Warum Prompt Engineering nicht mehr als eigenständiger Beruf gefragt ist

LONDON (IT BOLTWISE) – Die einstige Begeisterung für Prompt Engineering als eigenständige Disziplin in der KI-Branche hat sich als kurzlebig erwiesen. Während es Ende 2022 noch als Eintrittskarte in die Welt der Künstlichen Intelligenz galt, zeigt sich mittlerweile ein anderes Bild.

Prompt Engineering, einst als Schlüsselkompetenz in der KI-Branche gefeiert, hat sich in der Realität als weniger relevant herausgestellt. Ende 2022 war der Begriff noch kaum bekannt, doch innerhalb weniger Wochen wurde er als Eintrittskarte in die KI-Elite angesehen. Menschen, die in der Lage waren, präzise Anweisungen in natürlich klingende Sätze zu verpacken, konnten auf hohe Gehälter hoffen. Unternehmen wie Anthropic boten angeblich bis zu 335.000 US-Dollar, und auch bei Meta, Google und Microsoft galt Prompt Engineering als „the next big thing“.

In Deutschland und mittlerweile auch in weiten Teilen der Welt sieht die Realität jedoch anders aus. Laut einer Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) gibt es in Deutschland praktisch keinen Arbeitsmarkt für Prompt Engineers. Zwischen Januar 2023 und Ende 2024 wurden lediglich 130 entsprechende Stellen ausgeschrieben, was weniger als 0,2 Prozent aller IT-Jobangebote im selben Zeitraum ausmacht.

Der Hype um Prompt Engineering war in Wahrheit ein Nischenphänomen mit kurzer Halbwertszeit. Bereits 2024 halbierte sich die Zahl der Ausschreibungen im Vergleich zum Vorjahr. Das Interesse der Jobsuchenden ist dennoch groß: Laut Indeed beziehen sich pro eine Million Suchanfragen rund 34 auf das Schlagwort „Prompt Engineering“. Dies steht in einem massiven Missverhältnis zu den tatsächlich ausgeschriebenen Jobs, was auf eine klassische Angebots-Nachfrage-Schieflage hinweist.

Die IW-Studie zeigt, dass es durchaus Bedarf an der Fähigkeit gibt, KI-Systeme präzise anzuleiten. Diese Fähigkeit wird jedoch immer häufiger als Zusatzqualifikation innerhalb bestehender Berufe verstanden, nicht als eigenständige Rolle. Das Schlagwort „Prompt Engineering“ taucht heute vor allem in Jobprofilen von Data Scientists, Strategieberatern oder Kommunikationsfachleuten auf. Auch Redaktionen, Werbeagenturen und Tech-Startups verlangen immer öfter Grundkenntnisse im Umgang mit generativer KI.

Prompt Engineering steht damit exemplarisch für eine neue Art von KI-Mythos, bei dem sich Wunschdenken und wirtschaftliche Realität stark widersprechen. Der Traum vom „leicht verdienten Geld“ durch gut formulierte Prompts hat sich als naiv erwiesen. Der rasante Fortschritt der Technologie selbst hat dazu beigetragen, dass die neuen Modelle von GPT, Claude oder Gemini nicht mehr auf übermäßig komplizierte Anweisungen angewiesen sind. Moderne Chatbots wie GPT-4 und Claude kommen auch mit unpräzisen Eingaben klar, was den Marktwert des Prompt Engineers mit jeder Modellgeneration sinken lässt.

Auch in den USA ist der Trend am Ende. Eine Microsoft-Umfrage unter führenden Unternehmen bestätigt, dass Prompt Engineers bei der Frage nach neuen Rollen fast ganz unten landen. Stattdessen dreht sich die Diskussion um verantwortlichen KI-Einsatz, Automatisierung und die Integration von LLMs in bestehende Workflows.

Prompt Engineering wird nicht verschwinden, aber es wird in Zukunft eher das sein, was PowerPoint und Excel heute schon sind: ein Werkzeug, kein Beruf. Wer KI-Modelle effektiv steuern will, braucht nicht nur gute Sprachkenntnisse, sondern auch ein tiefes Verständnis für Daten, Kontexte und Geschäftsmodelle. Der Markt hat entschieden, und die Antwort fällt ernüchternd aus: Wer Prompt Engineering als Karriereweg begreift, ist auf dem Holzweg. Wer es als Bestandteil eines komplexen Skillsets versteht, liegt goldrichtig.

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