KI und Kreativität sind längst im selben Arbeitsalltag angekommen. Ein Motiv lässt sich in Sekunden erzeugen. Ob daraus ein gutes Bild wird, entscheidet sich trotzdem an Fragen, die kein Fortschrittsbalken beantwortet: Was soll es erzählen? Was kann weg? Und warum sollte jemand länger als eine Sekunde hinsehen?
Die Versuchung ist groß: Prompt eintippen, vier Varianten bekommen, die hübscheste nehmen. Fertig. Nur fühlt sich „fertig“ manchmal verdächtig nach „schon hundertmal gesehen“ an. Perfektes Licht, makellose Oberflächen, bedeutungsvoller Nebel. Der Nebel hat inzwischen vermutlich mehr Berufserfahrung als manche Bildidee.
Mich interessiert deshalb weniger, ob jemand KI benutzt. Spannender ist, welche Entscheidungen dabei noch bewusst getroffen werden. Dazu lohnt sich zuerst ein genauer Blick auf eine viel zitierte Zahl.
Was die 86 Prozent tatsächlich aussagen
Laut Adobes Creators’ Toolkit Report von 2025 nutzen 86 Prozent der befragten Content Creators kreative generative KI. Die Erhebung mit The Harris Poll umfasste im September 2025 mehr als 16.000 Personen in acht Ländern, darunter Deutschland.
Entscheidend ist die Auswahl: Gemeint waren Menschen, die mehrmals monatlich digitale Inhalte für soziale Plattformen veröffentlichen. Der Schwerpunkt lag auf aufstrebenden und semiprofessionellen Creators, überwiegend aus Generation Z und Millennials. Hauptberufliche Kreativprofis standen ausdrücklich nicht im Mittelpunkt.
Die Zahl beschreibt diese untersuchte Gruppe. Sie bedeutet weder, dass 86 Prozent aller Fotografen KI verwenden, noch dass entsprechend viele Bilder vollständig generiert werden. Adobe nennt Bearbeitung, Hochskalieren und Verbessern als häufigste Anwendung. Außerdem ist Adobe selbst Anbieter solcher Werkzeuge. Das macht die Befragung interessant, verlangt aber eine saubere Einordnung.
Was die neueren Zahlen von 2026 zeigen
Inzwischen gibt es den Adobe Creators’ Toolkit Report vom Juni 2026. Unter den Creators, die kreative KI nutzen oder ausprobiert haben, beschreiben 75 Prozent sie als integriert oder unverzichtbar für ihren Workflow. 57 Prozent geben an, die Ergebnisse vor der Veröffentlichung mittelstark oder umfangreich nachzubearbeiten. Befragt wurden erneut mehr als 16.000 Social-First-Creators. Das sind Selbstauskünfte aus einer Herstellerstudie, keine unabhängig gemessenen Qualitäts- oder Umsatzsteigerungen. Die Befragung liefert auch keine neue Nutzungsquote für sämtliche Kreativberufe.
KI und Kreativität: besser im Einzelbild, ähnlicher im Gesamtbild?
Einen aufschlussreichen Befund liefern die Forscher Anil Doshi und Oliver Hauser. In ihrem Experiment zum Schreiben kurzer Geschichten erhielt ein Teil der Teilnehmenden Zugang zu KI-Ideen. Die so unterstützten Geschichten wurden im Schnitt besser bewertet; besonders profitierten Personen mit zunächst geringerer gemessener Kreativität. Gleichzeitig ähnelten die Geschichten einander stärker. Die Arbeit erschien 2024 in Science Advances.
Untersucht wurden Texte und eine konkrete Versuchsanordnung. Daraus folgt kein allgemeines Urteil über Fotografie oder Kunst. Für die Bildpraxis ist es aber eine brauchbare Warnlampe: Ein Werkzeug kann den einzelnen Entwurf verbessern und zugleich viele Entwürfe in dieselbe Richtung schieben. Das ist eine Überlegung für den eigenen Workflow, kein gemessener Befund über alle KI-Bilder.
Wer bei denselben Modellen ähnliche Begriffe bestellt, sollte sich über vertraute Ergebnisse zumindest nicht wundern. „Cinematic“, „epic“ und „masterpiece“ beschreiben eine gewünschte Wirkung. Eine eigene Geschichte liefern sie noch nicht.
Eine als Preprint veröffentlichte Metaanalyse von Holzner, Maier und Feuerriegel bündelt 28 Studien mit insgesamt 8.214 Teilnehmenden. Sie findet im Mittel einen kleinen Vorteil für Menschen mit KI-Unterstützung und zugleich weniger Ideenvielfalt. Allerdings unterscheiden sich die Ergebnisse stark nach Aufgabe und Versuch; die Auswertung zur Vielfalt beruht nur auf sechs Effektbeobachtungen. Die Analyse enthält zudem noch nicht begutachtete Arbeiten und berücksichtigt Literatur bis Mai 2025. Sie stützt die Warnung vor Gleichförmigkeit, beweist aber kein allgemeines Gesetz über kreative Arbeit.
Ein guter Prompt ist noch keine Bildentscheidung
Nehmen wir ein erfundenes Beispiel: Eine Figur steht vor einer verlassenen Fabrik. Das Bild soll Einsamkeit zeigen. Die KI liefert dramatische Wolken, Gegenlicht und eine Jacke, die im Wind flattert. Sieht teuer aus. Erzählt aber vielleicht eher von einem kommenden Actionfilm.
Einsamkeit könnte ganz anders aussehen: eine kleine Figur am Rand, flaches Licht, viel leerer Raum, eine unauffällige Geste. Vielleicht braucht das Motiv weniger Ausstattung. Vielleicht muss der spektakulärste Teil wieder raus. Genau an solchen Stellen beginnt Gestaltung.
Dafür bleiben fotografisches Wissen und Photoshop-Handwerk nützlich. Wer Licht beurteilen kann, erkennt widersprüchliche Schatten. Wer mit Blickführung arbeitet, bemerkt den zu hellen Hintergrund. Und wer Haut retuschiert, weiß hoffentlich, dass jede Pore wegzuschleifen noch keine gute Retusche ergibt.
Bei einem Composing kommen weitere Entscheidungen dazu: Perspektive, Maßstab, Schärfe, Farbtemperatur und Übergänge. Ein generiertes Element muss zur Arbeit passen. Dass es für sich genommen beeindruckend aussieht, reicht dafür nicht.
Drei Schritte gegen den hübschen Durchschnitt
Erst die Absicht festhalten. Schreib vor dem Generieren einen Satz auf: „Das Bild soll …“ Nenne eine konkrete Stimmung, einen Konflikt oder eine Beobachtung. „Es soll gut aussehen“ lässt dem Werkzeug ziemlich viel Platz und dir wenig Orientierung.
Varianten mit einer Frage vergleichen. Ändere gezielt den Ausschnitt, das Licht oder die Entfernung zur Figur. Welche Fassung erzählt die Idee genauer? Zwanzig fast identische Ergebnisse anzusammeln macht die Auswahl selten leichter. Manchmal ist die beste nächste Variante eine Skizze auf Papier.
Vor dem Export aussortieren. Prüfe das Motiv klein, groß und nach einer Pause. Was lenkt ab? Welche Details wirken nur deshalb wichtig, weil ihre Herstellung Mühe gekostet hat? Heb dir auch die Ausgangsfassung auf. So kannst du später prüfen, ob die Bearbeitung wirklich etwas verbessert hat.
Beim Vertrauen zählt, was ein Bild behauptet
Eine erfundene Welt auf einem Kunstprint erfüllt eine andere Aufgabe als ein Pressefoto. Wer eine reale Szene dokumentieren will, verspricht dem Publikum etwas anderes als jemand, der eine Fantasie inszeniert. Diese Erwartung sollte aus dem Zusammenhang und einer verständlichen Beschreibung hervorgehen.
Auch rechtlich lohnt die Unterscheidung. Die EU-Kommission nennt den 2. August 2026 als Anwendungsbeginn der Transparenzpflichten aus Artikel 50 des AI Act. Der Artikel selbst unterscheidet unter anderem maschinenlesbare Markierungen durch Anbieter und Offenlegungspflichten für Betreiber bei Deepfakes. Für erkennbar künstlerische oder fiktionale Werke gibt es eine angepasste Form der Offenlegung. Eine pauschale Aussage wie „jedes bearbeitete Bild braucht dasselbe KI-Etikett“ wird diesen Regeln nicht gerecht.
Für die eigene Veröffentlichung hilft eine schlichte, konkrete Bildbeschreibung: vollständig generiert, fotografiert und mit KI ergänzt oder klassisch bearbeitet. Solche Angaben erklären den Herstellungsweg. Die gestalterische Qualität muss das Bild selbst zeigen.
Was ich an einem Bild sehen möchte
Ich möchte erkennen, dass jemand etwas zeigen wollte. Eine seltsame Beobachtung. Einen Widerspruch. Einen Humor, der nicht schon im nächsten Motiv genauso vorkommt. Dafür darf ein Bild glatt sein oder rau, fotografiert, gemalt, montiert oder generiert. Entscheidend ist, ob seine Entscheidungen zusammenpassen.
Die spannendste Frage beim nächsten Bild lautet für mich deshalb: Welche Stelle würde fehlen, wenn ich nur das erstbeste Ergebnis genommen hätte? Wenn dir darauf etwas Konkretes einfällt, hast du einen guten Grund weiterzuarbeiten.
Wie hältst du das in deinem Workflow? An welcher Stelle hilft dir KI wirklich, und welche Entscheidung möchtest du selbst treffen? Schreib es in die Kommentare.
LG BROWNZ.art
Quellen und Recherche: Adobe/The Harris Poll, Creators’ Toolkit Report (2025); Doshi & Hauser, Studie zu generativer KI und Kreativität (2024); EU-Kommission und Artikel 50 des AI Act. Die Originalquellen sind an den jeweiligen Aussagen verlinkt. Recherche-Stand: 31. Oktober 2026.
Transparenzhinweis: Dieser Beitrag wurde mit Unterstützung künstlicher Intelligenz redaktionell erstellt; Auswahl und Veröffentlichung liegen bei BROWNZ.art. Das Header- und Beitragsbild ist KI-generiert.
