KI schreibt schneller, aber nicht besser

Als Assistenz beim Schreiben ist ein Sprachmodell stark. Es überwindet den mühsamen Anfang eines Textes, schlägt eine Gliederung vor, formuliert wiederkehrende Passagen und hilft dabei, Kompliziertes einfach klingen zu lassen. Für den Einstieg in ein Thema, für zehn Varianten einer Überschrift oder für die Zusammenfassung eines langen Dokuments ist der Zeitgewinn enorm. Es spricht nichts dagegen, diese Stärken zu nutzen, und wer darauf verzichtet, verschwendet womöglich Arbeitszeit. Das Problem entsteht, wenn die Rohfassung zum Ergebnis wird. Ein KI-Text liest sich glatt, weil ihm in der Regel ein eigener Stil fehlt. Er sagt aber auch selten mehr als das, was genauso bei fünf anderen Anbietern steht – oder stehen könnte. Neben dem Stil fehlt KI-Texten immer die persönliche Note samt besonderem Hintergrundwissen. Deswegen können diese Ergebnisse nur Gerüst für die richtigen Texte sein.

Ein Sprachmodell, also eine KI, kann keine eigene Erfahrung einbringen. Es hat kein Produkt getestet, keine Kundin befragt und keinen Fehler gemacht. Sie war nicht dabei, als Dinge passierten und Erfahrungen gemacht wurden. Doch genau das unterscheidet einen Text von hundert ähnlichen. Google gibt diesen Eigenschaften ein Gewicht und kürzt diese Qualität mit E-E-A-T (Experience [Erfahrung], Expertise [Fachwissen], Authoritativeness [Autorität] und Trustworthiness [Vertrauen]) ab. Sprachmodelle erfinden auch gelegentlich Zahlen, Fristen und Quellen. Sie klingen überzeugend, sind aber trotzdem falsch. Ein ungeprüfter KI-Text wird dadurch zum großen Risiko, sowohl für die Glaubwürdigkeit also auch für die Sichtbarkeit. Praktisch heißt das, dass jede Zahl und jede Jahresangabe im KI-Text entweder einen Beleg braucht oder durch eigenes Wissen bestätigt werden kann.

Wer mit einem Werkzeug arbeitet, plant die Nacharbeit als eigenen Arbeitsschritt ein. Dieser Schritt besteht nicht allein aus Stilkosmetik. Zuerst wird jede Tatsachenbehauptung markiert, also jede Zahl, Frist, Zertifizierung oder Auszeichnung und anhand öffentlicher Quelle geprüft. Was sich nicht belegen lässt, fliegt raus. Anschließend wird hinzugefügt, was nur der Betrieb selbst beitragen kann. Im Zuge dieser Neuformulierungen können nun auch der eigene Stil und die richtige Zielgruppenansprache einfließen. Erst damit bekommt der Text eine Stimme, die zur Marke passt. Der Aufwand dafür ist überschaubar, jedoch bei jedem KI-Text zwingend erforderlich.