe Entscheidungsbäume werden transparenter.
Komplexe Entscheidungen: Business-Strategien, Priorisierungen, Abwägungen profitieren von strukturiertem Denken.
Fehlersuche und Debugging: Schritt-für-Schritt-Analyse hilft, Probleme systematisch einzugrenzen.
Der Vorteil
Fehler werden sichtbar und nachvollziehbar. Wenn die KI einen Denkfehler macht, kann man ihn identifizieren und korrigieren.
Ohne CoT: Die KI gibt ein falsches Ergebnis ohne Erklärung.
Mit CoT: Man sieht genau, wo der Fehler im Denkprozess liegt.
Varianten
Zero-Shot CoT: Einfach „Denke Schritt für Schritt” hinzufügen – keine Beispiele nötig.
Few-Shot CoT: Beispiele mit Denkschritten im Prompt bereitstellen – für komplexere Aufgaben.
Extended Thinking: Moderne Modelle wie Claude können mit speziellen Modi noch tieferes Reasoning aktivieren.
Business-Relevanz
Für kritische Entscheidungen (Compliance, Recht, Finanzen) ist Chain of Thought ein Muss – die Nachvollziehbarkeit der KI-Logik reduziert Risiken erheblich.