KI macht niemanden automatisch zum guten Schreiber. Wer schreiben kann, nutzt sie als Verstärker. Wer es nicht kann, produziert mit ihr nur mehr vom alten Mittelmaß – nur schneller. Anne-Kathrin Gerstlauer, frühere ZEIT-Redakteurin und heute Autorin des Newsletters „Text-Hacks„, verbindet klassisches Handwerk mit KI-Praxis. Sie betont: Nur wer versteht, wie ein starker Text funktioniert, formuliert präzise Prompts – und kann die Ergebnisse prüfen.
Das alte Problem im neuen Gewand
Der Vorwurf „AI-Slop“ zielt auf den Einheitsbrei, den viele KI-Texte liefern. Gerstlauer dreht den Blick: Schon vor KI waren die meisten Texte schlecht. Die Modelle greifen auf diese Masse zurück und verstärken ein altes Problem, sie lösen es nicht. Das ist wie eine Fotokopie einer Fotokopie – irgendwann wird das Bild nicht mehr erkennbar, die Details verschwinden.
Wer das vermeiden will, muss präzise steuern. Ein Prompt wie „Schreib einen tollen Text“ reicht nicht. Klare Vorgaben zu Füllwörtern, Satzbau und Ton helfen, ein „Master-Prompt“ bündelt solche Regeln. Wichtiger bleibt jedoch eine Grundfrage: Was soll der Text leisten, für wen schreibe ich, in welchem Ton? Viele kreative Menschen können diese Fragen nicht beantworten – und das ist das eigentliche Problem.
Zielgruppe und Tonfall: Die fehlende Grundlage
Viele stolpern genau hier. Sie kennen weder ihr Ziel noch ihre Zielgruppe. Gerstlauer rät, eigene erfolgreiche Texte mit KI analysieren zu lassen: Aufbau, Stil, wiederkehrende Formulierungen. Daraus entsteht ein kurzer Absatz zum eigenen Tonfall. Erst dann kann KI diesen Stil nachahmen – statt wild draufloszupromten.
Der richtige Umgang: Sparring statt Sklaverei
KI eignet sich weniger als Ghostwriter, sondern als Sparringspartner. Statt fertige Texte zu bestellen, lohnt sich eine Analyse: Wie wirkt mein Entwurf, welche drei Aussagen dominieren, welche Zielgruppe erkennt die Maschine? So werden blinde Flecken sichtbar – etwa, dass viele für sich selbst schreiben und nicht für Leser.
Zugleich betont Gerstlauer die Grenzen. KI lobt gern (ein bisschen zu gern), halluziniert Fakten und trifft falsche Töne. Wer ihre Vorschläge übernimmt, ohne zu prüfen, verliert Inhalt und Stil – und sitzt am Ende mit schönfärberischem Unsinn da. Sinnvoller ist die umgekehrte Reihenfolge: erst selbst schreiben, danach die KI zum Überarbeiten, Kürzen oder Schärfen einsetzen.
Werkzeuge: Setup schlägt Tool-Debatte
Bei den Werkzeugen interessiert Gerstlauer weniger die Frage nach dem „besten“ Modell als die nach dem Setup. Sie speichert funktionierende Prompts in einer Bibliothek und ruft sie bei neuen Projekten wieder auf. So baut sie Routine auf, statt jedes Mal neu zu improvisieren. Keine Geheimwaffe nötig, nur Handwerk.
Der Blabla-Score: Unbarmherzige Ehrlichkeit
Ihr eigenes Werkzeug, der Blabla-Score, misst den Anteil leerer Floskeln in einem Text. Viele Entwürfe landen bei hohen Werten (dieser Text erreicht stolze 68 % und ist somit zu zwei Dritteln Blabla) – das ist die Erkenntnis, die wehtut. Das Ding soll nicht bloß provozieren, sondern zum Streichen zwingen. Wer sich ertappt fühlt, beginnt zu kürzen. Dazu passen ihre Text-Hacks. Sie rät zu klaren Einstiegen, aktivem Stil, kurzen Sätzen und wenig Füllwörtern. Eine Information pro Satz, ein Thema pro Absatz – und am Ende: lieber kürzen als verlängern. Die Botschaft sitzt: Weniger ist immer noch mehr.
Die Grenzen der Maschine
Wunder erwartet Gerstlauer von KI nicht. Sie schärft Fähigkeiten, die bereits vorhanden sind. Wer Überschriften nur schwach beherrscht, schafft mit einfachen Prompts den Sprung auf Mittelmaß. Für starke Zeilen braucht es Wissen über Aufbau, Details und Emotionen – und dieses Wissen muss der Mensch einbringen. Ihr eigener, seitenlanger Überschriften-Prompt zeigt das Prinzip: Erst analysiert sie Text und Ziel, erst dann lässt sie Varianten entwerfen. Ohne eigenes Urteil bleibt der Prompt leer.
Handwerk schlägt Algorithmus
Gerstlauer selbst hat Schreiben ohne KI gelernt – mit vielen schlechten Metaphern und zäher Übung. Heute kann ein Modell ihren Stil imitieren, doch der Stil entstand vorher. Darum rät sie weiter zu klassischem Training: gute Texte lesen, Aufbau analysieren, starke Sätze markieren. Es ist unromantisch, aber es wirkt.
In einer Welt voller KI-Texte reicht Durchschnitt kaum noch. Wer auffallen will, braucht präzise Sprache und eigene Ideen. KI kann dabei helfen, nicht ersetzen. Am Ende bleibt eine einfache Wahrheit: Gutes Schreiben war schon immer harte Arbeit. KI macht diese Arbeit nicht überflüssig. Sie macht sie nur anders.
Disclaimer: Dieser Text ist meine Praxisübung zu der unglaublichen Fülle an Tipps, die Anne-Kathrin in ihrem Newsletter zusammengetragen hat. Grundlage war ein sympathisches Interview mit ihr im sehr empfehlenswerten Heise-KI-Update-Podcast. Prinzipiell stammt der Text von mir. Bei OpenAI und Anthropic sind allerdings einige Datencenter geschmolzen, um die Notizen in die finale Form zu bringen. Das Artikelbild ist ein echtes Foto.
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