KI-Texte schreiben lassen: So steigern Sie die Qualität

AI-Tools zur Texterstellung sind mittlerweile so ausgereift, dass sich auch mit hohem Qualitätsanspruch professionell damit arbeiten lässt. Um die KI dazu zu bringen, wirklich überzeugende Ergebnisse zu liefern, muss man allerdings die richtigen Tricks kennen. Welche das sind und wie Sie das Maximum aus KI-Textgeneratoren herausholen? Verrate ich Ihnen gleich …

Wie viel AI steckt in AI-Tools für Texte?

Wer mit AI-Writing-Software auf hohem Niveau texten will, hat es leichter, wenn zumindest ansatzweise verstanden wird, wie die Künstliche Intelligenz beim Texte schreiben arbeitet. Keine Sorge, wir steigen nicht allzu tief in die Theorie ein.

Zunächst mal sind Begriffe wie AI (Artificial Intelligence) bzw. KI (Künstliche Intelligenz) im Zusammenhang mit AI-Writing-Software vor allem Marketing-Floskeln, um die Produkte schicker klingen zu lassen.

Denn die derzeit aktuellen Tools zur Texterstellung basieren auf Maschinellem Lernen bzw. Deep Learning, das ist lediglich ein Unterbereich der KI.

Eine echte künstliche Intelligenz darf man bei aktueller KI-Texterstellungssoftware also nicht erwarten.

Maschinelles Lernen bedeutet, dass Software mit sehr vielen Daten trainiert wird und daraus Muster erkennen und nutzen kann.

„KI weiß viel. Aber sie weiß nicht, was wichtig ist.“

Moderne Sprachmodelle im Überblick

Solch eine Software sind die großen Sprachmodelle (LLMs – Large Language Models), die hinter Anwendungen wie ChatGPT und Claude stehen. Bei ChatGPT ist aktuell GPT-4o das fortschrittlichste Modell, während Anthropic mit Claude 3.7 Sonnet sein leistungsfähigstes Modell anbietet. Beide basieren auf demselben grundlegenden Prinzip: Sie wurden mit enormen Textmengen trainiert und können daraus Muster ableiten, um menschenähnliche Texte zu generieren.

Obwohl die zugrundeliegende Funktionsweise ähnlich ist, gibt es deutliche Unterschiede in der Ausgabequalität, der Zuverlässigkeit bei Fakten und den Anwendungsbereichen, in denen sie besonders gut funktionieren.

Wie funktionieren moderne Sprachmodelle?

Sprachmodelle basieren auf Wahrscheinlichkeiten. Durch das Lesen zahlreicher Texte „wissen“ die Systeme, wie typische Texte aufgebaut sind und wie Menschen schreiben. Beim Erstellen eines Textes errechnet die Software auf der Ebene von Wortbestandteilen (Tokens), welches Token mit welcher Wahrscheinlichkeit als nächstes kommt. So entstehen einzelne Wörter, Sätze und Satzzeichen.

Dabei basieren die Modelle neben dem Input, den sie sich selbst angelesen haben, auf den Briefings, die sie mit dem „Prompt“ durch den Nutzer erhalten. Auf diese Weise können Zielgruppen definiert werden, die Art des Texts, die gewünschte Tonalität, ergänzende Informationen und mehr.

„Die KI denkt nicht. Sie rechnet mit Wahrscheinlichkeiten und hofft, dass wir es nicht merken.“

Was verstehen und wissen Textgeneratoren?

Die aktuellen Sprachmodelle verstehen nicht den Inhalt von Texten in dem Sinne, wie Menschen verstehen. Sie sind lediglich in der Lage, auf Basis von Wahrscheinlichkeiten den jeweils nächsten Wortbestandteil zu ermitteln und daraus eine Textkette zu erstellen, die sich liest, als ob sie von einem Menschen verfasst worden wäre.

Die generierten Texte ähneln deshalb Texten, die so in den Daten zu finden sind, die fürs Training des Sprachmodells genutzt wurden.

Wenn Fakten in einem Text auftauchen, dann vor allem deshalb, weil die Wahrscheinlichkeit groß ist, dass diese Fakten dort hingehören. Die KI versteht weder Fakten, noch speichert sie sie systematisch. Fakten in erstellten Texten können also richtig sein oder falsch, relevant oder unwichtig.

Aus diesem Grund müssen Texte aus KI-Generatoren immer geprüft und durch einen menschlichen Redakteur redigiert werden.

Wie viel Gedächtnis haben KI-Textgeneratoren?

Beim Schreiben behalten moderne Sprachmodelle einen gewissen Überblick über den bisherigen Kontext. Dieses „Gedächtnis“ ist jedoch begrenzt. Bei ChatGPT 4o beträgt die Kontextlänge etwa 128.000 Tokens (ungefähr 85.000 Wörter), während Claude Sonnet 3.7 bis zu 200.000 Tokens (etwa 150.000 Wörter) verarbeiten kann.

Jeder Prompt und jedes Ergebnis im Laufe eines Chats füllt diesen Kontext auf. Bei sehr langen Gesprächen oder komplexen Aufgaben kann es trotz dieser großen Kontextfenster zu Schwierigkeiten kommen, den roten Faden zu behalten.

Diese Beschränkung ist der Grund, dass bei wirklich umfangreichen Texten wie kompletten Büchern mit mehreren hundert Seiten die KI Probleme bekommen kann, die Kohärenz zu wahren. Der rote Faden geht irgendwann verloren. Daher müssen sehr lange Texte oft in kleineren Teilen erstellt und später zusammengefügt werden.

Wo sind die Grenzen der Texterstellung mit KI?

Man hört immer wieder, dass anspruchsvolle Texterinnen und Texter, die Tools wie ChatGPT oder Claude testeten, enttäuscht über die Qualität des Outputs sind. Meist liegt das an der Erwartung, dass automatische Texterstellung auch ohne guten Input hochwertigen Output liefert. Das funktioniert mit der künstlichen Intelligenz aber nicht.

KI-Textgeneratoren wissen nicht, was Sie erwarten. Sie müssen es deutlich sagen. Das erfolgt durchs Erstellen von Prompts, auch prompten genannt.

Was Sie über Prompts wissen müssen

Das Erstellen von Prompts wird oft als Geheimwissenschaft dargestellt, man verkauft Ihnen gern teure Promptsammlungen.

Das Geld können Sie sich sparen, es ist alles ganz einfach. Zumindest, wenn es ums Texten geht.

Das Wort Prompt kommt aus einer Zeit, als Computer noch nicht mit einer Maus bedient wurden, sondern lediglich durch Texteingaben. Ein blinkender Cursor markierte die Stelle, an der das System den nächsten Befehl erwartete. Dieser Cursor wurde Prompt genannt.

Prompt kann also übersetzt werden mit Befehl oder Anweisung. Prompten bedeutet damit, ich sage einer KI, was sie für mich tun soll.

Halten Sie sich immer vor Augen, dass ChatGPT oder Claude nicht wissen, was Sie von ihnen wollen. Deshalb müssen Sie Ihre Wünsche genau beschreiben.

Stellen Sie sich die KI am besten wie eine Person vor, die seit heute neu in ihrem Team ist. Sie weiß nichts von Ihren typischen Aufgaben, sie weiß nichts davon, was Sie von ihr benötigen.

Also geben Sie sehr klare Anweisungen.

Ein Prompt ist einfach die textliche Formulierung Ihrer Vorstellungen, Ihrer Anweisungen.

Übrigens müssen Prompts nicht komplette Sätze bilden. Auch Bulletpoints oder Listen taugen als Prompt, sofern klar verständlich ist, was Sie damit möchten.

Das hilft, Prompts kürzer zu fassen. Zudem können Sie leichter per Copy & Paste neue Prompts aus bisher erprobten Elementen erstellen.

„Unklare Anweisungen erzeugen unklare Gedanken – auch bei Maschinen.“

Richtig prompten für ChatGPT und Claude

Wenn KI-Textgeneratoren einen Text für Sie schreiben sollen, können Sie zunächst definieren, welche Funktion die Software dabei übernimmt.

Ja, die KI soll texten. Aber in welcher Rolle?

Es gibt Textanfänger, durchschnittliche Texter und erfahrene Profis. Es gibt Texter für Blogartikel, für LinkedIn-Postings, für TV-Spots oder für Romane. Es gibt Texter mit medizinischem Hintergrundwissen und andere, die sich bei TikTok perfekt auskennen.

Die KI kann nicht wissen, welchen Texter mit welchen Fähigkeiten Sie wünschen. Also sagen Sie das ganz konkret zu Beginn des Prompts:

„Du bist ……… und dein Spezialgebiet ist …..“

Damit wäre das schon mal geklärt.

Die Angabe der Funktion ist nicht Pflicht, man kann sie in vielen Fällen auch ohne Nachteile weglassen. Doch immer wenn die Qualität des Outputs nicht überzeugt, kann schon eine Vorgabe der Rolle einen großen Unterschied machen.

„Klar denken. Klar prompten. Klar gewinnen.“

Die Aufgabe genau definieren

Im nächsten Schritt soll die KI erfahren, was für ein Text geschrieben werden soll. Einen Blogartikel schreiben fürs Content-Marketing, eine Pressemitteilung, ein Posting für Social Media?

Sagen Sie konkret, worum es geht.

„Schreibe einen Blogartikel …“

Doch das genügt nicht.

Für welche Zielgruppe? Was soll der Artikel in der Zielgruppe auslösen? Gibt es bestimmte Aspekte, die wichtig sind?

Wie soll die Tonalität sein? Extrem fachlich oder locker? Fremdwörter ja oder nein? Wissenschaftliche Arbeit oder gesprochene Sprache?

Kann die KI alles nicht wissen, also konkrete Anweisungen geben.

Auch die Textlänge lässt sich so vorgeben.

Wenn Fakten wichtig sind, können diese dem System im Briefing mitgeliefert werden. Vorsicht: Vertrauliche interne Dokumente würde ich nie in KI-Textgeneratoren eingeben.

„Die größte Schwäche der KI ist die Unklarheit ihres Nutzers.“

Prompts müssen nicht höflich sein

Zu Beginn schreibt wohl jeder seine Prompts als komplette Sätze, mit Bitte und Danke.

Das hat mehrere Nachteile: Der Prompt selbst wird schon recht lang. Dadurch füllt sich bereits das Gedächtnis der KI, es bleibt weniger Raum fürs Generieren der Texte.

Es wird auch schwieriger, sich eine strukturierte Sammlung von Prompt-Elementen zusammenzustellen, die man für neue Aufgaben als Basis nutzt.

Deshalb prompte ich mittlerweile in einem kurzen Briefingstil, der sich auf kurze Anweisungen und Stichwörter beschränkt und sehr viel übersichtlicher ist:

„Zielgruppe: ……

Aufgabe: ……

Textart: …..

Tonalität: ….“

Den gewünschten Schreibstil erhalten

Von Haus aus tendieren KI-Textgeneratoren zum Labern und zu einem sehr unpersönlichen Stil.

Um davon wegzukommen, machen Sie klare Vorgaben zu dem Stil, den Sie erwarten:

„Schreibstil: Kurze Sätze. Lange Nebensätze vermeiden. Kommas vermeiden. Kein Nominalstil. Keine Behördensprache.

Einfach und logisch argumentieren

Gesprochene Sprache verwenden. Einfache Wörter verwenden.

Verbformen: Passiv vermeiden

Fremdwörter: vermeiden/nutzen

Storytelling: vermeiden/nutzen

Metaphern: vermeiden/nutzen

Vergleich: vermeiden/nutzen

Personifikation: vermeiden/nutzen

Humor: vermeiden/nutzen“

Das ist nur ein Beispiel als Basis fürs Erstellen eines eigenen Stils. Ich würde immer erst mal komplett ohne stilistische Vorgaben beginnen und dann an den Punkten ansetzen, die mich beim erzeugten Text stören.

„Ein Text ist nur so gut wie sein Briefing.“

Texte analysieren lassen und daraus einen Prompt generieren

Wer KI dazu bringen will, den eigenen (oder einen fremden) Schreibstil zu treffen, muss das im Prompt vorgeben.

Ein Hilfsmittel dabei ist das Analysieren eigener Texte mit der folgenden Aufforderung:

„Bitte analysiere den Text, den ich dir gleich zur Verfügung stelle. Dieser Text ist ein {Textart wie Blogartikel/LinkedIn-Posting/etc.}.

Analysiere den Schreibstil, die Copywriting-Techniken, den Ton, die Struktur, die Wortwahl, den Sinn für Humor, die Länge, die Überschriften, die Zwischenüberschriften, die Aufzählungspunkte, den Rahmen, die Länge und die Terminologie.

Auf Basis deiner Analyse erstelle einen eindeutigen Prompt, den ich für das Schreiben eines ähnlichen Textes mit KI verwenden kann. Bleibe dabei allgemein, beziehe dich nicht auf ein konkretes Thema. Wenn du das verstanden hast, sag bitte: Bin bereit, bitte Text für die Analyse eingeben.“

Der resultierende Prompt ist meist noch nicht perfekt. Er ist aber eine gute Basis, die sich durch Elemente aus der Analyse und eigene Änderungen verbessern lässt.

Lange Texte in Portionen erstellen

Schon bei längeren Blogartikeln kann die KI den Fokus verlieren und zu inhaltlichen Wiederholungen tendieren.

Um das zu vermeiden, erstellen Sie längere Texte in Etappen. Für einen Blogartikel starte ich beispielsweise mit einer Inhaltssammlung und dann einer Gliederung, die sich daraus ergibt. Anschließend wird zu jedem Gliederungspunkt der Absatz getextet.

Wichtig bei dieser Vorgehensweise: In den Prompts sollten alle nötigen Informationen mitgegeben werden. Denn wenn die Speicherkapazität überschritten wurde, hat die KI die ersten Anweisungen vergessen. Dann auch besser einen neuen Chat eröffnen, nicht im aktuellen Chat weitermachen.

Sh*t in, Sh*t out

Wer sich keine Mühe mit seinen Prompts – ich bevorzuge den Begriff „Briefings an die KI“ – gibt, wird immer wieder erleben, dass die generierten Texte zu allgemein sind und einen wenig überzeugenden Schreibstil haben.

Wenn das Tool nicht den AI-Content schreibt, den Sie sich vorstellen, dann ändern Sie die Informationen, die Sie der Software geben.

Es ist hilfreich, bei der Arbeit mit AI-Writing-Software Texte stark zu strukturieren, um den besten KI-Text zu erhalten. Überschrift, Einleitung, Absätze, Zwischenüberschriften, Fazit.

Das hilft der Software beim Verständnis und erleichtert einem selbst das Anpassen des Briefings an das jeweilige Element.

„Wer denkt, dass KI für ihn denkt, hat schon verloren.“

Fakten in KI-Texten müssen überprüft werden

Was ich als sehr großes Problem von KI-Texten sehe: Fakten sind nicht immer korrekt. Da die Systeme mir auch keine Infos geben, woher sie die Fakten haben, kann ich die Qualität der Quelle nicht beurteilen.

Deshalb ist es wichtig, selbst die Qualität der erstellten Inhalte zu überprüfen. Für Experten dürfte das leicht sein. Wer jedoch beispielsweise als Freelance-Texter relativ frisch in einem Fachgebiet ist, wird selbst seriöse Quellen recherchieren müssen, um die Angaben in den AI-Texten zu überprüfen.

Dieser Aufwand fürs Überprüfen und Verbessern von KI-Texten ist ein Grund dafür, warum die Zeitersparnis durch die Nutzung von KI-Text-Tools nicht so groß ist, wie erhofft und von den Anbietern versprochen.

„Technik ersetzt Arbeit. Aber nicht Denken.“

Weitere typische Probleme mit KI-Texten

Neben der Unzuverlässigkeit im Umgang mit Fakten gibt es eine Reihe weiterer Schwächen, die KI-Texte typischerweise aufweisen und die besondere Aufmerksamkeit bei der Überarbeitung erfordern:

KI neigt zum Labern

KI-Modelle schaffen es meisterhaft, viele Wörter zu produzieren, ohne tatsächlich viel zu sagen. Sie verwenden Füllwörter, wiederholen Gedanken in leicht abgewandelter Form und nutzen unnötig komplizierte Formulierungen.

Lösung: Passe deinen Prompt an, fordere explizit präzise, knappe Formulierungen. Beispiel: „Schreibe prägnant, vermeide Wiederholungen, streiche alle Füllwörter. Jeder Satz muss einen neuen Gedanken enthalten.“

„Füllwörter sind der Sand im Getriebe guter Gedanken.“

KI wiederholt sich thematisch

Besonders bei längeren Texten verliert die KI oft den Überblick über bereits behandelte Punkte und wiederholt dieselben Argumente oder Beispiele an verschiedenen Stellen des Textes.

Lösung: Stelle sicher, dass die KI Zugriff auf den gesamten bisherigen Text hat oder gib im Prompt einen klaren Überblick über die bereits behandelten Punkte. Bei längeren Texten hilft es, mit einer detaillierten Gliederung zu arbeiten, die du der KI vorab vorgibst.

KI macht Logikfehler

KI-Modelle verstehen nicht wirklich, was sie schreiben – sie erkennen lediglich Muster. Dies führt zu bizarren logischen Fehlern: Widersprüche innerhalb eines Textes, falsche Kausalitäten oder Schlussfolgerungen, die nicht aus den Prämissen folgen.

Lösung: Dies ist einer der wichtigsten Bereiche für menschliche Redakteursarbeit. Prüfe den Text besonders auf logische Konsistenz und korrigiere fehlerhafte Gedankengänge. Frage dich bei jedem Absatz: „Ergibt das tatsächlich Sinn?“

„Wer verständlich schreibt, wird verstanden. Wer nicht – wird überlesen.“

KI schätzt die Wichtigkeit von Argumenten falsch ein

KI-Modelle haben kein echtes Verständnis für die relative Bedeutung verschiedener Punkte. Dies führt zu seltsamen Schwerpunktsetzungen – Nebensächliches wird ausführlich behandelt, während zentrale Argumente nur kurz angerissen werden.

Lösung: Gib der KI eine klare Hierarchie der wichtigsten Punkte vor. Bei der Überarbeitung prüfe, ob die Gewichtung der Argumente deiner Intention entspricht und ob die Reihenfolge logisch ist.

„KI ist nur so klug wie der Mensch, der sie nutzt.“

KI verwendet zu viele Allgemeinplätze

KI-generierte Texte neigen dazu, mit Selbstverständlichkeiten und Binsenweisheiten zu beginnen. Besonders Einleitungen und Schlussabsätze wirken oft generisch und austauschbar.

Lösung: Fordere in deinem Prompt konkret: „Beginne direkt mit dem Kernpunkt. Vermeide allgemeine Einleitungen wie ‚In der heutigen schnelllebigen Welt…‘ oder ‚Es ist allgemein bekannt, dass…’“ Oder schreibe Einleitung und Schluss selbst.

KI zeigt fehlende Tiefe bei komplexen Themen

KI-Modelle liefern häufig oberflächliche Behandlungen komplexer Themen, insbesondere wenn fachliche Tiefe oder Nuancen erforderlich sind. Sie bleiben oft bei allgemeinen Erklärungen stehen, wo Experten viel differenzierter argumentieren würden.

Lösung: Gib der KI konkrete Beispiele für die gewünschte Tiefe mit. Oder nutze sie nur für die erste Struktur und recherchiere selbst die tiefergehenden Aspekte.

„Ohne Klarheit keine Klasse.“

KI verwendet starre Formulierungsmuster

Nach einiger Zeit mit KI-Texten erkennt man typische Satzmuster und Formulierungen, die immer wieder auftauchen. Diese KI-Signatur macht Texte vorhersehbar und langweilig.

Lösung: Überarbeite insbesondere Satzanfänge und Übergänge zwischen Absätzen. Fordere im Prompt Variation: „Verwende unterschiedliche Satzstrukturen und -längen. Variiere den Rhythmus zwischen kurzen, prägnanten Aussagen und komplexeren Sätzen.“

Trotz all dieser Probleme sind KI-Textgeneratoren wertvolle Werkzeuge – wenn man ihre Schwächen kennt und gezielt ausgleicht. Der menschliche Redakteur bleibt unverzichtbar, seine Rolle verschiebt sich jedoch vom reinen Textersteller zum kritischen Kurator und Veredler von KI-generiertem Material.

„Je unschärfer der Input, desto schwammiger der Output.“

Sind die geschriebenen Texte unique oder muss ich Angst vor Duplicate Content haben?

Die Anbieter versprechen zu über 99 % Einzigartigkeit. Sie werden also meist nicht dieselben Ergebnisse wie andere Nutzer bekommen, selbst wenn diese exakt denselben Input eingeben.

Wer sicher gehen will, überprüft aber die Ergebnisse mit einem Plagiats-Checker wie Copyscape. Besonders dann, wenn Sie mit den Texten eine Website erstellen wollen.

„Künstliche Intelligenz braucht menschliche Klarheit – sonst bleibt sie ein talentierter Schwätzer.“

Claude und ChatGPT – für mich die führenden Text-Generatoren 2025

In den letzten Jahren habe ich mich mit vielen Tools für KI-Texte befasst und einige auch ausführlich getestet.

Inzwischen ist mein Favorit Claude von Anthropic, dicht gefolgt von ChatGPT von OpenAI. Tatsächlich nutze ich beide, lasse sie oft mit denselben Prompts gegeneinander antreten.

Claude überzeugt mich besonders durch seinen natürlicheren Schreibstil und die Fähigkeit, nuancierte Anweisungen präzise umzusetzen. Die Texte wirken weniger KI-generiert und mehr wie von einem talentierten menschlichen Autor geschrieben. Zudem neigt Claude weniger zum Halluzinieren von Fakten. Zumindest gefühlt …

ChatGPT hingegen hat seine Stärken bei sehr strukturierten Aufgaben und technischen Texten. Außerdem bietet es durch die Integration von Plugins und den Zugang zu aktuellen Webinformationen (über GPT-4o mit Web Browsing) in bestimmten Szenarien Vorteile. Je nach Aufgabenstellung entscheide ich, welches Tool besser geeignet ist – oft lasse ich beide parallel arbeiten und kombiniere die Ergebnisse.

Was kostet KI-Text?

ChatGPT ist in einer Basisversion kostenlos verfügbar, für den Zugang zu den fortschrittlicheren Modellen wie GPT-4o zahlt man derzeit etwa 20 USD pro Monat für ChatGPT Plus.

Claude bietet ebenfalls eine kostenlose Basisversion an, während Claude Pro mit etwa 20 USD pro Monat zu Buche schlägt und Zugriff auf das leistungsfähigere Claude 3 Sonnet-Modell sowie höhere Nutzungslimits bietet.

Die Pro-Versionen beider Plattformen sind für professionelle Anwender aufgrund der besseren Qualität und höheren Leistungsfähigkeit in der Regel unverzichtbar. Für gelegentliche Nutzer reichen die kostenlosen Versionen oft aus.

Wie viel Zeit spart KI-Text?

Die von vielen erhoffte hundertprozentige Zeitersparnis tritt nicht ein. Bei weitem nicht. Wobei das vom eigenen Qualitätsanspruch abhängt.

Ich selbst nutze nur ganz selten mal einen komplett unveränderten Absatz aus KI-Text-Tools. Meist ist der Output für mich nur Rohmasse, die noch stark bearbeitet wird. Auch für die Recherche sind die Tools lediglich eine Ergänzung. Denn wir erinnern uns: Fakten können falsch sein.

„Je besser der Mensch denkt, desto besser klingt die Maschine.“

Wie groß ist die Zeitersparnis konkret? Es gibt Projekte, da spare ich etwa 35 %, bei anderen praktisch nichts. Und dann gibt es auch Projekte, wo ich das Gefühl habe, dass ich ohne KI schneller gewesen wäre 😉

Besonders die Tatsache, dass die Systeme beliebig viel Text liefern können, ist ein Problem. Man findet dann hier eine gute Formulierung, da einen guten Aspekt und braucht beim Zusammentragen und Entfernen der ganzen Dopplungen oft ganz schön lange.

Das lässt sich beschleunigen, indem auf die Nachbearbeitung verzichtet wird. Doch dann leidet eben die Qualität recht deutlich.

„Nicht alles, was automatisch entsteht, ist automatisch gut.“

Ist die Nutzung von KI-Text-Tools Betrug am Kunden?

Auf Linkedin las ich die These, dass man seine Kundinnen und Kunden informieren muss, wenn man durch ein KI-Tool Texte erstellen lässt.

Das sehe ich nicht so. Zumindest nicht für das hochwertige Marktsegment, in dem ich mich bewege.

Erstens verwende ich nur sehr wenige KI-Texte tatsächlich in der Endfassung eines Textes. Die KI-Tools unterstützen mich bei der Recherche und liefern Rohmaterial für den finalen Text. Erst durch meine Arbeit entsteht das hochwertige Endprodukt, das wenig mit den KI-Texten zu tun hat.

Zweitens ist die Zeitersparnis bei weitem nicht so hoch, wie viele sich das vorstellen.

Drittens nutze ich die gesparte Zeit nicht, um am Strand zu liegen, sondern ergänze lieber noch Aspekte im Text, die vorher fehlten.

Kunden werden also nicht betrogen, sondern erhalten ein besseres Endprodukt.

„Worte wirken – auch wenn sie aus Maschinen kommen.“

Sind KI-Text-Tools Jobkiller?

Die unbequeme Wahrheit: Ja, KI-Textgeneratoren sind Jobkiller. Der oft wiederholte Trost, dass „nicht die KI dich ersetzt, sondern jemand, der mit KI arbeitet“, ist für viele Betroffene wenig hilfreich.

Die Marktveränderung ist bereits in vollem Gange. Auf Plattformen, die Textjobs vermitteln, sind ganze Marktsegmente regelrecht weggebrochen. Was früher ein Einstiegsbereich für Texterinnen und Texter war – einfache Produktbeschreibungen, kurze Blogbeiträge, SEO-Texte im unteren Preissegment – wird heute in vielen Unternehmen direkt mit ChatGPT oder Claude erledigt.

Die Branche spaltet sich: Auf der einen Seite verschwindet das untere Preissegment fast vollständig. Auf der anderen Seite behaupten sich Profis, die mehr bieten als bloßes Texten. Der Fokus verschiebt sich von der reinen Textproduktion hin zur strategischen Textkonzeption, die tiefgreifendes Marketingverständnis erfordert.

„KI schreibt alles. Aber nicht alles, was sie schreibt, ist lesenswert.“

Heute sind jene Texterinnen und Texter gefragt, die komplexe Kommunikationsprobleme lösen können, die Markenidentitäten entwickeln und die psychologische Tiefe mitbringen, die selbst die besten KI-Systeme noch nicht erreichen. Sie verkaufen keine Texte mehr, sondern Marketing-Expertise in Textform.

Für Textschaffende bedeutet das: Wer im Markt bestehen will, muss mehr können als nur schreiben. Strategisches Denken, tiefes Branchenwissen und die Fähigkeit, mit KI-Tools zu arbeiten, werden zu entscheidenden Qualifikationen.

Parallel entstehen auch neue Berufsfelder: KI-Prompt-Spezialist, KI-Content-Kurator oder KI-Text-Editor sind Rollen, die vor drei Jahren noch nicht existierten und heute bereits nachgefragt werden.

KI-Texte bleiben uns erhalten

KI-Text-Tools wie Claude und ChatGPT sind gekommen, um zu bleiben. Mittelmäßigen Texterinnen und Textern nehmen sie schon jetzt die Jobs weg. Gute Copywriter nutzen den KI-Text-Generator als Werkzeug, um ihre Arbeitsergebnisse zu optimieren und damit noch besser zu werden.

Und Wunder darf man von Text-Generatoren dennoch nicht erwarten: Wirklich gute Texte setzen weiterhin viel Mitarbeit durch den Menschen voraus und entstehen nicht auf Knopfdruck.

„KI ist nicht der Heilige Gral – sie ist ein Werkzeug mit Nebenwirkungen.“

Ihre Erfahrungen in die Kommentare

Was mich interessiert: Wie nutzen Sie die Text-KI? Für Textaufgaben in Unternehmen, für die früher Freelance-Texter gebucht worden wären? Oder als Texterin bzw. Texter? Oder in einem ganz anderen Kontext? Bin gespannt auf die verschiedenen Szenarien und Sichtweisen in den Kommentaren.