Sie wissen es: Um komplexe Produkte zu erklären braucht es viel und guten Inhalt. Und viele Inhalte zu erstellen, bedeutet viel Aufwand und Expertise. Produkttexte, Handbücher, technische Dokumentationen, Präsentationen, Webinhalte – diese Texte kosten Zeit – und damit Geld. Aber zum Glück gibt es jetzt die KI! Ja. Aber …
KI-gestützte Texterstellung bedeutet natürlich eine deutliche Zeitersparnis. ABER: Ein einzelnes, generisches Tool, das Texte für die Produktkommunikation im B2B-Bereich schreibt, reicht nach unserer Meinung nicht aus, um nachhaltige Kostenreduzierungen zu erreichen. Dieser Beitrag zeigt, worauf es wirklich ankommt.
Inhaltsverzeichnis
Warum die Erstellung von Produkt-Texten im Mittelstand so aufwändig ist
Viele Unternehmen unterschätzen schlicht den echten Aufwand hinter einem einzigen Produkttext: Recherche, Ersterstellung, Abstimmungsschleifen, Korrekturrunden, Nachfragen, Freigabe: Das alles summiert sich schnell auf mehrere Tage. Bei großen Produkt-Portfolios entstehen somit erhebliche Zeit- und Kostenfaktoren – intern durch Arbeitszeit und extern durch Dienstleister.
Hinzu kommt ein strukturelles Problem: Texterstellung lässt sich schlecht skalieren. Wächst das Produktportfolio, wächst der Aufwand proportional. Und: Kurzfristige Launches, geänderte Timings oder saisonale Aktionen lassen sich mit klassischen Prozessen schlecht darstellen.
Die Typische Schwachstellen im herkömmlichen Textprozess sind:
- Hoher manueller Aufwand bei repetitiven Textformaten
- Lange Durchlaufzeiten durch interne Abstimmungen
- Qualitätsschwankungen beim Einsatz verschiedener Autor:innen
- Fehlende Skalierbarkeit bei wachsendem Sortiment
- Ungenutzte Potenziale vorhandener Produkt- und Stammdaten
- Doppelarbeit durch veraltetet Daten
- Mehrarbeit durch unklare Quellenlage
- Zeitverlust durch abteilungsübergreifende Abstimmungen
Was KI-Systeme heute in der Texterstellung leisten können
Moderne Sprachmodelle sind in der Lage, auf Basis strukturierter Eingaben – etwa aus einem PIM-System oder einer Produktdatenbank – konsistente, gut lesbare Texte zu erzeugen. Das funktioniert für Produktkurzbeschreibungen ebenso wie für längere Kategorietexte oder technische Zusammenfassungen.
Dabei kommt es entscheidend auf die sogenannten Prompts an: die Anweisungen, die das System steuern. Gut gestaltete Prompts legen die Rolle der KI sowie Ziel, Tonalität, Struktur, Länge und inhaltliche Schwerpunkte fest. Sie sorgen ebenfalls dafür, dass die Ergebnisse nicht generisch klingen, sondern zur Marke und zur Zielgruppe passen.
Ein weiterer Faktor ist die Auswahl des passenden Sprachmodells. Je nach Anwendungsfall, Branche und gewünschter Textqualität können unterschiedliche Systeme geeigneter sein. Es gibt hier allerdings keine Einheitslösung. Wer langfristig erfolgreich mit KI arbeiten will, sollte diese Wahl möglichst früh und sehr bewusst treffen, die Ergebnisse evaluieren und regelmäßig hinterfragen.
Was die Praxis zeigt
Unternehmen, die KI-Texterstellung strategisch einsetzen, berichten häufig von einer deutlichen Reduktion der Texterstellungskosten nach einer unerwartet schwierigen Startphase. Voraussetzung ist ein strukturierter Prozess – von der Datenbasis bis zur Qualitätskontrolle.
Automatisierung: Warum der Mensch unverzichtbar bleibt
Vollautomatisierte Texterstellung klingt verlockend – ist aber für die meisten Unternehmen nicht der richtige Ansatz. Sprachmodelle können Fakten falsch wiedergeben oder falsche addieren, wichtige Details übersehen, Bildinhalte nicht einbeziehen oder Formulierungen verwenden, die schlicht nicht zum Unternehmen passen. Vor allem aber fehlt KI-Modellen die Erfahrung für “menschliche” Vorbehalte, die besonders überzeugenden Argumente und für Kunden nachvollziehbare Plausibilitäten.
Bewährt hat sich daher ein „Human-in-the-Loop“-Ansatz, noch besser ein “Expert-in-the-Loop“:
Das Vorgehen: KI erstellt anhand eines qualifizierten – und immer wieder weiterentwickelten – Prompts einen Text-Entwurf, den ein Experte (in der Regel die Fachabteilung) und die Redakteur:innen prüfen, ergänzen und freigeben.
Das Ergebnis: Der Aufwand reduziert und verlagert sich – weg von der Ersterstellung, hin zur gezielten Qualitätskontrolle und Prompt-Verbesserung.
Dabei hilft es, wenn der Prüfprozess wie folgt zu strukturieren: Welche Aussagen lassen sich direkt aus den Quelldaten ableiten? Wo muss manuell nachgearbeitet werden? Kann dies in den Prompt einfließen? Welche Formulierungen und Argumente sind zielgruppen-spezifisch? Ein klarer Workflow sorgt dafür, dass sich die Zeitersparnis in der Erstellung durch KI aber auch im Freigabeprozess tatsächlich fürs Unternehmen auszahlt.
Die Pflicht: Datenschutz und Infrastruktur. Was Unternehmen hier beachten sollten
Gerade im technischen B2B-Umfeld stellt sich die Frage: Welche Daten verlassen unser Unternehmen? Wie gehen wir mit sensiblen Produkt-Daten und –Eigenschaften um? Wer verarbeitet und speichert sie? Und: Wie stellen wir die DSGVO-Konformität sicher?
Grundsätzlich gibt es zwei Betriebsmodelle für die KI: Cloud-basierte Lösungen über externe Anbieter einerseits. Und lokale Installationen auf eigener Infrastruktur andererseits. Beide haben ihre Berechtigung. Cloud-Lösungen sind schnell einsatzbereit, kurzfristig günstiger und erfordern wenig eigene IT. Lokale Installationen bieten mehr Kontrolle – relevante Produktdaten und Texte bleiben im eigenen Netzwerk, verursachen aber auch deutlich mehr Kosten.
Für sensible Daten und für den Vertrieb wichtige Texte empfehlen sich hier Dienstleister, die über beides verfügen: hohe IT- und Text-Kompetenz, am besten sogar mit eigenen KI-Servern, die Kunden die sichere Datenverarbeitung „on premise“ anbieten, wie aborsys DGM mit einer Nvidia-Spark- Lösung.
Welcher Weg für Ihr Unternehmen der richtige ist, hängt also von der Sensibilität der Daten, den internen Compliance-Anforderungen und der verfügbaren IT-Kapazität und -Kompetenz ab. In der Praxis kombinieren manche, oft größere Unternehmen beide Ansätze: Cloud-Modelle für Standardprozesse, lokale Infrastruktur für sensible Bereiche, häufig über externe Dienstleister.
Step by step zur Kür: Wie der Einstieg gelingt
KI-gestützte Texterstellung sollte nicht als großes Transformationsprojekt angelegt sein. Sinnvoll ist ein schrittweises Vorgehen bei dem Erfahrung, Team und Umfang organisch wachsen. Die wichtigsten Steps sind:
- Einen klar definierten Texttyp identifizieren (z. B. Produktkurzbeschreibungen)
- Ein Team für Prompting und Testing definieren, das sowohl über Fach- wie auchText-Expertise verfügt
- Vorhandene Produktdaten auf Vollständigkeit und Struktur prüfen
- Die Struktur der Produktdaten so standardisieren, dass alle Daten von der KI einfach erfasst und alle Produkte und Eigenschaften integriert werden können
- Ein Pilotprojekt mit einer überschaubaren Menge an Texten aufsetzen
- Ergebnisse mit bestehenden Qualitätsstandards vergleichen
- Prozess iterativ verbessern, bevor er erweitert und ausgerollt wird
Die zentrale Erkenntnis:
Die Technologie allein bringt (zu) wenig. Entscheidend ist, wer die Prompts entwickelt, die Ergebnisse prüft und die Texte erweitert und überarbeitet. Erfahrene Kommunikationsexpert*innen wissen, wie Sprache wirkt. Gemeinsam mit KI-Experten können sie dieses Wissen in strukturierte Anweisungen übersetzen. Unternehmen, die diesen Schritt ernst nehmen und die am Anfang notwendige Geduld mitbringen, erzielen deutlich bessere Ergebnisse als solche, die generische Vorlagen verwenden und auf kurzfristige Zeit- und Kostenersparnis setzen. Denn dies geht immer auf Kosten von Qualität und Seriosität.
Fazit: Effizienz und Qualität sind kein Widerspruch
KI-gestützte Texterstellung ist auch in der Produktinformation angekommen. Wer heute damit beginnt, kann interne Prozesse spürbar entlasten und auch externe Kosten senken – ohne die Qualität der Produktkommunikation zu verlieren.
Der Schlüssel liegt jedoch nicht in der Technologie selbst, sondern in ihrer richtigen Einbettung und Handhabung: in der vorhandenen Datenstrukturen, in klaren redaktionellen Prozessen und in eine Qualitätskontrolle, die den Menschen dort einbezieht, wo es darauf ankommt: in der menschen-gerechten Ansprache.
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