Prompt-Ingenieur, der Aufstieg und das Verschwinden eines aufstrebenden Berufs

Im März 2023 veröffentlichte Anthropic auf einer Stellenbörse eine Stelle namens Prompt Engineer, also Prompt-Ingenieur. Heute nimmt diese Stelle keine Bewerbungen mehr entgegen.

Auf den archivierten Seiten lassen sich noch die Arbeitsanforderungen wie Systemprompts, Modellverhalten und Produktqualität erkennen. Dass die Einstellungen eingestellt wurden, beweist natürlich nicht, dass dieser Beruf verschwunden ist – aber dieser Name erinnert leicht an die große Aufregung, die sich vor einigen Jahren um diesen Beruf herum ereignet hat.

Damals bot Anthropic für die Stellen des Prompt-Ingenieurs und des Managers der Prompt-Bibliothek ein Jahresgehalt von mehr als 300.000 US-Dollar an.

Ein Bericht von *Time* stellte zudem einen Praktiker vor, der einen Abschluss in Anglistik hatte und zuvor als Texter gearbeitet hatte. Die Kombination aus hohem Gehalt und einem nicht-technischen Hintergrund im Informatikbereich ließ viele Menschen plötzlich erkennen, dass es offenbar einen neuen Weg gab, in die KI-Branche einzusteigen.

Man musste nicht erst mehrere Jahre lang Programmieren lernen, sondern konnte eine beneidenswerte Arbeit bekommen, wenn man nur besser verstand, wie man der KI Fragen stellt. Diese Vorstellung von einem Beruf war besonders für normale Menschen attraktiv, die befürchteten, von der KI ersetzt zu werden.

Zwei Jahre später steht diese Stelle in einer Umfrage von Microsoft mit 31.000 Mitarbeitern aus 31 Ländern auf dem vorletzten Platz unter den Stellen, die das Unternehmen in den nächsten 12 bis 18 Monaten neu besetzen will.

Die Suchpopularität dieser Stelle auf Indeed stieg von 2 Mal pro Million Suchen im Januar 2023 auf 144 Mal im April desselben Jahres und fiel danach auf einen Wert zwischen 20 und 30 Mal zurück.

Der Prompt-Ingenieur brauchte nur drei Jahre, um von einem aufstrebenden Beruf zu einem Beruf zu werden, der fast niemand mehr sucht.

Ist diese Fähigkeit nicht mehr gefragt, oder haben wir ihren Wert von Anfang an falsch verstanden?

01 Die Geschichte des Prompt-Ingenieurs hat sich in der Informatikbranche schon lange ereignet

Mitte des 20. Jahrhunderts bezeichnete „Computer“ noch einen Beruf.

Menschen, die an Schreibtischen saßen, Stifte und Papier in der Hand hielten und wiederholt Berechnungen durchführten, waren eben diese „Computer“. Viele Forschungsarbeiten, die eine große Anzahl von Rechenoperationen erforderten, wurden von einer Gruppe menschlicher Rechner durchgeführt. Sie zerlegten komplexe Aufgaben in einzelne Schritte, berechneten sie einzeln und übergaben die Ergebnisse dann den Forschern.

Im Film *Hidden Figures* leitete Dorothy genau ein solches Team.

Als Dorothy erfuhr, dass die NASA einen IBM-Computer installieren wollte, wurde ihr klar, dass die Stelle der menschlichen Rechner nicht mehr zu halten war. Sie ging in die Bibliothek, lieh sich ein Buch über Fortran aus, lernte es selbst, brachte es später ihren Kollegen im Westflügel bei, startete schließlich erfolgreich diese Maschine und wurde zur Leiterin der Programmierabteilung befördert.

Im selben Film wurde Katherine Johnson während der Vorbereitungen für den Start mitgeteilt, dass ihre Dienste nicht mehr benötigt werden, und wurde zurück in die Rechenabteilung im Westflügel versetzt.

Ähnliche Veränderungen ereigneten sich auch bei Telefonvermittlern und Schreibkräften. Einige Aufgaben wurden an Maschinen übergeben, andere wurden mit der Verbreitung von Werkzeugen nach und nach von den Nutzern selbst erledigt.

Die Situation der Schreibkräfte ist besonders leicht verständlich: In Büros muss noch immer eine große Menge an Text eingegeben werden, aber wenn alle anderen Mitarbeiter Dokumente am Computer bearbeiten können, sinkt die Notwendigkeit, eine spezielle Schreibkraft einzustellen.

Diese Berufe haben eine gemeinsame Situation: Ein Teil ihres Werts beruht auf Dingen, die Maschinen vorübergehend nicht können und normale Nutzer vorübergehend nicht beherrschen. Wenn sich diese Bedingung ändert, lockern sich die zuvor klaren Berufsgrenzen.

02 Wie wurde der Prompt-Ingenieur an die Spitze getrieben?

Im November 2022 wurde ChatGPT auf Basis der GPT-3.5-Serie veröffentlicht. Im März 2023 erschien GPT-4. Die Menschen begannen zu entdecken, dass man nur in ein Eingabefeld tippen muss, um die KI dazu zu bringen, Artikel zu schreiben, Materialien zu ordnen und Konzepte zu erstellen.

Aber zwischen der Fähigkeit, etwas zu erzeugen, und der Fähigkeit, genau das zu erzeugen, was man braucht, liegt noch eine Lücke.

Wenn man die KI dazu bringt, ein Marketingkonzept zu schreiben, bekommt der eine einige oberflächliche Ratschläge, der andere eine relativ vollständige Analyse. Der Unterschied liegt darin, ob die Aufgabe klar beschrieben wurde, ob die Materialien ausreichend sind, ob Beispiele bereitgestellt wurden und ob die Anforderungen an das Ergebnis klar formuliert sind.

Daher wurde das Stellen von Fragen selbst zu einer Fähigkeit, die es sich zu erforschen lohnt.

Auf dem Markt bildete sich schnell eine gängige Ausdrucksweise heraus, viele ähnliche Vorlagen lauten wie folgt: Du bist ein Experte auf einem bestimmten Gebiet, du verfügst über einen bestimmten Hintergrund und Wissensschatz, jetzt sollst du auf Basis bestimmter Probleme und Bedingungen ein bestimmtes Konzept erstellen.

Um die KI dazu zu bringen, wie ein Experte zu antworten, schrieb man zunächst eine sehr detaillierte Stellenbeschreibung für einen Experten. Einige Massen-Prompt-Vorlagen wurden sogar in großen Mengen verkauft.

Diese Art von Erforschung ist tatsächlich nützlich. Unternehmen, die große Modelle nutzen wollen, brauchen Personen, die Anweisungen entwerfen, Beispiele vorbereiten und wiederholt testen, um das mal gute, mal schlechte Ergebnis auf einen brauchbaren Grad zu bringen. Wer die Eigenschaften des Modells früher versteht, kann viel Zeit für Fehlversuche sparen.

Das Problem liegt darin, dass die tatsächliche Nachfrage schnell zu einer allgemeinen Chance überzeichnet wurde. Stellenanzeigen mit einem Jahresgehalt von mehreren Hunderttausend US-Dollar im Jahr 2023 wurden zum bekanntesten Preisschild der Branche.

Auf dem Markt tauchten Beispiele für Einstiege ohne technischen Hintergrund auf, Geschichten über erfolgreiche Berufswechsel aus anderen Fachbereichen wurden immer wieder erzählt. Diese Geschichten wirken, weil sie zwei psychologische Erwartungen gleichzeitig erfüllen: Die Schwelle für neue Technologien scheint nicht so hoch zu sein, und es gibt tatsächlich Abkürzungen außerhalb der bestehenden Berufswege.

Aber die tatsächliche Nachfrage ist nicht so groß.

Eine 2025 veröffentlichte Studie analysierte 20.662 relevante Stellenanzeigen, die von LinkedIn erfasst wurden – darunter gab es nur 72 Stellen für Prompt-Ingenieure. Obwohl die Datenmenge nicht sehr groß ist, erinnert sie uns daran, dass die tatsächliche Größe dieses Berufs möglicherweise viel geringer ist als angenommen.

Die Bekanntheit des Berufs ist seiner Größe vorausgeeilt.

03 Der Niedergang des Prompt-Ingenieurs

Der Zusammenbruch kam schneller als alle erwartet hatten, und das Signal kam von den Modellentwicklern selbst. Im Mai 2024 stellte Anthropic einen Prompt-Generator vor.

Wenn Nutzer die Aufgabe beschreiben, die sie erledigen wollen, kann Claude dabei helfen, Prompt-Vorlagen zu erstellen. Ein Teil der Schreibweisen, die früher von Menschen erarbeitet werden mussten, sind nun zu Produktfunktionen geworden.

Die Menschen lernen noch immer, wie sie ihre Anforderungen in Anweisungen übersetzen, die die KI leicht versteht – da hat die KI bereits begonnen, diese Übersetzungsarbeit für die Menschen zu übernehmen.

Für KI-Produkte ist dies eigentlich ein sehr natürlicher Weg.

Wenn jeder Nutzer zuerst Rollendefinitionen, Hintergrundbeschreibungen, Randbedingungen und die Organisation von Beispielen lernen muss, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erhalten, ist die Nutzungsschwelle immer noch sehr hoch. Damit das Produkt mehr Menschen erreichen kann, müssen diese Vorbereitungsarbeiten so weit wie möglich von dem Produkt übernommen werden.

Dass Modelle natürliche Sprache besser verstehen, vorhandene Kontexte nutzen und bei unzureichenden Informationen nachfragen, dient alles dazu, die Arbeit zu reduzieren, die Nutzer im Vorfeld erledigen müssen. Nutzer müssen nicht alle Anforderungen gleich zu Beginn in einem strengen Dokument formulieren, sondern können sie im Gespräch schrittweise klarstellen.

Wenn die KI immer besser versteht, was Menschen sagen, verliert die Arbeit, die Menschen speziell lehren soll, wie sie mit der KI sprechen, ihre ursprüngliche Seltenheit.

Wenn der Prompt-Generator den Aufwand für das Schreiben von Prompts reduziert, verringern „Skills“ (Fähigkeiten) zudem die Notwendigkeit, Anweisungen immer wieder zu wiederholen.

Im Oktober 2025 veröffentlichte Anthropic Agent Skills, die Anweisungen, Skripte und Ressourcen zu wiederverwendbaren Fähigkeitspaketen organisieren. Im Dezember desselben Jahres wurde dieser Mechanismus zu einem offenen Standard weiterentwickelt.

Am Tag der Veröffentlichung bewertete der Entwickler Simon Willison dies als etwas, das möglicherweise wichtiger als MCP ist – mit der Begründung, dass die Kosten für das Schreiben und Teilen einer Fähigkeit extrem niedrig sind.

Der Unterschied zwischen beiden zeigt sich am deutlichsten in der Art der Wiederverwendung. Prompts müssen von Menschen gepflegt und jedes Mal neu eingegeben werden; Fähigkeiten können installiert, versionsverwaltet, geteilt und automatisch geladen werden, wenn ein passendes Szenario eintritt. Prompts können nur die Formulierung steuern, Fähigkeiten können Skripte, Vorlagen und Referenzdokumente enthalten, sodass ein ganzer Arbeitsablauf festgelegt wird.

Es dauerte nicht lange, bis die Menschen erkannten, dass viele der Prompt-Anforderungen, die früher immer wieder optimiert werden mussten, direkt zu einer Fähigkeit verarbeitet werden können.

Die durch die offene Ökosystem entstehenden Verhaltensänderungen sind noch radikaler. Wenn viele Menschen ihre selbst erstellten Fähigkeiten auf einen öffentlichen Markt hochladen, wird die erste Reaktion einer Person, die eine bestimmte Anforderung hat, zuerst im Markt nach ausgereiften Lösungen zu suchen, die sie direkt installieren und nutzen kann – anstatt sich hinzusetzen, um Prompts neu zu schreiben und zu optimieren.

Innerhalb von Anthropic werden Hunderte von Fähigkeiten aktiv genutzt, die in neun Hauptkategorien unterteilt sind. Diese Zahl zeigt, dass Fähigkeiten nicht mehr nur kleine Tricks von Einzelpersonen sind, sondern zu regulären Ingenieurressourcen geworden sind.

Die Nachfrage nach Prompts ist nicht verschwunden, sie hat nur einen anderen Träger gefunden. Personen, die gut schreiben können, lassen ihre Erfahrung in Fähigkeiten einfließen, Personen, die nicht so gut schreiben können, installieren direkt die von anderen erstellten Fähigkeiten. Beide Wege führen zu demselben Ergebnis: Die Stellen, die ausschließlich vom Schreiben von Prompts leben, werden überflüssig.

04 Wenn die KI die Nutzer immer besser versteht

In etwas mehr als drei Jahren hat der Beruf des Prompt-Ingenieurs die Phasen der Erfindung, der Begeisterung und schließlich der fast völligen Vergessenheit durchlaufen.

Nur wenige Berufe erleben in so kurzer Zeit eine so enorme Blüte und einen solchen Niedergang. Dies scheint ein Merkmal des KI-Zeitalters zu sein: Die Geschwindigkeit der technischen Iteration ist schneller als die Geschwindigkeit, mit der sich Berufe etablieren können.

Man kann diese Geschwindigkeit mit einem Scherz beschreiben: Was die KI betrifft: Wenn du nicht lernst, brauchst du es auch nicht mehr zu lernen.

Die Operationen, die man heute mit Mühe erlernt, kann die KI morgen vielleicht selbst erledigen. Das drückt das Gefühl vieler Menschen aus: Dem Werkzeug hinterherzulernen, ist manchmal wirklich so, als würde man einem ständig beschleunigenden Auto hinterherlaufen.

Wenn man den Blick weiter richtet, ist das Verschwinden der Prompts unvermeidlich.

Die natürlichste Ausdrucksform für die Interaktion zwischen Mensch und KI ist immer die natürliche Sprache. In den letzten Jahren übernahmen Prompts die Rolle einer Übersetzungsschicht: Menschen mussten ihre Absichten in ein Format übersetzen, das das Modell verstehen kann, damit das Modell die gewünschte Antwort liefert. Diese Zwischenschicht existierte nur, weil das Modell die Menschen noch nicht gut genug verstand.

Mit der weiteren Entwicklung der KI und der stetigen Anhäufung von Gedächtnis in der Mensch-KI-Interaktion wird die KI die Person, mit der sie spricht, immer besser verstehen. Sie merkt sich den Stil, den du beim letzten Mal wolltest, merkt sich Ausdrücke, die du nicht magst, und merkt sich die Allgemeinplätze deiner Branche.

Wenn eine KI ihren Besitzer vollständig versteht, braucht der Besitzer keine komplexen Prompts mehr, sondern nur einen einfachen Satz in natürlicher Sprache – und die KI liefert genau das, was er braucht.

Dies könnte die endgültige Form der Interaktion zwischen Mensch und KI sein, nachdem die Prompts verschwunden sind.

Wenn Maschinen die Menschen immer besser verstehen, müssen Menschen immer seltener erst lernen, wie Maschinen gerne sprechen.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Xunkongs Marketing-Offenbarungen“, Autor: Xunkong 2009, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.