„ChatGPT, schreibe mir einen LinkedIn-Beitrag über KI.“ Noch vor drei Jahren beindruckte uns der sekundenschnelle Output, den uns generative KI zu einem solch simplen Prompt ausspuckte. Die KI Revolution begann gerade Fahrt aufzunehmen und für die Textproduktion öffnete sich eine bequeme Welt unendlicher Möglichkeiten. Heute stehen wir an einem wichtigen Wendepunkt. Die Wahrscheinlichkeit ist nämlich äußerst hoch, dass der Prompt zwar einen fehlerfreien Text liefert. Die Wahrscheinlichkeit ist allerdings ebenso hoch, dass ihn niemand bis zum Ende liest.
Entweder wir nutzen KIs in puncto Textkreation noch so, wie vor drei Jahren, und erhalten einen austauschbaren, nett formulierten Text, inklusive langem Gedankenstich, einer hübschen Aufzählung aus drei bis fünf Stichpunkten und einem oberflächlichem Call-to-Action zum Schluss. Oder wir nutzten KI als Sparringspartner und behalten unsere Glaubwürdigkeit. Denn nicht die Geschwindigkeit und Masse entscheidet über gute Inhalte, sondern die Qualität der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.
Der Anteil KI-generierter Inhalte im Web wächst stetig weiter. Eine Analyse von Ahrefs zeigt, dass bereits 74,2 Prozent der 2025 neu veröffentlichten Webseiten zumindest teilweise KI-generierte Inhalte enthalten. Eine aktualisierte Untersuchung von Graphite kommt zu dem Ergebnis, dass inzwischen rund die Hälfte aller neu veröffentlichten Online-Artikel überwiegend von KI erstellt wird.
Damit entsteht ein Kreislauf, der für Content-Strategien zunehmend relevant wird: KI erstellt Inhalte, Suchmaschinen und Plattformen bewerten sie, Sprachmodelle nutzen sie als Grundlage für neue Antworten und Inhalte. Forschende sprechen in diesem Zusammenhang von einem AI Feedback Loop, bei dem KI-Systeme zunehmend auf bereits KI-generierte Inhalte zurückgreifen. Das begünstigt die Verbreitung austauschbarer und redundanter Inhalte, die häufig unter dem Begriff AI Slop zusammengefasst werden. Wer heute Content veröffentlicht, konkurriert nicht mehr nur mit anderen Unternehmen, sondern mit Millionen algorithmisch erzeugter Inhalte, die täglich neu entstehen.
Warum KI-generierte Texte oft schwach wirken
Schlechte KI-Texte scheitern selten an Grammatik. Sie scheitern an Relevanz. Typische Muster sind austauschbare Einstiege, vorhersehbare Standardformulierungen, überglättete Sprache, falsche Sicherheit bei unsicheren Fakten, Halluzinationen, mechanische Übersetzungen, fehlende Priorisierung und ein Ton, der überall passen könnte und deshalb nirgends überzeugt.
Besonders kritisch wird es bei Fachthemen. KI kann plausibel klingende Studien, Zahlen oder Quellen erfinden. Sie übernimmt veraltete Annahmen, verwechselt Märkte oder übersetzt englische Fachbegriffe so wörtlich, dass der Text zwar korrekt aussieht, aber nicht wie ein professioneller deutscher Fachbeitrag klingt. Genau hier entsteht der Unterschied zwischen Textproduktion und redaktioneller Arbeit.
Laut LinkedIn werden KI-generierte Beiträge nicht pauschal bestraft. Die Plattform empfiehlt aber, KI-Inhalte zu prüfen, zu bearbeiten und freizugeben.
Praktisch kann generischer KI-Content trotzdem Reichweite verlieren. LinkedIn bewertet Inhalte nach Qualität, Relevanz und Interaktion und geht somit indirekt gegen AI Slop vor. Beiträge werden zunächst einem kleineren Publikum gezeigt; starke frühe Signale können die weitere Ausspielung erhöhen. Wer also Texte veröffentlicht, die wie jeder dritte KI-Post klingen, riskiert weniger Verweildauer, weniger substanzielle Kommentare und schwächere Relevanzsignale.
Der Algorithmus bewertet dabei vor allem folgende Faktoren:
Mangelnde Relevanz: Der Text muss für die eigene Zielgruppe echten Mehrwert und Einordnung bieten.
Generischer Klang: Floskeln, die offensichtlich von Tools wie ChatGPT generiert wurden, werden erkannt.
Automatisierte Kommentare: Auch rein automatisiert erstellte Interaktionen werden vom Netzwerk abgestraft.
Andere Plattformen gehen stärker über Kennzeichnung. Meta labelt schon seit 2024 KI-generierte Inhalte auf Facebook, Instagram und Threads. TikTok verlangt Labels für realistisch wirkende KI-generierte Bilder, Audio- und Videoinhalte. Für reine Textbeiträge ist die Lage weniger eindeutig. Sichtbar wird aber: Plattformen wollen synthetische Inhalte transparenter machen und minderwertige Massenproduktion begrenzen.
KI Einsatz bei der Textproduktion im Arbeitsalltag: Verwerflich oder chancenreich?
Kürzlich veröffentlichte das Magazin der Spiegel ein Statement dazu, dass KI in der redaktionellen Arbeit zwar für Recherchezwecke eingesetzt wird, aber alle Artikel weiterhin ausschließlich von Menschen geschrieben werden. Das ist für ein Nachrichtenmagazin wichtig und richtig – die Devise „Texte von Menschen für Menschen“ sollten unbedingt bewahrt werden. Wie aber geht man als Unternehmen anderer Branchen bzw. Mitarbeiter:in mit langer to do Liste mit dem Thema Textproduktion um? Oftmals wird KI im Alltag gar nicht aus reiner Bequemlichkeit, sondern wegen Zeitmangel und hohem Workload eingesetzt, damit das Arbeitspensum überhaupt geschafft werden kann. Realistisch betrachtet ist die „moralische“ Frage, ob KI bei der Textproduktion eingesetzt wird oder nicht, in den allermeisten Unternehmen längst beantwortet. KI ist heute bereits fester Bestandteil des (Content-)Workflows.
Die Diskussion sollte deshalb nicht lauten, ob KI beim Schreiben eingesetzt werden darf. Die entscheidende Frage ist, wie sie eingesetzt wird. Wer KI lediglich Texte produzieren lässt, erhält häufig austauschbaren Content. Wer sie hingegen als Recherche-, Strukturierungs- und Sparringspartner nutzt, kann Inhalte entwickeln, die sogar besser sind als rein manuell geschriebene Texte. Genau dafür braucht es einen klaren Workflow.
Bessere KI-Texte entstehen vor dem Prompt: Ein Workflow in sechs Schritten
Wer gute Ergebnisse mit KI erzielen möchte, sollte nicht mit der eigentlichen Texterstellung beginnen. Der größte Qualitätsgewinn entsteht bereits davor. Professionelle Content-Erstellung mit KI ist deshalb kein einzelner Prompt, sondern ein strukturierter Prozess.
Den richtigen Kontext schaffen Eine KI kennt weder Ihr Unternehmen noch Ihre Zielgruppe oder Ihren Schreibstil. Diese Informationen müssen Sie ihr mitgeben. Definieren Sie zunächst die Rolle der KI. Soll sie als Content-Marketing-Experte, Fachredakteur, Wirtschaftsjournalist oder SEO-Texter arbeiten? Ergänzen Sie anschließend den Kontext: Wer ist die Zielgruppe? Welches Ziel verfolgt der Beitrag? Welche Tonalität ist gewünscht? Welche Begriffe oder Formulierungen sollen vermieden werden? Je präziser diese Ausgangslage beschrieben wird, desto weniger generisch fällt das Ergebnis aus. OpenAI und Anthropic empfehlen ausdrücklich, Rolle, Ziel, Zielgruppe, Format und Qualitätskriterien bereits zu Beginn festzulegen, anstatt nur das eigentliche Thema zu nennen.
Erst strukturieren, dann schreiben Ein häufiger Fehler besteht darin, die KI sofort einen vollständigen Artikel schreiben zu lassen. Bessere Ergebnisse entstehen, wenn der Text Schritt für Schritt entwickelt wird. Lassen Sie zunächst eine Gliederung erstellen. Definieren Sie anschließend die Kernaussagen jedes Abschnitts und ergänzen Sie eigene Stichpunkte, Daten oder Quellen. Erst wenn die inhaltliche Richtung stimmt, sollte die KI den ersten Entwurf formulieren. Dieses sogenannte Prompt Chaining gehört heute zu den wichtigsten Best Practices beim Arbeiten mit Sprachmodellen. Komplexe Aufgaben werden in einzelne Arbeitsschritte zerlegt, wodurch Qualität und Konsistenz deutlich steigen.
Mit eigenen Informationen arbeiten Die besten Texte entstehen nicht aus dem Wissen der KI, sondern aus Ihrem eigenen. Füttern Sie die KI mit Briefings, Studien, Kundeninterviews, internen Dokumenten oder eigenen Notizen. Dadurch sinkt das Risiko von Halluzinationen erheblich und der Text enthält Informationen, die Wettbewerber nicht einfach reproduzieren können. Ein guter KI-Text basiert deshalb auf eigenen Erkenntnissen und nicht ausschließlich auf öffentlich verfügbarem Wissen.
Den eigenen Schreibstil trainieren Wer regelmäßig mit KI arbeitet, sollte nicht bei jedem Text von vorne beginnen. Laden Sie mehrere bereits veröffentlichte Beiträge hoch und lassen Sie die KI Ihren Schreibstil analysieren. Wortwahl, Satzlängen, typische Formulierungen, Aufbau und Argumentationsweise können anschließend als feste Stilvorgabe für zukünftige Texte dienen. Ergänzend lohnt sich ein kleines Redaktions-Playbook mit Dos und Don’ts, bevorzugten Begriffen sowie Beispielen für gelungene Einleitungen oder Überschriften. Beispiele gehören laut OpenAI und Anthropic zu den wirkungsvollsten Methoden, um konsistente Ergebnisse zu erzielen.
Die KI zum Sparringspartner machen Nutzen Sie KI nicht nur zum Schreiben. Lassen Sie sich Gegenargumente formulieren, kritische Fragen stellen oder blinde Flecken im Text aufzeigen. Bitten Sie die KI, wie ein Chefredakteur oder Fachgutachter zu prüfen, welche Aussagen nicht ausreichend belegt sind oder welche Absätze keinen echten Mehrwert liefern. Auch sinnvoll: Fragen Sie die KI, welche Informationen ihr noch fehlen, um einen besseren Text zu schreiben. Dieser Perspektivwechsel führt häufig zu deutlich besseren Ergebnissen als immer neue Prompts.
Der letzte Feinschliff bleibt menschlich Der erste Entwurf ist selten die finale Version. Prüfen Sie Fakten und Quellen, streichen Sie Wiederholungen, kürzen Sie lange Passagen und ersetzen Sie austauschbare Formulierungen durch konkrete Beispiele oder eigene Erfahrungen. Anschließend können Sie den Text noch einmal gezielt auf Lesbarkeit, SEO, Verständlichkeit oder Modelle wie AIDA überprüfen lassen. Die wichtigste Aufgabe übernimmt am Ende also kein Sprachmodell: Die redaktionelle Bewertung. Erst der Mensch entscheidet, welche Inhalte wirklich relevant sind, welche Aussagen belastbar sind und ob ein Text tatsächlich einen Mehrwert bietet.
Was Unternehmen daraus ableiten sollten
KI ersetzt Redakteure und Content Creator nicht. Sie verändert ihre Arbeit. Recherche, Struktur, Varianten, Gegenargumente, erste Entwürfe und redaktionelles Sparring lassen sich sehr gut unterstützen. Die Idee, die Einordnung und die finale Verantwortung müssen beim Menschen bleiben.
Für Unternehmen bedeutet das: Wer KI nur nutzt, um mehr Content zu produzieren, erhöht vor allem die Menge austauschbarer Inhalte. Wer KI dagegen sauber steuert, mit eigenen Daten füttert und redaktionell kontrolliert, kann bessere Texte schneller entwickeln.
Bei CURE verbinden wir künstliche Intelligenz mit humaner Exzellenz. Wir entwickeln Content-Strategien, bei denen KI Recherche, Analyse und Struktur unterstützt – die fachliche Einordnung und Qualität aber in menschlicher Hand bleiben.
