LONDON (IT BOLTWISE) – KI-Generierung liefert immer häufiger Rohmaterial, das Kreative anschließend reparieren müssen. Eine Grafikdesignerin in Spanien berichtet, dass 90% ihrer Logo- und Packaging-Anfragen 2025 auf KI-Inhalte zurückgingen, die sie für den Druck nutzbar machen musste. Plattformdaten zeigen dabei einen starken Anstieg von Aufträgen rund um Korrekturen, Fehler und „AI hallucination“. Gleichzeitig bleibt unklar, wie lange dieser Reparatur-Job noch nachgefragt wird.
Wer 2022 noch davon ausging, dass generative KI vor allem neue Design-Workflows eröffnet, erlebt inzwischen eine andere Realität: Aus Rohtext und Bildausgaben wird zunehmend ein Vorprodukt, das am Ende jemand „sauberziehen“ muss. Die als „KI-Slop“ bezeichnete Mischung aus fehlerhaften, unscharfen oder stilistisch inkonsistenten Ergebnissen landet dann in den Posteingängen von Freelancern. Für viele bedeutet das nicht nur zusätzliche Arbeit, sondern auch eine Verschiebung der kreativen Wertschöpfung weg von der Neuanfertigung hin zur nachträglichen Korrektur. Genau diese Dynamik beschreibt eine frei arbeitende Grafikdesignerin aus Spanien, die nach dem Release von ChatGPT einen deutlichen Wandel ihrer Auftragslage beobachtet hat.
Bei ihr kam 2025 eine bemerkenswerte Größenordnung zusammen: Rund 90% der eingehenden Logo- und Packaging-Designanfragen erforderten Cleanup, also das Aufarbeiten von KI-generierten Inhalten. Dieser Aufwand machte etwa 60% bis 70% ihres jährlichen Einkommens aus. Der Kern des Problems liegt dabei selten in einem einzelnen „Fehler“, sondern in der Kette aus vielen kleinen Unschärfen: von gezielt zu schärfenden Druckvorlagen bis hin zur kompletten Aufbereitung so, dass am Ende wirklich nutzbare Dateien entstehen. Gleichzeitig entsteht für Kreative ein wirtschaftliches Dilemma: Wenn Kunden den Aufwand unterschätzen, werden Reparaturen mit Budgets vergütet, die ursprünglich für schnelle Korrekturen gedacht waren. In der Praxis kann es jedoch ähnlich viel Zeit kosten wie bei einer echten Neuentwicklung.
Auch die Marktsignale sprechen für wachsende Nachfrage nach solchen Reparaturleistungen. Auf Freelancer.com, einer Plattform mit mehr als 88 Millionen Nutzern, stiegen laut intern geteilten Daten Aufträge mit Tags wie „correct AI“, „AI hallucination“ und „AI error“ zwischen August 2025 und Juni 2026 um 87% auf 10.760 Such- und Job-Einträge weltweit. Die Schwerpunkte lagen dabei im Grafikdesign, gefolgt von Videobearbeitung, Korrektorat und Content Writing. Bei Upwork wurden „AI remediation“-Gigs derweil als Plus von 70% im Jahresvergleich beschrieben, während bei Fiverr die Keyword-Suchen nach „AI cleanup“-Services zwischen 2023 und 2026 um mehr als das 20-Fache zulegten. Die Daten deuten weniger auf einen vorübergehenden Hype hin als auf eine neue Auftragskategorie, die sich zwischen Agenturen und Einzellösungen einordnet.
Dass gleichzeitig traditionelle Freelance-Jobs unter Druck geraten, passt in das Bild. Laut Studien, die in der Fachzeitschrift „Management Science“ veröffentlicht wurden, fielen Stellenanzeigen mit Automatisierungsrisiko nach dem ChatGPT-Start: Für acht Monate nach dem Launch wurden „freelance jobs exposed to automation“ um 21% weniger gelistet, und auch image-creation-Aufträge sanken um 17%, nachdem KI-Bildgeneratoren allgemein verfügbarer wurden. Für Schreib- und Bildarbeit bedeutet das: Wo früher kreatives Neuschaffen im Vordergrund stand, rückt jetzt das „Nachjustieren“ in den Mittelpunkt. Dazu kommt ein Marktmechanismus, den Matt Barrie, CEO von Freelancer.com, auf den Punkt bringt: Viele Aufträge kommen von kleinen Unternehmen und Solo-Selbstständigen, die KI als ersten Durchlauf nutzen, dann aber an Problemen scheitern, für die ihnen das Detailwissen zur finalen Commercial-Use-Freigabe fehlt. Die vermeintliche Zeitersparnis im ersten Entwurf kann sich dann in zeitintensives Aufräumen übersetzen.
Wie viel dieser Arbeit wirklich sein kann, zeigen Beispiele aus verschiedenen kreativen Disziplinen. Todd Van Linda, Vollzeit-Illustrator in Florida, begann 2023 mit AI-Cleanup-Gigs, weil sich die Stabilität seiner klassischen Illustrationstätigkeiten für Videospielkunst und Architekturpläne verschlechterte. Er beschreibt Cleanup als Arbeit mit klaren Qualitätskriterien: Bildrauschen herausfiltern, Auflösung verbessern und typische Artefakte wie zusätzliche Zehen in Bildern oder ähnliche Konsistenzfehler finden. Selbst wenn Kunden niedrigere Preise erwarten, hält er seine Stundensätze hoch; ein konkretes Angebot, 13 bis 15 KI-Illustrationen für ein Kinderbuch zu reparieren, wurde mit dem Aufwand von jeweils etwa 15 Minuten kalkuliert, während er solche Projekte je nach Umfang von mehreren Stunden bis zu mehreren Tagen einschätzt. Parallel berichtet eine freie Autorin und Redakteurin aus Australien, dass AI-Cleanup inzwischen etwa 60% ihrer Arbeitszeit ausmacht, weil Original-Textaufträge wie Blog- und Webcopy abgenommen haben. Sie sagt, dass sie inzwischen rund 40 KI-generierte Sachbücher, Longform-Artikel und technische Arbeiten überarbeitet hat und dabei wiederkehrende Muster erkennt, etwa repetitive Sprache, ungeschickte Absatzstrukturen und das Fehlen emotionaler Nuancen.
Bei Videobearbeitung und Multimedia reicht das Problemverständnis weiter als „nur“ Bildschärfe. Ein Multimedia-Editor, der neben einem Vollzeitjob arbeitet, sieht seit 2023 eine steigende Zahl solcher Aufträge: von zwei bis drei Projekten pro Jahr hin zu acht bis zehn in dem laufenden Jahr. Zu den Fällen gehören das Entfernen von Reflexionen in KI-Real-Estate-Videos, das Reparieren roboterhafter Vertonungen und das Korrigieren fehlerhafter 3D-Modelle. Besonders deutlich wird der Umfang, wenn KI-Ausgaben systematisch falsche Semantik liefern: In einem Projekt erhielt er etwa 100 AI-generierte Bilder humanoider Tiere für ein Tarot-Deck, die unter anderem zusätzliche Finger und unterschiedliche Varianten von „linkem“ Füßen aufwiesen. Je Karte, so seine Erwartung, wäre eine Reparatur über mehrere Stunden möglich gewesen, doch der Kunde änderte fortlaufend Details; am Ende stoppte er das Projekt vorzeitig aus gesundheitlichen Gründen. Solche Beispiele zeigen: Cleanup ist nicht nur Handwerk, sondern auch Projektsteuerung, Qualitäts- und Risikomanagement.
Trotz der kurzfristigen Einnahmen ist die Perspektive umstritten. Manche Freelancing-Kräfte finden das Reparieren „interessant“ und nutzen es als Herausforderung, andere sehen die Kreativarbeit als zunehmend entmutigend, weil KI für Kunden nicht mehr Werkzeug, sondern „Allheilmittel“ wird. Zudem stellt sich die Frage, ob „Slop cleanup“ als Kategorie überhaupt dauerhaft bleibt. Eine Autorin erwartet, dass sich ein großer Teil der Humanisierung in fünf bis zehn Jahren erübrigen könnte, wenn Modelle selbstständig Ergebnisse liefern, die ohne manuelle Nacharbeit genügen. Ein Editor widerspricht und argumentiert, KI müsse weiterhin „babysatt“ werden, damit Fehler bei Logos, Regelwerken oder in bewegten Sequenzen nicht übersehen werden. Und ein Illustrator beschreibt bereits eine Verschiebung zurück zu Originalarbeit: Nachdem er zuletzt weniger Cleanup-Anfragen annahm, suchten einige Kunden, die mit KI-Ergebnissen unzufrieden waren, gezielt handgezeichnete Alternativen. Für die Grafikdesignerin aus Spanien gilt zugleich ein pragmatischer Plan: Sie kehrt an die analogen Werkzeuge zurück, weil sie in ein bis zwei Jahren realistisch erwartet, dass KI auch Logo- und Packaging-Design in der Breite so weit beherrscht, dass nur noch „die Besten“ davon finanziell profitieren können.
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