KI-Content: Chancen, Risiken und wie Marken authentisch bleiben

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Content-Marketing. Texte, Bilder und Videos lassen sich heute in Sekunden generieren. Wahnsinn, wie schnell KI in unseren Alltag eindringt. KI spart Unternehmen Zeit und Kosten. Marketingbeauftrage skalieren schneller und experimentieren kreativer. Gleichzeitig wächst die Sorge: Wenn jeder Content auf Knopfdruck produzieren kann, wie unterscheiden sich Inhalte dann noch voneinander? Was passiert, wenn KI-generierte Inhalte ungenau, langweilig oder austauschbar wirken? In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Chancen und Risiken in der KI-Content-Produktion.

Summary:

• KI als Partner, nicht Ersatz: Unternehmen nutzen KI zur Beschleunigung von Recherche, Entwürfen und Optimierung – die Verantwortung bleibt beim Menschen.
• Effizienz statt Austauschbarkeit: KI spart Zeit und Geld, doch ohne menschliche Kontrolle drohen generische Inhalte und Markenverwässerung.
• Human-in-the-Loop ist Pflicht: Menschliche Prüfung und Veredelung sichern Qualität, Haltung und Authentizität der Marke.
• Faktencheck & Ethik: KI macht Fehler und kann halluzinieren – menschliche Validierung schützt vor Reputationsrisiken.
• Zukunftsfazit: Erfolgreiches Content-Marketing 2026 kombiniert Automatisierung mit Emotion.

Chancen: KI als strategischer Partner

• Recherche & Inspiration: KI kann Fragen sammeln, Wettbewerbsanalysen zusammenfassen und Themen-Clustern.
• Erste Entwürfe: Blogartikel-Gliederungen, Rohfassungen für Captions oder Anzeigenvarianten.
• Effizienzsteigerung: Teams gewinnen mehr Zeit für Strategie und kreative Feinarbeit.

Recherche & Inspiration

KI-Tools wie ChatGPT, Perplexity oder Jasper haben das Informationsmanagement revolutioniert und beflügeln Content-Marketing. Sie können Themenfelder strukturieren, häufige Fragen von Zielgruppen identifizieren oder Wettbewerbsanalysen in Sekundenschnelle zusammenfassen. So entsteht ein klarer Überblick über relevante Inhalte und Content-Gaps.

Beispiel:

Statt stundenlang Trends zu recherchieren, fragt ein Content-Team ChatGPT: „Welche Themen beschäftigen B2B-Marketer im Bereich KI-Automatisierung?“ und erhält sofort eine sortierte Themenliste inklusive Quellen.

Eine McKinsey Umfrage zeigt, dass AI besonders in Marketing & Sales schnell messbaren Nutzen stiftet: 65 % der befragten Unternehmen setzen Gen-AI bereits regelmäßig in mindestens einer Funktion ein – Marketing gehört zu den Top-Anwendungsfeldern. Die Veröffentlichung der Umfrage stammt vom 30. Mai 2024:

Interessant ist auch, wie verschiedene Branchen ihre Budgets für generative KI planen. Viele Organisationen investieren laut McKinsey etwa +5 Prozent ihres Digitalbudgets in generative KI und KI-Analyse-Tools.

Erste Entwürfe

KI hilft beim schnellen Start. Sie erstellt Blog-Gliederungen, Text-Rohfassungen oder Varianten für Anzeigen und Social-Media-Captions. Diese Entwürfe liefern eine solide Basis, auf der Redakteure aufbauen können.

Gerade für Teams mit hohem Output ist das ein Segen: KI übernimmt Routinearbeit – Menschen übernehmen die kreative und strategische Steuerung.

Beispiel: Ein Marketing-Team möchte einen Artikel zum Thema „Employer Branding“ veröffentlichen.

1. ChatGPT erstellt eine Gliederung mit H2-Überschriften, Zwischenfragen und Strukturvorschlägen.
2. Die Redaktion ergänzt Praxisbeispiele, Daten und Zitate.
3. Die KI hilft erneut beim sprachlichen Feinschliff.

So entstehen in einem Bruchteil der Zeit hochwertige Inhalte, die sowohl suchmaschinenoptimiert als auch lesbar sind. Bereiche, in denen Entwurfsarbeiten sinnvoll sind:

• Website & Blog: Von der Idee zur strukturierten Rohfassung
• Bilder/Social-Captions: Varianten & Hook-Testing
• Werbetexte und Anzeigentexte: Headlines & CTAs in Minuten

Effizienzsteigerung

Durch Automatisierung von Standardaufgaben gewinnen Marketingteams Zeit für Planung, Konzeptarbeit und kreative Feinarbeit. Das steigert neben der Produktivität auch die Qualität der Inhalte. KI ersetzt keine Ideen, sie beschleunigt die Umsetzung davon.

Praxisdaten belegen deutliche Zeitgewinne. IBM berichtet nach dem Einsatz von Adobe Firefly & Co., dass der Design-Durchlauf von zwei Wochen auf zwei Tage schrumpfte. Mehr Raum also für Ideen, Storyboarding und Feinschliff statt Fleißarbeit aufzuwenden. 1.600 Designer bei IBM nutzen die Tools von Adobe, um ihre Ideen schnell zu entwickeln und verschiendenste Beispiele, Formate und Vorlagen in kürzester Zeit zu erstellen.

Klarna berichtete von erhöhter Effizienz und Kreativität durch den Einsatz von KI. Über 1.000 Bilder wurden in den ersten drei Monaten des Jahres 2024 mit AI erstellt, das den Bildentwicklungszyklus von 6 Wochen auf nur 7 Tage verkürzte. Diese Beschleunigung umfasst Prüfungen auf Markenbeständigkeit, Bildqualität und rechtliche Konformität. Auch beachtlich ist die jährliche Einsparung in Höhe von 10 Millionen US-Dollar durch den Einsatz von AI im Marketing.

Mit Künstlicher Intelligenz verschiebt sich der Fokus. Weniger Produktion, mehr Strategie. Teams gewinnen Zeit für Kreativität, Differenzierung und Innovation.

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Risiken: Wenn KI zur Content-Fabrik wird

• Generischer Content: Ohne menschliches Feintuning klingen Texte austauschbar.
• Fehler & Halluzinationen: KI erfindet Daten oder Quellen.
• Markenstimme verwässert: Ungefilterter Output passt oft nicht zum Tonfall einer Marke.

Generischer Content

Viele KI-generierte Texte klingen korrekt. Sie sind jedoch oft nicht einzigartig und somit austauschbar. Das bringt uns im Markting nicht voran, denn ohne menschliche Überarbeitung fehlt der individuelle Stil, die emotionale Tiefe und die Markenidentität. Das Ergebnis ist glatter, aber unpersönlicher Content, der weder auffällt noch Vertrauen aufbaut.

KI kann keine Haltung schreiben. Genau das ist das Problem. Wenn Unternehmen KI unreflektiert einsetzen, entstehen Texte, die zwar formal richtig, aber emotional leer sind. Sie treffen grammatikalisch ins Schwarze, aber menschlich daneben.

Warum KI-Texte oft steril wirken:

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  Was ist Generative Engine Optimization (GEO) und wie KMU bei KI Antworten sichtbar werden

  KI arbeitet auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und schreibt, was „häufig passt“. Das führt zwangsläufig zu vorhersehbaren und unauffälligen Texten. Genau das ist in Zeiten von GEO als erweiterte SEO-Praktik ein großer Nachteil.

• Ein menschlicher Texter riskiert Widerspruch, überrascht mit einer Metapher oder provoziert mit einer Meinung. KI meidet genau das. Ihr Ziel ist Konsens und keinen Charakter preiszugeben.

Die Folgen für Marken können gravierend sein. Das Vertrauen sinkt, weil Inhalte beliebig wirken und die Kundschaft wendet sich immer stärker von der Marke ab.

Fehler & Halluzinationen

KI erfindet gelegentlich Informationen oder Quellen. Die sogenannten „Halluzinationen“ sind besonders problematisch, wenn Marken unbeabsichtigt falsche Fakten veröffentlichen, die dann noch verbreitet und zitiert werden. Hier drohen Reputationsrisiken, die nur durch sorgfältige menschliche Kontrolle vermieden wird.

Beispiele:

1. Perplexity als Beispiel steht in der Kritik und es häufen sich Vorwürfe von erfundenen Details bzw. fehlerhafter Sekundärrecherche. Man habe einer Website die Anweisung gegeben den „Perplexity Crawler zu blockieren“ und dasselbe System daraufhin über Inhalte der Website befragt. Das Resultat: Erfundene Inhalte. Cloudflares Vorwurf „Perplexity verwendet verdeckte, nicht deklarierte Crawler, um Website-No-Crawl-Anweisungen zu umgehen“ steht weiter im Fokus.
2. Im Mai 2025 geriet Anthropic in einem US-Verfahren in Erklärungsnot, nachdem halluzinierte juristische Zitate/Materialien im Kontext eines Copyright-Streits thematisiert wurden. Anthropic entschuldigte sich für den Fehler. Eines steht fest: „Benutzer sollten sich nicht auf Claude als einzige Wahrheitsquelle verlassen und sollten jeden wichtigen Rat von Claude sorgfältig prüfen.“ – so der Hinweis im Supportbereich auf www.claude.com.
3. Ein Jahreszahl-Bug Ende Mai zeigte die Google AI Overviews teils fälschlich an: Das aktuelle Jahr sei 2024. Einige User haben daraufhin ähnliche Fragen gestellt und Screenshots der falschen Antworten dokumentiert.

Verwässerte Markenstimme

Jede Marke spricht mit einer eigenen Stimme. Ob seriös, inspirierend, humorvoll oder beratend. Diese Tonalität entsteht durch Haltung, Wortwahl und Emotion. KI kann diese Stimme imitieren, aber sie versteht sie nicht. Sie erkennt Muster, jedoch weniger Bedeutung.

Wenn KI-generierte Texte ungefiltert veröffentlicht werden, klingen sie schnell richtig, aber nicht echt. Sie treffen grammatikalisch den Ton, aber nicht das Gefühl. Das Ergebnis: Die Marke verliert ihren Wiedererkennungswert und mit der Zeit auch ihre Glaubwürdigkeit. HubSpot betont dies im State of Marketing 2025, dass es menschliche Kontrolle und klare Leitlinien braucht: „AI drives scale – but only human curation preserves soul and credibility.“ KI sorgt demnach für Skalierung, aber nur menschliches Einwirken bewahrt Seele und Glaubwürdigkeit.

Wie die Markenstimme klar bleibt:

• Menschliche Kontrolle und klare Leitplanken, um in einer KI-gestützten Welt hörbar, unverwechselbar und authentisch.
• Styleguides, definierte Tonalität, Beispiele für Sprachrhythmus, typische Redewendungen und „No-Go“-Formulierungen.

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Lösung: Human-in-the-Loop – mit Experten

Ein Lösungsansatz ist „Human-in-the-Loop“ (HITL): Die Verantwortung bleibt beim Menschen. Hier arbeiten Mensch und Maschine Hand in Hand, in dem die KI-Entwürfe liefert, Menschen diese prüfen, veredeln und das Ergebnis verantworten.

Beispiel:

Nehmen wir an eine Marketingabteilung nutzt ChatGPT, um die Struktur eines Blogartikels zu erstellen. Die KI schlägt Überschriften und Zwischenfragen vor. Ein Redakteur ergänzt dann Praxisbeispiele, prüft alle Fakten und optimiert den Tonfall, damit der Artikel zur Marke passt. Das Ergebnis ist ein schnell produzierter Artikel, aber dennoch präzise, markenkonform und glaubwürdig.

Ein Lösungsansatz ist „Human-in-the-Loop“: Die Verantwortung bleibt beim Menschen. Hier arbeiten Mensch und Maschine Hand in Hand – KI liefert Entwürfe, Menschen prüfen, veredeln und verantworten das Ergebnis.

Der Workflow Schritt für Schritt

• Briefing & Zielsetzung: Mensch definiert Thema, Zielgruppe, Tonalität, Format.
• Generierung: KI erstellt Entwurf, Textvariante oder Designidee.
• Prüfung: Mensch prüft Fakten, ergänzt eigene Daten, passt Stil und Haltung an.
• Optimierung: KI hilft beim sprachlichen Feinschliff, SEO und Variantenbau.
• Freigabe & Messung: Redaktion prüft, misst Erfolg und justiert Prompts.

1. Briefing & Zielsetzung

Am Anfang steht immer der Mensch. Er definiert Thema, Zielgruppe, Tonalität und Format. Im Vorfeld sind Fragestellung wie diese zu klären: Was soll der Text leisten? Wer soll ihn lesen? In welchem Stil sprechen wir?

Beispiel:

Eine Agentur möchte einen Artikel über nachhaltiges Verpackungsdesign schreiben. Das Briefing enthält Ziel (Awareness schaffen), Zielgruppe (mittelständische Unternehmen) und Ton (informativ, aber positiv). Erst dann kommt die KI ins Spiel.

2. Generierung

Jetzt wird die KI aktiv. Sie erstellt auf Basis des Briefings erste Entwürfe:

• eine Gliederung,
• Textvorschläge,
• mögliche Titel oder
• Varianten von Social-Media-Captions.

Hier gilt: KI denkt nicht, sie kombiniert. Sie schlägt Formulierungen vor, die statistisch häufig passen. Nicht unbedingt die besten oder originellsten Formulierungen werden hier ausgegeben. Deshalb ist der KI-Output immer der Rohstoff, nicht das Endprodukt.

3. Prüfung

Jetzt übernimmt wieder der Mensch. Er prüft:

• Sind die Fakten richtig?
• Stimmen die Quellen?
• Liegen Primärquellen vor?
• Passt der Stil zur Marke?
• Klingt der Text glaubwürdig und menschlich?

In diesem Schritt fließen eigene Daten, Erfahrungen und Beispiele ein. Das, was KI nicht wissen kann. Ein guter Redakteur erkennt sofort, wenn eine Aussage zu glatt klingt oder zu allgemein ist. Seine Aufgabe besteht darin, dem Text Tiefe und Haltung zu verleihen.

Beispiel:

Wenn die KI schreibt: „Nachhaltigkeit ist wichtig für Unternehmen jeder Größe“, macht der Redakteur daraus: „Für über 70 % der Konsumenten ist nachhaltige Verpackung heute kaufentscheidend – ein klarer Auftrag an Unternehmen, umweltbewusster zu produzieren.“ Das ist belegt, konkret und greifbar.

4. Optimierung

Im diesem Schritt kommt die KI wieder ins Spiel. Jetzt hilft sie beim Feinschliff:

• Stilistische Varianten
• SEO-Optimierung
• Grammatikprüfung
• Kürzere oder längere Versionen für verschiedene Kanäle

Der Mensch steuert und bewertet die Vorschläge. So entstehen Texte, die sauber geschrieben und auch strategisch wirksam sind.

Ein Beispiel aus dem Alltag:

• Ein Werbetexter erstellt eine Produktbeschreibung.
• Die KI liefert zehn Varianten von Überschriften.
• Das Team testet zwei davon auf Social Media.
• Ergebnis: Eine Variante erzielt 30 % mehr Klicks – und wird künftig als Standard verwendet.

5. Freigabe & Messung

Bevor die erstellten Inhalte dann live gehen, prüft die Redaktion final das Ergbnis:

• Sind alle Aussagen belegt?
• Ist die Sprache markenkonform?
• Passen Ton und Emotion zum Ziel?
• Nach der Veröffentlichung wird gemessen, was funktioniert:
• Wie viele Klicks oder Interaktionen entstehen?
• Wie lang ist die Verweildauer?
• Welche Formulierungen erzeugen Resonanz?

Die Erkenntnisse fließen in zukünftige Prompts zurück. Es entsteht ein lernender Kreislauf zwischen Mensch und Maschine – ein System, das mit jeder weiteren Aktion besser wird.

Bei diesem Artikel sind es über 20 Durchläufe bis hin zur finalen Abnahme durch die Redaktion. Vor allem bei den Quellen und Links hat ChatCPT noch deutliche Schwächen. Wir haben trotz mehrfacher Korrekturschleifen 6 aus 7 fehlerhaften Links von der KI erhalten, die alle eine Fehlermeldung aufweisen:

Das Ergebnis der sechs falschen Links durch ChatGPT (Abfrage 6.10.2025):

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Fazit für KI-Content-Marketing 2026: Authentizität schlägt Automatisierung

KI verändert das Content-Marketing tiefgreifend, aber nicht unkontrollierbar. Sie ist weder der Feind der Kreativität noch die Lösung aller Probleme. Richtig eingesetzt, ist sie Multiplikator für Ideen, Geschwindigkeit und Präzision.

Der entscheidende Unterschied bleibt der Mensch. Er verleiht Content Bedeutung, Haltung und Glaubwürdigkeit. Er passt an, was KI liefert und entscheidet, was die Marke ausmacht.

Die Zukunft des Marketings gehört den Marken, die KI als Partner sehen: schnell, datenbasiert, aber immer menschlich. Die Kunst liegt darin, die Balance zwischen Automatisierung und Authentizität zu finden.

Der Mensch als Dirigent der KI. KI ist das Orchester – groß, schnell und vielseitig. Aber ohne Dirigent spielt es durcheinander. Der Dirigent bestimmt, welche Melodie gespielt wird, wie laut und in welchem Tempo. Im Marketing heißt das, der Mensch entscheidet über Strategie, Werte und Prioritäten. Die KI unterstützt bei der Umsetzung, Struktur und Varianten. So ensteht gemeinsam ein Zusammenspiel aus Effizienz und Authentizität.

Getreu unserem Mission-Statement: Made by humans. Supported by AI. etablieren wir Human-in-the-Loop im Unternehmen:

• Rollen klar definieren:
  • Wer darf KI nutzen? Wer prüft die Ergebnisse? Wer gibt Inhalte frei?
• Styleguide anlegen:
  • Tonalität, Wortwahl, Satzlänge, Dos & Don’ts.
  • Diese Regeln werden auch in Prompts integriert.
• Prompts standardisieren:
  • Gute Prompts sind wiederverwendbar.
• Qualität messen:
  • Checkliste: Sind die Informationen korrekt? Klingt der Text menschlich? Ist der Nutzen für den Leser klar?
• Feedback-Schleife aufbauen:
  • Ergebnisse regelmäßig bewerten.
  • Was funktioniert? Was nicht?
  • Diese Erkenntnisse fließen in zukünftige Prompts ein.
• Schulung & Bewusstsein:
  • Mitarbeitende müssen verstehen, wie KI funktioniert und wo ihre Grenzen liegen.
  • Nur wer das Prinzip begreift, kann es sinnvoll einsetzen.

Human-in-the-Loop verbindet das Beste aus beiden Welten: die Geschwindigkeit der Maschine und die Kreativität des Menschen. Marken, die KI clever einsetzen, bleiben effizient und gleichzeitig authentisch. Mit der passenden Story ist Erfolg programmiert.

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Quellen

• Adobe. (2024). Firefly: IBM reimagines content creation and digital marketing with Adobe Firefly Generative AI. Adobe for business.
  https://business.adobe.com/blog/the-latest/ibm-reimagines-content-creation-digital-marketing-adobe-firefly-generative-ai
• Anthropic. (2025). Claude liefert falsche oder irreführende Antworten. Was ist los?
  https://support.claude.com/de/articles/8525154-claude-liefert-falsche-oder-irrefuhrende-antworten-was-ist-los
• Cloudflare. (2025). Perplexity is using stealth, undeclared crawlers to evade website no-crawl directives. Cloudflare Blog.
  https://blog.cloudflare.com/perplexity-is-using-stealth-undeclared-crawlers-to-evade-website-no-crawl-directives
• digwatch. (2025). AI hallucination at center of Anthropic copyright lawsuit.
  https://dig.watch/updates/ai-hallucination-at-center-of-anthropic-copyright-lawsuit
• Gartner. (2024). Predicts 2024: Artificial Intelligence in Marketing. Gartner Research.
  https://www.gartner.com/en/documents/ai-in-marketing-2024
• HubSpot. (2025). State of Marketing 2025. HubSpot Research.
  https://offers.hubspot.de/state-of-marketing
• Klarna. (2024). AI helps Klarna cut marketing agency spend by 25% and run more campaigns. Klarna Press.
  https://www.klarna.com/international/press/ai-helps-klarna-cut-marketing-agency-spend-by-25-and-run-more-campaigns/
• McKinsey. (2024). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value. McKinsey Global Institute.
  https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024
• Reuters. (2025). Anthropic’s lawyers take blame for AI hallucination in music publishers lawsuit
  https://www.reuters.com/legal/legalindustry/anthropics-lawyers-take-blame-ai-hallucination-music-publishers-lawsuit-2025-05-15/
• TechCrunch. (2025). Google fixes bug that led AI Overviews to say it’s now 2024
  https://techcrunch.com/2025/05/30/google-fixes-bug-that-led-ai-overviews-to-say-its-now-2024