Künstliche Intelligenz kann in Sekunden Texte verfassen: korrekt, flüssig und scheinbar professionell. Doch diese Texte sind selten sofort publikationsfertig, da das Wichtigste fehlt: der Mensch. Denn gute Inhalte brauchen Haltung, Kontext und echte Erfahrungen. Wir zeigen dir vier klare Hinweise, woran du erkennst, dass kein Mensch mitgedacht hat, und warum genau das den Unterschied macht.

In diesem Artikel erfährst du:

1. KI in der Content-Erstellung: Warum menschliches Urteilsvermögen wichtiger wird
2. Die häufigsten stilistischen Merkmale von KI-Texten
   • Der Geviertstrich
   • Die Floskelhölle
   • Der „SEO-Stil“
   • Keine Namen, keine Orte, keine Geschichten
3. Warum KI-Texte selten veröffentlichungsreif sind, und was fyrfeed anders macht
   • Der typische KI-Text-Workflow
   • So funktioniert die Zusammenarbeit mit fyrfeed

KI in der Content-Erstellung: 41 % der Unternehmen nutzen bereits künstliche Intelligenz – erkennst du ihre Texte?

Künstliche Intelligenz erstellt heute in Sekundenschnelle Texte, und immer mehr Unternehmen greifen darauf zurück. Laut dem Münchner ifo Institut setzen bereits 40,9 % der Unternehmen KI in ihren Geschäftsprozessen ein, ein Sprung gegenüber dem Vorjahr mit nur 27 %. Weitere 18,9 % planen den Einstieg in den kommenden Monaten. In Branchen wie Werbung und Marktforschung liegt die Quote sogar bei über 84 %, in der IT bei 74 % und in der Automobilbranche bei über 70 %. (ifo Pressemitteilung, 16.06.2025)

Damit liegt auf der Hand, dass Texte, Angebote und Inhalte, die wir täglich konsumieren, immer häufiger aus Maschinenhand stammen.

Zwar gibt es mittlerweile erste Tools im deutschsprachigen Raum, die KI-generierte Texte erkennen sollen – etwa der KI-Detektor, Detectora oder ZeroGPT – jedoch sind deren Ergebnisse bislang nur bedingt verlässlich, da die zugrunde liegenden Erkennungsmechanismen noch nicht ausgereift sind und insbesondere bei sprachlich hochwertigen oder überarbeiteten KI-Texten häufig fehlerhafte Einschätzungen liefern. Eine klare Trennlinie zwischen menschlicher und maschineller Sprache lässt sich damit kaum ziehen.

Daher setzen immer mehr Tools auf sogenannte Humanisierungstechnologien. Plattformen wie Humbot helfen dabei, KI-generierte Texte so umzuschreiben, damit sie menschlicher klingen und schwerer zu erkennen sind. Doch die Technologie entwickelt sich schneller als jede Methode zur Erkennung: Neue KI-Modelle übertreffen ihre Vorgänger in Natürlichkeit, Erkennungsalgorithmen veralten schnell, und es gibt keine hundertprozentig verlässliche Methode, um maschinelle Texte eindeutig zu identifizieren.

Umso wichtiger ist es, dass der Mensch selbst Verantwortung für die Qualität übernimmt, indem er mitdenkt, sprachliche Nuancen erkennt, Inhalte im jeweiligen Kontext bewertet und sie auch strategisch einordnet.

Im nächsten Abschnitt zeigen wir dir vier konkrete Hinweise, mit denen du selbst besser einschätzen kannst, ob ein Text vollständig automatisiert entstanden ist, und warum genau diese feinen Unterschiede die Wirkung deiner Inhalte entscheidend beeinflussen können.

4 subtile Hinweise, dass ein Text (noch) nicht von einem Menschen veredelt wurde

1. Der Geviertstrich

Ein Geviertstrich sieht so aus: — Er ist ein besonders langer Strich und wird im Englischen oft verwendet – zum Beispiel anstelle von Gedankenstrichen. In deutschen Texten wirkt er jedoch wie ein Fremdkörper. Wenn man ihn trotzdem sieht, ist das oft ein Zeichen dafür, dass der Text mit einem englischen KI-Tool geschrieben wurde oder jemand sich nicht die Mühe gemacht hat, den Stil nachträglich anzupassen. Er sieht untypisch aus und lässt den Text maschinell oder unsauber wirken, als hätte man einfach nur Standardeinstellungen (sogenannte „Defaults“) übernommen, statt sprachlich bewusst zu schreiben.

Name	Zeichen	Unicode	Typischer Einsatz
Bindestrich	–	U+002D	Worttrennung („Content-Marketing“), Zusammensetzungen
Halbgeviertstrich	–	U+2013	Einschübe, Gedankenpausen im Deutschen – wie hier
Geviertstrich (em dash)	—	U+2014	Stilmittel im Englischen — oft falsch im Deutschen verwendet

Wer Wert auf ein sauberes Schriftbild legt, sollte lieber den korrekten Halbgeviertstrich (–) verwenden. Der ist etwas kürzer, passt aber viel besser zum deutschen Sprachraum. Alternativ kann man natürlich auch einfach mit einer kleinen Pause oder einem normalen Gedankenstrich arbeiten – Hauptsache, es sieht nicht nach „Maschinenzeichen“ aus.

Wenn du also plötzlich einen Satz findest wie „Wir dachten — aber das Universum hatte andere Pläne“, kannst du fast sicher sein: Das war keine Person mit Sprachgefühl, sondern ein Prompt mit Default-Typografie.

2. Die Floskelhölle

Eine Floskel ist ein Satz, der so oft gesagt (oder geschrieben) wurde, dass er kaum noch etwas bedeutet. Sie gibt dem Text eine vermeintliche Struktur oder Tiefe, ohne wirklich etwas zu sagen. Und genau deshalb begegnen sie uns so häufig in KI-generierten Texten.

Gerade sogenannte Large Language Models wie ChatGPT – also riesige Sprachmodelle, die mit gigantischen Mengen an Texten trainiert wurden und darauf spezialisiert sind, Sprache nach bestimmten Mustern zu erzeugen – arbeiten rein statistisch: Sie wählen die wahrscheinlichste nächste Wortkombination aus, basierend auf dem, was in Millionen anderer Texte zuvor ähnlich gesagt wurde.

Besonders auffällig wird das am Anfang vieler KI-Texte, die häufig mit Sätzen beginnen wie:

• „In der heutigen, schnelllebigen Welt…“,
• „Unternehmen stehen vor der Herausforderung, …“ oder
• „Strategien helfen dabei, Potenziale auszuschöpfen…“.

Diese Einleitungen sind nicht nur austauschbar, sondern könnten so in nahezu jedem beliebigen Text stehen, ganz egal, ob es um Employer Branding, Cloud Computing oder Hundetraining geht. Das Problem dabei ist nicht, dass solche Formulierungen per se falsch wären. Sondern dass sie in ihrer Beliebigkeit genau das verhindern, was einen guten Text ausmacht: Eindeutigkeit, Relevanz und Haltung.

Leider haben sich viele dieser Phrasen auch in menschlich verfasste Texte eingeschlichen, etwa aus Zeitdruck oder Unsicherheit. Doch wenn ein Text ausschließlich aus solchen Sätzen besteht, fehlt fast immer das, was gute Inhalte ausmacht: eine echte Botschaft.

3. Der „SEO-Stil“

SEO ist eine Abkürzung für Search Engine Optimization und heißt auf Deutsch: Suchmaschinenoptimierung. Das bedeutet, Texte so aufzubauen, dass sie bei Suchmaschinen wie Google & Co. möglichst gut gefunden werden. Dazu gehört zum Beispiel, bestimmte Suchbegriffe („Keywords“) gezielt einzubauen und Inhalte so zu strukturieren, dass sie auch für Algorithmen, also die automatischen Entscheidungsprogramme von Suchmaschinen, klar verständlich sind. Diese Algorithmen durchsuchen und bewerten Webseiten nach bestimmten Kriterien, etwa, wie gut ein Text zu einer Suchanfrage passt, wie übersichtlich er aufgebaut ist oder wie oft ein relevantes Wort vorkommt.

Was dabei oft entsteht, ist ein sehr „aufgeräumter“ und logisch strukturierter Stil – der sogenannte „SEO-Stil“. Typisch sind dabei viele Konnektoren wie „dennoch“, „daher“, „zudem“, „hingegen“, „gleichzeitig“, „infolgedessen“. Diese Wörter sind stilistisch völlig korrekt – und sie helfen dabei, Gedanken klar zu verknüpfen. Doch wenn sie zu häufig und zu gleichförmig verwendet werden, entsteht schnell ein Text, der zwar handwerklich sauber, aber auch sprachlich sehr neutral wirkt.

Man merkt: Hier ging es eher um Struktur und Funktion, weniger um Tonalität oder Persönlichkeit. Gerade KI-Modelle wie ChatGPT greifen gerne auf diesen Stil zurück, weil er in sehr vielen Webtexten vorkommt – und deshalb statistisch „gut funktioniert“. Aber genau dadurch kann der Text einheitlich und glatt wirken – statt lebendig und überraschend.

4. Keine Namen, keine Orte, keine Geschichten

Einer der deutlichsten Unterschiede zwischen menschlich verfasstem und KI-generiertem Content liegt in der Art, wie Geschichten erzählt werden. Während Menschen meist intuitiv konkret schreiben, neigen KI-Texte dazu, allgemein und abstrakt zu bleiben.

Merkmal	Menschlich-humanisierter Text	KI-generierter Text
Stil	Erzählt eine Geschichte	Bleibt allgemein und abstrakt
Beispiel	„Anna aus dem Sales-Team hat letzte Woche bei einem Kundentermin in Köln eine interessante Beobachtung gemacht …“	„In vielen Unternehmen zeigen sich bei Kundengesprächen regelmäßig Herausforderungen …“
Sprachebene	Lebendig, anschaulich	Formal, neutral
Konkretisierung	Nennung von Namen, Ort, Zeit	Nennung von Namen, Ort, Zeit
Emotionalität	Erzeugt Nähe durch persönliche Erlebnisse	Wirkt distanziert und austauschbar
Vertrauensaufbau	Schafft Vertrauen durch Authentizität	Bleibt oberflächlich und generisch

Wer Vertrauen aufbauen will – sei es im Marketing, in der Unternehmenskommunikation oder indem er sich als Vordenker mit fundierten Meinungen und relevanten Perspektiven positioniert (Stichwort: Thought Leadership) – muss konkret werden. Denn Vertrauen entsteht nicht durch perfekte Formulierungen, sondern durch greifbare Geschichten. Menschen möchten wissen, mit wem sie es zu tun haben. Sie wollen echte Lebenserfahrungen lesen, keine synthetischen Phrasen.

Du willst auf LinkedIn als Thought Leader sichtbar werden? Dann hol dir jetzt unsere 5 besten Tipps: „LinkedIn-Hacks: Fünf Tipps für Thought Leadership“. ????

Warum KI-Texte selten veröffentlichungsreif sind – und was fyrfeed anders macht

KI-Tools können beeindruckend gute Rohtexte erstellen. Aber, ein Entwurf ist noch lange kein fertiger Content. Bis aus einer KI-Idee ein wirklich publikationsreifer Beitrag entsteht, sind dutzende Einzelschritte nötig.

Der typische KI-Text-Workflow – 30 Schritte, viele Hürden und Stolperfallen

Phase	Schritte (Auswahl)
1. Planung & Strategie	Zielgruppe definieren, Thema & Format wählen, Storyline entwickeln, recherchieren
2. Arbeiten mit KI	Prompts testen und iterieren, Varianten prüfen, Ton & Tiefe nachschärfen, fachliches Feedback einholen, Headlines & Call-To-Action verbessern
3. Redaktion & Feinschliff	Quellen überprüfen, Sprache & Stil überarbeiten, Aussagen prüfen, Struktur & Format optimieren
4. Visualisierung	Grafiken erstellen, Templates pflegen
5. Abstimmung & Veröffentlichung	Feedback sammeln, Freigaben holen, für Social-Media-Plattform aufbereiten, posten
6. Nachbereitung	Performance tracken, Content recyclen, neue Themen ableiten

Summe: bis zu 30 Einzelschritte, pro Content Piece.

Was fyrfeed anders macht: Aus 30 Content-Schritten werden nur noch 5

Mit fyrfeed wird Content-Erstellung zum klaren, effizienten Prozess. Wir übernehmen alle Schritte für dich – von der strategischen Ausrichtung über die redaktionelle Umsetzung bis zum Design. Dabei orientieren wir uns an deiner Tonalität, deinen Zielen und deiner LinkedIn-Plattform. So entsteht Content, der durchdacht, visuell ansprechend und direkt bereit für die Veröffentlichung ist. Effizienter als KI-Tools, günstiger als klassische Agenturen – weil wir Technologie mit redaktioneller Verantwortung (Human-In-The-Loop) verbinden und Inhalte liefern, die wirklich wirken.

Dein Content-Prozess mit fyrfeed:

Schritt	Was du machst	Was wir übernehmen
1. Onboarding	1x: Ziele, Tonalität, Stil definieren	Analyse, Positionierung, Zielgruppenklärung
2. Themen wählen	Vorschläge auswählen oder ergänzen	Redaktionelle Planung, strategische Ableitung
3. (Optional) Briefing	Relevante Themen & Links teilen, oder auch nicht	Eigenständige Recherche & Aufbereitung
4. Erste Version	Review & evtl. kleine Korrektur	Kompletter Text + Visuals, direkt verwendbar
5. Feedback	1–2 Schleifen (wenn nötig)	Umsetzung in finalen Versionen
6. Veröffentlichung	Selbst auf LinkedIn posten oder mit dem fyrfeed-Tool planen	Aufbereitung & Support für LinkedIn-Profil

Als Teil der Rheindigital-Gruppe unter CEO Stefan Bales verbindet fyrfeed eine eigenentwickelte KI-Plattform mit menschlicher Expertise (Human-in-the-Loop), um Unternehmen kostengünstigen, strategisch geplanten und markengerechten Content für LinkedIn, Blogs und Whitepaper zu liefern – als flexibles Abo-Modell, das zeitlich, finanziell und personell deutlich effizienter ist als klassische Agenturen.

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