Warum KI-Video ein Handwerk ist und kein Glücksspiel
Generative Videomodelle sind so weit gereift, dass sich mit ihnen planbar arbeiten lässt. Text zu Video, Bild zu Video, Bewegungssteuerung per Keyframe, wiedererkennbare Figuren über mehrere Einstellungen hinweg – all das ist heute Praxis, nicht Zukunftsmusik. Trotzdem entsteht der Unterschied zwischen einem hübschen Zufallstreffer und einer Produktion, die termingerecht geliefert wird, nicht im Modell. Er entsteht in der Methode.
Wer regelmäßig Videos mit KI erstellt, merkt schnell: Drei Faktoren entscheiden. Erstens die Präzision der Anweisungen. Zweitens der bewusste Wechsel zwischen mehreren Werkzeugen statt der Treue zu einem einzigen. Drittens eine Pipeline, die reproduzierbare Ergebnisse liefert, egal wie oft du sie durchläufst. Modelle wechseln im Monatsrhythmus, Versionen verschwinden, Preise ändern sich. Deine Prompt-Vorlagen, deine Referenzbilder und deine Ablagestruktur bleiben.
Dieser Leitfaden richtet sich an vier Gruppen: Solo-Creator, die nicht mehr jede Woche bei Null anfangen wollen; Marketingteams, die mehrere Formate parallel bespielen; kleine Produktionsstudios, die KI als Ergänzung zum klassischen Dreh einsetzen; und Agenturen, die für Kunden wiederholbare Ergebnisse liefern müssen. Am Ende sollst du einen Prompt schreiben können, der beim ersten oder zweiten Durchlauf sitzt, eine Automatisierung aufsetzen, die Routinearbeit abnimmt, und Qualitätsprobleme diagnostizieren können, statt wahllos neu zu würfeln.
Wichtig ist eine realistische Erwartung: KI ersetzt kein Storytelling. Sie ersetzt Aufnahmeaufwand. Wer keine klare Aussage hat, bekommt mit KI schneller ein langweiliges Video als je zuvor. Wer dagegen weiß, was er erzählen will, kann in wenigen Stunden Material erzeugen, für das früher ein Drehtag nötig war.
Prompt-Architektur: sechs Bausteine, die den Unterschied machen
Ein häufiger Anfängerfehler ist der Wunschprompt: „Ein epischer Sonnenuntergang über einer Stadt, cinematisch, 4K.“ Solche Eingaben erzeugen manchmal hübsche Bilder, aber sie sind nicht steuerbar. Sobald du zehn Varianten brauchst, die zusammenpassen, brichst du mit diesem Ansatz zusammen.
Profi-Prompts funktionieren anders. Sie sind modular aufgebaut, sodass du einzelne Bausteine austauschen kannst, ohne alles neu zu schreiben.
Die sechs Bausteine eines belastbaren Video-Prompts
Subjekt und Handlung: Wer oder was ist zu sehen, und was tut es? Je konkreter die Handlung, desto stabiler die Bewegung. „Eine Frau mittleren Alters öffnet langsam eine Holztür“ ist besser als „eine Frau geht durch ein Haus“. Achte darauf, dass nur eine Hauptaktion pro Einstellung beschrieben wird.
Setting und Zeit: Ort, Tageszeit, Wetter, Epoche. Diese Angaben steuern Licht und Farbpalette stärker als jedes Stil-Adjektiv. „Werkstatt im Morgengrauen, staubige Luft, ein Fenster zur Straße“ liefert mehr Information als „schön und stimmungsvoll“.
Kameraführung: Stativ, langsamer Schwenk, Dolly-in, Handkamera, Kranfahrt. Ein Modell ohne Kameravorgabe wählt zufällig – und Zufall ist der Feind jeder Serie.
Objektiv und Brennweite: 24 mm Weitwinkel, 50 mm Normalbrennweite, 85 mm Porträt. Diese Angabe ist der stärkste Hebel für einen konsistenten Look über mehrere Einstellungen. Sie bestimmt Verzerrung, Tiefenwirkung und den Abstand zwischen Figur und Hintergrund.
Lichtstimmung und Farbwelt: Goldenes Gegenlicht, diffuses Seitenlicht von links, Neonlicht bei Nacht, entsättigte Dokumentaroptik. Beschreibe Licht als Quelle und Richtung, nicht nur als Adjektiv.
Technische Vorgaben: Seitenverhältnis, Bewegungstempo, gewünschte Länge, Bildcharakter. Formuliere Tempo explizit, etwa „ruhige Bewegung, kein Sprint“ oder „schnelle Verfolgungsfahrt“.
Ein zusammengesetzter Prompt könnte so aussehen: „Nahaufnahme, 85 mm, eine Hand gießt Milch in eine Tasse auf einem Holztisch, Morgenlicht von links durch ein Fenster, warme Farbtemperatur, langsame Fahrt nach rechts, ruhige Bewegung, 16:9.“ Das ist kein lyrischer Satz, aber es ist reproduzierbar.
Negativ-Prompts als Qualitätsfilter
Die meisten Modelle akzeptieren Ausschlussangaben. Nutze sie sparsam und konkret. Sinnvoll sind Hinweise auf verzerrte Hände, doppelte Gliedmaßen, eingebrannten Text, Wasserzeichen, abgehackte Bewegungen oder Zeitraffer. Vermeide lange Listen widersprüchlicher Verbote; sie verwirren mehr, als sie helfen. Ein guter Negativ-Prompt hat drei bis sechs Einträge, nicht zwanzig.
Vom Prompt zur Vorlage
Sobald ein Prompt funktioniert, wird er zur Vorlage. Du ersetzt nur Subjekt und Handlung, behältst Kamera, Optik und Lichtstimmung wörtlich bei. So entsteht über zwanzig Einstellungen hinweg ein visuell zusammenhängender Film.
Ein praktisches Beispiel aus der Produktkommunikation: Eine Getränkemarke braucht zwölf kurze Szenen mit derselben Flasche in unterschiedlichen Umgebungen. Der variable Teil ist das Setting, der konstante Teil sind Brennweite, Lichtrichtung, Bewegungstempo und Farbtemperatur. Ohne Template würden zwölf Einstellungen wie zwölf verschiedene Filme wirken. Mit Template wirkt es wie eine Kampagne.
Ein Fehler, der viel Zeit kostet
Viele Anwender formulieren ihren Prompt nach jedem misslungenen Versuch komplett neu. Damit zerstören sie jede Lernkurve. Dokumentiere stattdessen, welche Änderung welchen Effekt hatte. Führe ein einfaches Prompt-Log mit Spalten für Datum, Modell, Prompt, Einstellung, Ergebnis, Bewertung. Nach zwanzig Einträgen siehst du Muster, die du sonst nie erkennst.
Werkzeugwahl: Entscheidungskriterien statt Bauchgefühl
Es gibt nicht das beste Videomodell, sondern nur das passende für eine Aufgabe. Wer mehrere Werkzeuge parallel testet, sollte sie anhand klarer Kriterien vergleichen.
Sieben Kriterien für die Auswahl
Bewegungsqualität: Wie gut hält das Modell eine komplexe Bewegung über mehrere Sekunden? Bei Action-Szenen entscheidend, bei ruhigen Produktaufnahmen fast irrelevant.
Konsistenz über Einstellungen: Kannst du dieselbe Figur oder dasselbe Produkt in mehreren Szenen wiedererkennen? Bei narrativen Formaten ist das der wichtigste Faktor überhaupt.
Steuerbarkeit: Reagiert das Modell auf Kameravorgaben, Keyframes und Referenzbilder? Werkzeuge ohne Keyframe-Kontrolle sind für Präzisionsarbeit ungeeignet.
Auflösung und Länge: Manche Systeme liefern kurze Clips in hoher Detailtreue, andere längere Sequenzen mit weicheren Details. Für Social-Media-Loops reichen kurze, knackige Clips.
Nutzungsbedingungen: Für kommerzielle Auftragsarbeit solltest du vorab klären, wie erzeugte Inhalte verwendet werden dürfen, und die Antwort pro Projekt dokumentieren.
Geschwindigkeit: Wenn du hundert Varianten brauchst, ist ein schnelles Werkzeug mit mittlerer Qualität oft wirtschaftlicher als ein langsames Spitzenmodell.
Schnittstellen und Automatisierbarkeit: Lässt sich das Werkzeug per Skript oder Schnittstelle ansteuern? Nur dann ist echte Automatisierung möglich. Manuelle Klickstrecken skalieren nicht.
Der Zwei-Werkzeug-Stack als Standard
Ein praktikabler Ansatz für die meisten Teams: ein Werkzeug für starke Einzelbilder und ruhige Kamerafahrten, ein zweites für Bewegung, Physik und komplexe Szenen. Zwischen beiden wechselst du nach Shot-Typ, nicht nach Vorliebe. Eine Produktaufnahme auf dem Tisch gehört ins erste Werkzeug. Eine Verfolgungsjagd durch eine Gasse gehört ins zweite.
Diese Aufteilung hat einen Nebeneffekt: Deine Shotliste wird automatisch strukturiert, weil du jede Einstellung einer Kategorie zuordnen musst. Und du bist nie komplett blockiert, wenn ein Anbieter ausfällt.
Der Testlauf, der dir später Zeit spart
Bevor du ein Werkzeug in eine Pipeline einbaust, teste es mit einem festen Prüfset: eine Porträtaufnahme, eine Handbewegung mit Objektkontakt, eine Innenraumfahrt, eine Außenaufnahme bei wechselndem Licht und eine Szene mit zwei Figuren. Bewerte jede Kategorie auf einer Skala von eins bis fünf. Nach einem halben Tag weißt du mehr als nach zehn Blogposts.
Preproduktion: Von der Idee zur Shotliste
KI verleitet zum Improvisieren. Genau das ist der Fehler. Je besser die Vorbereitung, desto weniger Durchläufe brauchst du – und Durchläufe sind der eigentliche Kostentreiber.
Der Ablauf in fünf Schritten
Erstens: Aussage festlegen. Ein Satz, der beschreibt, was der Zuschauer nach dem Video wissen oder fühlen soll.
Zweitens: Skript oder Textbausteine. Bei erklärenden Formaten reicht oft ein gesprochener Text, aus dem du Bildideen ableitest. Bei narrativen Formaten brauchst du Szenen mit klarer Funktion.
Drittens: Szenen zerlegen. Zerlege jede Szene in einzelne Einstellungen von zwei bis sechs Sekunden. Kürzer ist meist besser als länger, weil du im Schnitt die Kontrolle behältst.
Viertens: Shotliste als Tabelle. Eine Zeile pro Einstellung mit Nummer, Beschreibung, Prompt-Template, Referenzbild, Priorität und Status. Diese Tabelle ist dein Produktionsplan und später dein Archiv.
Fünftens: Referenzbilder vorbereiten. Lege für jede wiederkehrende Figur, jedes Produkt und jeden Schauplatz mindestens ein starkes Referenzbild an, bevor du die erste Einstellung generierst.
Priorisierung nach Erzählwert
Markiere in der Shotliste zwei bis drei Einstellungen, die die Geschichte tragen – das sind deine Schlüsselshots. Dort investierst du zusätzliche Durchläufe, dort prüfst du Details genauer, dort wartest du auch mal auf einen längeren Generierungslauf. Nebenaufnahmen dürfen mittelmäßig sein. Diese Priorisierung ist der wichtigste Unterschied zwischen Teams, die Termine halten, und solchen, die ständig nacharbeiten.
Automatisierte Pipelines: vier Stationen und eine Warteschlange
Automatisierung in der Videoproduktion bedeutet nicht, dass eine Maschine den kreativen Prozess übernimmt. Sie bedeutet, dass wiederkehrende Schritte ohne Nachdenken ablaufen – Generierung, Benennung, Ablage, Skalierung, Untertitelung, Export.
Die vier Stationen
Konzeption: Skript, Shotliste, Prompt-Templates. Alles in einer Tabelle mit einer Zeile pro Einstellung.
Generierung: Die Tabelle wird abgearbeitet, Ergebnisse werden nach festem Schema benannt, zum Beispiel szene03_shot02_v1.mp4. Versionen zählst du immer mit.
Auswahl und Korrektur: Pro Einstellung bleiben zwei bis drei Varianten übrig. Der Rest wird archiviert, nicht gelöscht – manchmal brauchst du genau die verworfene Version.
Finalisierung: Schnitt, Ton, Farbanpassung, Untertitel, Export in alle benötigten Formate.
Warteschlangen und realistische Parallelität
Videogenerierung ist rechenintensiv. Wenn du zwanzig Einstellungen gleichzeitig startest, wartest du entweder lange oder bekommst Fehlermeldungen. Besser ist eine Warteschlange mit begrenzter Parallelität, etwa drei bis fünf gleichzeitige Aufträge.
Der eigentliche Trick ist der Vorschau-Durchlauf: Starte zunächst alle Einstellungen in niedriger Auflösung. Prüfe Bewegung, Bildaufbau und Kontinuität, wirf Ausreißer raus und generiere erst dann die verbliebenen Einstellungen in finaler Qualität. Dieses Vorschau-Prinzip spart mehr Zeit als jede Prompt-Optimierung.
Ordnerstruktur, die auch nach hundert Dateien funktioniert
Eine bewährte Struktur: Projektname, darunter die Ordner 01_assets, 02_prompts, 03_renders, 04_selects, 05_audio, 06_exports. In 03_renders liegen alle Rohvarianten nach Szene und Shot sortiert. In 04_selects liegt pro Einstellung genau eine Datei mit dem Zusatz _final. Wer diese Disziplin einmal aufbaut, spart in jedem weiteren Projekt Stunden.
Automatisierbare Routineaufgaben
Diese Schritte lassen sich zuverlässig automatisieren: Umbenennung nach Schema, Konvertierung in mehrere Seitenverhältnisse, Transkription, Erzeugung von Untertiteldateien, Loudness-Normalisierung, Vorschaubilder, Wasserzeichen für Freigaben und das Zusammenstellen von Freigabeordnern für Kundinnen und Kunden. Der kreative Feinschliff bleibt Handarbeit – und genau dort solltest du deine Zeit investieren.
Konsistenz und Troubleshooting: die größte technische Hürde
Wenn ein KI-Video amateurhaft wirkt, liegt es selten an der Auflösung. Es liegt an Brüchen: Die Figur hat plötzlich eine andere Frisur, das Licht wechselt die Richtung, das Tempo springt, Requisiten wandern.
Vier Gegenmaßnahmen
Reduziere bewegte Elemente. Jede Bewegung im Bild ist ein Risiko. Ein ruhiger Shot mit einer einzigen Handlung ist fast immer besser als ein Shot mit fünf gleichzeitigen Bewegungen.
Kurz generieren, lang erzählen. Erzeuge kurze Segmente und setze sie im Schnitt zusammen. So kontrollierst du Übergänge selbst, statt auf die Laune des Modells zu hoffen.
Wiederkehrende Elemente einfrieren. Figur, Kleidung, Fahrzeug, Produktverpackung – alles, was mehrfach vorkommt, bekommt eine feste Referenz.
Look-Karte anlegen. Schreibe Lichtstimmung, Brennweite, Farbpalette und Bewegungstempo einmal auf und kopiere diese Angaben wörtlich in jeden Prompt. Schon kleine Abweichungen – „weiches Licht“ statt „diffuses Seitenlicht von links“ – führen zu sichtbaren Sprüngen im fertigen Film.
Diagnose nach Symptom
Verzerrte Hände oder Gliedmaßen: Bewegung reduzieren, Hände aus dem Vordergrund nehmen, Objektkontakt vereinfachen, Negativ-Prompt ergänzen.
Gesicht verändert sich: Referenzbild nachschärfen, Einstellungslänge verkürzen, Brennweite fixieren, Bewegung der Figur verlangsamen.
Farben springen: Lichtquelle und Richtung explizit wiederholen, Weißabgleich-Begriff in jeden Prompt übernehmen, Farbwerte in der Nachbearbeitung angleichen.
Bewegung wirkt künstlich: Tempo explizit drosseln, Kameraführung vereinfachen, mehr Zwischenzustände beschreiben, in kürzere Segmente aufteilen.
Bild ist scharf, wirkt aber flach: Vordergrund, Mittelgrund und Hintergrund im Prompt trennen, Brennweite erhöhen, Lichtrichtung deutlicher machen.
Typische Fehler und wie du sie vermeidest
Zu lange Prompts. Ab einer gewissen Länge widersprechen sich Anweisungen oder das Modell ignoriert Teile davon. Halte Prompts fokussiert und verlagere Details in separate Schritte.
Wechselnde Begriffe. Wenn du einmal „weiches Licht“ und einmal „sanftes Licht“ schreibst, entstehen unterschiedliche Looks. Verwende ein festes Vokabular und ein Glossar.
Kein Vorschau-Durchlauf. Finale Qualität für alle Einstellungen zu generieren, bevor du ausgewählt hast, ist die häufigste Zeitfalle.
Unklare Ordnerstruktur. Nach zwei Projekten mit hundert Dateien findest du nichts mehr. Benenne nach Projekt, Szene, Shot und Version.
Ignorierte Tonspur. Ein visuell starkes Video mit schlechtem Ton wirkt billiger als ein mittelmäßiges Bild mit exzellentem Ton.
Kein Test der Endformate. Ein Clip, der im Quadrat gut aussieht, funktioniert nicht automatisch im Hochformat. Prüfe die zugeschnittenen Varianten vor der Veröffentlichung.
Ungeprüfte Nutzungsrechte. Kläre vor der Veröffentlichung, welche Bedingungen für die erzeugten Inhalte gelten, und halte das schriftlich fest.
Ton, Untertitel und die letzte Meile
Bild ist nur die Hälfte. Für einen professionellen Eindruck brauchst du drei Ebenen.
Sprache: Entweder generiert oder eingesprochen. Bei generierter Sprache lohnt es sich, Betonung und Sprechtempo explizit zu steuern und pro Absatz eine neue Aufnahme zu erzeugen. So kannst du einzelne Passagen austauschen, ohne alles neu zu machen.
Musik und Atmosphäre: Eine ruhige Bettspur mit klaren Übergängen an Szenenwechseln wirkt hochwertiger als ein durchgehendes Musikstück. Setze Akzente dort, wo die Aussage kippt.
Soundeffekte: Türen, Schritte, Papier, Wasser. Wenige, präzise gesetzte Effekte erhöhen die Glaubwürdigkeit stärker als eine vollgepackte Tonspur. Der häufigste Anfängerfehler ist zu viel Ton.
Bei Untertiteln gilt: saubere Zeilenumbrüche, maximal zwei Zeilen, kein Text über dem Bildzentrum, ausreichender Kontrast. Bei Social-Media-Ausspielungen sind Untertitel praktisch Pflicht, weil ein großer Teil der Nutzung ohne Ton stattfindet. Erzeuge Untertitel automatisch und korrigiere sie danach manuell – automatische Transkription ist gut, aber nicht fehlerfrei, besonders bei Fachbegriffen und Eigennamen.
Kalkulation: Durchläufe, Zeit und Rechenlast
KI-Video ist günstiger als klassische Produktion, aber nicht kostenlos. Die relevanten Größen sind Generierungszeit, Rechenlast und Nachbearbeitungsaufwand.
Ein einfaches Planungsmodell: Rechne pro fertiger Minute im Endprodukt mit dem Drei- bis Fünffachen an Rohmaterial. Bei einem zweiminütigen Erklärvideo bedeutet das sechs bis zehn Minuten generiertes Material. Diese Faustregel verhindert, dass du zu knapp kalkulierst.
Für die Nachbearbeitung gilt eine ähnliche Relation. Bei kurzen Formaten rechne mit 15 bis 30 Minuten Schnitt und Tonarbeit pro fertiger Minute, bei narrativen Formaten deutlich mehr. Wer diese Zahl nicht einplant, überschätzt die Geschwindigkeit der KI dramatisch.
Addiere einen Puffer für die Einstellungen, die du für einfach hältst. Dort verstecken sich die hartnäckigen Fehler, weil du sie zu spät prüfst. Plane pro Shot zwei bis drei Durchläufe ein, bei Interaktionen zwischen Figuren mehr.
Qualität entsteht dann durch Priorisierung, nicht durch Vollständigkeit: Identifiziere die zwei oder drei Einstellungen, die die Geschichte tragen, und investiere dort zusätzliche Durchläufe.
Vom Einzelclip zur Serie: Vorlagen und ein 30-Tage-Plan
Der eigentliche Gewinn entsteht, wenn du nicht ein Video produzierst, sondern zwanzig. Dafür brauchst du Vorlagen auf jeder Ebene: Prompt-Vorlagen mit festen Kamera-, Licht- und Optikangaben; Shot-Vorlagen für wiederkehrende Formate wie Intro, Problemdarstellung, Auflösung und Abschluss; Referenzbibliotheken für Figuren, Produkte und Schauplätze; Export-Vorlagen für jedes Ausspielformat.
Mit dieser Struktur wird eine neue Episode zur Variation bekannter Bausteine. Das ist der Punkt, an dem KI-Video wirtschaftlich wird: nicht durch einen spektakulären Prompt, sondern durch einen wiederholbaren Prozess. Wichtig ist, die Qualitätsschwelle zu halten. Definiere vorab, was eine Einstellung erfüllen muss – ruhige Bewegung, stimmige Farbtemperatur, korrekte Anatomie – und verwirf alles darunter. Serie bedeutet nicht, den Standard zu senken.
Ein 30-Tage-Plan für den Einstieg: In Woche eins baust du ein einziges 30-Sekunden-Video mit drei Einstellungen, einer Figur und einer Lichtstimmung und dokumentierst jeden Prompt. In Woche zwei führst du das Prompt-Log weiter und legst deine Referenzbibliothek an. In Woche drei automatisierst du den Vorschau-Durchlauf, die Benennung und den Export. In Woche vier produzierst du drei Varianten desselben Videos für verschiedene Formate und vergleichst Aufwand und Ergebnis. Aus dieser Dokumentation entsteht innerhalb weniger Projekte dein persönliches System.
Der Weg zum KI-Video-Profi führt nicht über das neueste Modell, sondern über Wiederholbarkeit. Modelle werden weiter wechseln. Deine Prompt-Architektur, deine Referenzen und deine Pipeline bleiben – und genau sie machen aus einzelnen Clips eine Produktion.
FAQ: Häufige Fragen zur KI-Videoproduktion
Wie viele Versuche brauche ich pro Einstellung? Bei guter Prompt-Vorlage und Referenzbildern meist zwei bis drei. Bei komplexen Bewegungen oder Interaktionen zwischen Figuren deutlich mehr. Plane entsprechend und bewerte nicht nach Gefühl, sondern nach deinen vorab definierten Kriterien.
Kann ich ein ganzes Video in einem Durchgang generieren? Technisch inzwischen teilweise möglich, praktisch selten empfehlenswert. Die Kontrolle über Schnitt, Timing und Dramaturgie geht verloren. Kurze Segmente mit eigenem Schnitt liefern fast immer das bessere Ergebnis.
Brauche ich Vorkenntnisse in Filmschnitt? Grundlegendes Verständnis von Bildaufbau, Schnittrhythmus und Tonmischung hilft enorm. Die Werkzeuge sind erlernbar, das visuelle Urteilsvermögen ist der eigentliche Engpass. Wer dreißig Filme bewusst analysiert hat, ist besser vorbereitet als jemand, der dreißig Tutorials gesehen hat.
Wie bleibe ich unabhängig von einzelnen Anbietern? Indem du deine Prompts, Referenzen und Shot-Listen so dokumentierst, dass sie ohne große Anpassung mit einem anderen Modell funktionieren. Wer seine Methode besitzt, ist nicht an eine Plattform gebunden.
Lohnt sich eigenes Modelltraining? Nur, wenn du einen sehr spezifischen Stil oder ein wiederkehrendes Produkt hast und ausreichend Beispieldaten besitzt. Für die meisten Anwender bringen bessere Prompts und Referenzbilder mehr als zusätzliches Training.
Wie gehe ich mit Figurenkonsistenz über lange Videos um? Erzeuge zuerst zwei bis drei Referenzbilder mit unterschiedlichen Posen. Nutze sie als Eingabe für jede Szene. Halte Kleidung, Frisur und Farbwelt schriftlich fest, damit du sie in jedem Prompt exakt wiederholen kannst.
Was mache ich, wenn das Modell meine Anweisungen ignoriert? Kürze den Prompt auf die drei wichtigsten Bausteine und prüfe, ob die Anweisung überhaupt unterstützt wird. Manche Systeme reagieren nicht auf Brennweiten oder Kamerabegriffe. In diesem Fall verlagerst du die Kontrolle in die Nachbearbeitung, etwa durch Beschnitt und Farbanpassung.
Wie gehe ich mit Freigabeschleifen um? Baue Freigaben früh ein: Vorschau in niedriger Auflösung mit Platzhalterton, dann erst finale Generierung. So diskutierst du über Inhalt statt über Details, die sich noch ändern.
