LLM Prompt Engineer Deutschland 2026

Du siehst Stellenanzeigen für „LLM Prompt Engineer“ und denkst dir: Klingt spannend, aber bin ich dafür überhaupt qualifiziert, oder ist das nur ein Hype-Job mit fancy Titel? Genau dieser Gedanke hält gerade viele gute Leute zurück. Während andere noch überlegen, ob Prompt Engineering 2026 überhaupt „echt“ ist, bauen Teams bei SAP, Siemens, BMW, N26, Trade Republic, Personio und Delivery Hero längst interne KI-Workflows, Chatbots, Agenten und Automationen.

LLM Prompt Engineer Deutschland 2026: Was steckt wirklich hinter dem Job?#

Ein LLM Prompt Engineer arbeitet mit großen Sprachmodellen wie GPT, Claude, Gemini, Llama oder Mistral und sorgt dafür, dass diese Modelle in Unternehmen verlässlich gute Ergebnisse liefern.

Klingt erstmal nach „gute Fragen stellen“. Ist aber in der Praxis mehr.

Du schreibst nicht nur Prompts. Du testest, strukturierst, misst Qualität, dokumentierst Fehler, verbesserst Outputs und arbeitest eng mit Product, Data, Engineering, Legal, Compliance und Fachabteilungen zusammen.

Ein guter Prompt Engineer fragt sich ständig:

1. Was soll das Modell genau tun?
2. Welche Informationen braucht es dafür?
3. Welche Antwortform ist für Nutzer sinnvoll?
4. Welche Fehler dürfen auf keinen Fall passieren?
5. Wie testen wir, ob die Ausgabe gut genug ist?
6. Wie bauen wir das in ein Produkt oder einen internen Prozess ein?

In Deutschland wird der Job 2026 besonders spannend, weil viele Unternehmen nicht mehr nur „KI ausprobieren“. Sie wollen messbare Ergebnisse.

Also weniger Spielerei, mehr Business.

Warum der Job 2026 in Deutschland relevant wird#

2023 und 2024 war viel Experimentierphase. Alle haben ChatGPT getestet, ein paar interne Hackathons gemacht und irgendwo einen Chatbot gebaut.

2025 wurde es ernster. Viele Firmen haben angefangen, eigene KI-Teams aufzubauen, interne Wissensassistenten zu entwickeln oder GenAI in Kundenservice, HR, Finance, Legal und Softwareentwicklung einzusetzen.

2026 geht es darum, diese Lösungen stabil, sicher und skalierbar in den Arbeitsalltag zu bringen.

Und genau da kommen LLM Prompt Engineers rein.

Bei einem Konzern wie Siemens kann es zum Beispiel darum gehen, technische Dokumentationen schneller auffindbar zu machen. Bei BMW könnten interne Assistenten Entwicklungsdaten, Qualitätsberichte oder Serviceinformationen besser nutzbar machen, ohne dass Mitarbeiter stundenlang suchen.

Bei SAP kann ein Prompt Engineer an Copilot-Funktionen für Business-Software mitarbeiten. Bei Personio geht es vielleicht um HR-Automationen, Stellenanzeigen, Mitarbeiteranfragen oder interne Wissenssysteme.

Bei N26 oder Trade Republic ist das Thema noch sensibler. Da können KI-Systeme im Support, bei Dokumenten, Compliance-Prozessen oder Kundenkommunikation helfen, müssen aber sehr sauber formulieren und dürfen keine riskanten Aussagen machen.

Ist Prompt Engineering ein echter Beruf oder nur ein Übergang?#

Gute Frage. Und ehrlich: Der reine Job „ich schreibe Prompts in ein Chatfenster“ wird nicht lange als gut bezahlte Vollzeitrolle bestehen.

Aber der Job entwickelt sich weiter.

2026 ist LLM Prompt Engineer oft eine Mischung aus:

1. AI Product Specialist
2. Conversation Designer
3. Automation Consultant
4. LLM Evaluation Analyst
5. Technical Writer
6. Data und Workflow Tester
7. Junior AI Engineer, je nach Skillset

Der Titel kann also unterschiedlich heißen.

Achte in Stellenanzeigen auch auf Begriffe wie:

1. GenAI Specialist
2. AI Automation Specialist
3. LLM Application Specialist
4. Conversational AI Designer
5. AI Workflow Consultant
6. AI Product Operations Manager
7. NLP Specialist
8. AI Solutions Consultant
9. Prompt Engineer
10. AI Content Systems Specialist

Wenn du nur nach „Prompt Engineer“ suchst, verpasst du viele passende Jobs.

Was macht ein LLM Prompt Engineer im Alltag?#

Der Alltag ist oft weniger magisch, als LinkedIn es verkauft. Aber genau deshalb ist der Job interessant.

Du sitzt nicht den ganzen Tag da und tippst „Act as a senior consultant“ in ChatGPT.

Typische Aufgaben sehen eher so aus:

1. Prompts für interne KI-Tools schreiben und verbessern
2. Testfälle bauen, um Modellantworten zu prüfen
3. Antworten mit Fachabteilungen bewerten
4. Halluzinationen erkennen und reduzieren
5. System Prompts, Rollen, Regeln und Ausgabeformate definieren
6. Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, mitgestalten
7. Feedback von Nutzern analysieren
8. Guidelines für sichere KI-Nutzung schreiben
9. Prompt-Versionen dokumentieren
10. Mit Entwicklern über API-Inputs und Outputs sprechen

Nehmen wir ein Beispiel.

Ein Unternehmen will einen internen HR-Assistenten bauen. Mitarbeiter sollen fragen können: „Wie viele Urlaubstage habe ich?“ oder „Wie funktioniert Elternzeit?“

Als Prompt Engineer definierst du nicht nur die Antwortlogik. Du musst auch sicherstellen, dass das Modell keine rechtlich falschen Aussagen macht, keine privaten Daten preisgibt und bei Unsicherheit korrekt eskaliert.

Der Prompt könnte also Regeln enthalten wie:

1. Antworte nur auf Basis der freigegebenen HR-Dokumente.
2. Gib keine individuelle Rechtsberatung.
3. Frage nach, wenn die Anfrage unklar ist.
4. Verweise bei sensiblen Themen an HR.
5. Nutze freundliche, einfache Sprache.
6. Gib Quellenabschnitte an, wenn verfügbar.

Das ist keine Spielerei. Das ist Produktqualität.

Welche Skills brauchst du wirklich?#

Du musst 2026 nicht zwingend Informatik studiert haben. Aber du brauchst eine Mischung aus Sprache, Logik, Technikverständnis und Business-Denken.

1. Sprachgefühl

Du musst präzise formulieren können. Nicht blumig, sondern klar.

Ein schwacher Prompt ist oft zu vage:

„Schreibe eine Antwort auf die Kundenfrage.“

Ein besserer Prompt sagt:

„Beantworte die Kundenfrage in maximal 120 Wörtern, freundlich, sachlich, ohne Garantieversprechen. Wenn Informationen fehlen, stelle genau eine Rückfrage. Nutze keine juristischen Aussagen.“

Das ist der Unterschied.

2. Strukturdenken

LLMs liefern bessere Ergebnisse, wenn Aufgaben klar strukturiert sind.

Du solltest mit Formaten umgehen können wie:

1. Tabellen
2. JSON
3. Checklisten
4. Entscheidungsketten
5. Klassifikationen
6. Schritt-für-Schritt-Anweisungen
7. Bewertungsrubriken

Gerade wenn Outputs in Software weiterverarbeitet werden, reicht schöner Text nicht. Das Modell muss in einem stabilen Format antworten.

3. Grundverständnis für LLMs

Du musst kein Machine Learning Researcher sein. Aber du solltest verstehen:

1. Was Tokens sind
2. Warum Modelle halluzinieren
3. Was Kontextfenster bedeuten
4. Was Temperatur und Top-p grob machen
5. Was System Prompt und User Prompt unterscheiden
6. Was RAG ist
7. Warum Evaluation wichtig ist
8. Welche Grenzen Datenschutz und Compliance setzen

Wenn du diese Begriffe erklären kannst, bist du vielen Bewerbern voraus.

4. Business-Verständnis

Ein Prompt ist nur gut, wenn er ein echtes Problem löst.

Bei Delivery Hero könnte das bedeuten, Support-Tickets schneller zu kategorisieren. Bei Personio vielleicht, HR-Fragen automatisiert vorzubereiten. Bei SAP eventuell, komplexe ERP-Prozesse verständlicher zu machen.

Du musst also fragen:

1. Spart das Zeit?
2. Reduziert es Fehler?
3. Verbessert es Kundenerlebnis?
4. Hilft es Mitarbeitern?
5. Senkt es Kosten?
6. Ist es rechtlich sicher genug?

5. Testing-Mentalität

Viele Anfänger machen einen Prompt, testen ihn dreimal und sagen: „Funktioniert.“

Profis bauen Testsets.

Zum Beispiel:

1. 50 normale Nutzerfragen
2. 20 schwierige Randfälle
3. 10 bewusst missverständliche Fragen
4. 10 Sicherheitsfälle
5. 10 Fragen mit fehlenden Informationen
6. 10 Fälle, in denen das Modell ablehnen soll

Dann wird gemessen: Wie oft ist die Antwort korrekt, hilfreich, sicher und im richtigen Format?

Genau das lieben Unternehmen.

Gehalt: Was verdient ein LLM Prompt Engineer in Deutschland 2026?#

Die Gehälter hängen stark davon ab, ob die Rolle eher nicht-technisch oder technisch ist.

Realistische Spannen in Deutschland 2026:

1. Junior Prompt Engineer: €45k bis €60k
2. LLM Application Specialist: €55k bis €75k
3. AI Automation Specialist: €60k bis €85k
4. Senior Prompt Engineer: €75k bis €100k
5. GenAI Product Specialist: €80k bis €115k
6. AI Solutions Consultant mit Kundenkontakt: €70k bis €110k
7. Technical LLM Engineer mit Python und APIs: €85k bis €130k

In München, Berlin, Hamburg und Frankfurt sind höhere Gehälter wahrscheinlicher. Bei Konzernen wie BMW, SAP oder Siemens kann das Paket stabiler sein, mit Bonus, Betriebsrente und klaren Gehaltsbändern.

Bei Scale-ups wie N26, Trade Republic, Personio oder Delivery Hero kann die Rolle dynamischer sein. Dort bekommst du oft schneller Verantwortung, manchmal Equity oder virtuelle Anteile, aber auch mehr Tempo und wechselnde Prioritäten.

Wenn du technische Skills mitbringst, etwa Python, API-Nutzung, LangChain, LlamaIndex, Vector Databases oder Evaluation Frameworks, steigst du deutlich besser ein.

Wenn du „nur“ Prompts schreiben kannst, wird es schwieriger, über €70k zu kommen.

Welche Ausbildung oder Erfahrung hilft?#

Es gibt 2026 keinen klassischen Pflichtweg.

Gute Hintergründe sind:

1. Sprachwissenschaft
2. Kommunikation
3. Journalismus
4. UX Writing
5. Produktmanagement
6. Data Analytics
7. Softwareentwicklung
8. Wirtschaftsinformatik
9. Consulting
10. Customer Support Operations
11. Technical Writing
12. HR Tech oder Legal Tech

Gerade Leute aus Support, Operations und Fachabteilungen unterschätzen sich oft.

Wenn du jahrelang Kundenanfragen bearbeitet hast, weißt du genau, welche Fälle schwierig sind. Das ist Gold wert für KI-Automationen.

Wenn du im HR-Team gearbeitet hast, verstehst du Datenschutz, interne Prozesse und Mitarbeiterkommunikation. Perfekt für GenAI in HR.

Wenn du Technical Writer bist, kannst du komplexe Informationen sauber strukturieren. Auch sehr stark.

Welche Tools solltest du kennen?#

Du musst nicht jedes neue AI-Tool auf X oder LinkedIn testen. Aber ein solides Toolset hilft.

Wichtige Tools und Konzepte:

1. ChatGPT und OpenAI API
2. Claude
3. Gemini
4. Microsoft Copilot
5. Mistral
6. Llama Modelle
7. Perplexity für Recherche, mit Vorsicht
8. Notion AI oder Confluence AI
9. Zapier, Make oder n8n für Automationen
10. LangChain oder LlamaIndex auf Grundniveau
11. Pinecone, Weaviate oder pgvector als Begriffe
12. GitHub für Versionierung
13. Jira oder Linear für Produktarbeit
14. Excel oder Google Sheets für Evaluation
15. Python Basics, wenn du technischer werden willst

Du musst nicht alles tief können.

Aber wenn du in einem Interview sagen kannst: „Ich habe einen kleinen RAG-Prototyp gebaut, mit 100 Dokumenten getestet und die Antworten nach Korrektheit, Quellenbezug und Tonalität bewertet“, dann hörst du direkt anders an als jemand, der nur „Ich nutze ChatGPT täglich“ sagt.

Portfolio: So zeigst du, dass du es kannst#

Ein Portfolio ist bei LLM Prompt Engineering extrem hilfreich.

Nicht, weil Personaler 80 Seiten lesen wollen. Sondern weil du beweist, dass du praktisch denken kannst.

Baue 3 kleine Projekte.

Projekt 1: Kundenservice-Klassifikation

Nimm 100 fiktive Support-Anfragen für ein Unternehmen, zum Beispiel einen Online-Shop.

Baue einen Prompt, der jede Anfrage klassifiziert:

1. Rückgabe
2. Lieferung
3. Zahlung
4. Beschwerde
5. Produktfrage
6. Eskalation

Dann lass das Modell auch Priorität und nächste Aktion ausgeben.

Dokumentiere:

1. Prompt Version 1
2. Prompt Version 2
3. Fehlerfälle
4. Verbesserung
5. Ergebnisquote

Projekt 2: HR-Wissensassistent

Nimm öffentlich verfügbare Informationen, etwa Arbeitszeitregeln oder Urlaubsrichtlinien aus Beispieltexten.

Baue einen Prompt, der Fragen beantwortet und bei Unsicherheit sagt: „Bitte wende dich an HR.“

Zeige, wie du riskante Antworten verhinderst.

Das ist besonders relevant für Personio, SAP SuccessFactors oder HR-Tech-Rollen.

Projekt 3: Sales-E-Mail-Assistent

Baue einen Assistenten, der aus CRM-Notizen eine kurze Follow-up-Mail schreibt.

Regeln:

1. Maximal 120 Wörter
2. Keine falschen Versprechen
3. Konkreter nächster Schritt
4. Freundlicher Ton
5. Keine übertriebenen Floskeln

Das zeigt Business-Nutzen.

Bewerbung: So positionierst du dich#

Dein Lebenslauf sollte nicht „KI begeistert“ schreien. Das schreiben alle.

Besser: Zeig konkrete Ergebnisse.

Schwache Bulletpoints:

1. Nutze ChatGPT für tägliche Arbeit
2. Interesse an künstlicher Intelligenz
3. Erfahrung mit Prompt Engineering

Starke Bulletpoints:

1. Entwickelte Prompt-Templates für 6 Support-Prozesse, wodurch Antwortentwürfe um ca. 35 Prozent schneller erstellt wurden
2. Testete 120 LLM-Ausgaben anhand von Kriterien für Korrektheit, Tonalität und Vollständigkeit
3. Erstellte interne Guidelines zur sicheren Nutzung von GenAI im Customer Support
4. Baute einen No-Code-Workflow mit Make und OpenAI zur Vorqualifizierung von Anfragen
5. Dokumentierte Prompt-Versionen und Fehlerklassen für ein internes KI-Pilotprojekt

So klingst du wie jemand, der Arbeit abnimmt.

Nicht wie jemand, der nur AI-News konsumiert.

Welche Branchen stellen ein?#

2026 wirst du LLM-Jobs vor allem hier finden:

1. Software und SaaS

SAP, Personio, Celonis, Miro, Staffbase, LeanIX und viele kleinere SaaS-Firmen bauen KI-Funktionen in ihre Produkte.

Hier sind Rollen spannend, die nah an Product, UX und Engineering sitzen.

2. Finance und Fintech

N26, Trade Republic, Raisin und Banken in Frankfurt brauchen KI für Support, Compliance, Dokumentenprüfung und interne Wissensprozesse.

Hier musst du sehr sauber arbeiten. Keine wilden Aussagen, keine riskanten Empfehlungen.

3. Automotive und Industrie

BMW, Mercedes-Benz, Bosch, Siemens, Schaeffler und Continental nutzen LLMs für Dokumentation, Engineering-Support, Einkauf, Qualität und Schulungen.

Hier sind technische Dokumente, Prozesswissen und Genauigkeit wichtig.

4. E-Commerce und Delivery

Delivery Hero, Zalando, About You und Flink nutzen KI für Support, Content, Operations, Betrugserkennungsvorbereitung und interne Tools.

Das Tempo ist oft hoch. Dafür lernst du schnell.

5. Beratung

Accenture, Deloitte, Capgemini, BCG, McKinsey und kleinere AI-Beratungen suchen Leute, die Kunden Use Cases erklären, Prototypen bauen und Workshops leiten können.

Wenn du gerne präsentierst, kann das gut passen.

Interviewfragen, auf die du vorbereitet sein solltest#

Recruiter und Hiring Manager wollen wissen, ob du nur Buzzwords kennst oder wirklich arbeiten kannst.

Typische Fragen:

1. Was ist ein guter Prompt?
2. Wie reduzierst du Halluzinationen?
3. Wann würdest du RAG einsetzen?
4. Wie testest du die Qualität eines LLM-Outputs?
5. Was ist der Unterschied zwischen System Prompt und User Prompt?
6. Wie gehst du mit sensiblen Daten um?
7. Welche Risiken siehst du bei GenAI im Kundenservice?
8. Wie würdest du einen internen Wissensbot verbessern?
9. Was machst du, wenn Nutzer widersprüchliche Fragen stellen?
10. Wie dokumentierst du Prompt-Versionen?

Eine starke Antwort auf „Wie reduzierst du Halluzinationen?“ könnte sein:

„Ich würde zuerst den Kontext begrenzen und das Modell nur auf freigegebene Quellen antworten lassen. Dann würde ich klare Ablehnungsregeln einbauen, etwa bei fehlenden Informationen. Danach würde ich Testfälle erstellen, speziell zu Randfällen und Fragen ohne Quellenbasis. Zusätzlich würde ich Quellenzitate oder Verweise nutzen und die Antworten durch Fachexperten bewerten lassen.“

Das klingt seriös. Genau so wollen Unternehmen denken.

Was du 2026 vermeiden solltest#

Es gibt ein paar Fehler, die sofort nach Anfänger aussehen.

Fehler 1: Du verkaufst Prompt Engineering als Magie

Nein. Es ist keine Zauberei. Es ist Arbeit mit Sprache, Logik, Produktzielen und Tests.

Sag lieber: „Ich verbessere Modelloutputs systematisch.“

Fehler 2: Du ignorierst Datenschutz

In Deutschland ist das ein Killer.

Wenn du sagst: „Ich kopiere einfach Kundendaten in ChatGPT“, bist du raus.

Besser:

1. Keine sensiblen Daten in öffentliche Tools
2. Pseudonymisierung prüfen
3. Unternehmensrichtlinien beachten
4. EU AI Act und DSGVO grob kennen
5. Mit Legal und Security zusammenarbeiten

Fehler 3: Du hast kein Portfolio

Gerade bei neuen Rollen wollen Unternehmen Beweise sehen.

Ein GitHub Repo, eine Notion-Seite, ein PDF oder ein kurzer Case Study Blogpost reichen schon.

Fehler 4: Du sprichst nur über Tools

Tools wechseln. Denkweise bleibt.

Wenn du nur sagst „Ich kann ChatGPT, Claude und Midjourney“, ist das dünn.

Wenn du erklärst, wie du Qualität misst, Fehler analysierst und Workflows verbesserst, bist du relevant.

Lernplan für 90 Tage#

Wenn du jetzt einsteigen willst, mach es simpel.

Tage 1 bis 15: Grundlagen

Lerne:

1. Was LLMs sind
2. Was Prompts leisten können
3. Was Halluzinationen sind
4. Was RAG bedeutet
5. Was Datenschutzprobleme sind
6. Wie APIs grob funktionieren

Ziel: Du kannst die Grundbegriffe ohne Bullshit erklären.

Tage 16 bis 35: Prompting und Struktur

Übe täglich mit echten Aufgaben:

1. Klassifikation
2. Zusammenfassung
3. Extraktion
4. Tonalitätsanpassung
5. Entscheidungsunterstützung
6. Antwortentwürfe
7. JSON-Ausgabe

Dokumentiere, was funktioniert und was nicht.

Tage 36 bis 60: Mini-Projekte

Baue deine 3 Portfolio-Projekte.

Halte jedes Projekt kurz:

1. Problem
2. Ziel
3. Prompt
4. Testdaten
5. Fehler
6. Verbesserung
7. Ergebnis

Tage 61 bis 75: Technischer Bonus

Lerne Basics:

1. OpenAI API oder Anthropic API
2. Ein einfaches Python-Script
3. CSV einlesen
4. Antworten speichern
5. Ergebnisse bewerten
6. Optional: n8n oder Make Workflow

Du musst kein Entwickler werden. Aber du solltest verstehen, wie dein Prompt in ein System kommt.

Tage 76 bis 90: Bewerbung

Jetzt baust du deine Unterlagen.

1. Lebenslauf mit KI-Projekten
2. LinkedIn Profil aktualisieren
3. Portfolio verlinken
4. 20 passende Rollen sammeln
5. 10 Bewerbungen sehr gezielt schreiben
6. 5 Recruiter anschreiben
7. Interviewantworten üben

Wichtig: Bewirb dich nicht nur auf Prompt Engineer.

Suche auch nach GenAI Specialist, AI Automation Specialist, LLM Specialist und AI Product Operations.

Beispiel für eine starke LinkedIn-Headline#

Statt:

„AI enthusiast looking for opportunities“

Besser:

„GenAI Specialist | LLM Prompting, Evaluation und AI Workflows | Support, HR und SaaS Use Cases“

Oder:

„Prompt Engineer mit Fokus auf LLM Evaluation, RAG Use Cases und sichere GenAI-Prozesse“

Oder, wenn du aus Support kommst:

„Customer Support Ops → GenAI Automation | LLM Workflows, Ticket-Klassifikation, Antwortqualität“

Das zeigt Richtung.

Beispielanschreiben für den Einstieg#

Du musst kein langes Anschreiben schreiben. Kurz und konkret reicht.

Beispiel:

„Hallo Team, eure Rolle als LLM Prompt Engineer spricht mich an, weil sie genau an der Schnittstelle aus Sprache, Produktqualität und Prozessverbesserung liegt. In meinem Portfolio habe ich drei GenAI-Projekte dokumentiert, darunter eine Support-Ticket-Klassifikation mit 100 Testfällen und einen HR-Wissensassistenten mit klaren Sicherheitsregeln. Besonders spannend finde ich bei euch die Chance, LLM-Ausgaben nicht nur zu schreiben, sondern systematisch zu testen und in echte Workflows zu bringen. Ich freue mich auf den Austausch.“

Das ist besser als eine Seite voller Motivation ohne Substanz.

Zukunft: Wird der Job automatisiert?#

Teilweise ja.

Einfache Prompts werden immer stärker von Tools, Templates und Modellen selbst übernommen.

Aber Unternehmen brauchen weiter Menschen, die Ziele definieren, Risiken erkennen, Qualität prüfen und Fachwissen übersetzen.

Der Job wird weniger „Prompt-Texter“ und mehr „LLM Workflow Owner“.

Wenn du dich in diese Richtung entwickelst, bist du gut aufgestellt.

Lerne also nicht nur Prompt-Hacks. Lerne:

1. Evaluation
2. Produktdenken
3. Datenschutz
4. Prozessanalyse
5. Nutzerfeedback
6. API-Grundlagen
7. Fachdomänen, etwa HR, Finance, Support oder Industrie

Dann bist du nicht abhängig von einem Tool.

Fazit: LLM Prompt Engineer ist 2026 eine echte Chance, wenn du es praktisch angehst#

Wenn du gerne mit Sprache arbeitest, strukturiert denkst und Lust auf KI-Produkte hast, ist LLM Prompt Engineering in Deutschland 2026 ein starker Einstieg.

Der Trick ist: Positioniere dich nicht als jemand, der „gute Prompts“ schreibt. Positioniere dich als jemand, der LLMs in echten Arbeitsprozessen verlässlich macht.

Zeig Projekte. Zeig Tests. Zeig Business-Nutzen.

Dann kannst du bei Firmen wie SAP, BMW, Siemens, N26, Trade Republic, Personio oder Delivery Hero glaubwürdig auftreten und dich für Rollen zwischen €55k und €100k positionieren, mit technischer Tiefe auch mehr.

Wenn du jetzt loslegst, reichen 90 fokussierte Tage, um deutlich besser dazustehen als viele Bewerber, die nur über KI reden.

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