Content mit KI zu erstellen, geht schnell. Doch anderes als bei Bildern und Bewegtbild, müssen Texte auch inhaltlich wertvoll sein. Weil generative KI aber kaum neue, interessante und belastbare Aussagen produziert – der sogenannte Bla-Faktor ist hoch – braucht es besonders für Long Copy eine gute Redaktion.
Und vorab natürlich strategische Content-Planung und Zielgruppenempathie. Hier ein begründeter Vorschlag für einen Content-Prozess, der mit Unterstützung heutiger generativer KI schneller zu guten Inhalten führt.
Inhaltsverzeichnis
Die zwei Seiten des KI-Contents
Einerseits: Tools wie ChatGPT, Perplexity oder DSGVO-konforme Copilots in Microsoft-Anwendungen helfen bei:
- Ideenfindung: Die KI generiert Impulse, Themenvorschläge und Perspektiven, von denen aus eigener Erfahrung geschätzte 5 bis 10 Prozent weiter verwendbar sind. Die Mittelmäßigkeit der meisten Ergebnisse ist überwältigend.
- Recherche: Für Zusammenfassungen, Quellenanalysen und Datenaufbereitung sind die LLM besser geeignet.
- Effizienz: Inhalte entstehen schneller, Routinetexte lassen sich mit Beispiel-Input automatisieren. KI kann gut nachmachen: Hat man Inhalt und Form als Beispiel (etwa Head- und Subline einer Kampagne, die nach einem bestimmten Prinzip funktionieren), bekommt man die ein oder andere brauchbare Variation.
- Skalierbarkeit: Ein Thema kann in viele Formate und Kanäle übersetzt werden. Sind Zielgruppe, Thema und Botschaften klar, kann die KI etwa einen Blogpost gut in andere Tonalitäten und Formate überführen (Social Post, Kurzfilm-Skript, Podcast-Konzept etc.).
Andererseits: KI kann zwar schnell viel Content generieren. Die Qualität ist aber nur mittelmäßig. KI versteht nicht:
- Content-Flut: Die Menge an Inhalten steigt weiter, als Rezipienten sind wir entweder überfordert oder müde. Unsere kognitive Kapazität bleibt gleich, da bietet Masse keinen Mehrwert
- Mittelmäßigkeit: KI produziert vergleichsweise generische Texte ohne Tiefe oder Haltung.
- Qualitätsverlust: Ohne menschliche Qualitätskontrolle schleichen sich Fehler, Wiederholungen oder stilistische Schwächen ein – etwa massenhaft Gedankenstriche. (Dass Inhalte stets gecheckt werden müssen, untermauert eine Studie der BBC vom Oktober 2025: 45% aller Antworten der großen KI-Assistenten waren fehlerhaft, wenn es darum ging die Nachrichten des Tages zusammenzufassen.)
- fehlende Relevanz: Inhalte ohne strategischen Bezug zu den Zielgruppen bleiben wirkungslos. Die Studie „The AI Stink Is Real“ von Raptive Research (Juli 2025) zeigt: Vermuten Leser*innen, ein Text sei KI-generiert, sinkt das Vertrauen um fast 50 %. Selbst bei von Menschen verfassten Artikeln führte die bloße Vermutung zu deutlich schlechteren Bewertungen in den Kategorien Vertrauen, Authentizität und emotionaler Verbindung. Dieser Misstrauenseffekt (AI Stink) überträgt sich auf die Absender-Marken und deren Glaubwürdigkeit.
Notwendigkeit: Content muss strategisch und einzigartig bleiben
Content ist kein Selbstzweck, sondern verfolgt immer Ziele: Ob Image oder Conversion, ob Reichweite oder Thought Leadership. Strategische Planung bleibt ein unabkömmlicher Erfolgsfaktor und ist entscheidend, ob Inhalte bei der Zielgruppe wirken. Grundlegende Fragen kann KI stellen:
- Zielgruppenverständnis: Wer ist mein Audience? Welche Interessen, Vorkenntnisse und Besonderheiten bringen sie mit?
- Eigene Ziele: Was will ich mit meinem Content erreichen?
- Kanäle und Formate: Wo und wie sollte ich demnach kommunizieren?
Gute Antworten erfordern meist neue Informationen. Und hinsichtlich den online verfügbaren helfen Perplexity und Co. bei der Recherche enorm. Das Gespräch mit Kund*innen und Partner ersetzen sie aber nicht. Auch kommen sie nicht auf den neuen Gedanken, der wirklich interessant ist. Aber sie bringen uns vielleicht drauf oder inspirieren in die richtige Richtung.
Content soll schnell und schneller gehen, aber gut und besser werden. Wie also lässt sich KI optimal in einen State-of-the-Art-Content-Prozess integrieren? Wie lässt sich KI nutzen, ohne menschliche Strategie und Kreativität zu vernachlässigen?
Der KI-gestützte Content-Prozess
Ein erfolgreicher KI-Content-Prozess besteht aus drei Phasen, die ineinandergreifen. Statt Antworten für alle, sollen Fragen helfen, individuelle KI-gestützte Content-Prozesse für verschiedene Arten von Teams zu erstellen.
Strategie
Zusätzlich zur klassischen Kommunikationsstrategie und Contentplanung sind folgende Fragen hilfreich:
- Für welche Themen und Formate sollen überhaupt Ressourcen eingesetzt werden (Strategie und Kommunikationsplanung)?
- Welche Themen und Formaten verdienen den Tiefgang und die Nuanciertheit menschlicher Autoren?
- Welche Originalität und einzigartige Perspektiven brauchen diese Formate, um sich abzuheben?
- Mit welcher Art von Authentizität lässt sich eine emotionale Verbindung zur Zielgruppe herstellen?
- Welche Tools sind die richtigen, für welche lohnt es sich, Geld auszugeben (auch hinsichtlich DSGVO-Konformität bzw. Schutz der eingegeben Daten und Informationen)?
- Wer im Team hat das Zeug zum/zur KI-Expert*in, wie lässt sich das Upskilling ins Tagesgeschäft integrieren?
- Wie und mit welchen Daten trainiert diese Person Modelle und wie macht sie sie nutzbar für den Rest des Teams?
Produktion
Je besser die KI aufgesetzt und trainiert wurde, desto qualitativ hochwertiger ist der Output und desto weniger Anpassungen ist durch eine*n Redakteur*in nötig. Das mag trivial klingen, es steckt aber viel Invest und Aufwand dahinter. Zunächst zur Tool-Frage: Wenn es darum geht Kunden-Daten zu verarbeiten und daraus Insights zu gewinnen, eignet sich zur Zeit vor allem Microsoft Copilot. Denn Copilot nutzt Unternehmensdaten ausschließlich innerhalb der eigenen Microsoft 365 Cloud-Umgebung und gibt sie nicht an Dritte weiter. Microsoft 365 Copilot ist gemäß DSGVO, ISO 27001, ISO 42001 (KI-Management), HIPAA und anderen internationalen Standards zertifiziert.
Eigene Agenten anzulegen, die man auf einzelne Kunden bzw. Nutzungskontexte spezialisiert, bedarf ein wenig mehr Expertise und Geduld, als ChatGPT ein Frage im Chat zu stellen. So kann man mit Microsofts Plattform Copilot Studio (eine andere Anwendung als Microsoft 365 Copilot) KI-Agenten maßschneidern, eigene Datenquellen anbinden und Workflows automatisieren, muss mit einigem zeitlichen Invest rechnen. Die Komplexität der Anwendung ist im Vergleich zu Usability recht hoch.
Sind Botschaften und Inhalte klar bzw. in einem ersten Format wie einem Blogpost formuliert, lassen sich per KI weitere Formate wie ein Social-Media-Post oder ein Teaser für einen Newsletter einfach ableiten. Ein Hier gilt: Die KI kann umfangreiche Informationen besser zusammenfassen als wenige Informationen ergänzen.
Qualitätssicherung und Veröffentlichung
Wie schon erwähnt ist die Qualitätssicherung bei KI-generiertem Content besonders wichtig. Inhaltlich geht es darum, dass Aussagen korrekt und belastbar sind, stilistisch geht es um das kreative Niveau. Folgende Schritte sind zu tun:
- Fakten-Check: Inhalte auf Richtigkeit und Quellen prüfen.
- Stil-Check: Tonalität, Lesbarkeit und Zielgruppenansprache optimieren.
- Menschliche Ergänzung: Zitate und persönliche Perspektiven sorgen für Tiefe (Ich-Perspektive).
- Veröffentlichung: Inhalte nicht nur orchestriert und strategisch veröffentlichen, sondern dabei auch auf Konsistenz und Kohärenz prüfen.
Dieser Prozess sorgt dafür, dass KI nicht nur schneller, sondern auch besser eingesetzt wird – immer im Dienst der strategischen Kommunikation.
Wirkungsanalyse
Wie in jedem Content-Prozess sollten die Inhalte über qualitative (Kommentare, Sentiment etc.) und quantitative (Analytics) KPIs bewertet und entsprechend optimiert werden.
Fazit
Die Zukunft der Content-Erstellung liegt in der Kombination aus Technologie, fachlicher Kompetenz und Empathie bzw. Menschlichkeit. Textlich kann generative KI viel, versteht aber wenig. Mit Copilot lässt sich Content effizient und datensicher erstellen und skalieren, Perplexity und Co. eignen sich besser für die Recherche. Doch müssen Inhalte stets auf Wahrheitsgehalt und kreative Qualität geprüft werden. Innovationen kann KI zwar kaum, aber sie hilft uns, auf Ideen zu kommen. Denn es gilt weiterhin: Es braucht Mut zur Kante, zur Haltung und zur Einzigartigkeit. In der Content-Flut zählt nicht, wer am lautesten ist – sondern wer am relevantesten kommuniziert.
KI-Studie: Agenten in der B2B-Kommunikation
Wie weit sind wir in Deutschland bereits mit dem Einsatz von KI-Agenten und was prognostizieren Expert*innen? Das lesen Sie in der aktuellen KI-Studie von Telekom MMS und unserem zugehörigen Blogbeitrag!
KI-Hürde Rechtskonformität: Unsere neue Veröffentlichung
Der rechtssichere Einsatz von KI-Tools wirft zahlreiche Fragen auf. Unsere neue bvik-Guideline, erstellt in Kooperation mit den Expert*innen von activeMind, liefert eine praxisnahe Einordnung für alle Verantwortlichen, die KI im Unternehmen strategisch, aber rechtskonform nutzen möchten.