Der Aufstieg und Fall des Prompt Engineering: Wie ein vielversprechender KI-Beruf innerhalb kürzester Zeit obsolet wurde

Der Aufstieg und Fall des heißesten KI-Jobs von 2023

Der einst als zukunftsträchtig angepriesene Beruf des Prompt Engineers hat einen bemerkenswert kurzen Lebenszyklus durchlaufen. Während große Sprachmodelle wie ChatGPT die Arbeitswelt revolutionieren, zeigt sich, dass spezialisierte Rollen für die Formulierung optimaler Eingaben bereits 2025 weitgehend überflüssig geworden sind. Laut aktuellen Berichten des Wall Street Journal ist der “heißeste KI-Job von 2023” innerhalb weniger Jahre praktisch vom Arbeitsmarkt verschwunden. Die rasante Entwicklung leistungsfähigerer KI-Modelle, die immer besser darin werden, Benutzerabsichten zu verstehen, hat dazu geführt, dass Prompt-Fähigkeiten nun eher als allgemeine Kompetenz und weniger als eigenständiges Berufsbild gefragt sind. Diese Entwicklung steht exemplarisch für die beispiellose Geschwindigkeit, mit der KI-Technologien den Arbeitsmarkt verändern.

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Die kurze Geschichte des Prompt Engineering

Der Begriff “Prompt Engineering” entstand im Zuge der Verbreitung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und bezeichnet die Kunst, präzise Anweisungen zu formulieren, um optimale Antworten von KI-Systemen zu erhalten. Zwischen 2022 und 2023 stieg das Interesse an dieser Tätigkeit rapide an und entwickelte sich zu einem viel diskutierten neuen Berufsbild in der Tech-Branche.

Die Hochphase: Goldgräberstimmung 2023

Ende 2023 galt Prompt Engineering als einer der begehrtesten neuen Jobs im Technologiesektor. In einem Video des Wall Street Journal vom November 2023 wurde dargestellt, dass Unternehmen für diese Rolle Gehälter von bis zu 250.000 US-Dollar pro Jahr boten. Das Video zeigte, dass Prompt Engineering als eine völlig neue Art von Job angesehen wurde, die durch das Aufkommen von großen Sprachmodellen wie ChatGPT erst möglich geworden war.

Der Kern dieser Tätigkeit bestand darin, Texteingaben oder “Prompts” zu schreiben, um die bestmöglichen Antworten aus generativen KI-Systemen zu erhalten. Die Logik dahinter war einfach: Je besser die Eingabe, desto besser die Ausgabe. Prompt Engineers wurden als Übersetzer zwischen Mensch und Maschine betrachtet, die komplexe Technologie auch für Personen ohne Programmierkenntnisse zugänglich machen sollten.

Die schnelle Ernüchterung

Trotz der anfänglichen Begeisterung und der hohen Gehaltsversprechen kam es schnell zur Ernüchterung. Wie Jared Spataro, Chief Marketing Officer für KI bei Microsoft, bemerkte: “Vor zwei Jahren sagte jeder: ‘Oh, ich denke, Prompt Engineer wird der heiße Job sein.’ Das stellt sich überhaupt nicht als wahr heraus”. Diese Aussage verdeutlicht, wie schnell sich die Erwartungen an dieses Berufsbild gewandelt haben.

Die Realität im Jahr 2025 sieht anders aus: Isabelle Bousquette vom Wall Street Journal stellte fest, dass sie niemanden mit dem Jobtitel “Prompt Engineer” kennt, und die Tech-Führungskräfte, mit denen sie sprach, konnten ebenfalls keine Beispiele nennen. Was als vielversprechender Karriereweg begann, hat sich innerhalb von nur zwei Jahren praktisch aufgelöst.

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Gründe für den raschen Niedergang

Der rapide Abstieg des Prompt Engineering als eigenständiges Berufsbild lässt sich auf mehrere technologische und organisatorische Entwicklungen zurückführen, die zusammen dazu geführt haben, dass spezialisierte Prompt Engineers heute kaum noch gefragt sind.

Technologische Fortschritte bei KI-Modellen

Ein wesentlicher Faktor für den Niedergang ist die schnelle Weiterentwicklung der KI-Modelle selbst. Die neueren Versionen großer Sprachmodelle sind deutlich besser darin geworden, die Absichten der Benutzer intuitiv zu verstehen. Dies reduziert den Bedarf an hochspezialisierten Fachleuten, die die perfekte Eingabe formulieren.

Moderne KI-Systeme können mittlerweile auch Rückfragen stellen, wenn sie eine Anweisung nicht vollständig verstehen. Diese interaktive Fähigkeit macht ausgeklügelte Prompt-Techniken weniger wichtig, da die Modelle selbst den Dialog zur Klärung nutzen können.

Deloitte’s jährlicher “Tech Trends”-Bericht für 2025 identifiziert drei Säulen, die die KI-Entwicklung vorantreiben: kleine Sprachmodelle, multimodale Modelle und agentenbasierte KI. Diese Entwicklungen verändern die Art und Weise, wie wir mit KI interagieren, und machen spezialisierte Prompt-Formulierung zunehmend überflüssig.

Demokratisierung von Prompt-Kenntnissen

Ein weiterer wichtiger Grund ist die breite Vermittlung von Prompt-Fähigkeiten innerhalb von Unternehmen. Statt auf einzelne Spezialisten zu setzen, schulen Unternehmen heute Mitarbeiter in verschiedenen Funktionen im effektiven Umgang mit KI-Modellen. Jim Fowler, CTO von Nationwide, fasst es prägnant zusammen: “Wir sehen, dass dies zu einer Fähigkeit innerhalb eines Jobtitels wird, nicht zu einem eigenständigen Jobtitel”.

Diese Demokratisierung der Kenntnisse entspricht der allgemeinen Tendenz, KI-Kompetenzen breit zu verteilen, anstatt sie in isolierten Expertenrollen zu konzentrieren. Dadurch können mehr Mitarbeiter KI-Tools in ihren spezifischen Arbeitsbereichen effektiv einsetzen.

Integration in bestehende Berufsbilder

Was einst als eigenständiger Beruf gedacht war, hat sich zu einer Komponente innerhalb existierender Rollen entwickelt. KI-Prompt-Fähigkeiten werden heute als Ergänzung zu bestehenden Jobprofilen betrachtet, nicht als separater Karriereweg. Diese Integration spiegelt einen realistischeren Ansatz wider, wie KI in die Arbeitswelt eingebettet wird.

Hannah Calhoon, VP of AI bei Indeed, bestätigt: “Wir haben nicht unbedingt viele tatsächliche Einstellungen für diese Rolle gesehen”. Dies deutet darauf hin, dass trotz des anfänglichen Hypes die reale Nachfrage nach reinen Prompt Engineers begrenzt war.

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Die Transformation des Arbeitsmarkts durch KI

Der Fall des Prompt Engineering steht exemplarisch für die schnellen Veränderungen, die KI auf dem Arbeitsmarkt bewirkt. Diese Entwicklung fügt sich in ein breiteres Muster ein, bei dem KI sowohl Jobs eliminiert als auch neue schafft, aber in einem bisher ungekannten Tempo.

Wandel der Anforderungen an Tech-Jobs

Die Joblandschaft im Technologiesektor wird zunehmend komplexer und unübersichtlicher. Laut dem Wall Street Journal sind Jobbezeichnungen “vielfältiger, mehrdeutiger, überlappender und manchmal bedeutungsloser” geworden. Dies gilt besonders im Bereich der KI, wo neue Rollen entstehen und verschwinden, bevor sich ein allgemeines Verständnis ihrer Bedeutung etablieren kann.

Während Prompt Engineering als eigenständige Disziplin an Bedeutung verliert, steigt die Nachfrage nach anderen KI-bezogenen Fähigkeiten. Kommentare auf LinkedIn deuten darauf hin, dass AI Systems Engineers und andere Positionen, die tiefere technische Kenntnisse erfordern, nun stärker gefragt sind.

Auswirkungen auf die Softwareentwicklung

KI verändert nicht nur die Rollen rund um die KI selbst, sondern auch etablierte Berufsfelder wie die Softwareentwicklung. AI-gestützte Coding-Tools, die erhebliche Teile des Codierungsprozesses automatisieren können, tragen zu Effizienzsteigerungen von über zehn Prozent bei und ermöglichen eine schnellere Codeproduktion.

Diese Entwicklung könnte zu schlankeren Entwicklungsteams und höheren Anforderungen bei der Einstellung neuer Mitarbeiter führen, da Unternehmen zunehmend auf generative KI-Codierungstools setzen. Dies ist ein weiteres Beispiel dafür, wie KI bestehende Berufsfelder transformiert.

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Die Zukunft der Prompt-Kompetenz

Obwohl Prompt Engineering als eigenständiger Beruf an Bedeutung verliert, bleibt die Fähigkeit, effektiv mit KI-Systemen zu kommunizieren, weiterhin relevant. Sie nimmt jedoch eine andere Form an als ursprünglich erwartet.

Integration in verschiedene Berufsfelder

In Zukunft werden Prompt-Fähigkeiten voraussichtlich in eine Vielzahl von Berufen integriert. Ein LinkedIn-Nutzer kommentierte: “Jedes Marketingteam braucht jemanden mit KI-Kompetenz, systemischem Denken, Prompt-Expertise und einer Test-and-Learn-Mentalität. Es geht weniger um Jobtitel und mehr darum, diese Fähigkeiten im Team zu verankern”.

Diese Perspektive deutet auf eine nuanciertere Entwicklung hin: Statt dedizierter Prompt Engineers benötigen Unternehmen Mitarbeiter in verschiedenen Abteilungen, die KI-Tools effektiv nutzen können. Die Fähigkeit, mit KI zu interagieren, wird zu einer Grundkompetenz, ähnlich wie digitale Kenntnisse heute.

Neue Spezialisierungen und Komplexere Aufgaben

Während einfaches Prompt Engineering durch fortschrittlichere KI-Modelle obsolet wird, entstehen neue, komplexere Rollen. Ein Kommentator auf LinkedIn erwähnt beispielsweise, dass sein Unternehmen anstelle eines Prompt Engineers einen “Prompt Coordinator” eingestellt hat, dessen Aufgabe es ist, “Prompts zu katalogisieren und den funktionalen Endbenutzer bei der Erstellung seiner Prompts anzuleiten”.

Ein anderer Kommentar weist darauf hin, dass Prompts auch in Backend-Pipelines eingebettet sind: “Solange LLMs verwendet werden – in der Suche, in Empfehlungen, Zusammenfassungen, für agentenbasierte Arbeit oder zur Inhaltsgenerierung – muss jemand die Prompts entwerfen, testen und warten, die das Modellverhalten im großen Maßstab formen”. Dies deutet darauf hin, dass spezialisierte Prompt-Expertise in bestimmten technischen Kontexten weiterhin relevant bleibt.

Lehren für die KI-getriebene Arbeitswelt

Der schnelle Aufstieg und Fall des Prompt Engineering bietet wertvolle Einblicke in die Dynamik des KI-getriebenen Arbeitsmarktes und liefert Lehren für Arbeitnehmer und Organisationen.

Geschwindigkeit des technologischen Wandels

Die vielleicht wichtigste Erkenntnis ist die beispiellose Geschwindigkeit, mit der sich KI-bezogene Berufsbilder entwickeln. Während frühere technologische Revolutionen oft Jahrzehnte brauchten, um bestimmte Berufe zu transformieren, geschieht dies im KI-Zeitalter innerhalb weniger Jahre oder sogar Monate.

Diese rapide Evolution erfordert von Arbeitnehmern eine kontinuierliche Anpassung und die Bereitschaft, ihre Fähigkeiten ständig weiterzuentwickeln. Es unterstreicht auch die Bedeutung von transferierbaren Kernkompetenzen gegenüber hochspezialisierten Nischenfähigkeiten, die schnell überholt sein könnten.

Tendenz zur Integration statt Spezialisierung

Eine weitere wichtige Erkenntnis ist die Tendenz zur Integration von KI-Fähigkeiten in bestehende Rollen statt zur Schaffung völlig neuer Spezialisierungen. Dies entspricht einer realistischeren Sicht darauf, wie Technologie in Organisationen eingebettet wird.

Für Bildungseinrichtungen und Trainingsprogramme bedeutet dies, dass sie KI-Kompetenzen als Ergänzung zu bestehenden Fachgebieten vermitteln sollten, anstatt isolierte KI-Spezialisten auszubilden. Die Fähigkeit, KI-Tools effektiv in verschiedenen beruflichen Kontexten einzusetzen, wird zunehmend wertvoller als reine technische Expertise.

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Die Entwicklung der KI-Arbeitswelt

Der rasche Aufstieg und Fall des Prompt Engineering als eigenständiges Berufsbild illustriert die transformative Kraft der künstlichen Intelligenz auf dem Arbeitsmarkt. In nur wenigen Jahren hat sich ein vielversprechender Karriereweg von einem hochbezahlten Spezialberuf zu einer integrierten Fähigkeit gewandelt, die über verschiedene Rollen hinweg relevant ist.

Die technologischen Fortschritte bei KI-Modellen, die zunehmende Demokratisierung von KI-Kenntnissen und die Integration in bestehende Berufsbilder haben dazu geführt, dass dedizierte Prompt Engineers heute kaum noch gefragt sind. Dennoch bleibt die Fähigkeit, effektiv mit KI-Systemen zu kommunizieren, weiterhin wertvoll, wenn auch in einer anderen Form als ursprünglich erwartet.

Diese Entwicklung unterstreicht die Notwendigkeit für Arbeitnehmer und Organisationen, sich kontinuierlich anzupassen und weiterzubilden. In einer Arbeitswelt, die zunehmend von KI geprägt wird, werden diejenigen erfolgreich sein, die technologische Veränderungen antizipieren und ihre Fähigkeiten entsprechend weiterentwickeln können.

Der Fall des Prompt Engineering ist möglicherweise nur der Anfang einer breiteren Transformation des Arbeitsmarktes durch KI. Während bestimmte Spezialisierungen entstehen und vergehen, bleibt die Fähigkeit, sich anzupassen und kontinuierlich zu lernen, die wohl wichtigste Kompetenz für die Zukunft der Arbeit.

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