KI-Texte erkennen: So entlarvst du schlechten KI-Content

Du liest drei Sätze und weißt es sofort: Das war ChatGPT.

Zumindest glaubst du das. Der Text ist glatt, höflich, ordentlich gegliedert und so frei von Persönlichkeit wie ein frisch renovierter Wartebereich. Irgendwo lauert garantiert noch ein „entscheidender Mehrwert“. Und spätestens bei „Es geht nicht darum, ob Unternehmen KI einsetzen, sondern wie“ ist der Fall für dich klar.

Das Problem: KI-Texte lassen sich heute nicht zuverlässig an einzelnen Wörtern erkennen. Moderne Sprachmodelle formulieren flüssiger als noch vor wenigen Jahren, können Stilvorgaben übernehmen und Texte nach Rückmeldungen überarbeiten. Es wird immer schwieriger, KI-generierte und menschlich geschriebene Texte auseinanderzuhalten. Auch automatische Prüfwerkzeuge liefern keine sichere Antwort.

Trotzdem verraten sich schlechte KI-Texte weiterhin. Nicht unbedingt durch ihre Herkunft. Aber durch ihre Leere.

Ein kurzer rechtlicher Hinweis gehört ebenfalls dazu: Ab dem 2. August 2026 gelten weitere Transparenzpflichten aus der europäischen KI-Verordnung. Das heißt jedoch nicht, dass jeder mithilfe von KI überarbeitete Marketingtext pauschal gekennzeichnet werden muss. Mehr dazu findest du in unserem Beitrag zur KI-Kennzeichnungspflicht 2026.

Klingt dein Content noch nach dir oder bereits nach allen anderen?

In unserer KI-Beratung schauen wir gemeinsam, wie du künstliche Intelligenz sinnvoll und passend zu deinen Abläufen einsetzt.

Inhalt

• Kann man KI-Texte sicher erkennen?
• Warum KI-Texte schwerer zu entlarven sind
• Sieben typische Merkmale schlechter KI-Texte
• So briefst du deine KI für bessere Texte
• Fazit

Kann man KI-Texte sicher erkennen?

Nein. Jedenfalls nicht zuverlässig genug, um nach einem verdächtigen Gedankenstrich öffentlich die Textpolizei zu rufen.

Menschen können sich bei der Einschätzung irren. Automatische Detektoren ebenfalls. Die GEW fasst Untersuchungen zusammen, nach denen selbst erfahrene Lehrkräfte KI-generierte Aufsätze nicht sicher von menschlichen Texten unterscheiden konnten. Der Beitrag erinnert außerdem daran, dass OpenAI seinen eigenen Textklassifikator 2023 wegen zu geringer Genauigkeit wieder eingestellt hat.

Technische Prüfwerkzeuge analysieren unter anderem Wortwahl, Satzbau, Wiederholungen und strukturelle Regelmäßigkeiten. Am Ende liefern sie jedoch nur eine statistische Einschätzung. Keine forensische Gewissheit.

Das bedeutet nicht, dass du völlig blind bist. Es bedeutet nur: Du kannst die maschinelle Herkunft eines Textes oft nicht beweisen. Seine Schwächen kannst du trotzdem erkennen.

Für Unternehmen ist das ohnehin die wichtigere Prüfung. Menschen verlassen deine Website nicht, weil irgendwo heimlich eine KI geholfen hat. Sie verlassen sie, weil der Text ihre Fragen nicht beantwortet oder klingt, als wäre er gleichzeitig für eine Bank, eine Bäckerei und einen Hersteller von Industriepumpen geschrieben worden.

Warum KI-Texte schwerer zu entlarven sind

Wer 2023 „Schreibe einen professionellen Blogbeitrag über Marketing“ in einen Chatbot tippte, bekam häufig einen Text mit deutlich sichtbaren Stützrädern: allgemeiner Einstieg, fünf saubere Punkte, Zusammenfassung, Fazit.

Inzwischen greifen solche einfachen Checklisten zu kurz. Die Qualität und Erkennbarkeit hängen vom verwendeten Modell, dem Auftrag und der anschließenden Bearbeitung ab. Aktuelle Ratgeber, zum Beispiel von heise online oder ahead, weisen deshalb darauf hin, dass moderne KI-Texte anhand einzelner Merkmale kaum sicher zu identifizieren sind.

Hinzu kommt: Professionelle Texte entstehen immer häufiger als Mischprodukt. Ein Mensch liefert Notizen. Die KI baut eine Gliederung. Ein Mensch ergänzt Erfahrungen und Zahlen. Die KI kürzt drei Absätze. Danach redigiert wieder ein Mensch.

Wer hat diesen Text nun geschrieben?

Die Frage führt schnell in philosophisches Glatteis. Für die Qualität ist ohnehin etwas anderes entscheidend: Wer hat gedacht, ausgewählt und Verantwortung übernommen?

Auch unsere Wahrnehmung hat sich verändert. Seit ChatGPT achten wir stärker auf Dreiergruppen, symmetrische Sätze, Gedankenstriche und künstliche Gegensätze. Doch diese Mittel gab es schon lange vor generativer KI.

Manche Menschen schreiben auch ohne Chatbot sehr glatt. Und manche KI-Entwürfe wurden gründlicher redigiert als der durchschnittliche Unternehmensnewsletter.

Sieben typische Merkmale schlechter KI-Texte

Keines der folgenden Merkmale beweist, dass ein Text von ChatGPT, Gemini oder einem anderen Sprachmodell stammt. Auch Menschen wiederholen sich, schreiben Floskeln und verwenden erschreckend gern „in der heutigen digitalen Welt“.

Auffällig wird die Kombination. Golem nennt unter anderem wiederkehrende Strukturen, vages Vokabular, übertriebene Höflichkeit und fehlende persönliche Perspektive als typische Anzeichen maschinell erzeugter Texte.

Wir behandeln die Merkmale deshalb nicht als Fahndungsfoto. Sondern als Qualitätsprüfung.

1. Der Einstieg bleibt so allgemein, dass sich niemand angesprochen fühlt

Viele schwache KI-Texte beginnen mit einem Satz, der groß klingt, aber noch nichts über das eigentliche Problem sagt.

In der heutigen digitalen Welt ist es für Unternehmen wichtiger denn je, innovative Technologien sinnvoll einzusetzen.

Der Satz könnte über KI, Cloudsoftware, Cybersicherheit oder digitale Zeiterfassung stehen. Er nennt weder eine konkrete Situation noch ein Problem, das die Leser aus ihrem Alltag kennen.

Woran erkennst du das?

Frage dich nach dem ersten Absatz:

• Weiß ich, für wen dieser Text geschrieben wurde?
• Erkenne ich ein konkretes Problem?
• Habe ich einen Grund weiterzulesen?

Wenn du dreimal mit „nein“ antwortest, steht dort vermutlich nur höflich formulierte Anlaufstrecke.

Besser: Viele Marketingteams nutzen KI längst für Blogbeiträge, Newsletter und Social Media. Trotzdem klingen die Ergebnisse oft austauschbar und brauchen mehrere Korrekturschleifen.

Der Gedanke bleibt derselbe: Unternehmen setzen neue Technologien ein. Jetzt wird aber deutlich, welche Technologie, in welchem Bereich und wo das Problem liegt.

2. Der Text nennt etwas wichtig, erklärt aber nicht, warum

KI-Texte arbeiten gern mit Wörtern wie „entscheidend“, „essenziell“, „relevant“, „ganzheitlich“ oder „nachhaltig“. Diese Begriffe können sinnvoll sein. Problematisch werden sie, wenn sie eine Begründung ersetzen.

Ein authentischer Markenauftritt ist entscheidend für nachhaltigen Erfolg.

Der Satz bewertet etwas als wichtig, bleibt aber jede Erklärung schuldig. Was bedeutet „authentisch“? Woran zeigt sich der Erfolg? Was passiert, wenn der Markenauftritt nicht authentisch ist?

Woran erkennst du das? Streiche gedanklich Wörter wie „wichtig“, „entscheidend“ oder „relevant“. Bleibt danach noch eine konkrete Aussage übrig?

Wenn nicht, trägt das Adjektiv den gesamten Satz allein. Und es hat schon Rückenschmerzen.

3. Jeder Absatz funktioniert nach demselben Bauplan

Schwache KI-Texte sind oft auffällig ordentlich. Jeder Absatz beginnt mit einer Behauptung, erklärt sie in zwei Sätzen, ergänzt eine Aufzählung und endet mit einer kleinen Zusammenfassung.

Einmal ist das angenehm. Über zehn Absätze wirkt es, als hätte jemand den Text mit einem Plätzchenausstecher produziert.

Woran erkennst du das?

Lies nur die ersten und letzten Sätze mehrerer Absätze. Haben sie immer dieselbe Funktion? Sind die Absätze ähnlich lang? Endet jeder Abschnitt mit einer Formulierung wie:

• „Daher ist es wichtig …“
• „Zusammenfassend lässt sich sagen …“
• „Unternehmen sollten deshalb …“

Dann fehlt dem Text wahrscheinlich Rhythmus.

Typisch:

Ein gutes KI-Briefing verbessert die Textqualität. Es sollte Zielgruppe, Tonalität und Ziel enthalten. Dadurch entstehen bessere Ergebnisse.

Auch Beispiele helfen der KI. Sie zeigen Stil, Wortwahl und Aufbau. Dadurch kann die KI passender formulieren.

Beide Absätze folgen exakt demselben Muster.

Besser: Verändere nicht den Inhalt, aber den Rhythmus deines Textes.

Ein gutes KI-Briefing verbessert die Textqualität. Zielgruppe, Ziel und Tonalität gehören deshalb immer hinein.

Noch hilfreicher sind echte Beispiele. Zwei Texte aus eurem Blog zeigen der KI meist deutlicher, wie ihr schreibt, als Begriffe wie „locker“, „modern“ und „authentisch“.

4. Der Text baut Gegensätze, die klüger klingen sollen, als sie sind

Sprachmodelle mögen Konstruktionen wie:

Es geht nicht um mehr Content, sondern um besseren Content.
KI ersetzt keine Kreativität – sie unterstützt sie.
Die Frage ist nicht, ob du KI nutzt, sondern wie du sie nutzt.

Solche Sätze sind nicht automatisch schlecht. Sie können einen Gedanken zuspitze, aber auffällig wird es, wenn sie ständig auftauchen oder wenn der Gegensatz nur scheinbar etwas erklärt.

Woran erkennst du das?

Prüfe beide Seiten des Gegensatzes:

• Schließen sie sich wirklich aus?
• Wird durch die Gegenüberstellung etwas klarer?
• Oder klingt der Satz nur nach Keynote?

Schwach: Es geht nicht darum, KI im Marketing einzusetzen, sondern sie sinnvoll zu nutzen.

Das sagt kaum mehr als: Nutze KI sinnvoll.

Besser: KI spart dir keine Arbeit, wenn du jeden Entwurf komplett neu schreiben musst. Sie hilft erst dann, wenn Briefing, Material und Freigabeprozess stimmen.

Der gleiche Grundgedanke bleibt erhalten. Jetzt wird aber erklärt, was „sinnvoll nutzen“ konkret bedeutet.

5. Die Beispiele klingen konkret, enthalten aber keine überprüfbare Information

Schlechte KI-Texte lieben sogenannte Beispiele, die nur so tun, als wären sie welche.

Ein mittelständisches Unternehmen konnte durch den gezielten Einsatz von KI seine Prozesse deutlich optimieren.

Das klingt zunächst nach Praxis. Tatsächlich erfahren wir nichts:

• Welcher Prozess?
• Welche KI-Anwendung?
• Was wurde verbessert?
• Was bedeutet „deutlich“?

Woran erkennst du das?

Ein brauchbares Beispiel zeigt mindestens drei Dinge:

1. die Ausgangslage
2. die konkrete Veränderung
3. die erkennbare Folge

Fehlen diese Punkte, ist das Beispiel meist nur Dekoration.

Besser als klar gekennzeichnetes Szenario:

In einem Marketingteam erstellten verschiedene Mitarbeitende Social-Media-Beiträge, sobald sie Zeit dafür fanden. Feste Vorgaben gab es nicht; entsprechend klang jeder Post anders. Das Team richtete deshalb einen eigenen KI-Assistenten ein, der Tonalität, Länge und Aufbau vorgab. Die Mitarbeitenden lieferten nur noch das jeweilige Thema und ihre fachlichen Inhalte. So entstanden Beiträge, die konsistenter klangen und trotzdem auf den Ideen des Teams beruhten.

Der Text behauptet keinen erfundenen Erfolg. Er zeigt nachvollziehbar, wie der Einsatz aussehen könnte.

6. Der Text vermeidet jede klare Position

Ohne präzise Vorgaben formuliert KI häufig so, dass möglichst niemand widerspricht. Sie nennt Vorteile, ergänzt Einschränkungen, würdigt beide Seiten und landet am Ende irgendwo in der gemütlichen Mitte.

KI bietet Unternehmen viele Chancen, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Entscheidend ist ein ausgewogener und verantwortungsvoller Umgang.

Das ist korrekt. Es ist nur keine erkennbare Haltung.

Woran erkennst du das?

Frage dich:

• Was behauptet der Autor tatsächlich?
• Welcher Empfehlung könnte jemand widersprechen?
• Welche Erfahrung oder Beobachtung steckt dahinter?

Wenn die Antwort lautet „KI hat Vor- und Nachteile“, wurde das Thema nicht falsch behandelt. Es wurde nur kaum behandelt.

Besser: Schlechte KI-Texte entstehen selten, weil die KI nicht schreiben kann. Sie entstehen, weil der Mensch sie ohne Haltung, Material und ordentliches Briefing losschickt.

Diese Aussage ist klar. Man kann ihr zustimmen, sie diskutieren oder ihr widersprechen. Genau das macht sie lesenswert.

7. Der Text erklärt sehr viel, ohne den Leser weiterzubringen

KI möchte gründlich sein. Deshalb definiert sie Begriffe, wiederholt Kernaussagen und ergänzt vorsichtshalber noch einen Absatz, der das bereits Gesagte zusammenfasst.

Woran erkennst du das?

Prüfe jeden Absatz mit drei Fragen:

• Liefert er eine neue Information?
• Macht er eine Aussage verständlicher?
• Hilft er bei einer Entscheidung oder Handlung?

Beantwortest du alles mit „nein“, ist der Absatz wahrscheinlich nur noch da, weil die KI beim Schreiben so schön im Fluss war.

Typisch: Ein gutes Briefing ist für hochwertige KI-Texte sehr wichtig. Je genauer das Briefing formuliert ist, desto besser kann die KI die Anforderungen verstehen. Deshalb sollten Unternehmen auf ein gutes Briefing achten.

Drei Sätze, eine Aussage.

Besser: Ein Briefing sollte mindestens Zielgruppe, Ziel, Haltung und konkrete Ausgangsinformationen enthalten. Fehlen diese Angaben, greift die KI auf allgemeine und möglichst sichere Formulierungen zurück.

Jetzt weiß der Leser nicht nur, dass ein Briefing wichtig ist, sondern auch, was hineingehört und was ohne diese Angaben passiert.

Der einfachste Test: Könnte dieser Text auch von jedem anderen Unternehmen stammen?

Lies einen Abschnitt und ersetze gedanklich euren Firmennamen durch den eines Wettbewerbers. Funktioniert der Text immer noch unverändert? Dann fehlen wahrscheinlich konkrete Erfahrungen, eine eigene Position oder sprachliche Eigenheiten.

Das ist kein sicherer Beweis für KI. Aber ein ziemlich zuverlässiges Zeichen dafür, dass der Text noch nicht fertig ist.

So briefst du deine KI für bessere Texte

„Schreib locker, menschlich und professionell“ ist kein Briefing. Es ist ein Wunschzettel ohne Lieferadresse. Ein brauchbarer Auftrag braucht konkrete Informationen.

Fazit

KI-Texte zu erkennen wird schwieriger. Sprachmodelle formulieren flüssiger, Texte werden menschlich überarbeitet und automatische Erkennungswerkzeuge liefern keine sicheren Beweise. Verabschiede dich deshalb von der Vorstellung, ein einzelnes Wort, ein Gedankenstrich oder ein Prozentwert könne die Urheberschaft zweifelsfrei klären.

Prüfe stattdessen, was deine Leser wirklich spüren: Ist der Text konkret? Hat er eine Haltung? Liefert er echte Informationen? Klingt er nach deinem Unternehmen? Oder ist er nur korrekt zusammengesetzter Durchschnitt?

Und ja: Auch dieser Beitrag ist mit Unterstützung eines eigens konfigurierten Custom GPTs entstanden. Das ist bei uns inzwischen der übliche Prozess. Die KI hilft uns bei der Recherche, beim Sortieren von Gedanken, beim Entwickeln von Varianten, beim Kürzen, Hinterfragen und Überarbeiten.

Sie bekommt dafür nicht nur ein Thema hingeworfen. Wir liefern Zielgruppe, Haltung, Quellen, Stilvorgaben, Beispiele und klare Grenzen. Anschließend prüfen, ergänzen und redigieren wir jeden Abschnitt.

Früher hätte ein Beitrag wie dieser leicht zwei Arbeitstage beansprucht. Jetzt sind es rund vier bis sechs Stunden.

Das heißt: KI darf dir beim Schreiben helfen. Aber sie braucht etwas, womit sie arbeiten kann: deine Erfahrungen, deine Daten, deine Entscheidungen und deine Ecken.

Sonst klingt sie am Ende wie KI.
Oder noch schlimmer: wie fast jeder auf LinkedIn

KI sinnvoll für dein Unternehmen einsetzen

Ihr nutzt KI bereits, aber jeder arbeitet anders, gute Prompts verschwinden in privaten Dokumenten und die Ergebnisse schwanken zwischen „überraschend hilfreich“ und „Wer hat diesen Absatz genehmigt?“?

In unserer KI-Beratung für Unternehmen schauen wir gemeinsam, wo künstliche Intelligenz eure Kommunikation und Arbeitsabläufe sinnvoll unterstützen kann. Ohne Toolzirkus. Ohne leere Automatisierungsversprechen. Und ohne eure gesamte Markenstimme an einen Chatbot zu delegieren.

Lass uns herausfinden, wie KI zu eurem Unternehmen passt statt euer Unternehmen an die KI anzupassen.

Häufige Fragen zu KI-Texten