Sandra Krone ist Partnerin und Gründerin von OLDSCHOOLSEO. Ihre Arbeit beginnt bei der Analyse der Nutzerintention und der Content-Strategie, um daraus die Anforderungen für die redaktionelle und technische Umsetzung abzuleiten.
Was sind KI-Textgeneratoren und wie funktionieren sie?
KI-Textgeneratoren sind Software-Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) basieren. Diese Modelle, zum Beispiel GPT (Generative Pre-trained Transformer), werden mit Textdaten trainiert. Sie lernen dabei statistische Muster, grammatikalische Strukturen und semantische Zusammenhänge. Auf Basis einer Nutzereingabe (Prompt) können sie neue Texte generieren, indem sie Wort für Wort die wahrscheinlichste Fortsetzung einer Sequenz berechnen. Sie reproduzieren keinen Wissensstand, sondern konstruieren Text auf Basis von Wahrscheinlichkeiten.
In welchen Phasen des Redaktionsprozesses können KI-Systeme unterstützen?
KI-Textgeneratoren können als Assistenzsysteme in Phasen des Redaktionsprozesses eingesetzt werden:
- →Ideenfindung und Recherche: Generierung von Themenvorschlägen, Gliederungen, potenziellen Fragen für einen Artikel oder Zusammenfassungen von Quellen.
- →Erstellung von Rohtexten: Formulierung von Textentwürfen oder einzelner Abschnitte auf Basis eines Briefings.
- →Textoptimierung und -variation: Umformulierung von Sätzen, Kürzung von Absätzen, Erstellung von Variationen für Überschriften, Social-Media-Posts oder Meta-Descriptions.
- →Korrektur und Stilistik: Identifikation von Grammatik- und Rechtschreibfehlern oder Anpassung der Tonalität eines Textes.
Was sind die Grenzen und Risiken beim Einsatz von KI-Textgeneratoren?
Der Einsatz von KI-Instrumenten birgt Risiken, die eine menschliche Kontrolle erfordern:
- →Faktische Fehler („Halluzinationen“): KI-Modelle können Fakten erfinden oder Informationen falsch wiedergeben, da sie Textmuster reproduzieren.
- →Fehlender Kontext und Aktualität: Die Trainingsdaten der Modelle sind zeitlich begrenzt. Die KI hat keinen Zugriff auf Echtzeit-Informationen oder spezifisches Fachwissen.
- →Stilistische Monotonie: Ohne präzise Anweisungen neigen die Modelle zu repetitiven Formulierungen und einem unpersönlichen Stil.
- →Urheberrechtliche Grauzonen: Die Rechtslage bezüglich des Urheberrechts an KI-generierten Inhalten ist in vielen Rechtsräumen noch nicht abschließend geklärt.
- →Verzerrungen (Bias): Die Modelle können Vorurteile und Stereotypen aus den Trainingsdaten übernehmen und reproduzieren.
Wie wird die Qualität von KI-generierten Inhalten sichergestellt?
Die Qualitätssicherung folgt dem „Human-in-the-Loop“-Ansatz:
- →Faktencheck: Jede Faktenaussage, Statistik oder Quelle, die von der KI generiert wird, muss durch einen Redakteur anhand von Primärquellen überprüft werden.
- →Inhaltliche Überarbeitung: Der generierte Rohtext muss auf logische Konsistenz, Argumentationstiefe und Relevanz für die Zielgruppe geprüft und angepasst werden.
- →Stilistisches Lektorat: Der Text muss an den spezifischen Marken- oder Publikationsstil (Tone of Voice) angepasst werden. Dies umfasst die Entfernung generischer Phrasen und die Bearbeitung der Sprache.
- →SEO-Optimierung: Die Einhaltung von SEO-Vorgaben wie Keyword-Integration, semantische Dichte und interne Verlinkungen muss manuell kontrolliert und optimiert werden.
Was ist „Prompt Engineering“?
Prompt Engineering ist die Formulierung von Anweisungen (Prompts) für eine KI. Die Qualität des Ergebnisses hängt von der Qualität des Prompts ab. Ein Prompt enthält typischerweise:
- →Rolle: Zuweisung einer Rolle an die KI (z. B. „Du bist ein SEO-Experte“).
- →Kontext: Bereitstellung von Hintergrundinformationen zum Thema, zur Zielgruppe und zum Ziel des Textes.
- →Aufgabe: Eine Beschreibung dessen, was die KI tun soll.
- →Format: Vorgaben zur Struktur und zum Format der Ausgabe (z. B. „Erstelle eine Tabelle“, „Schreibe in Stichpunkten“).
- →Stilvorgaben: Anweisungen zur Tonalität, zum Sprachniveau und zu Elementen, die vermieden werden sollen.
Wie ist der Stand bezüglich Urheberrecht und Kennzeichnung?
Die rechtliche Situation ist dynamisch. In vielen Rechtsordnungen gilt, dass nur von Menschen geschaffene Werke urheberrechtlich geschützt sind. Rein maschinell erstellte Texte genießen diesen Schutz oft nicht. Findet eine menschliche Bearbeitung und Überarbeitung statt (Schöpfungshöhe), kann ein Urheberrecht am finalen Werk entstehen.
Eine gesetzliche Kennzeichnungspflicht für KI-generierte Inhalte existiert in Deutschland (Stand Ende 2025) nicht flächendeckend, wird aber im Rahmen von EU-Regulierungen (z. B. AI Act) diskutiert. Aus Transparenzgründen wird empfohlen, Inhalte, die maßgeblich durch KI erstellt wurden, freiwillig zu kennzeichnen. Suchmaschinen wie Google bewerten Inhalte nach ihrer Qualität und Nützlichkeit, unabhängig davon, ob sie mit KI-Unterstützung erstellt wurden.
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