Die wahre KI-Kompetenz beginnt nach dem Prompt

ChatGPT bedienen zu können, ist heute keine Superkraft mehr. KI-Tools sind im Alltag angekommen – und das nicht nur in der Digitalwirtschaft oder in Marketing- und Content-Teams. Laut Bitkom nutzen inzwischen 58 Prozent der Deutschen ab 16 Jahren KI-Anwendungen. Bei Studierenden und im privaten Umfeld sind es sogar fast 90 Prozent.

Je nach Branche und Digitalisierungsgrad können Prompting-Skills heute noch ein echtes Differenzierungsmerkmal sein. Langfristig werden sie jedoch genauso selbstverständlich sein wie „Office-Kenntnisse“ im Lebenslauf. Trotzdem definieren viele Unternehmen KI-Kompetenz noch stark über Tool-Nutzung. Wer Claude statt ChatGPT nutzt, gilt schnell als „AI-ready“.

Die Fähigkeiten sind relevant. Fatal wird es nur, wenn Unternehmen sie bereits mit strategischer KI-Kompetenz verwechseln. Genau diese Lücke belegt eine aktuelle Studie von PwC: Zwar stehen deutsche Firmen mit einem AI Fitness Index von 5,6 von 10 Punkten bei den KI-Grundlagen solide da. Bei der strategischen Verwertung hapert es jedoch. Nur 25 Prozent der befragten deutschen Führungskräfte richten KI auf Umsatzwachstum aus. 52 Prozent setzen KI primär für Effizienz ein.

Demokratisierung der KI-Nutzung

Das liegt auch daran, dass die erste Welle generativer KI vor allem über sichtbare Effekte funktionierte. Plötzlich konnten Menschen innerhalb weniger Sekunden Texte, Bilder oder Präsentationen erstellen. Auch die Vorstellung, Prompting sei eine eigenständige Kernkompetenz, stammt aus der Anfangszeit des KI-Hypes.

Heute verliert genau dieser Vorsprung rapide an Wert. Die Nutzung standardisiert sich, die Interfaces selbst führen User immer besser durch den Prozess. Viele Aufgaben, die vor zwei Jahren noch nach Spezialwissen aussahen, sind inzwischen Commodity. Einen durchschnittlichen LinkedIn-Post generieren oder Basic-SEO-Überschriften erzeugen: Dafür braucht es heute weder besondere Kreativität noch tiefes technisches Verständnis.

Was KI-Kompetenz wirklich bedeutet

Der Fokus verschiebt sich deshalb auf andere Fragen. Die eigentliche Kernkompetenz besteht zunehmend darin, beurteilen zu können, ob ein KI-Ergebnis fachlichen, redaktionellen und strategischen Ansprüchen genügt. Sind die Ergebnisse tatsächlich relevant oder wirken sie nur überzeugend?

Denn Sprachmodelle produzieren keine Qualität im redaktionellen Sinn, sondern zunächst statistisch plausible Sprache. Ob Inhalte originell sind, eine Markenpositionierung stärken oder strategisch sinnvoll sind, entscheidet nicht das Modell selbst.

Damit wandelt sich auch die Vorstellung von KI-Kompetenz. Gute KI-Redakteure brauchen genau jene Fähigkeiten, die im digitalen Content-Boom teilweise an Bedeutung verloren haben: analytisches Denken, redaktionelles Urteilsvermögen, Themengewichtung, Stilgefühl, fachliche Präzision und Zielgruppenverständnis.

Vor diesem Hintergrund verändern sich gerade ganze Rollenbilder. Viele Content-Teams wurden über Jahre auf operative Geschwindigkeit optimiert: mehr Output, mehr Kanäle, mehr Frequenz. KI-Systeme beschleunigen diese Logik nun massiv und machen gleichzeitig sichtbar, wie wenig strategische Steuerung in vielen Content-Prozessen tatsächlich vorhanden ist.

Mittelmäßigkeit als solche erkennen

Darin liegt auch die eigentliche Herausforderung vieler Unternehmen. Strategischer KI-Einsatz bedeutet nämlich nicht nur, Technologien effizient einzusetzen. Er bedeutet auch, sich bewusst gegen bestimmte Inhalte zu entscheiden. Nicht alles, was automatisiert produziert werden kann, sollte auch veröffentlicht werden. Gerade Unternehmen mit hoher Content-Frequenz kämpfen inzwischen mit einer wachsenden Menge formal korrekter, aber vollkommen austauschbarer Inhalte.

Die eigentliche Schwierigkeit besteht also nicht (nur) darin, möglichst raffinierte Prompts zu schreiben. Sondern darin, durchschnittliche KI-Ergebnisse auch als solche zu erkennen. Das ist deutlich komplizierter, als viele derzeit glauben.

Denn Qualitätsbewertung und Urteilsvermögen lassen sich nicht so leicht per Tool-Workshop standardisieren. Sie entstehen durch Erfahrung, Kontextverständnis und redaktionelle Praxis. Deshalb greift die Vorstellung, tiefe KI-Kompetenz lasse sich schnell über Zertifikate, Tutorials oder neue Tool-Kenntnisse erlangen, zu kurz.

Wissen, was die Maschine nicht kann

Künftig verläuft die Grenze also nicht mehr zwischen Menschen, die KI nutzen, und solchen, die das nicht tun. Sondern zwischen denen, die Ergebnisse bewerten können, und denen, die sich von plausibel klingendem Output beeindrucken lassen.

Darin liegt viel Hoffnung für Content-Teams. Denn im KI-Zeitalter wird nicht nur technologische Geschwindigkeit zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil, sondern auch die Fähigkeit, Qualität, Relevanz und Substanz zu beurteilen.

Mit anderen Worten: Die wichtigste KI-Kompetenz im Content-Bereich besteht also genau darin, zu wissen, was Maschinen nicht können. 

Dieser Artikel ist Teil einer W&V-Serie zur Zukunft des Content Marketings, veränderten Kompetenzanforderungen und neuen Rollenbildern in Marketing und Kommunikation.

Diskutiert werden diese Entwicklungen auch auf der CMCX – insbesondere die Frage, welche Fähigkeiten im KI-Zeitalter tatsächlich an Bedeutung gewinnen. Sichert euch euer Ticket und seid live dabei am 17. und 18. Juni in Köln.