Zwischen Buzzword und echtem Skill liegt ein entscheidender Unterschied – und der macht sich im Projektergebnis bemerkbar.
GenAI ist das neue Excel – aber nicht jeder, der es nutzt, ist Experte
Der Hype um Generative AI ist groß. Noch größer ist das Bedürfnis, kreative und technische Projekte damit schneller umzusetzen. Klar ist: KI kann viel. Aber ob ein Freelancer sie auch wirklich beherrscht, sie sinnvoll integriert und sauber dokumentiert – das steht auf einem anderen Blatt.
Ob Textgenerierung mit GPT, Bild-KI für Produktvisualisierungen oder Code-Automatisierung via Co-Pilots: Viele sagen, sie „arbeiten mit KI“. Doch für dich als Entscheider zählt, was am Ende rauskommt und wie sicher, skalierbar und rechtlich sauber es passiert.
Der Unterschied zwischen Nutzer und Macher
KI kann jeder nutzen, aber nicht jede:r weiß, was sie im Projekt verlangt. Vor allem, wenn du Compliance, Datenschutz oder fachliche Präzision brauchst. Ein paar Prompts durch ChatGPT zu jagen, reicht nicht.
Hier spielt Erfahrung eine Rolle. Und die Fähigkeit, KI sinnvoll in Workflows zu integrieren, statt nur Tools zu bedienen. Welche Rolle übernimmt die KI genau? Und was bleibt in Menschenhand?
Warum klassische CVs bei GenAI-Skills versagen
Viele Fähigkeiten rund um Generative AI sind neu und oft nicht in herkömmlichen Lebensläufen erfasst. Noch dazu liegt viel Output in geschlossenen Tools oder unter NDA, was die Bewertung schwer macht.
Ein Freelancer mag sich „KI-affin“ nennen, weil er ein paar Midjourney-Bilder erstellt hat. Doch das macht ihn nicht automatisch zum produktiven Partner in einem regulierten Projektumfeld.
3 Ebenen, auf denen du GenAI-Kompetenz validieren kannst
- Strategisch: Versteht die Person, wie und wo KI im Geschäftsprozess wirklich Mehrwert liefert? Oder bleibt sie im Tool-Talk?
- Operativ: Kann sie KI-Workflows aufsetzen, prompten, verfeinern und dokumentieren – und das zielgerichtet?
- Technisch: Wie tief ist das Wissen über Modelle, Datenbasis, Risiken und Tuning-Möglichkeiten?
Was gute GenAI-Expert:innen auszeichnet
- Use Cases: Fokus auf Ergebnisse, nicht Tools – etwa konvertierende Texte oder optimierte Prozesse.
- Prompt-Engineering: Präzise, reproduzierbare Prompts mit Evaluation.
- Dokumentation: Nachvollziehbare Workflows für Audit-Sicherheit.
- Tool Chain-Verständnis: Wissen, wann Logik wichtiger ist als bunte Interfaces.
- Compliance-Sensibilität: Kenntnisse zu Daten, Modellen und rechtlichen Grenzen.
So prüfst du KI-Fähigkeiten in der Praxis
- Kleine praktische Challenge: Mini-Aufgabe passend zur Branche, z. B. Text mit CI-Vorgaben oder Workflow-Optimierung inklusive Dokumentation.
- Klarheit über Arbeitsweise: Fragen zu Reproduzierbarkeit, Datenschutz und Risikominimierung.
- Scorecard nutzen: Bewertungsmatrix mit Gewichtung (z. B. Output-Qualität 40 %, Prozessverständnis 30 %, Risiko-Kompetenz 30 %).
Umsetzung mit System: Wie WorkGenius unterstützt
WorkGenius kombiniert Technologie und menschliche Expertise für GenAI-Validierung:
- AI-Screening: Modelle analysieren Profile auf Rolle, Tech-Stack und Projekterfahrung.
- Human Touch: Recruiter challengen Eigenmarketing mit praxisnahen Fragen.
- Live Validierung: Vorschläge mit Qualitätsprognose und optionalen Testaufgaben.
Ergebnis: Du erhältst geprüfte KI-Expert:innen, die Sicherheit, Qualität und Skalierbarkeit liefern.
Fazit: KI-Expertise ist kein Trend – sie ist prüfbar
Buzzwords sind billig, aber dein Projektbudget nicht. Wer bei GenAI-Talenten die Spreu vom Weizen trennen will, sollte tiefer fragen. Workflows, Risiken, Denkprozesse: Nur wer hier überzeugt, liefert echten Mehrwert.
WorkGenius bringt dich schneller zu den wirklich qualifizierten Freelancern mit geprüfter KI-Kompetenz, passgenau für dein Projekt.
