Warum prompten 2026 nicht mehr reicht – und wie TA-Teams damit umgehen können

Marcus
14. Jan.
4 Min. Lesezeit

Die Vorstellung, dass Prompting-Fähigkeiten – also die Kunst, die „richtigen Worte“ in ein KI-System zu tippen – der Schlüssel zum Erfolg im Einsatz generativer KI wären, war bislang eines der Topthemen, auch in der Talentgewinnung. Viele Organisationen investierten in Prompt-Bibliotheken, Trainings und Zertifikate, in der Hoffnung, damit Effizienz- und Qualitätsgewinne zu erzielen.

Doch spätestens jetzt zeigen sich zwei Dinge klar:

Prompting per se löst keine strategischen Probleme. Moderne KI-Modelle wie GPT-5x oder Folgegenerationen sind stark in der Lage, kontextreich zu agieren. Die Qualität der Eingabe ist dabei weniger der Engpass als vielmehr die Führung des Ergebnisses und seine Einbettung in organisatorische Prozesse – also wie wir KI einsetzen, steuern und verantworten.
KI-Fähigkeiten sind kein siloartiges „Skill“, das Teams schnell konsumieren und dann „abgehakt“ haben. Vielmehr handelt es sich um einen Wandel im System der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, der Führung neu definiert und Organisationskultur verändert.

Insbesondere für Talent Acquisition (TA) sind diese Verschiebungen nicht theoretisch, sondern existenziell. Der Wettbewerb um Talente wird zugleich menschlicher, datengetriebener und technischer. Wer weiterhin an der alten Vorstellung festhält, dass Prompt-Skills den Unterschied machen würden, unterschätzt die Tiefe der Veränderung.

Was war bisher? Die Prompting-Phase

In den Jahren 2023–2024 war die grosse Metapher im Umgang mit KI-Tools: Prompting als Schlüsselkompetenz. TA-Teams führten Prompt-Trainings durch, pflegten interne Bibliotheken und setzten auf technische Tricks, um GPT-Modelle für Textgenerierung, Sourcing, Matching oder Candidate-Communication einzusetzen.

Der Fokus lag auf der technischen Beherrschung individueller Werkzeuge (Prompt-Engineering), dem schnellen Output für Recruiting-Tasks und der (Teil-)Automatisierung von Routineprozessen

Diese Phase hatte zwei Stärken:

Sie senkte die Einstiegshürde für die KI-Nutzung im Alltag.
Sie erzeugte erste Effizienzsteigerungen.

Aber zwei Schwächen traten schnell zutage:

Der Output war teilweise unzuverlässig oder unsystematisch, weil nicht klar war, wann und warum ein Ergebnis passt oder nicht.
Die Automatisierungsmodelle betrachteten KI als Tool, nicht als Transformationsfaktor im Organisationskontext.

Was hat sich verändert? Vom Prompting zur KI-Führung

Ab 2025 verschiebt sich der Fokus dramatisch:

KI ist "part of the system" – nicht nur ein Tool

Prompting war eine oberflächennahe Aktivität: eine Technik, um Outputs zu formen. Moderne KI-Modelle hingegen sind zunehmend systemische Komponenten – sie beeinflussen Entscheidungsprozesse, Arbeitsabläufe und Wertschöpfungsketten.

In diesem Kontext gilt: Ein passender Prompt bedeutet noch keinen nachhaltigen Wert. Wert entsteht erst, wenn Organisationen KI sinnvoll steuern, messen und verantworten.

Das bedeutet für TA-Teams: Die Recruiting-Workflows müssen neu gedacht werden. KI wird nicht nur in einzelne Tasks integriert, sondern auch in Prozessketten, Governance-Modelle und strategische Zielsetzungen.

Führungskompetenz wird für TA-Teams zum entscheidenden Faktor

Eine aktuelle Studie der Harvard Kennedy School zeigt: Führungskräfte, die gut darin sind, KI-Agenten zu „führen“, zeichnen sich durch typische Leadership-Qualitäten aus – Fragen zu stellen, kritisch zu hinterfragen, dialogorientiert zu sein. Das ist kein Zufall: KI-Interaktionen werden „führungsintensiv“, weil sie in Entscheidungen einbezogen werden müssen, die die traditionellen HR/TA-Kompetenzen übersteigen.

Und auch Forschungsergebnisse zeigen: Führungskompetenz mit KI-Agenten korreliert stark mit der Führungskompetenz menschlicher Teams – nicht umgekehrt.

Organisationsweite Integration statt isolierter Skills

Prompting bleibt ein nützliches Handwerk, aber nur ein Baustein von vielen. Die größere Herausforderung ist organisatorisch:

Wie wird KI in die gesamte Talentstrategie eingebettet?
Wie werden Risiken (Bias, Black-Box-Effekte) gemanagt?
Wie schaffen wir Vertrauen und Akzeptanz im Team?

Ohne diese Ebenen bleibt KI ein punktuelles Werkzeug, aber kein Transformationsfaktor.

Konsequenzen für TA-Teams und ihre Führungskräfte

Die Abkehr vom Prompting-Mythos hat konkrete Implikationen. Es geht nicht mehr nur darum, wie man fragt, sondern darum, wie man KI in Prozesse integriert und für strategische Ziele nutzt.

Neuausrichtung von Rollen und Verantwortlichkeiten

Bisher: Prompt-Fähigkeiten = technisches Know-how.

Zukunft: AI-Leadership-Skills = systemische Kompetenzen.

Konkrete Handlungsfelder:

Rollen erweitern: TA-Rollen mit Kompetenzen in KI-Governance, Ethik, Datenanalyse und Change-Management kombinieren.
Neue Funktionen: Einführung von AI-Champions oder AI-Stewards innerhalb des TA-Teams, die nicht nur Tools nutzen, sondern auch Ergebnisse verantworten und interpretieren.

Governance und Verantwortung etablieren

KI darf nicht „wild“ sondern muss gesteuert und verantwortlich eingesetzt werden.

Massnahmen:

AI-Governance-Frameworks einführen, die Verantwortlichkeiten, Datentransparenz und Outcome-Qualität regeln.
Bias-Kontrollen und Ethik-Checks in allen Phasen von Sourcing bis zum Hiring einplanen.
Regelmäßige Audits etablieren, die nicht nur Outputs prüfen, sondern auch deren strategische Relevanz.

Das erhöht die Zuverlässigkeit und minimiert das Risiko – und ist wichtiger als technische Prompt-Tricks.

Führungskräfte und ihre Teams weiterqualifizieren: Strategic AI Leadership

Prompt-Trainings werden immer noch angeboten – aber sie müssen ergänzt werden durch:

Kompetenzen, die wichtig sind:

Strategisches Denken über die KI-Nutzung im TA-Kontext.
Kritisches Hinterfragen von KI-Output.
Fähigkeit, KI-gestützte Entscheidungsprozesse zu erklären und zu begründen.
Steuerung von Change und Kultur im Team, nicht nur von Technologie.

Studien betonen die Notwendigkeit, strategische Vision und Organisationsausrichtung mit KI zu verbinden.

Organisatorisches Alignment schafft nachhaltige Adoption

KI-Adoption ist nur dann erfolgreich, wenn sie institutionell verankert ist – nicht nur individuell. Dazu gehören:

Leadership Buy-in (C-Suite + HR/TA-Leads),
Governance-Struktur über TA hinaus,
Transparente KPIs, die business-relevante Ergebnisse messen.

Das verhindert, dass KI-Initiativen in isolierten Piloten versanden, und schafft kontinuierliche Verbesserungen.

Kultur und Kommunikation: Menschen im Mittelpunkt

Die Einführung von KI im Recruiting darf weder diffus noch technokratisch kommuniziert werden. Die Erfahrung zeigt:

Mitarbeiter brauchen Verständnis, nicht nur Tools,
Transparenz schafft Vertrauen statt Angst,
Human-Centric-Design verhindert Widerstände.

Führungskräfte müssen hier Vorbild sein: ehrlich über Ziele sprechen, Skills entwickeln helfen und Teams befähigen, aktiv mitzugestalten.

Konkrete Schritte für 2026 – eine Prioritätenliste für TA-Teams

1. Priorität: Leadership-Developments statt Prompt-Workshops

Investiere in strategische Führungskompetenzen – nicht nur in Prompt-Tricks.

2. AI-Governance einführen

Ein verbindliches Framework mit Verantwortlichkeiten, Ethikstandards und KPIs.

3. Rollen transformieren

Neue Verantwortlichkeiten etablieren: AI-Steward, Strategy-Owner, Ethics-Partner.

4. Kultur ändern

Transparente Kommunikation, kontinuierliches Lernen und partizipative Integration statt Top-Down-Tech-Rollout.

5. Messbarkeit vorantreiben

Klar definierte, business-orientierte KPIs (z. B. Candidate-Experience, Qualitätsmetriken statt „nur Geschwindigkeit“).

Prompting war ein nützlicher Einstieg, aber es bleibt ein Werkzeug unter vielen. Es braucht nicht nur den Fokus auf technische Tricks, sondern auch auf Führung, Einbettung, Governance und Kultur. TA-Teams, die lernen, KI zu führen statt zu befehlen, schaffen nachhaltige Produktivität und strategischen Mehrwert.

Wer diese neue Leadership-Dimension meistert, wird im Wettbewerb um Talente klar im Vorteil sein – nicht durch Prompt-Perfektion, sondern durch kluge Integration, verantwortete Nutzung und strategische Orientierung.