Vom Hype zur Gewohnheit: Prompt Engineering als Kompetenz statt eigener Rolle
- christianfrieler0
- 2. Sept.
- 3 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 3. Sept.
Vor zwei Jahren galten „Prompt Engineers“ als neue Superstars der KI-Branche. Medien berichteten von Gehältern bis zu 300.000 US-Dollar, Jobbörsen verzeichneten sprunghaft steigende Suchanfragen. Heute zeigt sich: Der Hype hat sich nicht in nachhaltige Nachfrage übersetzt. Während die Fähigkeit, gute Prompts zu formulieren, wichtig bleibt, verschwindet der Jobtitel zunehmend vom Markt. Unternehmen integrieren Prompt-Kompetenz lieber in bestehende Rollen und qualifizieren ihre Mitarbeitenden entsprechend weiter.
Vom Trendjob Prompt Engineering zur Zusatzqualifikation
Das Institut der deutschen Wirtschaft zählte 2023/24 nur rund 130 Stellenausschreibungen für Prompt Engineers – ein Bruchteil aller IT-Jobs. 2024 sank die Zahl um 50 % gegenüber dem Vorjahr. Gleichzeitig erwähnten über 2.000 Ausschreibungen Prompt Engineering als Skill-Anforderung, etwa bei Data Scientists oder Beratern.
Auch internationale Beobachtungen bestätigen den Trend: Große Unternehmen wie Microsoft oder Nationwide stellen keine Prompt Engineers ein, sondern schulen ihre Belegschaft. Jared Spataro (Microsoft) formulierte es so: „Vor zwei Jahren sagten alle: Prompt Engineering wird das nächste große Ding – das hat sich nicht bewahrheitet.“
Die Gründe:
KI-Modelle sind einfacher zu bedienen. GPT-4 & Co. verstehen auch unsaubere Eingaben.
Domänenwissen zählt mehr. Ein Jurist oder Data Scientist mit Prompt-Skills liefert bessere Ergebnisse als ein reiner Prompt-Tüftler ohne Kontext.
Effizienz statt Hype. Weiterbildung bestehender Fachkräfte ist günstiger als neue Rollen zu schaffen.
Prompt Engineering entwickelt sich damit zu einer Basiskompetenz, ähnlich wie digitale Skills oder Webkenntnisse in den 2000ern.
Chancen für Unternehmen
Die Integration von Prompt-Kompetenz in bestehende Rollen eröffnet klare Vorteile:
Produktivität steigern: Mitarbeiter können Routineaufgaben automatisieren und kreativer arbeiten.
Risikomanagement verbessern: Breite Kompetenz verhindert, dass KI-Ergebnisse unkritisch übernommen werden.
Innovation fördern: Teams können selbst experimentieren und neue Anwendungen entwickeln.
Talente binden: Weiterbildung stärkt Mitarbeiterzufriedenheit und reduziert Abhängigkeit vom Arbeitsmarkt.
Herausforderungen
Trotz der Chancen gibt es Risiken:
Wissenslücken: Ohne gezielte Schulung werden Tools ineffizient genutzt.
Datenschutz: Ungeübte Nutzer könnten vertrauliche Daten in öffentliche Modelle eingeben.
Qualitätskontrolle: KI halluziniert überzeugend – Nutzer müssen lernen, Ergebnisse kritisch zu prüfen.
Organisatorische Integration: Ohne klare Prozesse, Tools und Standards arbeiten Teams im Silomodus.
Best Practices
Unternehmen, die den Umgang mit Generativer KI professionalisieren wollen, sollten folgende Schritte erwägen:
Upskilling statt Neueinstellung: Workshops und praxisnahe Trainings für bestehende Teams.
Prompt-Governance einführen: Klare Richtlinien zu Qualität, Datenschutz und Dokumentation. Prompt-Bibliotheken aufbauen:
Zentrale Ablagen für bewährte Prompts. Tools wie AI Lotse unterstützen dabei, Prompts teamübergreifend zu speichern, zu versionieren und sicher in verschiedenen Anwendungen nutzbar zu machen. So lassen sich Best Practices skalieren, ohne dass Wissen in Silos verloren geht.
Pilotprojekte starten: Kleine KI-Vorhaben testen, Learnings dokumentieren und ins Unternehmen tragen.
Multiplikatoren fördern: Pro Abteilung „KI-Lotsen“ benennen, die Kollegen unterstützen
Fazit
Prompt Engineering hat den Wandel vom gehypten Jobtitel zur Schlüsselkompetenz vollzogen. Der Markt zeigt deutlich: Unternehmen stellen keine Prompt Engineers mehr ein, sondern erwarten, dass bestehende Rollen diese Fähigkeit beherrschen. Damit verschiebt sich der Fokus weg von einer Nischenrolle hin zu einem Bestandteil moderner Fach- und Führungsarbeit.
Für Unternehmen bedeutet das: Wer Prompt-Kompetenz frühzeitig etabliert, gewinnt an Produktivität, reduziert Risiken und fördert Innovation. Aus einem kurzen Hype ist ein langfristiges Handwerk geworden – eine digitale Basiskompetenz, die über die Wettbewerbsfähigkeit im KI-Zeitalter entscheidet.
Quellen
Institut der deutschen Wirtschaft (IW): Kurzbericht Nr. 57, 2025 – Prompt Engineering auf dem Arbeitsmarkt
Wall Street Journal / Microsoft Work Trend Index 2023/24
Markt und Mittelstand, 2024 – Warum Prompt Engineers keine gefragten Fachkräfte sind
t3n, 2023 – Prompt Engineer: Vom KI-Flüsterer zum Job mit Verfallsdatum
McKinsey (2023): The State of AI in 2023
Bitkom (2024): KI in deutschen Unternehmen
Gartner (2024): Generative AI Hype Cycle