Warum KI-generierte Bilder jetzt strategisch wichtig werden
Wer im digitalen Marketing arbeitet, kennt die Herausforderung: überzeugender visueller Content kostet Zeit, Budget und oft auch Nerven. Stockfotos wirken austauschbar. Designteams sind überlastet. Kreative Kampagnen hängen an Ressourcen. Genau hier setzen KI-basierte Bildgeneratoren wie die ChatGPT Bildgenerierung mit integrierter DALL·E-Funktion, Midjourney oder Leonardo AI an. Sie versprechen: aus einem einfachen Text-Prompt wird in Sekunden ein nutzbares Bild – ganz ohne Design-Skills.
Seit Frühjahr 2025 ist die Bildgenerierung direkt in ChatGPT (DALL·E 3) integriert – inklusive einer Funktion, die bislang als größte Schwäche KI-generierter Bilder galt: Text im Bild funktioniert endlich.
Die Basis: Worauf basiert die Bildgenerierung in ChatGPT?
Die Bildfunktion in ChatGPT basiert auf DALL·E 3, einer Weiterentwicklung des gleichnamigen Bildgenerators von OpenAI. Die große Neuerung liegt in der natürlichen Spracheingabe direkt im Chat – ohne zusätzliche Tools, Discord-Server oder GPU-Vorkenntnisse. Nutzer können präzise Bildideen in Textform formulieren, DALL·E interpretiert den Prompt und erstellt auf dieser Basis ein Bild.
Was besonders auffällt: Die Integration ist dialogorientiert. Das bedeutet, ich kann während des Prozesses mit dem Modell sprechen, Bilddetails anpassen, Farben ändern, Stile variieren – und: Textelemente präzise steuern.
Das Besondere: Endlich funktioniert Text im Bild
Lange Zeit war es das große Manko vieler KI-Modelle: Schilder mit kruden Buchstaben, Logos mit Kauderwelsch, unlesbare Slogans. DALL·E 3 in ChatGPT hat dieses Problem überraschend gut gelöst. Das Modell versteht nicht nur, dass Text gewünscht ist – es rendert ihn auch korrekt, lesbar und stilsicher ins Bild.
Warum das relevant ist? Gerade im Marketing und in der Content-Produktion lassen sich damit visuelle Assets für LinkedIn-Posts, Präsentationen oder Kampagnen-Visuals effizienter und konsistenter produzieren.
Praxis-Test: ChatGPT vs. Leonardo AI im direkten Vergleich
Ich habe denselben Prompt in zwei Generatoren eingegeben – einmal in ChatGPT mit DALL·E, einmal in Leonardo AI. Die Aufgabe: ein hochwertiges Infografik-artiges Bild mit modernem Design und klarem Text.
Bild 1: Erstellt mit ChatGPT
Analyse:
- Text ist vollständig lesbar, sauber gesetzt und integriert
- Hohe Kohärenz zwischen Inhalt und visueller Umsetzung
- Design wirkt professionell, geeignet für Business-Kontexte
- Farbwahl und Komposition folgen erkennbar dem Prompt
Bild 2: Erstellt mit Leonardo AI
Analyse:
- Starke visuelle Qualität mit realistischem Stil
- Text jedoch fragmentiert und teils unleserlich
- Ästhetisch hochwertig, aber nicht präzise steuerbar
- Gut geeignet für künstlerische oder illustrative Zwecke
Fazit des Vergleichs:
ChatGPT hat in diesem Fall die Nase vorn – insbesondere, wenn das Bild für den professionellen Einsatz gedacht ist und Klarheit im Text gefordert ist. Leonardo punktet bei Stil und Detailtiefe, versagt aber (noch) bei präziser Textdarstellung.
Wo steht Midjourney im Vergleich?
Midjourney liefert seit Jahren beeindruckende, oft hyperästhetische Bilder. Allerdings ist die Nutzung nach wie vor umständlicher: Der Zugang läuft über Discord, es fehlt eine native API für Echtzeit-Feedback. Text-Rendering ist auch bei Midjourney nicht zuverlässig. Für markengetriebene Kommunikationsmittel bleibt das ein No-Go.
Vorteile von Midjourney:
- Künstlerisch anspruchsvoll
- Besonders geeignet für abstrakte oder atmosphärische Bildwelten
Nachteile:
- Schwächen bei der Planbarkeit (Stichwort: Revisionsschleifen)
- Kein präziser Text, keine einfache Steuerung
Wohin entwickelt sich die KI-Bildgenerierung?
Der Trend ist klar: Text-to-Image wird zum Mainstream-Werkzeug – nicht mehr nur für Kreative, sondern auch für Marketer, Vertriebsteams und sogar C-Level-Präsentationen. Drei Entwicklungen zeichnen sich ab:
- Integration in bestehende Workflows
Tools wie Notion, Canva oder PowerPoint integrieren zunehmend KI-Funktionen direkt in ihre Anwendungen. Bildgenerierung wird damit Teil des Tagesgeschäfts. - Multimodale Modelle
Die Kombination von Text, Bild, Sprache und Daten wird zum Standard. ChatGPT ist hier mit DALL·E, Whisper (Audio) und Code-Interpreter bereits auf dem Weg zur All-in-One-Lösung. - Markenspezifisches Fine-Tuning
In naher Zukunft wird es möglich sein, unternehmensspezifische Bildstile zu trainieren – basierend auf Corporate Design, Logo und Farbwelt. Damit rücken KI-Bilder noch näher an reale Branding-Prozesse heran.
Handlungsempfehlung für Unternehmen
Für Entscheiderinnen und Entscheider in KMU bedeutet das:
Jetzt ist der richtige Moment, Bild-KI systematisch zu testen – und sinnvoll in Content-Prozesse zu integrieren.Besonders für Teams ohne großes Designbudget ergeben sich klare Vorteile:
- Schnelle Mock-ups für Landingpages, Social Media, Sales-Folien
- Einheitlicher visueller Stil trotz hoher Produktionsgeschwindigkeit
- Weniger Abhängigkeit von externen Dienstleistern
Wer früh einsteigt, profitiert langfristig – vor allem, wenn Markenführung und Contentstrategie intelligent verzahnt werden.
Einblicke, Ideen & Erfahrungen aus meinem Marketingalltag
In meinem Blog teile ich Ideen, Erfahrungen und Strategien aus über 15 Jahren B2B Marketing. Themen, die in echten Projekten wichtig sind: Automatisierung, CRM, Content, KI – und manchmal auch einfach nur: Klarheit. Dazu gibt’s aktuelle Studien, die helfen, den Überblick zu behalten.
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