Wundermittel oder Wortsalat? KI-Texte im Unternehmensalltag richtig einsetzen

Im Büroalltag kleiner und mittlerer Unternehmen gibt es Texte, die selten lange warten können: Das Angebot soll noch heute raus, die Produktbeschreibung für die Webseite fehlt, der nächste Newsletter ist überfällig und auf die Kundenanfrage sollte möglichst freundlich, professionell und verständlich geantwortet werden. Genau an dieser Stelle kommt KI für die Textgenerierung ins Spiel. Sie wirkt ein bisschen wie ein Mitarbeiter, der nie schläft: immer verfügbar, erstaunlich schnell und bereit, aus wenigen Stichpunkten einen ersten Entwurf zu erstellen.

Das klingt zunächst verlockend. KI kann Schreibblockaden lösen, Texte strukturieren, Formulierungen vorschlagen, Inhalte zusammenfassen oder verschiedene Varianten für unterschiedliche Zielgruppen erstellen. Gerade für kleine Unternehmen, in denen Kommunikation, Marketing, Vertrieb und Geschäftsführung oft auf wenigen Schultern verteilt sind, kann das eine spürbare Entlastung sein.

Doch ganz so einfach ist es nicht. Denn die KI kennt weder automatisch die Besonderheiten Ihres Unternehmens noch die Erwartungen Ihrer Kundinnen und Kunden. Sie formuliert manchmal sehr überzeugend, auch wenn Inhalte ungenau, austauschbar oder sogar falsch sind. Außerdem prüft sie nicht von selbst, ob sensible Daten, interne Zahlen oder Kundendetails überhaupt in ein KI-Tool eingegeben werden dürfen.

Dieser Beitrag zeigt deshalb, wie kleine und mittlere Unternehmen KI sinnvoll für die Textgenerierung einsetzen können: als hilfreiche Assistenz für erste Entwürfe, Ideen und Überarbeitungen – aber nicht als Autopilot. Denn gute Unternehmenskommunikation entsteht nicht allein durch schnelle Texte, sondern durch fachliche Prüfung, klare Zielgruppenansprache, Datenschutzbewusstsein und die persönliche Stimme des Unternehmens.

 

 

KI als Co-Autorin: Möglichkeiten, Grenzen und Datenschutz

Textgenerierung mit KI bedeutet, dass ein digitales System auf Basis einer Eingabe eigenständig Textvorschläge erstellt. Die KI greift dabei nicht auf Wissen im menschlichen Sinn zurück, sondern berechnet auf Grundlage ihrer Trainingsdaten und der aktuellen Eingabe, welche Wörter und Formulierungen wahrscheinlich gut zueinander passen. Das Ergebnis kann erstaunlich überzeugend klingen – sollte aber trotzdem immer geprüft werden!

Gerade in KMU, in denen oft keine eigene Marketing- oder Kommunikationsabteilung vorhanden ist, kann das eine echte Entlastung sein. Die KI ersetzt dabei jedoch nicht das Fachwissen im Unternehmen. Sie hilft beim Formulieren, Strukturieren und Variieren, die inhaltliche Verantwortung bleibt aber immer beim Menschen.

Was KMU vor dem Einsatz von ChatGPT, Copilot & Co. wissen sollten.

Aktuelle KI-Systeme wie ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, Claude oder andere Sprachmodelle können inzwischen sehr unterschiedliche Textaufgaben übernehmen. Einige, wie der Microsoft Copilot, sind direkt in Bürosoftware integriert, andere werden als eigenständige Chatbots genutzt oder in branchenspezifische Anwendungen eingebunden. Neben allgemein verfügbaren Online-Tools gibt es auch Unternehmenslösungen oder lokal betriebene Systeme, die für den Umgang mit sensiblen Daten besser geeignet sein können. Für KMU ist deshalb nicht nur die Frage wichtig, was eine KI schreiben kann, sondern auch, unter welchen Bedingungen sie eingesetzt wird.

Ein weiterer Unterschied zwischen KI-Systemen liegt in der Menge an Informationen, die sie in einem Chat gleichzeitig berücksichtigen können. Dieses sogenannte Kontextfenster bestimmt, wie viel Text die KI in einer Unterhaltung oder bei der Bearbeitung eines Dokuments „im Blick“ behalten kann. Ist ein Chat sehr lang oder ein Dokument sehr umfangreich, kann es passieren, dass Informationen vom Anfang weniger stark berücksichtigt oder scheinbar „vergessen“ werden. Die KI hat also kein perfektes Gedächtnis. Für die Praxis bedeutet das: Wichtige Angaben zu Zielgruppe, Tonalität, Unternehmenshintergrund oder fachlichen Vorgaben sollten klar zusammengefasst und bei längeren Aufgaben gegebenenfalls im Chat erneut genannt werden.

Die folgende Tabelle gibt einen kompakten Überblick über verschiedene KI-Tools:

KI-Tool	Hauptstärke	Ideal für …	Kontextfenstergröße
Claude (Anthropic)	Herausragend bei extrem langen Texten, sehr präzise.	Ganze Bücher, lange Paper, Finanzberichte.	200.000 Token (ca. 600 S.) 1.000.000 Token (ca. 3.000 S.)
Gemini (Google)	Zügige Verarbeitung, aktueller Web-Abgleich.	Umfangreiche Dokumente, Workspace-Integration.	1.000.000 Token (ca. 3.000 S.) 2.000.000 Token (ca. 6.000 S.)
NotebookLM (Google)	Ausschließlich quellenbasiert, minimiert Halluzinationen.	Forscher, Projekte mit vielen PDF-Quellen.	50 Quellen á 500.000 Wörter (ca. 100.000 Seiten / Projekt) 300 Quellen á 500.000 Wörter (ca. 600.000 Seiten / Projekt)
ChatGPT (OpenAI)	Formatierungsflexibilität, gute Stil-Anpassung.	Allgemeine Dokumente, Meeting-Protokolle.	16.000 Token (ca. 48 S.) 32.000 Token (ca. 96 S.) 128.000 Token (ca. 380 S.)
ChatPDF (SciSpace)	Direkter, interaktiver PDF-Upload für gezielte Fragen.	Durcharbeiten einzelner, komplexer Fachartikel.	40.000 Token (ca. 120 S.) max. 32 MB pro Datei 650.000 Token (ca. 2.000 S.)

 

Jedoch ist nicht jedes KI-Tool automatisch für vertrauliche Unternehmensinformationen geeignet. Wer Kundendaten, Angebote, Verträge, interne Zahlen oder technische Unterlagen in ein kostenfrei zugängliches System eingibt, muss vorher genau prüfen, was mit diesen Daten geschieht:

• Werden sie gespeichert?
• Können sie für Trainingszwecke verwendet werden?
• Wo werden sie verarbeitet?
• Gibt es eine Unternehmensversion mit entsprechenden Datenschutzvereinbarungen?

Gerade für KMU gilt: KI kann sehr nützlich sein, aber sensible Daten dürfen nicht blind in jedes Tool eingeben werden.

Damit hängt die Frage des Datenschutzes eng mit dem gewählten Lizenzmodell zusammen. Denn je nachdem, ob ein Tool kostenlos, als Einzelabo oder als Unternehmenslösung genutzt wird, unterscheiden sich häufig auch die Regelungen zur Datenverarbeitung, zur Speicherung von Eingaben und zur administrativen Kontrolle. Mittlerweile gibt es bei den Lizenzmodellen von KI-Tools eine große Vielfalt an Angeboten. Neben frei verfügbaren Basisversionen, die sich vor allem zum Ausprobieren oder für einfache Aufgaben eignen, bieten viele Anwendungen kostenpflichtige Einzelabos für Privatpersonen an. Diese liegen grob im Bereich von etwa 10 bis 25 Euro netto pro Monat und umfassen meist höhere Nutzungslimits, leistungsfähigere Modelle, größere Kontextfenster, schnellere Verarbeitung oder zusätzliche Funktionen wie Datei- und Quellenanalyse.

Unternehmen können Einzelabos oder Privatpläne unter Umständen für einfache, nicht vertrauliche Aufgaben nutzen, sofern die Nutzungsbedingungen des jeweiligen Anbieters dies erlauben. Sobald jedoch personenbezogene Daten, Kundendaten, interne Unterlagen oder geschäftskritische Informationen verarbeitet werden, sollten Unternehmen in der Regel Team-, Business- oder Enterprise-Lizenzen prüfen. Solche Unternehmenslizenzen bewegen sich häufig ungefähr zwischen 10 und 40 Euro netto pro Nutzer und Monat; bei größeren Enterprise-Lösungen können die Kosten deutlich darüber liegen oder individuell verhandelt werden.

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Der Weg zum perfekten KI-Text: Fragen. Feilen. Fertigstellen.

Schritt 1: Das Prompten – Gute Texte beginnen mit guten Anweisungen.

Damit KI bei der Textgenerierung wirklich hilfreich ist, braucht sie klare, unmissverständliche Anweisungen. Dieser Vorgang wird als „Prompten“ bezeichnet. Gemeint ist damit die Eingabe, mit der Nutzerinnen und Nutzer der KI mitteilen, was sie tun soll. Die einfache Grundregel lautet: Wer präzise Fragen stellt, bekommt schneller bessere Texte. Ein guter Prompt beschreibt daher nicht nur grob das gewünschte Thema, sondern liefert der KI möglichst genaue Informationen:

• Worum geht es?
• Für wen ist der Text gedacht?
• Welches Ziel soll er erreichen?
• Soll der Text sachlich, werblich, freundlich oder erklärend klingen? Gibt es Begriffe, die verwendet oder vermieden werden sollen?
• Gibt es Beispiele, an denen sich die KI orientieren kann?

Der Unterschied zwischen „Schreib mal was“ und einem brauchbaren Entwurf.

Gerade für kleine und mittlere Unternehmen ist diese gedankliche Vorarbeit wichtig. Ein Prompt wie „Schreibe einen Text über unseren neuen Reparaturservice“ führt häufig zu einem allgemeinen und austauschbaren Ergebnis. Die KI kann nur mit den Informationen arbeiten, die sie erhält. Wenn wichtige Angaben fehlen, füllt sie Lücken selbst – und das Ergebnis passt dann möglicherweise nicht zum Unternehmen, zur Zielgruppe, zum tatsächlichen Angebot oder ist schlicht falsch.

Klare Prompts sparen Zeit, unnötige Überarbeitungsschleifen und Energie.

Effizientes Prompten spart außerdem Zeit. Je klarer die Anweisung ist, desto weniger Nachbesserungen sind nötig. Statt mehrere unpassende Entwürfe zu erzeugen, kann ein gut formulierter Prompt schneller zu einem brauchbaren ersten Ergebnis führen. Das reduziert Fehlversuche und macht den gesamten Schreibprozess übersichtlicher. Gleichzeitig spart bewusstes Prompten auch digitale Ressourcen. Jede Anfrage an ein KI-System benötigt Rechenleistung, und unnötige Wiederholungsschleifen verbrauchen Energie. Dieses Argument sollte nicht dramatisiert werden, denn auch andere digitale Anwendungen benötigen Strom. Es ist aber ein sinnvoller Anlass, KI bewusst und zielgerichtet einzusetzen – als Teil einer nachhaltigen digitalen Arbeitsweise.

 

Wenn Sie einen vertiefenden Einblick in das Thema Prompten wünschen, empfehlen wir Ihnen den Blogbeitrag vom Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg „Effektives Prompting: Der Schlüssel zur optimalen Nutzung von Large Language Models (LLMs)“. Gerne können Sie außerdem direkt mit uns Kontakt aufnehmen: In einem Informationsgespräch oder einem Online-Werkstattgespräch greifen wir Ihre Fragen auf, vertiefen das Thema gemeinsam.

Schritt 2: Die Überarbeitung – Der erste Entwurf ist nicht die Ziellinie.

Mit dem ersten KI-Entwurf ist der Textprozess allerdings nicht abgeschlossen. Im Gegenteil. Die Überarbeitung ist einer der wichtigsten Schritte. Sie ist kein optionaler Feinschliff, sondern ein wesentlicher Teil des Schreibprozesses und entscheidend für die Qualität des finalen Textes. Sie sorgt dafür, dass Inhalte nicht beliebig wirken, dass Fehler erkannt und dass problematische Formulierungen oder einseitige Darstellungen vermieden werden. Gerade Unternehmen, die KI-Texte für Webseiten, Newsletter, Social Media oder Kundenkommunikation nutzen, tragen Verantwortung für das, was sie veröffentlichen. Die KI kann beim Erstellen helfen – der Mensch bleibt als Human-in-the-Loop die prüfende und entscheidende Stelle.

Quelle: KI-generiert

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Was passiert, wenn KI-Texte ohne „TÜV“ auf die Straße dürfen?

Wenn KI-generierte Texte ungeprüft übernommen werden, können verschiedene Probleme entstehen:

1. Wenn der Text nett lächelt, aber nichts sagt.

Ein häufiges Risiko sind generische Inhalte und Wiederholungen. Viele KI-Texte klingen allgemein, austauschbar und wenig persönlich. Sie enthalten oft ähnliche Formulierungen, wiederholen Argumente oder bleiben an der Oberfläche. Ein solcher Text informiert nicht wirklich, sondern wirkt wie eine „Texttapete“: viel Inhalt, aber wenig Aussage. Für Kundinnen und Kunden kann das schnell den Eindruck erwecken, dass sich ein Unternehmen keine Mühe gibt, ihre konkreten Bedürfnisse ernst zu nehmen. Statt Wertschätzung entsteht Distanz.

Die folgende Grafik zeigt, wie Floskeln durch konkrete und aussagekräftige Formulierungen ersetzt werden können:

Auch für die Sichtbarkeit in Suchmaschinen ist das problematisch. Suchmaschinen wie Google bevorzugen hilfreiche, relevante und eigenständige Inhalte. Austauschbare Masseninhalte ohne echten Mehrwert werden daher in der Regel schlechter bewertet. Das liegt auch im eigenen Interesse der Suchmaschine: Sie möchte Nutzerinnen und Nutzern möglichst schnell Antworten liefern, die wirklich weiterhelfen, vertrauenswürdig sind und zur Suchabsicht passen. Würden stattdessen oberflächliche, wiederholende oder rein für Suchmaschinen geschriebene Texte gut ranken, würde die Qualität der Suchergebnisse sinken – und damit auch das Vertrauen in die Suche selbst.

2. Wenn die KI selbstbewusst danebenliegt.

Ein weiteres Risiko sind fehlerhafte Inhalte. KI-Anwendungen können Informationen falsch darstellen, veraltete Aussagen verwenden oder Zusammenhänge erfinden, die plausibel klingen, aber nicht stimmen. Werden solche Fehler nicht entdeckt, kann das Vertrauen von Kundinnen und Partnern in ein Unternehmen erheblich beschädigt werden. Besonders problematisch ist das in sensiblen Bereichen wie Gesundheit, Recht, Finanzen, Bildung oder Beratung. Dort können falsche Aussagen nicht nur peinlich sein, sondern auch rechtliche, strafrechtliche oder ethisch bedenkliche Konsequenzen haben. Hinzu kommt ein größeres gesellschaftliches Problem: Werden falsche Informationen veröffentlicht, können sie sich im Internet weiterverbreiten. Später können sie wiederum in Trainingsdaten von KI-Systemen gelangen und so den Kreislauf der Falschinformationen verstärken.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, welche rechtlichen Folgen KI-generierte Falschinformationen haben können? Dann lesen Sie vertiefend die Beiträge „Verantwortung für Falschaussagen von KI-Chatbots“ und „Wer haftet für KI-gestützte Informationen?“ in der Wissensbox Recht des Mittelstand-Digital Zentrums Chemnitz.

3. Wenn die KI alte Klischees neu aufwärmt.

Auch vorurteilbehaftete Inhalte sind ein wichtiger Grund für die Überarbeitung. KI-Systeme lernen aus vorhandenen Daten – und diese Daten enthalten gesellschaftliche Vorurteile, stereotype Darstellungen und diskriminierende Muster. Das zeigt sich zum Beispiel, wenn Führungspositionen eher männlich und Pflege-, Assistenz- oder Serviceberufe eher weiblich dargestellt werden. Stereotype kommen auch gegenüber bestimmten Regionen, Altersgruppen oder Bildungswegen vor. Ein weiteres Problem: Standardbeispiele von internationalen KI-Systemen beziehen sich häufig auf große Unternehmen, internationale Märkte oder US-amerikanische Arbeits- und Rechtskontexte. Das passt häufig nicht zur Realität deutscher kleiner und mittlerer Unternehmen, die oft regional verwurzelt sind, andere Strukturen haben und näher an ihren Kundinnen und Kunden arbeiten.

Für KMU ist das mehr als ein theoretisches Problem. Eine Stellenanzeige spricht unter Umständen ungewollt bestimmte Bewerbergruppen nicht an, während Marketingmaßnahmen einzelne Zielgruppen übersieht oder ausschließt. Ungeprüft übernommene KI-Texte reproduzieren mitunter Klischees, die nicht zu den eigenen Unternehmenswerten passen, und gefährden damit Werte wie Vielfalt, Fairness, Regionalität oder Kundennähe

Werden zudem solche Inhalte ungeprüft veröffentlicht, können sie bestehende Vorurteile verstärken und weiterverbreiten. Auch hier entsteht ein Kreislauf: Vorurteilbehaftete Inhalte gelangen ins Netz, werden dort kopiert, gelesen, verarbeitet und möglicherweise erneut zum Training von KI-Anwendungen genutzt. Für Unternehmen kann das konkrete Nachteile haben: Imageschäden, Vertrauensverlust, Kritik in sozialen Medien und auch rechtliche Konsequenzen, wie Abmahnungen, Unterlassungsansprüche oder Schadensersatzforderungen.

Hilfreich ist es, verschiedene Zielgruppen mitzudenken und die KI gezielt um eine Prüfung zu bitten, zum Beispiel mit Prompts wie: „Prüfe den Text auf einseitige oder stereotype Formulierungen“ oder „Formuliere inklusiver, aber ohne künstlich oder bürokratisch zu klingen“.

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Fazit

KI kann kleine und mittlere Unternehmen im Arbeitsalltag deutlich entlasten, indem sie bei Entwürfen, Formulierungen, Strukturierung und Überarbeitung von Texten unterstützt. Sie ist jedoch kein Ersatz für menschliche Fachkenntnis, unternehmerische Erfahrung und kritische Prüfung. Entscheidend ist, KI bewusst einzusetzen: mit klaren Prompts, sorgfältiger Kontrolle, Datenschutzbewusstsein und Blick auf Zielgruppe, Tonalität und mögliche Fehler oder Vorurteile. So wird KI nicht zum Autopiloten, sondern zu einer hilfreichen Co-Autorin, die gute Unternehmenskommunikation sinnvoll ergänzt.

 

Bei Fragen zum Thema wenden Sie sich gern an:

Dr. Kerstin Michalke
Modellfabrik Virtualisierung
Telefon: +49 3641 205-390
E-Mail:  michalke@kompetenzzentrum-ilmenau.de