14Oct
1. Einführung
Mit dem Aufkommen generativer KI-Systeme wie ChatGPT, Midjourney oder Runway wandelt sich die Art und Weise, wie wir kreativ arbeiten. AI Prompting (Prompt Engineering) – also das Formulieren von Eingaben (Prompts), um von KI-Systemen gewünschte Ergebnisse zu erhalten – entwickelt sich rasant zu einer Kernkompetenz für Unternehmer:innen und Kreative.
Experten sprechen bereits von einer neuen Form der KI-Literacy, analog zu klassischen Grundfertigkeiten wie Schreiben oder Präsentieren. So betont etwa KI-Pionier Reid Hoffman, dass effektives Prompten „eine der wichtigsten Fähigkeiten ist, die wir entwickeln müssen“.
Dieser Blogartikel zeigt auf, warum präzises AI Prompting essenziell wird, um in der kreativen Wirtschaft der Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben. Wir beleuchten zunächst die technische und historische Entwicklung des Promptings – vom Insider-Trick zum Massenphänomen.
Anschliessend definieren wir den Begriff AI Prompting und grenzen ihn vom populären Prompt Engineering ab.
Wir untersuchen die Relevanz gezielter Prompts für kreative Solopreneure wie Texter oder Designer – insbesondere im Hinblick auf Effizienz, Qualität, Alleinstellungsmerkmale und ethische Aspekte. Zudem fassen wir aktuelle Studien und Trends zusammen, etwa zu Few-Shot Prompting, Multi-Modal Prompting und Prompt Literacy.
Praxisnahe Mini-Cases illustrieren, wie differenziertes Prompting z.B. bei der Content-Erstellung oder Markenentwicklung eingesetzt werden kann.
Mit Verweis auf Primärquellen möchten wir Awareness schaffen: Warum gehört das Beherrschen von KI-Prompts in Kürze genauso zum Handwerkszeug wie einst Excel-Tabellen zu erstellen für ein Bau-Projektcontrolling, eine Mehrjahresplanung oder das Erstellen einer Präsentation?
2. Historische Entwicklung des Promptings
Prompting im heutigen Sinne – das gezielte Eingeben von Anweisungen in generative KI-Modelle – ist ein Phänomen der 2020er-Jahre. Zwar experimentierte man schon früh in der KI mit Befehlseingaben, doch erst die grossen Sprachmodelle (LLMs) und Bildgeneratoren der jüngsten Zeit machten Prompting zum mächtigen Werkzeug für alle.
Insbesondere die Veröffentlichung von GPT-3 (2020) markierte einen Wendepunkt: Erstmals zeigte sich, dass ein KI-Modell durch geschickt formulierte Texteingaben Verkaufstexte generieren kann. Dieses „In-Context Learning“-Prinzip – ein Modell durch wenige Beispiele im Prompt anzulernen – sorgte für Aufsehen in Forschung und Industrie.
In den Jahren 2022 und 2023 erlebte das Thema einen regelrechten Hype. Der Begriff “Prompt Engineering” wurde geprägt, um die Kunst, präzise Eingabeaufforderungen zu formulieren, zu beschreiben. Prompt-Spezialisten wurden plötzlich als übersetzerartige Vermittler zwischen Mensch und KI-Chat-Tools, wie ChatGPT gehandelt: Ihre Aufgabe war es, optimale Texteingaben zu schreiben – getreu dem Motto „Je besser der Input, desto besser der Output“.
Ende 2022 erschien mit ChatGPT erstmals ein allgemein zugänglicher Chatbot auf Basis von GPT-3.5, der binnen weniger Wochen über 100 Millionen Nutzer erreichte. Dies machte Prompting praktisch über Nacht zu einer Massenkompetenz. Gleichzeitig explodierte das Interesse an Prompt Engineering als Beruf: 2023 galten Prompt Engineers als „heisdsester Job“ der Tech-Branche, einige Unternehmen lobten Gehälter bis zu 250.000 USD aus.
Doch die Entwicklung ging rasant weiter. Schon 2024/25 wurde klar, dass Prompting weniger ein spezialisiertes Berufsbild als vielmehr eine Basiskompetenz in vielen Jobs ist. KI-Systeme wie GPT-4 verstanden Nutzeranweisungen immer besser „out of the box“, was dazu führte, dass „starkes AI Prompting nun einfach als erwartete Fähigkeit gilt, nicht mehr als eigenständige Rolle“.
Prompt Engineers verschwinden als separate Jobtitel so schnell, wie sie gekommen sind, sagt ein Brancheninsider: „Prompt Engineering hat sich von einem Job in eine Aufgabe verwandelt – und zwar sehr, sehr schnell“.
Was früher Excel-Virtuosen auszeichnete, ist heute Basiswissen – denselben Weg werden KI-Fertigkeiten nehmen, erklärt CEO Malcolm Frank. Sie werden von der Spezialqualifikation zur selbstverständlichen Anforderung in allen kreativen Berufsfeldern.
Parallel zu Textmodellen entwickelten sich auch bildgenerative KI-Systeme sprunghaft weiter. 2022 brachte OpenAI DALL·E 2, gefolgt von anderen Anwendungen, wie Stable Diffusion und Midjourney, was die Text-zu-Bild-Generierung populär machte. Plötzlich konnten Designer mit knappen Texteingaben beeindruckende Bilder schaffen – es entstanden Online-Communities und sogar Marktplätze für Prompts, auf denen Nutzer gelungene Eingabe-Texte für Bild-KIs handelten.
Prompting wurde so zu einer neuen kreativen Sprache, die über die Domäne der Experten hinaus von breiten Nutzergruppen gesprochen wird.
In Summe lässt sich die Entwicklung so skizzieren: Gestern ein Geheimtipp von KI-Forschern, heute unverzichtbares Handwerkszeug für Millionen von Anwendern.
Wie Reid Hoffman es formuliert, erleben wir eine „kognitive Industrielle Revolution“ – Generative KI wirke wie eine „Dampfmaschine des Geistes“, die sämtliche auf Sprache basierenden Fähigkeiten befeuere. Ähnlich visionär äusserte sich Andrej Karpathy (ehemals Director of AI bei Tesla und nun bei OpenAI): „The hottest programming language is English.“ – die heisseste Programmiersprache ist Englisch.
Damit spielt er darauf an, dass man Computer nun mit natürlicher Sprache (also gut formulierten Prompts in Englisch oder jeder anderen Sprache) zu erstaunlichen Leistungen bringen kann, was quasi zur neuen Programmierkunst wird.
3. Definition: AI Prompting vs. Prompt Engineering
Was versteht man genau unter „AI Prompting“?
Vereinfacht gesagt: Die Fähigkeit, präzise und kreative Eingaben für generative KI-Systeme zu formulieren, um ein gewünschtes Resultat zu erzielen.
Ein Prompt kann ein Frage- oder Befehlstext für ein Sprachmodell sein, eine Beschreibung für einen Bildgenerator oder jede Kombination von Anweisungen, die wir einer KI geben.
AI Prompting umfasst dabei den gesamten Zyklus: vom Entwurf der Anfrage, über das Interpretieren des KI-Ergebnisses bis hin zur iterativen Verfeinerung des Prompts, um das Resultat zu verbessern. Es ist also mehr als nur das einmalige „Eintippen“ – es ähnelt eher einem Dialog oder kreativen Prozess zwischen Mensch und Maschine.
Der Begriff Prompt Engineering hingegen wurde ursprünglich in Tech-Kreisen geprägt und betont oft den technisch-systematischen Aspekt: das „Hacken“ der KI durch bestimmte Formattricks, das Nutzen versteckter Modellbefehle oder das sorgfältige Austarieren von Eingabebeispielen, um die Ausgabe zu steuern.
Prompt Engineering impliziert gewissermassen ein Ingenieurwesen des Prompt-Designs – man spricht von Frameworks wie z.B. CLEAR (Conciseness, Logic, Explicitness, Adaptability, Reflectiveness) zur formalen Optimierung von Prompts.
AI Prompting wird in diesem Blogartikel als bewusster breiterer Begriff verwendet. Er soll verdeutlichen, dass es nicht nur um die technische Konstruktion eines Prompts geht, sondern um eine Schlüsselkompetenz der Zukunftskommunikation mit KI.
Während Prompt Engineering meist das Erstellen von möglichst effektiven Prompts meint, richtet AI Prompting den Fokus auch darauf, KI-Antworten richtig zu deuten und kreativ weiterzuverarbeiten. Man könnte sagen: Prompt Engineering ist ein Teilaspekt – quasi das Handwerk – während AI Prompting das ganze Skill-Set inklusive Urteilskompetenz und Experimentierfreude umfasst.
In der Bildungsforschung wird hierfür der Begriff Prompt Literacy vorgeschlagen. Wissenschaftler definieren Prompt Literacy als „Fähigkeit, präzise Prompts zu erstellen, die KI-Ausgaben zu interpretieren und Prompts iterativ zu verfeinern, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen“.
Diese Kompetenz soll jedermann zugänglich sein, ohne tiefere Programmierkenntnisse. Prompt Literacy ermöglicht es „jedem, mit generativen KI-Systemen zu kommunizieren und sie zu steuern, ohne Expertise im Programmieren zu haben“. Damit wird klar, warum wir lieber von AI Prompting sprechen: Es ist keine Geheimwissenschaft, sondern eher vergleichbar mit einer neuen Sprachfertigkeit im digitalen Zeitalter.
Passend dazu ziehen Pädagogen Parallelen: Schüler sollten Prompting so lernen „wie Schreibprozesse, Mathematikstrategien oder Recherchetechniken“ – eben als grundlegende Kulturtechnik im Umgang mit KI.
AI Prompting ist die Kunst und Fähigkeit, mit generativen KI wirkungsvoll zu kommunizieren. Es schliesst das kreative Experimentieren, das Verstehen der KI-Antworten und das ethische Bewerten der Resultate ein. Prompt Engineering hingegen kann als methodischer Bauplan für Prompts gesehen werden – ein wichtiges Werkzeugkasten-Element innerhalb des breiteren Konzepts AI Prompting.
Für kreative Unternehmer:innen ist weniger der technische Jargon relevant, sondern die praktische Beherrschung dieser neuen „Sprache“, mit der man KI-Systeme zu Höchstleistungen anleitet.
4. Relevanz für kreative Einzelunternehmer
Warum sollten kreative Solopreneure – Texter, Content Creator, Designer, Fotografen, Berater usw. – AI Prompting zu ihrer Kernkompetenz machen?
Weil es sich zunehmend zeigt, dass gezielte KI-Prompts die Arbeit in fast jeder kreativen Disziplin transformieren können – hin zu mehr Effizienz, Qualität und Innovation.
Gleichzeitig wird der kompetente Umgang mit KI zu einem entscheidenden Differenzierungsmerkmal am Markt.
In diesem Abschnitt betrachten wir die wichtigsten Aspekte: vom Zeitgewinn über Qualitätssteigerung bis zu verantwortungsvoller Anwendung.
4.1 Effizienzsteigerung durch KI-Prompts
Ein klarer Vorteil des Einsatzes generativer KI ist die Automatisierung und Beschleunigung vieler Routineaufgaben. Wer gelernt hat, kluge Prompts zu formulieren, kann die KI wie einen Turbo für die eigene Produktivität einsetzen.
Studien und Umfragen unter Freelancern untermauern dies: In einer globalen Befragung von über 4.300 Freelancern gaben 73 % an, bereits generative KI-Tools in ihrer Arbeit einzusetzen.
Rund 50 % berichteten, seit der Einführung von KI-Tools mehr Geld zu verdienen, weitere 27 % verdienen zumindest gleich viel – niemand aus dieser Gruppe hatte Einkommenseinbussen. Der Grund: KI macht sie produktiver und ermöglicht mehr Aufträge in der gleichen Zeit.
So erklären freischaffende Kreative, dass sie dank Automatisierung eintönige Teile ihrer Arbeit schneller erledigen können und sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren. Ein Grossteil der Befragten bildet sich daher aktiv in neuen Skills weiter – neben Schreiben und Bildbearbeitung nannten hier 8,4 % explizit „Prompt Engineering“ als neue Fähigkeit, die sie erlernen.
Auch in Unternehmen zeigt sich der Effizienztrend: 83 % der von Adobe weltweit befragten Kreativ-Profis nutzen bereits generative KI in ihrer Arbeit. Eine Mehrheit von ihnen gibt an, dadurch mehr Inhalte in kürzerer Zeit erstellen zu können.
- Für Solopreneure bedeutet das konkret: Wer z.B. als Texter:in arbeitet, kann mit KI-Unterstützung Entwürfe für Blogbeiträge, Produktbeschreibungen oder Social-Media-Posts in Minuten statt Stunden erstellen lassen und diese dann redaktionell verfeinern.
- Übersetzer:innen und Journalist:innen lassen sich von KI erste Rohübersetzungen oder Faktenentwürfe liefern, um sie anschliessend manuell zu überarbeiten.
- Designer:innen generieren mit Bild-KIs wie Midjourney in Sekunden Ideen, Varianten und Inspirationen – etwa Layout-Vorschläge, Farbschemata oder Konzeptbilder – an denen sie dann anknüpfen können, statt bei Null zu beginnen. Für Ein-Personen-Unternehmen, die alle Aufgaben alleine stemmen, ist diese Hebelwirkung enorm wertvoll.
Man darf jedoch nicht vergessen: Der Effizienzgewinn hängt von der Qualität der Prompts ab. Ein schlecht formulierter Prompt liefert Ergebnisse, die so unbrauchbar sind, dass die Zeitersparnis verloren geht. Daher ist Prompt-Kompetenz der Schlüssel, um die KI wirklich zeitsparend einzuspannen.
Unternehmen erwarten zunehmend von ihren Mitarbeiter:innen diese Fähigkeit – Adobe fand heraus, dass bereits 20 % der Kreativschaffenden angeben, ihr Arbeitgeber oder Auftraggeber verlange explizit den Einsatz von Generative-AI-Tools. AI Prompting wird also zur impliziten Jobanforderung, ähnlich wie PC-Kenntnisse es seit den 2000ern sind.
4.2 Qualitätsgewinn und Differenzierung
Neben Schnelligkeit spielt die Qualität eine entscheidende Rolle. Wie wirkt sich AI Prompting auf das inhaltliche Niveau und die Kreativität der Arbeit aus?
Auch hier zeigen erste Erhebungen ein positives Bild, sofern Profis die Tools gezielt einsetzen: Zwei Drittel (66 %) der befragten Kreativen in Adobes Studie sagen, sie erzeugen bessere Inhalte mithilfe generativer KI.
Fast 70 % fühlen sich von den Tools zu neuen Ausdrucksweisen inspiriert, die ihre kreativen Horizonte erweitern. Anstatt also zu einer Verflachung zu führen, kann kompetentes Prompting zu höherer Qualität und Innovation beitragen – man erhält mehr Varianten, kann Ideen schneller durchspielen und gelangt so zu durchdachteren Endergebnissen.
Für Einzelunternehmer bedeutet das: Differenzierung durch KI. Wenn alle dieselben Basis-Tools haben, entscheidet die Meisterschaft im Umgang darüber, wessen Inhalte herausragen. Ein Beispiel: Zwei Designer nutzen beide eine Bild-KI für ein Kundenprojekt. Designer A belässt es bei einem einfachen Prompt und erhält generische Resultate. Designer B hingegen nutzt differenziertes Prompting – z.B. präzisiert den Stil („analoges FujiFilm-Foto, goldenes Abendlicht“), fügt Referenzbilder als visuelle Prompts hinzu und iteriert mit der KI. Das Resultat: Designer B liefert dem Kunden originellere, massgeschneiderte Entwürfe, während Designer A’s Vorschläge austauschbar wirken.
Prompting-Know-how wird hier zum Wettbewerbsvorteil.
Ähnliches gilt für Texter:innen und Content Creators: KI kann zwar schnell einen 08/15-Artikel generieren, aber nur wer spezifischee Anweisungen gibt (z.B. gewünschter Tonfall, konkrete Gliederung, Zielgruppenaspekte, Beispiele) bekommt einen Entwurf, der wirklich auf den Punkt ist.
Experten beobachteten sogar: „Ein guter Prompt kann aus einer Aufgabe, die ein Sprachmodell vorher gar nicht lösen konnte, plötzlich eine machbare machen.“ So drastisch beschreibt es Professor Ethan Mollick, der in Experimenten sah, wie clever formulierte Prompts scheinbar unlösbare Probleme für ein KI-Modell lösbar machten.
Das verdeutlicht: In der Qualität der KI-Ergebnisse steckt enormes Potenzial – wenn die Eingaben gut sind.
Für kreative Unternehmer:innen wird AI Prompting damit zu einer neuen Spielwiese für Differenzierung und Stil. So wie jeder Fotograf trotz gleicher Kamera durch Einstellungen und Können einzigartige Bilder schafft, kann jeder KI-Nutzer mit einzigartigen Prompts unverwechselbare Resultate erzielen.
In Zukunft könnten Prompt-Stil und -Finesse sogar Teil der Markenidentität werden: Man erkennt an einer KI-gestützten Marketingkampagne vielleicht den „Prompt-Handschrift“ einer bestimmten Kreativagentur. Wer diese Kompetenz frühzeitig ausbaut, kann sich als Vorreiter positionieren – sei es in Kundenprojekten oder im eigenen Marketing (etwa besonders ausgefallene KI-generierte Social-Media-Posts, die viral gehen).
4.3 Ethische Überlegungen beim Einsatz von KI
Wo Chancen sind, gibt es auch Herausforderungen. Ethik und Verantwortung spielen beim Umgang mit generativer KI eine wichtige Rolle – gerade für kreative Selbständige, die ihre Reputation und die ihrer Kunden schützen müssen.
AI Prompting als Kompetenz umfasst daher auch das Bewusstsein, wann und wie man KI sinnvoll einsetzt und wo menschliche Kontrolle unverzichtbar bleibt.
Ein zentrales Thema ist die Zuverlässigkeit der KI-Ausgaben. Sprachmodelle neigen dazu, auch falsche oder erfundene Inhalte zu präsentieren – ein Phänomen, das als “Halluzinieren” bezeichnet wird. So mussten etwa Anwälte in den USA erfahren, wie riskant blinder KI-Einsatz ist: In mehreren Fällen (u.a. Mata vs. Avianca 2023) fügten Juristen ihrer Schriftsätze von ChatGPT erfundene Gerichtsurteile bei, in dem Irrglauben, es handle sich um echte Referenzen.
Die Folge: peinliche Entschuldigungen vor Gericht und drohende Sanktionen. Reuters berichtete 2025 von mindestens sieben Vorfällen binnen zwei Jahren, in denen US-Gerichte Anwälte rügten oder bestraften, weil KI „legal fiction“ erzeugt hatte.
Die Lehre daraus ist deutlich: Generative KI „halluziniert“ Fakten, weil sie auf Statistik statt Wahrheitsprüfung beruht. Wer sie einsetzt, muss die Ergebnisse kritisch prüfen. Für Praktiker heisst das: Ein wichtiger Teil von AI Prompting ist, die KI-Ausgabe zu verifizieren – seien es Fakten in einem Text oder die Originalität eines Bildes.
Professionelle Prompt-Nutzer bauen Prüfschritte ein (Quellenkontrolle, Cross-Check mit Suchmaschinen etc.), bevor sie KI-generierte Inhalte weiterverwenden.
Ein weiteres ethisches Feld betrifft die Biases (Voreingenommenheiten) und Inhalte, die KI aus ihren Trainingsdaten übernehmen kann. Prompting-Kompetenz heisst auch, sich darüber im Klaren zu sein, was man die KI generieren lässt. Beispielsweise können unüberlegte Prompts diskriminierende Stereotype hervorbringen, wenn das Modell solche in seinen Daten hat.
Ebenso kann man eine KI unabsichtlich dazu bringen, Urheberrechtsverletzungen zu begehen – etwa wenn man explizit den Stil eines lebenden Künstlers oder eine bestehende Textpassage als Vorlage fordert. Bereits sind Fälle vor Gericht: Getty Images klagt gegen die Entwickler von Stable Diffusion, weil deren Modell Millionen Getty-Fotos ohne Lizenz als Trainingsmaterial genutzt habe. Das zeigt die Problematik der Datenherkunft.
Auch wenn die Rechtslage im Einzelfall komplex ist – für Kreative gilt es, Aufmerksamkeit für Urheberrechte und Datenschutz walten zu lassen. Man sollte Prompts so gestalten, dass man nicht bewusst geschützte Inhalte einspeist (etwa Kunden-Geheimnisse) oder die KI auffordert, geschützte Werke zu imitieren.
Seriöse KI-Dienste bauen zudem Inhaltsfilter ein, die z.B. gewaltverherrlichende oder beleidigende Prompt-Ergebnisse unterbinden. Dennoch bleibt es in der Verantwortung der Nutzer:innen, ethische Leitlinien zu beachten.
Glücklicherweise entstehen auch Tools und Praktiken für Responsible Prompting. So wird an Wasserzeichen für KI-generierte Inhalte gearbeitet und an „Nutzenachweisen“ für Trainingsdaten. KI-Ethiker wie Margaret Mitchell setzen sich dafür ein, dass KI-Modelle transparenter werden und Anwender sensibilisiert sind, was die Modelle können und was nicht.
Für den kreativen Alltag bedeutet das: AI Prompting als Kompetenz schliesst immer die Frage ein „Soll ich das die KI machen lassen – und wenn ja, wie gehe ich mit dem Resultat um?“. Oft ist die KI ideal für einen ersten Entwurf, aber der Feinschliff und die Verantwortung für das Endprodukt liegen beim Menschen.
Dieses Bewusstsein unterscheidet den Profi-Nutzer vom naiven Anwender.
Insgesamt überwiegen die Chancen die Risiken, wenn man gut informiert agiert. AI Prompting bietet enorme Vorteile, aber wie jede mächtige Technik erfordert es Urteilsvermögen.
Kreative Unternehmer:innen sollten die ethischen Spielregeln kennen: Transparenz gegenüber Kunden (ggf. offenlegen, wenn Inhalte KI-generiert sind), Einhaltung von Urheberrechten, Schutz sensibler Daten und Qualitätskontrolle. Dann wird AI Prompting vom zweischneidigen Schwert zum verlässlichen Werkzeug, das den eigenen Fähigkeiten nichts anhaben kann, sondern sie im Gegenteil erweitert.
5. Aktuelle Entwicklungen und Forschung
Die Landschaft der generativen KI und damit auch die Best Practices des Promptings entwickeln sich rasant weiter. Laufend erscheinen neue Studien, Methoden und Tools, welche die Möglichkeiten erweitern. Drei Konzepte rücken besonders in den Fokus: Few-Shot Prompting, Multi-Modal Prompting und die bereits erwähnte Prompt Literacy. Im Folgenden ein Überblick zu jedem Punkt und warum er für Praktiker relevant ist.
5.2 Multi-modales Prompting (Text, Bild und mehr)
Bisher dachten wir bei Prompts meist an Texteingaben. Doch die neue Generation von KI-Modellen ist multi-modal – sie versteht und erzeugt verschiedene Datentypen (Text, Bilder, Audio, Video). Das bedeutet: Auch Prompts können multi-modal sein.
Man kann Bilder als Prompts verwenden oder Text und Bild kombinieren, um komplexere Anweisungen zu geben. Ein Meilenstein war die Einführung von GPT-4 im Jahr 2023, das neben Text auch Bilder als Input akzeptiert.
OpenAI beschreibt GPT-4 als „multimodales Modell, das Bilder verstehen und nicht nur Text“ kann. Praktisch lässt sich GPT-4 etwa ein Foto vorlegen mit der Aufforderung: „Beschreibe, was auf diesem Bild zu sehen ist“ – es „schaut“ das Bild an und antwortet in Text.
Umgekehrt können Bildgeneratoren wie Midjourney mittlerweile Bild-zu-Bild-Prompting durchführen: Man lädt ein Ausgangsbild hoch und ergänzt einen Textprompt, um das Bild im gewünschten Sinne zu verändern (Stichwort Img2Img).
Runway’s Gen-2 Modell erlaubt es sogar, Videos per Textprompt zu generieren – man beschreibt eine Szene, und die KI versucht, einen kurzen Videoclip daraus zu erstellen. Zwar noch in den Anfängen, aber die Richtung ist klar: Prompts werden nicht mehr nur geschrieben, sondern können auch gezeichnet, fotografiert oder anders eingespeist werden.
Für kreative Unternehmer eröffnet das faszinierende Möglichkeiten.
- Designer:innen können z.B. grobe Skizzen (gezeichnet oder als Collage) an eine Bild-KI geben mit dem Prompt „Verwandle dies in einen professionellen Entwurf im Stil von [XYZ]“.
- Fotograf:innen nutzen KI, um aus einem Foto verschiedene Stilvarianten zu erzeugen (z.B. Tag/Nacht, verschiedene Kunstrichtungen), indem sie das Foto plus Textprompt füttern.
- Videoproducer können mit Tools wie Runway textbasiert Szenen generieren oder bestehende Clips visuell umstylen lassen – etwa einen Realfilm-Clip in einen animierten Cartoon verwandeln, gesteuert durch Prompt-Anweisungen.
- Selbst Musiker experimentieren mit KI-Prompts, die z.B. via OpenAI’s Jukebox oder Googles AudioLM aus textlichen Beschreibungen Klangwelten erstellen.
Multi-modales Prompting bedeutet auch, dass wir lernen müssen, über Text hinauszudenken. Ein Prompt kann ein Set von Inputs sein: vielleicht ein kurzes Storyboard aus Skizzen plus einer schriftlichen Szenenbeschreibung, um eine vollständige Illustration zu erhalten.
Oder im Marketing: Man füttert ein KI-System mit dem letzten Produktbild und dem letzten Slogan (als Kontext) und promptet dann einen neuen Slogan für das nächste Produkt – die KI bezieht beide Modalitäten ein, um Konsistenz zur Marke zu wahren.
Die Forschung treibt diese Konvergenz voran, aber auch praktische Integrationen kommen: ChatGPT bekam 2023 eine Vision-Funktion, mit der es Benutzerfotos analysieren kann; Adobe integrierte generative KI (Firefly) direkt in Photoshop, sodass man per Texteingabe Bildbereiche füllen oder verändern kann.
Diese nahtlose Kombination wird in Zukunft Prompting-Fähigkeiten erfordern, die sowohl Text als auch andere Inputs einbeziehen.
Unternehmer:innen sollten deshalb die Scheu verlieren, auch einmal visuell zu prompten – viele Tools sind intuitiv (z.B. per Drag-and-drop Bild plus Text). Wer bereits Übung im textlichen Prompting hat, wird feststellen, dass die Prinzipien ähnlich sind: Klarheit, Kontext und kreatives Ausprobieren führen auch bei Bild-/Video-Prompts zum Erfolg.
5.3 Prompt Literacy als Schlüsselqualifikation
Im Bildungs- und Arbeitskontext taucht zunehmend das Konzept der Prompt Literacy auf – also die “Prompt-Kompetenz” im Sinne einer grundlegend zu vermittelnden Fähigkeit. Wie bereits in Abschnitt 3 erwähnt, verstehen Experten darunter ein ganzes Bündel an Teilkompetenzen: präzise formulieren, kritisch bewerten, iterativ verbessern.
Die aktuellen Studien stimmen überein, dass diese Fähigkeit immer wichtiger wird, je weiter KI-Verwendung in Alltag und Beruf vordringt.
Interessant sind erste Forschungsergebnisse aus Pilotprojekten: Eine Studie mit Studierenden zeigte, dass durch ein gezieltes Projekt (hier: Worte mit KI-Bildgeneratoren visuell darstellen) die Prompt Literacy messbar zunahm. Die Teilnehmer lernten, durch wiederholtes Prompten und Auswerten ihre Ergebnisse zu verbessern.
In Reflexionen gaben sie an, drei zentrale Vorteile aus ihrer neu erworbenen Prompt-Kompetenz zu ziehen: Freude, weil sie ihre Vorstellungen in Ergebnisse „magisch“ umsetzen konnten; Bewusstsein, dass diese Fähigkeit zukünftig für Kommunikation, Problemlösung und Karriere wichtig ist; und ein besseres Verständnis für die kollaborative Natur von Mensch-KI-Interaktion.
Letzteres bedeutet: Sie erkannten, dass es einen Dialog erfordert – man muss mit der KI kooperieren, nachsteuern, Kontext geben, um das gewünschte Resultat zu erzielen, anstatt passiv eine Antwort abzuwarten.
Diese Erkenntnisse übertragen sich eins zu eins auf die Arbeitswelt.
Prompt Literacy könnte man als Teil der Digital Literacy 2.0 betrachten – ähnlich wie in den 2000ern der sichere Umgang mit Suchmaschinen, Office-Software und Social Media zur Erwartung wurde, kommt nun die souveräne Nutzung generativer KI hinzu.
Grosse Organisationen, Hochschulen und Weiterbildungsanbieter beginnen, entsprechende Trainings anzubieten. So hat z.B. Microsoft angekündigt, seine Office-Suite mit KI-Assistenten (Copilot) aufzurüsten – was nichts anderes heisst, als dass künftig jeder Office-Nutzer Prompts formulieren muss, um z.B. in Word einen Textentwurf oder in PowerPoint automatisch Folien zu erzeugen.
Wer die “AI-Literacy” besitzt, holt aus solchen Tools einen echten Mehrwert; wer sie nicht hat, lässt Potenzial liegen oder macht Fehler.
Für kreative Solo-Unternehmer:innen ist lebenslanges Lernen ohnehin Teil des Geschäfts – Prompt Literacy sollte ab sofort auf dem Lernplan stehen. Das Schöne daran: Man kann es praktisch und spielerisch lernen, indem man es einfach tut.
Zahlreiche frei verfügbare KI-Dienste laden zum Experimentieren ein. Es empfiehlt sich, sich selbst kleine Aufgaben zu stellen (z.B. „Erstelle mit ChatGPT ein Mini-Drehbuch für meinen nächsten Produktwerbeclip“ oder „Lass Midjourney mein Logo im Stil verschiedener Epochen rendern“) und dabei systematisch zu üben:
- Was passiert, wenn ich das Prompt anders formuliere?
- Verstehe ich, warum die KI jetzt dieses Ergebnis gibt?
- Welchen Prompt bräuchte es, um etwas völlig Anderes zu erzeugen?
Diese Reflexionsfragen führen dazu, die Mental Models hinter den KI-Modellen besser zu begreifen.
Mit der Zeit entwickelt man ein Bauchgefühl für erfolgreiche Prompts, ähnlich wie erfahrene Googler sofort wissen, welche Suchanfrage die besten Treffer liefert.
Zusammenfassend unterstreichen aktuelle Trends: Prompt Literacy wird zur Schlüsselqualifikation.
Organisationen, die früh darauf setzen, geben ihren Mitgliedern einen Vorsprung. Für Einzelkämpfer gilt das genauso: Wer jetzt in die eigene Prompt-Fitness investiert, wird konkurrenzfähiger und kann die kommenden KI-Innovationen besser adaptieren. Es lohnt sich, die verfügbaren Ressourcen – von Online-Tutorials über Prompt-Wiki bis hin zu Kursen – zu nutzen, um die Lernkurve abzukürzen.
Denn die Entwicklung bleibt dynamisch: Künftige KI-Systeme könnten noch intuitiver werden, aber erfahrungsgemäss bleibt Spezialwissen (z.B. über neue Prompt-Features oder Modell-Eigenheiten) wertvoll.
Prompt Literacy ist kein starres Wissen, sondern die Fähigkeit, sich immer wieder neu auf die Zusammenarbeit mit KI einzulassen und dabei effektiv und kreativ zu sein.
6. Praxisbeispiele: Kreativität durch gezieltes Prompting
Um die zuvor erörterten Punkte greifbarer zu machen, betrachten wir zwei kurze Mini-Cases aus der Praxis. Sie illustrieren, wie AI Prompting konkret eingesetzt werden kann, um neuartige Ergebnisse zu erzielen – einerseits in der Content Creation und andererseits in der Markenentwicklung.
Diese Beispiele sind vereinfacht und anonymisiert, basieren aber auf typischen Szenarien, wie sie sich heute bereits abspielen.
6.1 Content Creation mit generativer KI
Situation: Eine selbstständige Content-Marketing-Texterin namens Anna betreibt einen Blog für einen Kunden aus der Technologiebranche.
Jede Woche soll sie einen neuen Fachartikel veröffentlichen, der anspruchsvoll, aber zugleich leicht lesbar ist. Früher bedeutete das für Anna: umfangreiche Recherche, einen Rohentwurf schreiben, überarbeiten – insgesamt vielleicht 8–10 Stunden Arbeit pro Artikel.
Nun entscheidet sie sich, ChatGPT als Assistent einzusetzen, um effizienter zu werden.
Einsatz von AI Prompting: Anna beginnt, ChatGPT mit gezielten Prompts in ihren Workflow einzubinden. Zuerst formuliert sie einen Prompt für die Themenrecherche: “Liste mir die 5 aktuell spannendsten Trends zu [Themengebiet] auf, jeweils mit einer kurzen Erklärung und einer statistischen Quelle.”
ChatGPT liefert ihr eine geordnete Liste mit Trends und sogar Referenzen. Anna prüft diese zunächst selbst (Stichwort ethische Verantwortung), vertieft einen ausgewählten Trend und bittet dann die KI: “Schreibe mir eine Gliederung für einen Blogartikel über Trend X. Berücksichtige, dass die Leser Laien sind, aber an praktischen Beispielen interessiert.”
Der KI-Output ist eine brauchbare Struktur mit Einleitung, 3 Hauptpunkten und Schluss.
Nun erstellt Anna den ersten Entwurf des Artikels.
Sie nutzt einen Few-Shot Prompt, indem sie ChatGPT Beispiele ihres Schreibstils gibt: “Hier sind zwei Absätze, die ich selbst zum Thema geschrieben habe [Text eingefügt]. Schreibe nun den nächsten Absatz in ähnlichem Tonfall und Niveau, Thema: [Absatzthema].”
Die KI setzt den Artikel in Annas Stil fort – kleinere sachliche Fehler korrigiert Anna im Nachgang leicht. Nach und nach „dialogisiert“ sie so den Schreibprozess: Sie stellt Fragen wie an einen Co-Autor, lässt sich Alternativformulierungen vorschlagen, bittet um eine Metapher zur Veranschaulichung etc.
Durch präzises Nachsteuern (z.B. “formuliere knackiger” oder “gib ein konkretes Beispiel aus der Praxis”) erreicht sie, dass der Entwurf sowohl fachlich fundiert als auch lebendig ist.
Ergebnis: Anna reduziert ihre Erstellzeit pro Artikel auf etwa 4–5 Stunden – eine Halbierung. Die Texte sind sogar vielseitiger geworden, da die KI ihr neue Perspektiven geliefert hat, auf die sie allein nicht gekommen wäre. Wichtig ist: Anna hat stets die Kontrolle behalten. Sie hat nie 1:1 ungeprüfte KI-Texte übernommen, sondern diese als Rohmaterial genutzt und mit ihrer eigenen Expertise veredelt.
Der Kunde ist zufrieden mit der Qualität und merkt inhaltlich keinen Bruch, da Annas Prompting den KI-Anteil nahtlos in ihren Stil eingebettet hat. Für Anna persönlich war es ein Lernprozess: Mit jedem Artikel verfeinert sie ihre Prompts und merkt, was ChatGPT gut kann (Struktur vorschlagen, monotonen Text variieren) und was nicht (zuverlässig aktuelle Daten liefern – dafür nutzt sie weiter manuelle Recherche).
Dieses Mensch-KI-Teamwork steigert ihre Produktivität enorm. Sie gewinnt Zeit, um zusätzliche Kunden anzunehmen, was sich direkt positiv auf ihren Umsatz auswirkt – im Sinne der oben zitierten Freelancer-Umfrage, die bereits steigende Einnahmen durch KI-Einsatz festgestellt hat.
6.2 Markenentwicklung durch differenziertes Prompting
Situation: Ein Solo-Designer namens Ben wird von einem kleinen lokalen Unternehmen beauftragt, bei einem Rebranding zu helfen. Das Unternehmen – eine Bio-Limonaden-Manufaktur – wünscht sich ein moderneres Logo und frische visuelle Ideen für die Produktverpackung. Budget und Zeit sind knapp, also beschliesst Ben, generative KI als Kreativ-Booster einzusetzen, um rasch vielfältige Entwürfe zu entwickeln.
Einsatz von AI Prompting: Ben nutzt Midjourney, einen KI-Bildgenerator, um erste Logo-Inspirationen zu erhalten. Anstatt einfach „Logo für Limonade“ einzugeben (was generische Ergebnisse brächte), formuliert er ein ausgefeiltes Prompt: “Erzeuge ein minimalistisches Logo: Motiv Zitrone + Blatt, im flachen geometrischen Stil, zwei Farben (Grün und Gelb), moderner Look, freundlich.”
Midjourney liefert vier Varianten. Ben verfeinert seinen Prompt iterativ – er markiert die ansprechendsten Elemente und ergänzt Anweisungen: “Variante 3 weiter ausarbeiten: Rundes Emblem, Schriftzug in handgezeichneter Font, Retro-Touch der 1970er, füge Sprudel-Blasen hinzu.”
Mit jedem Durchlauf nähert sich das KI-Design Bens Vorstellungen an. Schliesslich hat er einige Entwürfe, die er dem Kunden zeigen kann. Diese dienen als Gesprächsgrundlage – der Kunde wählt Elemente aus („das Farbschema von Entwurf A, aber das Zitronensymbol von Entwurf B“).
Ben kombiniert diese zu einem finalen Logo, das er dann manuell vektorisiert und perfektioniert. Dank KI hatte er in wenigen Stunden so viele Ideen generiert, wie es sonst in Tagen Brainstorming kaum möglich gewesen wäre.
Für die Verpackung geht Ben ähnlich vor. Er erstellt mit KI Mockups: Via Multi-Modal Prompting füttert er ein Foto der aktuellen Limonadenflasche ins System und gibt die Anweisung, darauf ein neues Etikettendesign zu simulieren (z.B. “Platziere das neue Logo und entwirf ein farbenfrohes Etikett mit Zitronen-Illustrationen, Stil wie Aquarellzeichnung”). Die KI produziert Bilder, wie die Flasche mit dem neuen Branding aussehen könnte.
Diese Visualisierungen beeindrucken den Kunden und erleichtern Entscheidungen. Ben achtet hierbei darauf, keine realen Marken oder urheberrechtlich geschützten Designs als Prompt zu verwenden – er bleibt in der Beschreibung abstrakt und kreativ, um Copyright-Probleme zu vermeiden.
Ergebnis: Der Rebranding-Prozess, den Ben anbietet, ist dank KI-Unterstützung nicht nur schneller, sondern auch erstaunlich vielfältig in den Ideen. Der Kunde erhält eine breite Palette an Vorschlägen und hat das Gefühl, wirklich aus dem Vollen schöpfen zu können – etwas, das ein einzelner Designer in begrenzter Zeit kaum leisten kann.
Bens Fähigkeit, der KI die richtigen Anweisungen zu geben, macht den Unterschied: Die Vorschläge wirken originell und auf das Unternehmen zugeschnitten, nicht „wie aus dem Baukasten“. Im Kundengespräch kann Ben zudem glänzen, indem er bei Änderungswünschen spontan neue KI-Generierungen anstösst (z.B. andere Farbkombinationen in Echtzeit zeigen).
Seine Prompting-Expertise wird so Teil seiner Dienstleistung. Der Kunde sieht nicht eine KI am Werk, sondern erlebt Ben als sehr schnellen, kreativen Designer – die KI ist transparentes Hilfsmittel im Hintergrund. Für Ben hat sich investierte Lernzeit in Midjourney-Prompting direkt ausgezahlt: Er kann einen Auftrag, der sonst vielleicht grenzwertig für eine einzelne Person gewesen wäre, alleine stemmen und dem Kunden ein Resultat liefern, das qualitativ überzeugt.
Auch hier zeigt sich: AI Prompting erhöht sowohl Effizienz (mehr Entwürfe in weniger Zeit) als auch Qualität (durch überraschende, vielfältige Ideen), was für einen Solo-Unternehmer einen erheblichen Marktvorteil bedeutet.
Gedankenaustausch zum Thema Prompt Literacy.
7. Zusammenfassung
AI Prompting ist auf dem besten Weg, sich als essenzielle Kernkompetenz in der modernen Arbeitswelt zu etablieren – gerade auch für kreative Einzelunternehmer:innen und kleine Unternehmen.
Die Entwicklungen der letzten Jahre haben gezeigt, wie rasch sich der Umgang mit generativer KI von einem Spezialisten-Thema zu einer Breitenfertigkeit wandelt.
Was anfänglich als “Prompt Engineering” teils mystifiziert wurde, entpuppt sich nun als handhabbare Fähigkeit für alle, vergleichbar mit dem souveränen Bedienen eines Textverarbeitungsprogramms oder der Kunst, eine überzeugende Präsentation zu halten.
Der Unterschied: AI Prompting hat das Potenzial, zahlreiche andere Skills zu verstärken – es ist wie ein Multiplier für Kreativität und Produktivität.
Für Kreative und Unternehmer bedeutet dies eine klare Handlungsaufforderung: Sich mit AI Prompting vertraut machen, experimentieren und lernen. Die historischen und technischen Hintergründe (Kapitel 2) zeigen, dass wir uns mitten in einer Revolution befinden, bei der diejenigen profitieren, die sich früh anpassen.
Wer das neue „Handwerkszeug“ beherrscht, kann effizienter arbeiten (Kapitel 4.1), qualitativ bessere und innovativere Ergebnisse erzielen (4.2) und wird sich gegenüber Mitbewerbern differenzieren können.
Reid Hoffman vergleicht generative KI nicht umsonst mit einer Dampfmaschine, die geistige Arbeit befeuert – ähnlich wie im Industriezeitalter neue Maschinen einen Vorsprung brachten, werden im digitalen Zeitalter diejenigen im Vorteil sein, die die Maschine KI geschickt anwerfen.
Oder wie Hoffman es in einem anderen Gespräch formulierte: “Auch wenn die KI-Tools in einigen Jahren besser sein werden – diejenigen, die jetzt lernen, sie zu nutzen, werden einen Vorsprung haben”.
Dabei darf man die ethische Dimension nicht vernachlässigen (4.3). Kompetentes Prompting heisst auch verantwortungsvolles Prompting. Kreative sollten sich darüber im Klaren sein, wo die Grenzen der KI liegen, wo menschliches Urteil unabdingbar bleibt und wie man etwaige Risiken (Halluzinationen, Bias, Urheberrecht) mitigiert.
Letztlich wird AI Prompting am erfolgreichsten sein, wenn es als Teamwork zwischen Mensch und KI verstanden wird – jede Seite bringt ihre Stärken ein. Der Mensch definiert Ziel und Kontext, die KI liefert Vorschläge und Rohmaterial, und der Mensch kuratiert und entscheidet final.
Dieses Zusammenspiel erfordert neue Fähigkeiten, die unter Prompt Literacy zusammengefasst wurden (Kapitel 5.3). Es ist beruhigend zu sehen, dass Bildungseinrichtungen und Unternehmen dieses Thema aufgreifen, denn nur durch breite Schulung kann sichergestellt werden, dass wir die Technologie mündig und kritisch nutzen.
Für die Zielgruppe dieses Blogartikels – kreative Unternehmer:innen, die digital sichtbar und zukunftsfähig sein wollen – lässt sich reflektieren: Jetzt ist der Moment, AI Prompting zu einer persönlichen Kernkompetenz auszubauen.
Der Aufwand zahlt sich unmittelbar aus, wie unsere Beispiele illustriert haben, und er sichert langfristig die Wettbewerbsfähigkeit. Ähnlich wie niemand erfolgreich ein Business ohne Internet-Kenntnisse führen würde, wird in naher Zukunft niemand im kreativen Bereich auf Dauer ohne KI-Kenntnisse auskommen.
Doch anstatt dies als Bedrohung zu sehen, sollte man es als Chance begreifen: AI Prompting kann die eigene Kreativität potenzieren, Routinearbeit erleichtern und völlig neue Türen öffnen. Es ist, als bekäme jede/r Einzelunternehmer:in einen persönlichen Assistenten und Ideenlieferanten zur Seite gestellt – man muss nur lernen, die richtigen Anweisungen zu geben.
Abschliessend sei ein Vergleich bemüht: Prompts sind die neuen Pinselstriche in der digitalen Kreativwelt. So wie ein Maler verschiedene Pinsel und Techniken meistern muss, um ein Kunstwerk zu schaffen, so muss der moderne Kreative lernen, KI mit den richtigen Worten und Inputs zu führen, um sein “Werk” – seien es Texte, Bilder, Kampagnen oder Produkte – zum Leben zu erwecken.
Und wie bei jeder Kunst gilt: Übung und Kenntnisse der Grundlagen machen den Meister. Dieser Blogartikel hat die Bedeutung, Hintergründe und Best Practices von AI Prompting beleuchtet. Nun liegt es an jeder/m Einzelnen, den Pinsel in die Hand zu nehmen und die Möglichkeiten auszuschöpfen.
Die Zukunft gehört denen, die lernen, mit KI zu sprechen, und die KI damit zu einem Verbündeten ihrer eigenen Kreativität machen.
Quellen:
- Heidi Hayes Jacobs, Michael Fisher (2023): “Prompt Literacy: A Key for AI-Based Learning.” – ASCD, Vol. 80 No. 9.
- Fast Company (2025): “‘AI is already eating its own’: Prompt engineering is quickly going extinct” – Henry Chandonnet, 06.05.2025
- Konrad Wolfenstein (2025): “The rise and fall of prompt engineering” – Xpert.Digital, 30.04.2025
- Andrew Ng – The Batch Newsletter (2023): “Coding Skill is More Valuable Than Ever” – 04.10.2023
- McKinsey Podcast (2024): “Gen AI: A cognitive industrial revolution” – Interview mit Reid Hoffman, 07.06.2024
- LinkedIn Post Reid Hoffman (2023): “Prompting is one of the most important skills we need to develop” – via Kieran O’Neill, 15.02.2023
- Yohan Hwang et al. (2023): “What is prompt literacy? (arXiv:2311.05373)” – Studie Prompt Literacy, 09.11.2023
- IBM (2024): “What is few-shot prompting?” – IBM Technology Explained, 25.09.2024
- Adobe (2024): “Creative pros are leveraging Generative AI to do more and better work” – Adobe Blog, 02.02.2024
- Freelancer.com (2024): “Generative AI Is Boosting Freelancers’ Pay, Finds Global Survey” – Pressemitteilung, 17.12.2024
- Reuters (2023): “Getty Images lawsuit says Stability AI misused photos to train AI” – Blake Brittain, 06.02.2023
- Reuters (2025): “AI ‘hallucinations’ in court papers spell trouble for lawyers” – Sara Merken, 18.02.2025
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