Texten mit KI: Professionelle Texte erstellen ohne Halluzinationen

KI-Chatbots wie ChatGPT, Gemini oder Claude helfen vielen Menschen beim Schreiben, was nicht immer zu guten Ergebnissen führt. Worauf es beim Schreiben mit KI im beruflichen Kontext wirklich ankommt.

Im vergangenen Jahr habe ich Hunderte Texte für meine Kunden geschrieben mit Unterstützung von KI-Chatbots, insbesondere ChatGPT und Gemini. Viele dieser Texte belegen heute Top-Positionen in Suchmaschinen und werden regelmäßig von KI-Chatbots zitiert.

Die gesammelte Erfahrung zeigt mir, dass es einen großen Unterschied macht, wie viel Zeit man in die Texte investiert und für welche Aufgaben Chatbots genutzt werden und für welche nicht.

KI ersetzt keine Texter, Grafiker oder Coder

KI-generierte Texte klingen für Laien oft flüssig, gut strukturiert und grammatikalisch korrekt. Doch wer damit professionell arbeitet, merkt schnell: Ohne fachliches Review ist das Ergebnis unbrauchbar. Immer.

Wer Texte ohne gründliche Recherche oder eigene Erfahrungswerte schreibt, produziert langweiligen und irrelevanten Spam, den niemand lesen möchte. Der Grund dafür ist ganz einfach: wer schreibt, denkt. Jeder Satz führt zu einem neuen Gedanken und so entsteht nach und nach ein Text, der interessante Gedankengänge enthält und bestenfalls einen Erkenntnisgewinn bringt, mindestens aber gute Unterhaltung.

Ein Chatbot denkt nicht nach, sondern reiht Wörter auf Basis von Wahrscheinlichkeiten hintereinander. Überraschende Gedanken, Brüche oder ein individueller Ton sind dabei nicht vorgesehen. Jede Aussage ist perfekt glattgebügelt, jede Emotion ist fake und das ist es, was wir beim Lesen als langweilig empfinden.

Dasselbe gilt für die Erstellung von Grafiken oder Code: es braucht erfahrene Spezialisten, um die Qualität des Outputs bewerten und verbessern können.

Und dennoch lassen sich mit einem klugen Setup mit ChatGPT und Co. bis zu 60 Prozent der Zeit einsparen ohne Qualitätseinbußen zu riskieren.

Wo KI im Schreibprozess hilft

Ein KI-Chatbot erzeugt keine Texte auf Basis von Wissen, sondern aus statistischen Wahrscheinlichkeiten für Wortfolgen. Die Informationen basieren auf Trainingsdaten, die weder vollständig noch aktuell oder überprüft sind. Das Ergebnis ist also “wahrscheinlich” richtig, aber das ist im professionellen Kontext nicht gut genug. Das bedeutet: Alles, was korrekt, relevant und sicher sein muss, muss von Menschen überprüft oder ergänzt werden.

Beispiel: Wer aktuell einen Text zum Thema Kleinunternehmerregelung erstellt, wird von KI-Chatbots nahezu ausschließlich Texte zur alten Regelung bekommen, die seit Anfang 2025 nicht mehr gilt. Obwohl die aktuelle Kleinunternehmerregelung überall zu finden ist und ganz einfach zu googlen ist.

Das Problem liegt nicht in erster Linie in der Formulierung und ob Chatbots nun viele Gedankenstriche oder rhetorische Floskeln verwenden, sondern in der zugrundeliegenden Faktentreue. Eine Prüfung ist also nicht optional, sondern zwingend erforderlich. Ein ungeprüfter Text kann schnell Abmahnungen nach sich ziehen, wenn etwa Falschaussagen über Wettbewerber verbreitet werden. Und das kann wiederum Schlagzeilen machen, wenn es sich um Unternehmen handelt, an die besonders hohe Ansprüche gestellt werden.

Die Kampagnenorganisation Campact e.V. hat am 10. Oktober 2025 vor dem Landgericht Hamburg eine einstweilige Verfügung gegen das KI-Unternehmen X.AI von Elon Musk erwirkt. Auslöser war eine Falschbehauptung des KI-Systems Grok, das fälschlich angab, Campact werde mit Steuergeldern finanziert.

KI-Tools sind in allen Redaktionen längst fester Bestandteil, sofern Texte unter Zeitdruck entstehen, etwa bei News. Kürzlich erregte ein Beitrag im Spiegel Aufsehen, in dem noch Reste einer ChatGPT-Unterhaltung zu sehen waren. Für ein Nachrichtenmagazin ist es ein Super-GAU selbst, wenn es in der Branche allgemein bekannt ist, dass Chatbots bei der Produktion von Newsmeldungen eingesetzt werden, um Zeit zu sparen. Dennoch muss eine menschliche Prüfung erfolgen und das hatte der Spiegel in diesem Fall versäumt.

Eine Studie des MIT zeigt, dass Redaktionen mit ChatGPT rund 40 Prozent schneller arbeiteten und die Qualität ihrer Texte im Schnitt besser bewertet wurde als ohne Unterstützung, vorausgesetzt, sie nutzten es richtig. Und das ist gar nicht so einfach, wie es aussieht.

Warum vollständig automatisierte Texte nicht funktionieren

KI generiert Texte nach Mustern, nicht nach Relevanz, Tiefe oder Bewertung. Deshalb scheitert die vollständige Automatisierung vor allem in Bereichen, die besonders anspruchsvolle Text erfordern.

1. Komplexe Themen: Fachtexte, technische Inhalte, juristische Erläuterungen oder politische Analysen benötigen Kontextwissen, Abwägung und Verlässlichkeit.
2. Meinungsformate: Argumentative Texte brauchen eine Haltung, die KI nicht entwickeln kann. Und sie brauchen einen Standpunkt und einen Sprecher.
3. Kreative Inhalte: Storytelling, narrative Dramaturgie oder Markenstil kann die KI imitieren, aber nicht selbstständig erschaffen. Auf einen KI-generierten Roman wird man lange warten können, allenfalls das längst vergessene Genre “Groschenroman” könnte KI eventuell wiederbeleben.

Zudem schleichen sich bei vollständig generierten Texten häufig generische Formulierungen ein:

„In der heutigen digitalen Welt ist es wichtiger denn je, mit der Zeit zu gehen.“
„KI wird unsere Zukunft revolutionieren – zeitnah, umfassend und nachhaltig.“

Solche Sätze sind sofort als KI-Slop identifizierbar und können Misstrauen hervorrufen, auch im eigenen Unternehmen. In professionellen Texten haben sie keinen Platz und müssen mit viel Aufwand manuell eliminiert werden. Das bedeutet: es braucht Menschen, die solche Worthülsen erkennen und beseitigen können, professionelle Texter mit viel Erfahrung im Umgang mit Sprache.

Wie Texter sicherstellen, dass Chatbots ihren Stil beherrschen

KI kann durchaus Texte im Stil eines bestimmten Autors erzeugen, allerdings nur, sofern sie entsprechend trainiert wurde.

• Um Chatbots mit dem eigenen Schreibstil vertraut zu machen, müssen konkrete Textbeispiele vorgegeben werden, an denen sich das Sprachmodell orientieren kann.
• Zudem müssen die Briefings so genau und ausführlich sein, dass Sprachmodelle die Aufgabe verstehen und sich nichts zusammenreimen müssen.
• Um ein Briefing zu formulieren ist eine umfassende Recherche notwendig, es müssen seriöse Quellen gefunden und gewichtet werden.

• Für die Sichtbarkeit in Suchmaschinen und Chatbots muss zusätzlich eine Keyword- und Wettbewerbsrecherche sowie eine Promptrecherche erstellt werden.
• Außerdem müssen eigene Gedanken und Erkenntnisse formuliert werden, damit am Ende mehr entsteht als nur eine Zusammenfassung von Quellen. Das reicht künftig nicht mehr aus.

Erst dann lohnt es sich, mit der Textproduktion zu beginnen. Nachdem der Chatbot die erste Version des Textes erstellt hat, erfolgt die nächste Runde: Feedbackschleifen.

Ein initialer Prompt liefert lediglich einen ersten Rohentwurf, häufig mit Lücken oder inhaltlichen Unschärfen. Erst durch gezielte Nachfragen, Umformulierungen und strukturierende Rückfragen kann ein belastbarer Text entstehen. Es gibt keine festgelegten Regeln, wie viele Überarbeitungsschritte notwendig sind, häufig müssen Texte vier- bis fünfmal feinjustiert werden, bis sie qualitativen Ansprüchen genügen. Iteratives Prompting ist eine Grundbedingung für Qualität.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Prompt:
„Schreibe eine Einleitung zu einem Fachtext über Newsletter-Optimierung. Zielgruppe sind B2B-Marketingmanager. Keine Phrasen, keine Trendsprache. Höchste Informationsdichte, sachlich.“

KI-Ausgabe (roh):
„In Zeiten digitaler Informationsflut sind zielgerichtete Newsletter ein unverzichtbares Marketinginstrument. Doch viele Unternehmen schöpfen das Potenzial nicht aus.“

Überarbeitete Version:
Newsletter gehören nach wie vor zu den effizientesten Kanälen im B2B-Marketing, vorausgesetzt, Betreffzeile, Timing und Segmentierung sind datenbasiert abgestimmt.

Der erste Text besteht aus Flokseln, der zweite Text ist faktenbasiert, präzise und reduziert auf das Wesentliche. Der Prompt reiht zudem nicht aus, einen fachlich relevanten Beitrag zu erstellen. Jeder kann Inhalte aus dem Netz zusammenfassen, dafür müssen künftig keine neuen Texte mehr erstellt werden.

Praktische Anleitung für den redaktionellen Einsatz

Wer mit KI schreibt, spart nicht dadurch Zeit, dass er das Schreiben delegiert, sondern indem er gezielte Vorarbeit leistet und den Entwurf schneller optimiert. Ein bewährter Ablauf:

1. Vorbereitung

• Thema definieren, Zielgruppe festlegen, vorhandene Daten und Quellen sammeln
• Eigene Textbeispiele als Stilreferenz bereitstellen
• Struktur des Textes grob festlegen
• Eigene Gedanken und Erkenntnisse zu den Ergebnissen der Quellen formulieren
• Mehrwert definieren: was ist neu?

2. Textentwurf durch KI

• Mit präzisem Prompt arbeiten: Umfang, Format, Stil, Zielgruppe, Gliederung
• Klare Abschnitte erzeugen lassen: z. B. Einleitung, Hauptteil, FAQ, Schluss
• Iterative Überarbeitung: Stellen Sie Nachfragen wie bei einem Interview, schärfen sie einzelne Abschnitte oder Sätze.
• Wenn der erste Output unbrauchbar ist, muss der Prompt bzw. das Briefing überarbeitet werden. Einen schlechten Text zu retten ist schwieriger als einen neuen zu schreiben.
• Vermeiden von Gefühlsausbrüchen: kein “Bitte” und “Danke”, keine Beschimpfungen. Denken Sie immer daran: Ein Chatbot ist kein Mensch! Die Anweisungen müssen klar und eindeutig sein.

3. Redaktionelle Prüfung

• Fakten und Zahlen überprüfen
• Quellen gegenprüfen
• Absätze kürzen, sprachlich verbessern, Übergänge prüfen
• KI-typische Satzmuster und Floskeln entfernen
• O-Töne und Standpunkt im Detail verbessern
• Feedback/Freigabe aus dem Team einholen

4. Finalisierung

• SEO-Elemente ergänzen (Title, Meta-Description, Keywords)
• Text formatieren und ggf. mit internen Links versehen

Zeitersparnis:

Texte für Webseiten mit ca. 2000 Wörtern, die sonst 6–10 Stunden beanspruchen, lassen sich mit KI-Unterstützung in 3–5 Stunden umsetzen.

Die Zeit für die Vorbereitung und Bearbeitung eines Beitrags überschreitet die Zeit der Textgenerierung bei Weitem und darf keinesfalls unterschätzt werden.

Denken Sie daran: es sind in der Regel nur Entwickler, die vorschlagen, Texte vollständig automatisiert zu generieren. Sie haben keine Kompetenz, die Qualität von Texten zu bewerten. Das wäre ungefähr so, wie wenn Texter mit Hilfe von Chatbots Code erstellen würden, den sie nicht verstehen: es geht, aber es geht nicht lange gut.

Gute Texter lassen sich nicht durch KI ersetzen, ganz im Gegenteil: sie werden dringend gebraucht, um Fehler zu vermeiden, die der Reputation eines Unternehmens nachhaltig schaden können.

KI ist ein Werkzeug, kein Autor

Machen wir uns nichts vor: Wer heute professionelle Texte schreibt, ohne hauptberuflich Schriftsteller oder Reporter zu sein, kann auf KI-Chatbots heute nicht mehr verzichten, sollte ihnen aber auch niemals blind vertrauen. Die besten Resultate entstehen, wenn Gliederungen und erste Entwürfe maschinell erzeugt und mit menschlicher Expertise überarbeitet werden.

Quellen

1. Noy, S. & Zhang, W. (2023): Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence. MIT News
2. Hwang, M. et al. (2024): Hallucination in Generative AI: A Survey. arXiv
3. Thomson Reuters (2024): Time Savings with AI Tools in Content Workflows. thomsonreuters.com
4. Yu, S. et al. (2024): A Survey on Hallucination in Large Language Models. arXiv
5. Springer Verlag (2024): Understanding Hallucinations in Text Generation. link.springer.com
6. Jiang, X. et al. (2024): Reliability of AI-Generated Medical References. JMIR Medical Informatics
7. Yeo, M. A. (2024): ChatGPT and the Future of Editorial Writing. RELC Journal, 55(1), 5–13.