Ich sitze mit einem befreundeten Geschäftsführer einer Salzburger Eventagentur beim Bier, und auf der Toilette dieses Wirtshauses hängt ein Plakat, das mich fast das Bier verschlucken lässt. Ich zücke mein Handy, fotografiere es und zeige es ihm am Tisch. Er zieht daraufhin sein eigenes Handy und kontert mit einer ganzen Reihe an Instagram-Beispielen aus seiner Branche, die genauso schrecklich sind, teilweise von Mitbewerbern, die er eigentlich für professionell hält. Seine Reaktion, mit echtem Frust in der Stimme: „Das würde ich nie machen.“ Ich auch nicht. Aber genau diese zwei Sätze sind der Grund, warum ich diesen Text schreibe.
Meine These: Die Leute sind nicht schlampig, sie sind begeistert. Wer zum ersten Mal erlebt, was ein LLM in dreißig Sekunden aus einem halben Satz zaubert, verliert kurz jeden kritischen Reflex. Was du danach weißt: warum genau dieses Plakat scheitert, woran man AI Slop in der Bildgestaltung erkennt, und warum mein Job als Mediendesigner trotz aller Prompts nicht ausstirbt. Schauen wir uns zuerst an, was auf diesem Plakat eigentlich schiefgelaufen ist.
Was war das für ein Plakat?
Ich hab’s selbst gesehen, in voller Auflösung. Beworben wurde ein Dart-Turnier, das genau in diesem Wirtshaus stattfinden soll, direkt über dem Pissoir aufgehängt, wo man beim „Pinkeln“ gar nicht anders kann, als draufzustarren. Und je länger man draufstarrt, desto mehr Fehler entdeckt man. Verschiedene Schriftarten, mindestens vier, alle unterschiedlich groß, ohne erkennbares System, wetteifern um Aufmerksamkeit, und keine davon gewinnt. Billige Cliparthafte Grafikelemente, Dartpfeile, die aussehen, als kämen sie aus einem Symbolbaukasten von 2003, sind wild über die Fläche verteilt. Das Logo des Wirtshauses selbst ist falsch, eine Version, die es so gar nicht gibt, wahrscheinlich von der KI aus dem Namen heraus neu erfunden, weil niemand das echte Logo als Referenz mitgegeben hat. Ränder gibt es keine, der Text läuft bis an die Kante, und man merkt an der Anordnung, dass der Ersteller beim Zuschneiden ordentlich zu tun hatte, um wenigstens Telefonnummer und Mailadresse nicht versehentlich mit abzuschneiden. Von Überfüller, also bewusst über den Beschnittrand hinaus angelegten Flächen, damit beim Druck kein weißer Rand entsteht, hat hier offensichtlich niemand gehört.
Mein Freund zog daraufhin sein eigenes Handy und zeigte mir eine ganze Reihe ähnlicher Beispiele aus seiner Branche, von Mitbewerbern, die er eigentlich für professionell hält. Instagram-Posts, bei denen das Kernproblem nicht die Technik ist, sondern dass niemand ein zweites Mal hingeschaut hat, bevor der Beitrag online ging. Schriften, die nicht passen. Bilder die so nichtssagend und austauschbar sind, dass ein Grafiker mit 3 Monaten Ausbildung mit einer Handykamera bessere machen könnte. Nichts davon ist per se peinlich, solange man selbst darüber schmunzelt und nachbessert. Peinlich wird es erst, wenn es so veröffentlicht bleibt, weil sich niemand mehr die Mühe macht, hinzuschauen.
Woher kommt dieser Einheitslook eigentlich?
Ich hab mit ChatGPT und Nano Banana in meinem Workshop zur Bildgenerierung genau diesen Punkt durchgekaut: Fast jedes KI-Bild, das dir gerade auf Social Media begegnet, entsteht aus einem Prompt, der irgendwo zwischen „mach mal was Schönes“ und „Werbeplakat für Firmenevent“ liegt. Kein Wort zu Licht, keine Perspektive, kein Stilbezug. Die KI rät den Rest, und weil sie statistisch arbeitet, rät sie den Durchschnitt. Ergebnis: austauschbar bis zur Unkenntlichkeit.
Das ist übrigens keine Charakterschwäche der Modelle. ChatGPT und Nano Banana können, wenn man sie richtig füttert, extrem präzise Bilder liefern, mit klarer Lichtführung, sauberer Komposition, echter Tiefe. Aber dafür muss jemand wissen, was er überhaupt beschreiben soll. Und das ist der Punkt, an dem viele Nutzer scheitern: nicht am Werkzeug, sondern am fehlenden Vokabular für Gestaltung.
Es gibt noch einen zweiten Effekt, der das Ganze verschärft, das sogenannte Model Collapse. Je mehr KI-generierte Bilder im Netz kursieren, desto wahrscheinlicher werden sie selbst wieder Teil der Trainingsdaten für die nächste Modellgeneration. Ein Modell, das mit dem Durchschnitt seiner eigenen Vorgänger gefüttert wird, driftet noch weiter in Richtung Beliebigkeit. Man könnte sagen, die KI kopiert langsam sich selbst ab, und mit jeder Kopie geht ein bisschen mehr von dem verloren, was ursprünglich mal Vielfalt war. Wer also glaubt, in ein, zwei Jahren löst sich das Problem von selbst, weil die Modelle besser werden, könnte sich täuschen. Ohne bewusste Gegensteuerung durch echte, kuratierte Inputs wird der Durchschnitt eher breiter als schärfer.
Ist das jetzt die Schuld der KI?
Nein, und da bin ich mir ziemlich sicher. Ich hab in meinem Artikel zu digitalem Einheitsbrei schon geschrieben, dass AI Slop nicht bei der KI beginnt, sondern beim „Lazy Prompting“ davor. Wer nur eintippt, was ihm gerade einfällt, und das erste Ergebnis ungeprüft auf ein Plakat druckt, hätte früher genauso ein schlechtes Ergebnis produziert, nur langsamer und mit einem schlechten Grafikprogramm statt mit einem schlechten Prompt.
Das eigentliche Problem ist die Geschwindigkeit, mit der aus einem schwachen Prompt ein fertiges, gedrucktes, öffentlich hängendes Ergebnis wird. Früher hätte zwischen Idee und Plakat noch eine Druckerei gesessen, vielleicht sogar ein Kollege, der gesagt hätte: „Schau dir das nochmal an.“ Diese Reibung fällt jetzt weg. Der erste Entwurf ist gleichzeitig der letzte.
Dazu kommt ein psychologischer Effekt, den ich in meiner Beratung ständig beobachte. Wer selbst kein geschultes Auge für Gestaltung hat, kann die eigene Unsicherheit nicht mehr an der Qualität des Ergebnisses festmachen, sondern nur noch an der Geschwindigkeit, mit der es entstanden ist. Wenn ein Bild in zwanzig Sekunden erscheint und dabei technisch glatt und fehlerfrei aussieht, wirkt es automatisch fertig. Das Gehirn verwechselt „schnell erzeugt“ mit „durchdacht“, obwohl beides nichts miteinander zu tun hat. Genau diese Verwechslung ist der Nährboden, auf dem AI Slop wächst, in Wirtshäusern genauso wie auf LinkedIn.
Was fehlt den Erstellern wirklich?
Hier wird’s für mich als gelernten Mediendesigner interessant, weil das kein KI-Problem ist, sondern ein Wissensproblem. Gute Bildgestaltung folgt seit hundert Jahren denselben Grundregeln, egal ob mit Bleistift, Photoshop oder Prompt-Feld:
Kontrast schafft Hierarchie. Ohne einen klaren Blickpunkt wandert das Auge ziellos über die Fläche, genau wie bei diesem Wirtshaus-Plakat. Weißraum ist kein leerer Platz, den man füllen muss, sondern ein Gestaltungsmittel, das dem Motiv Luft zum Atmen gibt. Typografie ist keine Dekoration, sondern Kommunikation, jede Schriftgröße und jeder Zeilenabstand erzählt mit, ob etwas wichtig oder nebensächlich ist. Und Licht braucht eine Quelle, sonst wirkt selbst ein technisch perfektes Bild flach und tot.
Wer diese Prinzipien nicht kennt, kann sie auch nicht in einen Prompt übersetzen. Und genau deshalb sehen Poster, egal ob mit ChatGPT oder Nano Banana erzeugt, oft identisch aus: Weil dem Ersteller die Sprache fehlt, um der KI etwas anderes als „schön“ zu sagen. Ich beobachte das regelmäßig in meiner Beratungsarbeit mit EPU und KMU in der DACH-Region: Sobald jemand mit Gestaltungshintergrund am Prompt sitzt, sieht das Ergebnis komplett anders aus als bei jemandem ohne. Gleiches Modell, gleicher Tag, komplett andere Liga.
Ein kleines Experiment, das ich in Workshops gerne mache: Ich lasse zwei Personen dasselbe Motiv beschreiben, ein Plakat für ein Sommerfest. Die eine schreibt „fröhliches Sommerfest, bunt, viele Leute“. Die andere schreibt „Blick von schräg oben auf eine Tanzfläche im Freien, warmes Abendlicht von links, Lichterketten im Hintergrund leicht unscharf, im Vordergrund tanzende Silhouetten scharf fokussiert“. Beide nutzen dasselbe Modell, denselben Tag, dieselbe Zeit. Das zweite Ergebnis hat eine Bildsprache, das erste hat eine Ansammlung von Pixeln, die zufällig ein Fest zeigen. Der Unterschied liegt nicht im Werkzeug. Er liegt komplett in der Fähigkeit, in Bildern statt in Stichworten zu denken, und genau das ist eine Kompetenz, die man sich in dreißig Jahren Kommunikationsdesign aneignet, nicht in einem Wochenendkurs.
Und die Texte? Gleiches Spiel, andere Baustelle
Mein Freund hat das Gespräch eigentlich beim Plakat begonnen, aber wir sind schnell bei Texten gelandet, und da wird es fast noch deutlicher. Ein KI-Text ohne Führung klingt gebügelt, weil er statistisch der wahrscheinlichste Text zu diesem Thema ist, nicht der ehrlichste. Da stehen dann Sätze wie „in der heutigen schnelllebigen Zeit“ oder „Nutzen Sie das volle Potenzial“, Phrasen, die nichts sagen, aber überall passen. Genau das ist der Unterschied zwischen einem Text, der klingt wie ein Mensch mit einer Meinung, und einem Text, der klingt wie der Durchschnitt aller Texte, die je zu diesem Thema geschrieben wurden.
Das Tückische an Textslop ist, dass er sich viel leichter versteckt als ein missratenes Plakat. Ein schiefes Bild sieht man in einer halben Sekunde, das Auge ist darauf trainiert, seit wir laufen können. Ein Text braucht Lesezeit, und genau die spart sich heute kaum noch jemand. Ich bekomme regelmäßig Angebote, LinkedIn-Posts oder sogar Website-Texte von Kunden zur Durchsicht, bei denen ich nach zwei Sätzen weiß, dass niemand sie noch einmal gelesen hat, bevor sie live gingen. Woran erkennt man das eigentlich zuverlässig? An der Kontrastlosigkeit. Ein echter Mensch mit einer Meinung widerspricht sich selbst manchmal, springt in der Wortwahl, hat Lieblingsformulierungen, die er zu oft benutzt, und Ecken, die nicht ganz rund sind. Ein durchschnittsoptimierter KI-Text hat keine Ecken. Er ist überall gleich glatt poliert, jeder Satz gleich lang, jeder Absatz mit derselben rhetorischen Handbremse. Das liest sich erst einmal professionell, und genau das ist die Falle. Professionell klingende Belanglosigkeit ist immer noch Belanglosigkeit, nur besser getarnt.
Bei Bildern liegt der fehlende Handgriff meistens in der Bildsprache, bei Texten liegt er fast immer in der fehlenden Position. Wer der KI nicht sagt, was er eigentlich meint, sondern nur, worüber sie schreiben soll, bekommt eine Zusammenfassung des Internets zu diesem Thema, keine eigene Aussage. Und eine Zusammenfassung des Internets hat naturgemäß keine Kanten, weil sie versucht, allen ein bisschen recht zu geben. Das ist bei einem Werbetext für einen Dart-Wettbewerb genauso fatal wie bei einem Fachartikel, nur dass es beim Dart-Wettbewerb schneller auffällt, weil das Plakat an einer Wand hängt und nicht in einem Feed verschwindet.
Merriam-Webster hat das 2025 sogar zum Wort des Jahres gemacht: „Slop“, digitale Inhalte von geringer Qualität, in Massen produziert mithilfe künstlicher Intelligenz. Wenn ein Wörterbuch das offiziell festhält, ist das kein Nischenproblem von Grafikern und Textern mehr, sondern ein Massenphänomen. Interessant dabei: Die Definition sagt ausdrücklich nichts über die Technik, sondern über das Ergebnis. Ein Text ist nicht deshalb Slop, weil eine KI daran beteiligt war, sondern weil niemand mehr geprüft hat, ob am Ende auch etwas Sinnvolles herauskam. Das ist derselbe Mechanismus wie beim Plakat, nur eben mit Buchstaben statt mit Pixeln, und er trifft im Zweifel jeden, der auf „Generieren“ klickt und danach gleich auf „Veröffentlichen“, ohne den Umweg über das eigene Gehirn.
Warum mein Beruf jetzt doch nicht ausstirbt
Ich hab, ehrlich gesagt, vor ein paar Jahren selbst kurz gezweifelt, ob Mediendesign als Beruf eine Zukunft hat. Wozu einen Designer bezahlen, wenn die KI in dreißig Sekunden ein Bild liefert? Die Antwort, die sich gerade vor meinen Augen entfaltet, ist fast schon ironisch: Je leichter es wird, irgendetwas zu produzieren, desto wertvoller wird jemand, der weiß, wann etwas gut ist.
Ich hab in über dreißig Jahren Kommunikationsdesign schon einige dieser Untergangsprophezeiungen erlebt. Desktop Publishing sollte den Grafiker überflüssig machen, weil plötzlich jeder mit einem Rechner Layouts bauen konnte. Clipart-CDs sollten es erledigen, Powerpoint-Logos, Canva-Templates für alle. Jedes Mal ist etwas anderes passiert: Die Einstiegshürde ist gesunken, aber die Erwartungshaltung an das, was am oberen Ende der Qualitätsskala steht, ist gestiegen. Wer sich mit dem Durchschnitt zufriedengibt, bekommt ihn heute schneller und billiger als je zuvor. Wer aber wirklich auffallen will, merkt gerade schmerzhaft, wie eng das Feld der echten Könner geworden ist, weil sich alle anderen im Einheitsbrei versammeln.
Die KI hat die Werkzeugkosten auf null gesenkt. Sie hat das Urteilsvermögen nicht mitgeliefert. Und genau dieses Urteilsvermögen, das Wissen um Kontrast, Lichtführung, Zielgruppe, Kontext, ist das, was seit 1989 meinen Beruf ausmacht, seit Bleisatz über Desktop Publishing bis heute. Ein Prompt ersetzt keine Entscheidung. Er führt nur schneller zu einem Ergebnis, das entweder gut oder eben Slop ist, je nachdem, wer davorsitzt.
Was mich beim Schreiben noch überrascht hat: Wie wenig es eigentlich braucht, um den Unterschied zu machen. Nicht mehr Technik, sondern ein einziger zusätzlicher Blick, bevor man auf „Speichern“ oder „Drucken“ klickt. Genau diesen Blick automatisiert aktuell niemand, und ich vermute, das bleibt auch länger so, als es sich gerade anfühlt.
Mein Freund druckt seine Eventplakat übrigens nie ohne zweite Meinung. Vielleicht sollte das grundsätzlich zur Faustregel werden, bevor irgendetwas mit KI-Beteiligung an eine Wirtshauswand kommt.
Denn eigentlich ist die Sache simpel, auch wenn sie sich in der Praxis oft kompliziert anfühlt. Ein Plakat, ein Post, ein Blogartikel wird nicht dadurch besser, dass eine KI daran mitgearbeitet hat. Er wird dadurch besser, dass am Ende jemand mit Erfahrung, Geschmack und einer eigenen Meinung noch einmal draufschaut und Nein sagt, wenn es Nein heißen muss. Diese Instanz lässt sich nicht wegautomatisieren, weil sie kein Werkzeug ist, sondern eine Entscheidung. Und Entscheidungen trifft, zumindest bis jetzt, immer noch ein Mensch.
