Die nächste Evolutionsstufe im Prompt Engineering
Auto-Prompting ist die Antwort auf mittelmäßige KI-Outputs aufgrund ungenauer Nutzereingaben. Mit Auto-Prompting analysiert das Modell selbstständig die Eingabe, erkennt Optimierungspotenziale und generiert daraus einen zielgerichteten, präzisen Prompt.
So entstehen Prompts, die auf die Aufgabe und den gewünschten Output zugeschnitten sind, unabhängig davon, wie unspezifisch die ursprüngliche Anfrage war.
So das Versprechen. Und die Realität?
Was Auto-Prompting leistet:
✅ Formulierung: KI übernimmt die richtige Wortwahl und Sprachstruktur.
✅ Konsistenz: Einheitliches Wording und Aufbau über Beiträge und Autoren hinweg.
✅ Schneller Entwurf: Aus einer groben Idee entsteht im Handumdrehen ein brauchbarer Text.
Perfekt also für:
->> Standard-Formate
->> Autoren-Teams, die gleiche Tonalität wahren müssen
->> KI-Einsteiger, die mit komplexen Prompts überfordert sind
💡 Wo die Grenzen liegen
->> Stil und Persönlichkeit:
Automatisch generierte Prompts können einheitlich und oberflächlich wirken. Authentische Kommunikation benötigt individuelle Formulierungen, feine Nuancen und einen persönliche Blickwinkel.
->> Kontextverlust ohne Memory:
Ohne persistente Nutzer-Memory-Funktion kennt die KI weder deinen individuellen Stil noch deine Themenhistorie. Die generierten Prompts sind „gut“, aber nicht deine.
->> Datenschutz und Sicherheit:
Automatisierte Systeme verarbeiten Nutzerdaten, um Vorschläge zu optimieren. du brauchst klare Prozesse für DSGVO-Konformität und den Schutz sensibler Informationen.
->> Bias und Qualität:
KI-Modelle können Verzerrungen reproduzieren. Ein automatisiertes System muss mit Prüf- und Feedback-Schleifen abgesichert werden, sonst schleichen sich unentdeckte Fehler ein.
💡 Der größte Nutzen liegt in speziellen Use Cases insbesondere für große Unternehmen: Automatisiertes Prompting bietet Effizienz- und Qualitätsvorteile, wenn es um große Mengen standardisierter Aufgaben geht. Hier sind Konsistenz und Geschwindigkeit wichtiger als Individualität.
👉 Wann du besser selbst promptest
– Kreative Originalität:
Deine persönliche Perspektive, pointierte Meinungen und Storytelling-Elemente.
– Beratung und Coaching:
Texte, die Empathie erfordern, beispielsweise bei sensiblen Themen oder persönlicher Markenführung.
– Thought-Leadership:
Langfristiger Aufbau einer unverkennbaren Stimme.
Auto-Prompting ist ein mächtiges Werkzeug für Effizienz und Konsistenz, aber kein Allheilmittel für persönliche und kreative Texte. Entscheidend ist der jeweilige Use Case und die bewusste Abwägung: Brauche ich Schnelligkeit oder meinen unverwechselbaren Stil?
Wie gehen wir verantwortungsvoll mit einer Technologie um, die klüger wirkt, als sie ist?
Wie oft staunen wir über die scheinbare Intelligenz von KI-Systemen und vergessen dabei, dass hinter den beeindruckenden Antworten kein echtes Verständnis steckt?
Gerade weil Künstliche Intelligenz immer mehr Entscheidungen beeinflusst, ist es so wichtig, genau hinzuschauen: Wo liegen die Grenzen und Schwächen von KI, und was macht den Menschen einzigartig?
1. Fehlentscheidungen und Vertrauensverlust
Wenn KI-Systemen menschliche Fähigkeiten wie Verständnis, Intuition oder moralisches Urteilsvermögen zugeschrieben werden, besteht die Gefahr, dass Entscheidungen ungeprüft übernommen werden. Dies kann zu schwerwiegenden Fehlentscheidungen führen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Medizin, Justiz oder Personalmanagement. Wiederholte Fehler oder Diskriminierungen durch KI können zudem das Vertrauen in die Technologie und ihre Akzeptanz in der Gesellschaft nachhaltig schädigen.
2. Diskriminierung und ethische Probleme
KI-Systeme treffen Entscheidungen auf Basis von Daten und Algorithmen, ohne echte Kontextkenntnis oder ethische Reflexion. Werden diese Systeme überschätzt oder falsch eingesetzt, können sie bestehende Vorurteile und Diskriminierungen verstärken – etwa durch voreingenommene Trainingsdaten. Das beeinträchtigt Fairness und Gleichbehandlung und kann rechtliche sowie gesellschaftliche Konflikte auslösen.
3. Verlust menschlicher Autonomie und Verantwortung
Eine zu starke Delegation von Entscheidungsbefugnissen an KI kann dazu führen, dass menschliche Handlungsspielräume und Verantwortlichkeiten verwässert werden. Der Deutsche Ethikrat warnt ausdrücklich davor, die menschliche Autorschaft und Verantwortung an Maschinen zu übertragen. Dies kann zu einer gefährlichen Diffusion von Verantwortung führen, bei der im Schadensfall niemand mehr eindeutig haftbar gemacht werden kann.
5. Manipulation, Sicherheit und Missbrauch
KI kann für böswillige Zwecke missbraucht werden, etwa zur gezielten Manipulation von Menschen und zur Verbreitung von Desinformation. Werden die Fähigkeiten von KI überschätzt, können Sicherheitslücken und Missbrauchspotenziale übersehen werden, was erhebliche gesellschaftliche und individuelle Risiken nach sich zieht.
❓Wie gehen wir also verantwortungsvoll mit einer Technologie um, die klüger wirkt, als sie ist und wo ziehen wir die Grenze zwischen Unterstützung und Überforderung?
❓Was passiert, wenn wir Systemen Verantwortung übertragen, die gar nicht verstehen, was auf dem Spiel steht?
Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn: Wenn wir die Fähigkeiten von KI und Menschen verwechseln
Wer bringt unseren Kindern bei, KI nicht nur zu nutzen, sondern dabei den Kopf einzuschalten – und nicht abzuschalten?
KI ist Top Thema überall. Aber im Lehrerzimmer prallen Schweigen, Engagement und Überforderung aufeinander, dazwischen der reflexhafte Ruf nach Verboten.
Man kann es den Lehrern nicht verdenken: Die Verantwortung, mit dieser Technologie umzugehen, wurde ihnen vielerorts nicht ausreichend übertragen geschweige denn solide erklärt. Während ChatGPT längst Aufsätze schreibt und Mathe erklärt, diskutieren Bildungseinrichtungen, ob man das „zulassen darf“.
Die Technik ist da. Was fehlt, ist das WIE: generative KI wirklich zu verstehen und sinnvoll einzusetzen.
Was derzeit an vielen Schulen passiert, ist der Reflex, neue Technologien mit alten Kategorien zu bewerten. Als Bedrohung und als etwas, das man „kontrollieren“ muss. Statt KI als Werkzeug zu begreifen, das entlastet und begleitet, wird sie zum Schreckgespenst stilisiert: Die Schüler könnten schummeln, die Prüfungen könnten ihren Sinn verlieren.
Die eigentliche Frage lautet:
Warum schaffen wir es nicht, ein Bildungssystem zu entwickeln, das die Zukunft gestaltet statt ihr hinterherzulaufen?
Die Kids sind längst weiter. Sie nutzen Chatbots für Vokabeltraining und Hausaufgaben.
Und das System dokumentiert Verdachtsmomente und bastelt an Anti-KI-Regelwerken. Es klammert sich an Bewertungsraster, die aus der Zeit gefallen sind.
Was wir stattdessen brauchen? Einen Shift im Denken und im Curriculum.
💡Prompt Engineering als Schulfach und fächerübergreifende Integration von KI im Unterricht
💡 Prüfungsformate, die den Umgang mit KI voraussetzen nicht verbieten
💡 Lehrerfortbildungen, die mehr leisten als ein „Was ist eigentlich ChatGPT“-Crashkurs
💡 Einbindung externer Fachkompetenz um Wissen zu vermitteln, das unsere Lehrer so schnell gar nicht aufbauen können
Engagierte Lehrkräfte werden allein gelassen
Ich erlebe viele Lehrerinnen und Lehrer, die längst eigene KI-AGs starten, Prompts austüfteln, Lernvideos produzieren. Ihr Einfallsreichtum ist groß aber er hängt vom persönlichen Einsatz ab, nicht von systemischer Unterstützung. Wer so viel Eigeninitiative zeigt, verdient Verstärkung, keine regulatorischen Fußfesseln.
Dabei könnte die Schule der beste Ort sein, um den klugen, reflektierten Umgang mit KI zu lernen. Um Fragen zu stellen wie:
? Was bedeutet Urheberschaft in einer Welt der Textgeneratoren?
? Was ist ein gutes Argument, wenn es auch synthetisch erzeugt sein kann?
? Wie erkenne ich Bias im System, aber auch in mir selbst?
Dafür müsste sich das System bewegen und zwar sehr schnell.
Orientierung entsteht nicht aus der Theorie sondern aus dem Tun. Kinder lernen durchs Ausprobieren.
Wie geht ihr das an?
Welche KI-Tools zeigt ihr euren Kindern und welche Erfahrungen macht ihr dabei?
Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn: KI in der Schule – Die Frage ist nicht: darf man das. Sondern: Was passiert, wenn wir es nicht tun?
Automation ersetzt keine Strategie. Auch nicht mit KI.
Der Einsatz generativer KI verführt zu operativer Effizienz und kaschiert dabei häufig das Fehlen einer klaren strategischen Zielsetzung. Prozesse werden automatisiert, Content generiert, Entscheidungen getroffen. Was dabei oft fehlt, ist die konzeptionelle Einordnung:
Warum wird automatisiert?
Mit welchem Ziel?
Für welchen Wirkungskontext?
KI ersetzt keine Zielklärung, kein Geschäftsmodell, keine kohärente Customer Journey. Wer ein Sprachmodell einführt, ohne die strukturelle Passung zu prüfen, riskiert funktionale Redundanzen, widersprüchliche Kommunikationsabläufe und unklare Verantwortlichkeiten im operativen Prozess.
Prompt Engineering ohne Use Case ist kein Fortschritt, sondern technisch vermittelte Beliebigkeit.
Es ist erschreckend, wie häufig zentrale Grundsätze des Projektmanagements im KI-Kontext suspendiert werden. Anforderungsanalyse, Zieldefinition, Stakeholder-Mapping oder der Aufbau einer sauberen Zielhierarchie – bewährte Methoden zur Projektsicherung – scheinen plötzlich verzichtbar, sobald ein KI-Tool involviert ist.
Doch genau diese Grundlagen sind unverzichtbar, um KI-gestützte Vorhaben wirkungsorientiert, verantwortbar und nicht zuletzt auch skalierbar zu gestalten.
Effizienz entsteht nicht durch Tool-Nutzung, sondern durch die intelligente Kopplung von Systemen, Datenflüssen und Entscheidungslogiken. Automatisierung ist keine Antwort, sondern eine Methode!
Strategisches KI-Design beginnt daher wie jedes Projekt ohne KI mit funktionaler Analyse, nicht mit Feature-Demonstration. Es integriert technologische Möglichkeiten in eine übergeordnete Logik: Was lässt sich durch KI anders, besser oder neu denken und zwar jenseits bloßer Beschleunigung?
Die zentrale Kompetenz liegt nicht im Tool-Verständnis, sondern in der Fähigkeit, Kontexte zu differenzieren, Prozessziele zu definieren, Schnittstellen zu gestalten. Nur wenn diese Grundlagen geklärt sind, erzeugt man mit generative KI mehr als synthetische Output-Kaskaden.
Andernfalls entwickeln wir nur Effizienz darin, das Falsche zu tun.
Gleicht erlernte Empathie bei Autisten der „Empathie“ einer KI?
Hilft uns dieser Vergleich, die Definition von Empathie in Bezug auf KI zu differenzieren?
Immer wieder wird über Empathie im Zusammenhang mit KI diskutiert. Und immer wieder denke ich an die erlernte Empathie vieler Menschen im Autismus-Spektrum, eine bewusst aufgebaute, erlernte Fähigkeit.
Ein Vergleich, der meine Definition von Empathie herausfordert:
Kann man auch bei KI von erlernter (bzw. trainierter) Empathie sprechen?
Dazu folgende abgrenzende Überlegungen:
𝟏 | 𝐔𝐫𝐬𝐩𝐫𝐮𝐧𝐠 & 𝐌𝐨𝐭𝐢𝐯𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧
👤 Menschen im Autismus-Spektrum starten oft mit einer sensorischen Reizflut und fehlender intuitiver Gefühlszuordnung.
Ihr Antrieb: der Wunsch nach Teilhabe.
🤖 KI beginnt mit einem Datenstrom ohne Innenleben.
Ihr Antrieb: Zielvorgaben von Entwicklern und Geschäftsmodelle.
Beide konstruieren also Empathie, doch nur eine Seite sehnt sich nach menschlicher Resonanz.
𝟐 | 𝐖𝐢𝐞 𝐞𝐧𝐭𝐬𝐭𝐞𝐡𝐭 𝐌𝐢𝐭𝐠𝐞𝐟ü𝐡𝐥?
👤 Autistische Strategie
Beobachten: Mimik, Gestik, Stimme.
Analysieren: „Stirn in Falten → wahrscheinlich Sorge.“
Reagieren: bewusst gewählte, oft sehr passende Antwort.
🤖 KI-Routine
Text, Bild, Ton in Vektoren übersetzen.
Wahrscheinlichkeit für „Sadness“, „Joy“ & Co. berechnen.
Response ausspielen.
Präzision beiderseits, aber doch mit deutlichen Unterschieden: nur das menschliche Gegenüber spürt Verantwortung für die Wirkung.
𝐀𝐥𝐬𝐨 𝐳𝐰𝐞𝐢 𝐤𝐨𝐧𝐬𝐭𝐫𝐮𝐤𝐭𝐢𝐯𝐞, 𝐚𝐛𝐞𝐫 𝐝𝐨𝐜𝐡 𝐮𝐧𝐠𝐥𝐞𝐢𝐜𝐡𝐞 𝐏𝐟𝐚𝐝𝐞:
-> Erlernte Empathie ist mühsam, doch zutiefst menschlich. Sie entsteht aus Bedürfnis und Verletzbarkeit und der Mensch empfindet Verantwortung für seine Reaktion.
-> KI-Empathie ist Statistik ohne Innenwelt. Nützlich, solange wir sie klar als Simulation kennzeichnen.
Suche ich Kontakt, brauche ich Gegenseitigkeit und Offenheit.
Suche ich Effizienz, genügt mir die KI-Maske. Die Kunst liegt darin, die beiden Konzepte nicht zu verwechseln.
Sofern ich Empathie erwarte im Sinne von verantwortlicher Reaktion und Resonanz kann die KI nicht als empathisch bezeichnet werden.
𝐅ü𝐫 𝐦𝐢𝐜𝐡 𝐛𝐥𝐞𝐢𝐛𝐭 𝐞𝐬 𝐞𝐢𝐧𝐝𝐞𝐮𝐭𝐢𝐠:
Solange wir der KI „Empathie“ zuschreiben, ohne die Begriffe zu differenzieren, drehen wir uns im Kreis.
Was wir brauchen, ist eine differenzierte Begrifflichkeit, nicht die Wiederholung derselben Diskussion mit immer denselben Missverständnissen weil wir versuchen, menschliche Konzepte auf Maschinen zu übertragen.
❓ Ich freue mich auf deine Sicht dazu.
Disclaimer
Die Beschreibungen zur erlernten Empathie von Menschen im Autismus-Spektrum in diesem Beitrag sind bewusst stark vereinfacht und können das breite Spektrum autistischer Erfahrungen nicht vollständig abbilden. Sie dienen nur als Gedankenanstöße für den Vergleich mit KI-Systemen.
So schützt du deinen KI-Output vor Confirmation Bias.
Neulich bekam ich eine DM, die mich kurz sprachlos gemacht hat. Eine Art Persönlichkeitsanalyse, die jemand mit ChatGPT auf Basis meines Posts erstellt hat.
Ergebnis: eine Diagnose meiner „freudschen Selbstschutz-Taktiken“, detailliert und aburteilend (Kurzfassung, die Langfassung im Download unten):
– Ich inszeniere mich als Retterin der Tiefe.
– Ich kritisiere Performance, will aber selbst performen.
– Ich bin rhetorisch virtuos, aber nur auf den mir genehmen Tasten.
– Wer nicht klingt wie ich, ist raus.
𝐖𝐚𝐬 𝐢𝐬𝐭 𝐡𝐢𝐞𝐫 𝐩𝐚𝐬𝐬𝐢𝐞𝐫𝐭?
Die Erklärung steckt im Prompt, mit dem das Ergebnis generiert wurde:
„Analysiere diesen Text nach verborgenen Mustern Freud’scher Selbstschutz-Taktiken der Selbstlüge.“
Wer so Promptet darf sich nicht über Confirmation Bias wundern! Denn das Ergebnis wäre – egal welcher Text analysiert worden wäre – immer ähnlich ausgefallen.
𝐖𝐚𝐫𝐮𝐦?
Die KI wurde angewiesen, nach „verborgenen Mustern Freud’scher Selbstschutz-Taktiken der Selbstlüge“ zu suchen. Wenn man KI mit einem solchen Auftrag losschickt wird sie etwas finden, und wenn nicht, wird sie sich etwas zusammenhalluzinieren. Sie hat gar keine andere Wahl, denn der Prompt gibt einen klaren Auftrag ohne andere Möglichkeiten aufzuzeigen.
Wenn ich mit KI eine solche Analyse durchführen möchte muss ich den Prompt offen formulieren. Wie man das macht findest du Download unten.
𝐖𝐢𝐞 𝐤𝐚𝐧𝐧 𝐦𝐚𝐧 𝐂𝐨𝐧𝐟𝐢𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐁𝐢𝐚𝐬 𝐯𝐞𝐫𝐦𝐞𝐢𝐝𝐞𝐧?
Tipps findest du im Prompt Guide zur Vermeidung von Confirmation Bias (Download unten)
Einige wichtige Punkte in der Kurzfassung:
1. Hinterfrage deine Fragestellung
Jeder Prompt setzt einen Deutungsrahmen.
Wenn du nach verstecktem Selbstbetrug fragst, wird GPT genau nur danach dort suchen – selbst wenn nichts darauf hindeutet.
Tipp: Stelle keine Suggestivfragen. Lass Raum für Mehrdeutigkeit.
2. Erkenne deine eigene Intention
Oft liefern KI-Modelle nicht „die Wahrheit“, sondern die Antwort, die du ihnen durch den Prompt nahegelegt hast.
Tipp: Reflektiere, ob dein Prompt auf Bestätigung statt auf Erkenntnis zielt.
3. Die Projektion liegt im Prompt, nicht im Modell
KI ist kein objektiver Beobachter, sondern sie verarbeitet, was du vorgibst.
Wer Bestätigung erwartet, bekommt sie. Wer Zweifel zulässt, bekommt Perspektiven.
Tipp: Vermeide moralisch oder psychologisch geladene Begriffe im Prompt.
4. Formuliere offen, nicht eng
Ein Beispiel:
🛑 „Analysiere diesen Text nach freudschen Selbstlügen.“
✅ „Welche unterschiedlichen Lesarten sind bei diesem Text denkbar – auch im Hinblick auf mögliche Selbstschutzmechanismen?“
Tipp: Lass Interpretationsspielräume zu und fordere Alternativen aktiv ein.
Hier geht es zu meinem LinkedIn Beitrag: Prompting Guide Confirmation Bias
Ermittlungen im Zusammenhang mit LinkedIn Posts zum Thema generative KI:
Die selbsternannte KI Polizei patrouilliert mit feinem Sensorium für generische Phrasen, verdächtig klingenden Satzkonstruktionen und einer womöglich unnatürlich anmutenden Dichte an Gedankenstrichen durch Kommentarspalten, scannt Inhalte nach verdächtigen Formulierungen und …
,,, schlägt zu. Öffentlich. Mit schwacher Rhetorik und viel moralischer Überlegenheit.
📢 Was genau bringt diese kollektive Entrüstung?
𝐍𝐢𝐜𝐡𝐭𝐬.
Denn die Ironie dieser Reaktion: Je mehr wir diese substanzarmen Beiträge kritisieren, desto sichtbarer werden sie. Jedes vermeintlich aufklärerische Kommentarfeuerwerk ist eine Einladung an den Algorithmus: „Bitte mehr davon. Das bringt Interaktion.“
Während gleichzeitig die leisen, klugen, differenzierten Inhalte durchs Raster fallen, weil sie niemanden aufregen, sondern einfach nur gut, aber keine Einladung zum Kommentieren sind und still konsumiert werden.
Der Algorithmus lernt nicht durch Entrüstung, sondern durch Engagement. Jeder „entlarvende“ Kommentar ist ein Premium-Signal.
Wenn Beiträge und Kommentare, die offensichtlich keinem menschlichen Denken entspringen, noch von menschlichem Intellekt überarbeitet wurden einfach ignoriert würden, würde auch der Algorithmus die Konsequenzen ziehen und solche „Content Creators“ weniger ausspielen.
𝐕𝐨𝐫𝐬𝐜𝐡𝐥𝐚𝐠 𝐟ü𝐫 𝐞𝐢𝐧𝐞𝐧 𝐰𝐢𝐫𝐤𝐮𝐧𝐠𝐬𝐯𝐨𝐥𝐥𝐞𝐧 𝐒𝐭𝐫𝐚𝐟𝐞𝐧𝐤𝐚𝐭𝐚𝐥𝐨𝐠:
🚫 Ignorieren (weiterscrollen)
🚫 Muten (beim Beitrag oben die drei Pünktchen klicken und „nicht interessiert“ wählen)
🚫 Nicht mehr folgen (oben die drei Pünktchen klicken und „… nicht mehr folgen“ wählen)
💎 Oder (crazy idea?) mal wieder was richtig Gutes 𝐭𝐞𝐢𝐥𝐞𝐧.
Also: gute Inhalte liken, kommentieren und teilen, denn so lernt der Algorithmus, was du in deinem Feed sehen möchtest und spielt mehr ähnliche Beiträge aus.
Ich wünsche mir jedenfalls mehr Inhalte, die mitdenken statt performen, die irritieren, ohne zu provozieren und die sich nicht durch Bindestriche verdächtig, sondern durch ihren Gehalt bemerkbar machen.
Wenn du Content kennst, der dem nährstoffarmen Algorithmusbrei etwas entgegensetzt, dann teile ihn in den Kommentaren, damit unser Feed wieder ein Ort der Anregung wird und nicht nur ein All-you-can-eat-Buffet synthetischer Reize.
Warum KI-Ethik, generative KI und synthetische Inhalte das vertrauen Herausfordern
Content galt einmal als Königsdisziplin. Wer etwas zu sagen hatte (und nicht nur zu wiederholen) dem wurde zugehört. Authentizität war keine Worthülse, sondern Voraussetzung: Aufmerksamkeit bekam nur, wer ein Mindestmaß an Relevanz und Originalität mitbrachte. Fragen nach Content-Governance oder Corporate Digital Responsibility stellte kaum jemand, weil sich die Grenzen zwischen eigenem Erleben und öffentlicher Darstellung selten verschoben.
Vertrauen entstand aus Erfahrung, nicht aus synthetischen Inhalten oder cleverem Packaging.
Heute reicht ein halbgarer Prompt, eine solide Mischung aus Worthülse und Schlagwort, ein bisschen psychologisches Nudging und schon strömt das vermeintlich Wertvolle in die Feeds.
Was früher als Ausdruck von Persönlichkeit galt – ein Standpunkt, ein Erfahrungswert, eine echte Auseinandersetzung – gerät im Strom der generierten Formulierungen zur austauschbaren Simulation. Nichts davon kratzt an der Oberfläche. Und noch weniger dringt darunter.
Das ist ein stiller Rückzug von der Idee, dass Worte einen Ursprung haben sollten. Oder wenigstens einen Zusammenhang zur gelebten Wirklichkeit.
𝐃𝐢𝐞 𝐧𝐞𝐮𝐞 𝐖ä𝐡𝐫𝐮𝐧𝐠 𝐡𝐞𝐢ß𝐭 𝐏𝐥𝐚𝐮𝐬𝐢𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭ä𝐭.
Wer überzeugend formulieren kann, oder besser: generieren lässt, braucht kein Erlebnis mehr, auch kein Wissen und keine Geschichte. Es genügt, dass es sich „echt anfühlt“. Der Rest ist Packaging.
So entstehen Testimonials von Menschen, die nie Kunde waren und Thought Leadership von Avataren, deren Gedanken eine Datenbank ist. Was in diesem Spiel zählt, ist nicht Authentizität, sondern Glaubwürdigkeit. Und Glaubwürdigkeit lässt sich mittlerweile hervorragend simulieren.
Natürlich kann man jetzt einwenden, dass es im Marketing noch nie um Wahrheit ging, sondern um Wirkung. Im Kontext von KI verschärft sich dieser Widerspruch. Denn je müheloser Inhalte erzeugt werden können, desto mehr stellt sich die Frage: Was ist eigentlich noch „gemeint“? Wer trägt Verantwortung für das Gesagte, wenn es technisch korrekt, aber inhaltlich leer ist?
Die ethische Bruchlinie verläuft nicht entlang der Frage „KI – ja oder nein“, sondern: Welche Gedanken sind uns wichtig genug, um sie selbst zu durchdringen, statt sie generieren zu lassen?
Und was sagt es über unsere Kommunikationskultur aus, wenn wir Wahrheit gegen Effizienz eintauschen?
𝐕𝐞𝐫𝐭𝐫𝐚𝐮𝐞𝐧 𝐢𝐬𝐭 𝐧𝐢𝐜𝐡𝐭 𝐬𝐤𝐚𝐥𝐢𝐞𝐫𝐛𝐚𝐫
Ich nutze generative KI täglich mit Begeisterung. Aber ich plädiere für eine Rückbesinnung auf das, was durch Technologie nicht ersetzt werden kann: Erfahrung und reflektierte Haltung.
Vertrauen lässt sich nicht automatisieren. Es entsteht im Zwischenraum zwischen Worten und Wirklichkeit.
Und genau dieser Raum ist es, den wir schützen sollten, bevor er uns verloren geht.
Zwischen Wahrheit und Wirkung – wo positionierst du dich?
Methoden, Insights & Prompt Guide
Solche Aussagen hast du sicher schon mehrfach auf LinkedIn gelesen. Die gängigen Anleitungen klingen ungefähr so: Standard-Prompt in ChatGPT werfen und fünf Posts auf dem Silbertablett erhalten. Korrekturlesen? Geschenkt. Das Custom-GPT weiß ja, was es tut:
✅ Offene Halbsätze zwingen zum „Mehr anzeigen“ -> FOMO Hook und Cliffhanger am Zeilenende
✅ Kurz hält die kognitive Last niedrig -> 8-10 Wörter pro Satz
✅ 1 Satz = 1 Absatz (Whitespace pumpt die Dwell Time)
✅ Fachbegriffe raus (simple Wörter pushen die Verständlichkeit um 30%)
✅ Leseniveau 7–9. Klasse -> Flesch Reading Ease ≥ 60
✅ egal wenn die erfunden sind, checkt eh keiner -> Konkrete Zahlen statt „deutlich“, „stark“
Das Ergebnis: perfekter Algorithmus-Futterbrei. Standardisiert durchoptimiert, gut durchgekaut.
Aber ist das noch Inhalt, oder nur noch Output?
Ich wünsche mir, dass solche Formate öfter im Feed stummgeschaltet werden. Nicht, um irgendwen zu strafen, sondern um ein Zeichen zu setzen: Qualität entscheidet. Und diese Entscheidung können wir nicht dem Algorithmus überlassen.
𝐀𝐛𝐞𝐫 𝐒𝐜𝐡𝐥𝐮𝐬𝐬 𝐦𝐢𝐭 𝐌𝐞𝐜𝐤𝐞𝐫𝐧, her mit Lösungen.
Ich zeige hier, wie ich meine Posts mit Hilfe von KI erstelle. Nicht aus der arroganten Annahme heraus, dass ich es besser mache sondern um zu zeigen, dass und wie es auch anders geht:
FÜR KI
GEGEN Contentmüll.