Hamlets und Claudes Geheimnis

Neulich sass ich wieder mal in einer Probe. Nicht in einem Theater – an meinem Schreibtisch. Ich hatte Claude eine strategische Aufgabe gestellt, und das Ergebnis war technisch einwandfrei, sachlich vollständig und innerlich tot. Es klang wie das, was ein Schauspieler auf der Bühne macht, wenn er seinen Text auswendig gelernt hat, aber keine Ahnung hat, warum er ihn sagt. Oder wo. Oder wann. Oder wie.

Jeder, der schon einmal eine Theaterproduktion inszeniert hat, kennt diesen Moment. Es ist der Moment, in dem sich der Unterschied zwischen Absicht und Wirkung zeigt. Der Augenblick, an dem man als Verfasser merkt: eigentlich weiss ich gar nicht, wohin ich mit meinem Gedanken gerade will. Genau hier scheitern viele beim Einsatz von KI – ohne es zu realisieren, weil sie vielleicht noch nie erlebt haben, wie sich die Alternative anfühlt.

Das Problem hat einen Namen: Prompt Engineering

Wenn die Technologie nicht die erwarteten Ergebnisse liefert, neigen wir Nutzer dazu, ein technisches Problem zu diagnostizieren. Und ja: LLMs haben Mängel. Sogar ziemlich viele. Aber sie sind auch wahnsinnig leistungsfähige Maschinen, die unsere Arbeitsweise, unser Denken und unsere Konzeptionsfähigkeit grundlegend verändern können.

Bessere Prompts, feinere Parameter, präzisere Anweisungen – natürlich sind gewisse technische Fähigkeiten hilfreich, wenn wir mit unseren digitalen Co-Brains arbeiten. Aber das ist nicht alles, was es braucht. Kognitive Tiefe lässt sich nicht allein durch technische Spezifikationen erreichen. Das wäre so, als würde man für jede Sekunde einer Theateraufführung präzise Regieanweisungen schreiben und sich dann wundern, warum die Vorstellung so leblos wirkt.

Theater funktioniert anders. Eine gute Regie kontrolliert nicht jede Millisekunde. Er oder sie schafft einen Rahmen: Wer ist wer im Stück? In dieser Szene? Wer will was von wem – und warum? Wer hat was zu verlieren? Was verbirgt sich im Hintergrund? Je mehr Schauspieler über die Welt wissen, in der sie agieren, desto glaubwürdiger und lebendiger wird ihre Welt für uns.

Und nein: Das ist nicht nur eine charmante Analogie. Es ist auch die Bedienungsanleitung für bessere, menschlichere Interaktion mit den Maschinen.

Hamletanweisungen.

Nehmen wir Hamlet – eines der meistgespielten Theaterstücke der Geschichte. Seit mehr als vierhundert Jahren derselbe Text. Und doch schafft jede gute Inszenierung etwas Neues daraus. Nicht weil sich die Worte oder die Geschichte ändern. Sondern weil Regie, Ensemble und Kontext sich ändern. Das gleiche Stück wurde hunderte Male auf völlig unterschiedliche Weise inszeniert – von Menschen, die verstanden haben, dass grossartiges Theater weit mehr ist, als Hamlet zu sagen, wie er stehen und Ophelia zu zeigen, wo sie ertrinken soll.

Mit Sprachmodellen ist es ähnlich. Gleiche Aufgabe, gleiches Modell – radikal unterschiedliche Ergebnisse, je nachdem, wie gut Sie Ihre Anfrage formulieren. Der Unterschied liegt nicht nur in der Technologie. Die Disziplinen, die seit Jahrhunderten wissen, wie man statische Inhalte in eine lebendige Darbietung verwandelt, heissen Regie und Dramaturgie. Nicht Prompt Engineering.

Drei Dinge, die uns das Theater lehren kann

Kontext schlägt Anweisung. Im Theater spricht man vom Subtext – der unsichtbaren Ebene hinter dem Dialog, die bestimmt, wie eine Zeile wirkt. „Ich liebe dich“ kann ein Versprechen, ein Abschied, eine Anklage oder eine Drohung sein. Bei der Arbeit mit KI gilt das gleiche Prinzip: Die Anweisung allein bestimmt nicht die Qualität. Das tut der Rahmen, in dem sie steht. Ignoriert man den Rahmen, erhält man ein Ergebnis, das zwar korrekt klingt, aber leblos und nutzlos wirkt.

Eine Rolle ist kein Kostüm. „Du bist ein Marketingexperte“ – so beginnen Millionen von Prompts. Eine Rolle ist jedoch nicht etwas, das man wie ein Kleidungsstück anzieht. Sie ist ein Bündel aus Zielen, Einschränkungen, Beziehungen und Geschichte. Der Unterschied zwischen „spiele einen König“ und „du hast dreissig Jahre auf diesen Thron gewartet und vertraust niemandem in diesem Raum, nicht einmal deinem eigenen Hund“ – das ist der Unterschied zwischen generischem Storytelling und einem lebendigen, pulsierenden Drama.

Spannung ist produktiv. Gutes Theater entsteht nicht aus Harmonie. Es entsteht aus Konflikten, die auf der Bühne entflammen. Die beste KI-Arbeit entsteht auch nicht aus der Bitte um Bestätigung. Sie entsteht aus dem Aufbau eines Spannungsfeldes, in dem die KI konkurrierende Anforderungen navigieren muss. Gutes Theater braucht Freunde und Feinde, Helden und Schurken, Liebe und Hass. So funktioniert das Leben – und deshalb führen faule, uninspirierte Vorgaben zu unerträglich langweiligen Ergebnissen.

Das ist (keine) Metapher

Ich höre schon den Einwand: Schöner Vergleich, Christian, aber letztendlich muss ich trotzdem einen guten Prompt schreiben.

Stimmt. Und eine Regisseurin muss ihren Darstellerinnen von Zeit zu Zeit trotzdem sagen, wo sie stehen sollen. Aber das ist nicht ihre Hauptaufgabe. Die Aufgabe besteht darin, Voraussetzungen zu schaffen, unter denen eine Welt entstehen kann. Es geht um professionelles Framing. „Anweisungen geben” bedeutet nicht, „nach rechts drehen” oder „rückwärts gehen” zu sagen. Das ist das Letzte, was Sie Ihren Schauspielern sagen wollen, nicht das Erste.

Genau das fehlt in den meisten KI-Kursen, Workshops und Strategien, die ich sehe: das Verständnis dafür, wie wichtig es ist, Kontext zu reflektieren, bevor man eine Anfrage stellt, um applauswürdige Reaktionen zu erhalten. Es mangelt nicht an leistungsstarken Maschinen. Es mangelt an kritischem Denken und Inszenierungskompetenz.

Wie ein guter Schauspieler wird auch die KI erheblich besser, wenn Sie Ihrem angehenden Hamlet nicht mehr vorschreiben, wohin er gehen soll, sondern ihm klar machen, worum es geht. Inszenieren Sie ein Drama, statt einfach nur Anweisungen zu geben. Die Ergebnisse werden sich deutlich von dem generischen Einheitsbrei unterscheiden, den Sie vielleicht gewohnt sind. Und abgesehen davon: Prompten ist Fleissarbeit, inszenieren macht Spass.

Wenn Sie, Ihr Team oder Ihre Organisation mehr darüber erfahren möchten, wie Sie die Leistung der KI auf Ihrer digitalen Bühne verbessern können, kontaktieren Sie uns per DM oder senden Sie eine E-Mail an ch@christianhansen.ch.

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English Version:

The other day, I sat in a rehearsal. Not in a theatre – at my desk. I'd given Claude a strategic brief, and what came back was technically flawless, factually complete, and internally dead. It sounded like what an actor does on stage when he memorised his lines but has no idea why he's saying them. Or where. Or when. Or how.

Anyone who's ever staged a theatre production knows this moment. It's when the difference between intention and impact shows. That is where many fail at using AI – without even realising it, because they may have never experienced what the alternative feels like.

The problem has a name: Prompt Engineering

When tech doesn’t give us the results we expect, we users tend to diagnose a technical problem. And yes: LLMs have flaws. Quite a few actually. But they are also insanely powerful machines which clearly have the potential to change how we work, think, and conceptualize.

Better prompts, finer parameters, more precise instructions – sure, a certain level of technical capabilities helps when working with our digital co-brains. But that’s not all you need. Cognitive depth can’t be engineered through sheer specification. That's like writing stage directions for every second of a performance and then wondering why the show feels dead.

Theatre works differently. A good director doesn't micromanage milliseconds. (S)he builds a frame: Who is who in the play? In this scene? Who wants what of whom – and why? What's at stake? What’s hidden in the background? The more the actors know about the world they act in, the more credible and vivid this world becomes on stage.

And, no: This isn't just a charming analogy. It's an operating manual for human-machine-interaction.

Briefing Hamlet

Consider Hamlet – one of the most produced plays in history. The same text, for more than four hundred years. Yet every good production creates something new with it. Not because the words or the story change. But because direction, ensemble, and context do. The very same play has been staged wildly differently hundreds and hundreds of times – by people who understand that great theatre is way more than telling Hamlet where to stand and prompting Ophelia how to drown.

It’s not that different with the LLM you’re using. Same task, same model – radically different results depending on how good you are at framing your request. The difference isn't only the technology. The disciplines that have known for centuries how to turn fixed content into a living performance are called direction and dramaturgy. Not engineering.

Three things theatre can teach us

Context beats instruction. In theatre, it's called subtext – the invisible layer beneath dialogue that determines how a line lands. "I love you" can be a promise, a farewell, an accusation or a threat. In AI work, it's the same principle: the instruction alone doesn't determine quality. The frame it sits inside does. Ignore the frame, and you get output that might sound correct, but seems dead and useless.

A role is not a costume. "You are a marketing expert" – that's how millions of prompts begin. A role isn't something you put on like a dress though. It's a bundle of objectives, constraints, relationships, and history. The distance between "play a king" and "you've waited thirty years for this throne, and you trust no one in the room, not even your own dog" – that's the distance between generic storytelling and a living, breathing drama.

Tension is productive. Good theatre doesn't come from harmony. It comes from conflict that ignites on stage. The best AI work doesn't come from asking for confirmation either. It comes from building a field of tension where the AI has to navigate competing demands. Good theatre needs friends and foes, heroes and villains, love and hate. That’s how life works – and that’s why lazy, uninspired prompting leads to unbearably boring content.

This is (not) a metaphor

I can hear the objection: Lovely comparison, Christian, but at the end of the day I still need to write a good prompt.

True. And a director still needs to tell people where to stand from time to time. But that's not the main job. The job is creating the conditions from which a fascinating performance can emerge. It’s about professional framing. “Giving directions” doesn’t mean to say “turn right” or “move backwards”. That’s the last thing you want to tell your actors, not the first.

And exactly that is what's missing from most AI courses, workshops, and strategies I see: the understanding of the importance of reflecting context before staging a request in order to get back applaudable reactions. It's not a lack of powerful machines. It's a lack of critical thinking and staging expertise.

Like a good actor, AI will get immensely better once you stop telling your aspiring Hamlet where to walk and start making clear to him what's at stake. Create a drama instead of prompting. The results you'll get wildly differ from the generic slop you might be used to. And apart from that: prompting is boring, staging is fun.

If you, your team or your organisation want to learn more about how to make AI perform better on your digital stage, reach out via DM or send a mail to ch@christianhansen.ch