Generative KI – Werkzeug, Risiko, Faszinosum

Content-Erstellung im KI-Zeitalter

Auch im Marketing beherrscht das Thema KI die Schlagzeilen – mit Faszination, Hype und hohen (wenn auch bislang nicht eingelösten) Effizienzerwartungen auf der einen Seite, Unsicherheit, Angst und Beharrungsreflexen auf der anderen. 

Aber was auch immer wir jetzt darüber denken: Generative KI wird das Content-Marketing radikal verändern. Die Milliardeninvestitionen in KI-Firmen und Rechenzentren müssen sich schließlich auszahlen. Und tatsächlich erscheinen in schneller Folge neue Sprachmodelle mit  immer beeindruckenderen Fähigkeiten.

Untersuchungen wie der The State of Freelance Content Writing: Survey Report 2025 oder der ProCopywriters Survey 2025 (aus UK) zeigen, dass die Mehrzahl (ca. 70 %) der professionellen Texter:innen – und sicherlich selbst die, die befürchten, womöglich bald durch KI ersetzt zu werden – längst ebenfalls KI-Werkzeuge für ihre Arbeit nutzen. Ich selbst tue das auch, was zu der bemerkenswerten Konstellation führt, dass ich mit KI, über KI und höchstwahrscheinlich auch für die KI schreibe (denn auch meine Texte werden sicher früher oder später in den Trainingsdaten neuer Modelle landen).

All diese Entwicklungen lassen eigentlich nur einen Schluss zu: Generative KI wird für Content-Spezialisten immer wichtiger – bei der Content-Erstellung, aber auch bei der Content-Nutzung. Denn KI verändert auch die Art und Weise, wie unsere Inhalte gefunden (Stichwort KI-Übersicht vor Suchergebnissen) und wie sie rezipiert werden: Longform-Content ist zwar beliebt, dürfte aber zunehmend auch mit KI-Hilfe konsumiert werden, die das vermeintlich Wichtigste als gut und vor allem schnell verdauliche Häppchen serviert.

KI ist gekommen, um zu bleiben, und Textprofis sollten wissen, womit sie es zu tun haben. Wer die Funktionsweise generativer Sprachmodelle kennt, kann KI-Werkzeuge effektiver nutzen, bestehende Risiken (Halluzinationen, Kontextfehler, Bias) minimieren und bessere Inhalte schaffen. Hintergrundwissen hilft zudem dabei, Inhalte besser für KI-gestütztes Suchen und Lesen aufzubereiten (wenn Kunden das wünschen).

Interessant und nützlich dürften etwa Fragen wie diese sein:

• Wie funktionieren große Sprachmodelle (die derzeit alle auf der Transformer-Architektur basieren)?
• Was sind Vektor-Embeddings und welche Rolle spielen sie bei der Textverarbeitung?
• Wie funktioniert Retrieval Augmented Generation und warum ist das wichtig?

In den folgenden Wochen werden wir uns mit diesen Themen eingehender beschäftigen.