Wer hat das geschrieben? – KI-Texte und was du weiterhin selbst schreiben solltest

Diese Ausgabe erschien zuerst auf Englisch in Andres LinkedIn-Newsletter „Human Skills in the Age of AI“. Hier ist die deutsche Fassung (mit KI übersetzt).

Vor einiger Zeit antwortete mir ein Geschäftspartner auf eine E-Mail, und nach zwei Zeilen wusste ich, dass er die Antwort nicht selbst geschrieben hatte. Die Formulierungen waren zu glatt, zu ausgewogen, zu eifrig darin, meine Punkte zu würdigen, bevor sie darauf eingingen. Sogar die Formatierung war zu perfekt: ordentliche Absätze von fast gleicher Länge, eine saubere Aufzählung, keine einzige der kleinen Unregelmäßigkeiten, die ein Mensch hinterlässt, wenn er in Eile tippt. Nichts daran klang nach ihm.

Was mich ein wenig überrascht hat, war meine eigene Reaktion. Die Technologie störte mich nicht; ich nutze sie jeden Tag. Ich spürte etwas Kleineres, Persönlicheres: dass ich die paar Minuten nicht wert gewesen war. Irgendwo in seinem Posteingang war meine Nachricht aufgetaucht, er hatte auf „Antwort generieren“ geklickt, sie überflogen und abgeschickt. Der Inhalt war in Ordnung. Das Signal lautete: Du bist ein Eintrag in einer Warteschlange.

Diese Reaktion ist das Thema dieser Ausgabe, weil sie ein Preisschild an etwas hängt, das wir inzwischen alle tun. Und bezahlt wird der Preis nicht im Text.

Ich muss mich selbst belasten

Bevor ich weitermache, die Offenlegung, die diese Ausgabe braucht.

Lass diesen Newsletter durch einen Detektor wie Pangram laufen, und er wird als KI-generiert markiert. Nicht teilweise. Komplett. Und da du das höchstwahrscheinlich auf LinkedIn liest, wo es jetzt einen Knopf für genau diesen Verdacht gibt, könntest du nach dem Urteil handeln, bevor du diesen Satz zu Ende gelesen hast.

Was bedeutet dieses Urteil also? In meinem Fall: Eine Maschine hat bei der Recherche geholfen, einen Großteil entworfen und jede Zeile durchgesehen. Was es nicht bedeutet: dass niemand am Steuer saß. Die Überarbeitung ist meine, Satz für Satz. Genauso jede Entscheidung darüber, was stimmt, was zu stark ist, wofür ich mit meinem Namen einstehe und was rausfliegt, weil es klug klingt und es nicht ist. Der Detektor sieht die Fingerabdrücke des Werkzeugs. Er sieht nicht, wer es in der Hand hielt.

Ich sage das zum einen, weil ich lieber möchte, dass du es von mir hörst, und zum anderen, weil „KI-generiert“ zu einem Urteil geworden ist, das Menschen fällen, als wäre damit etwas entschieden. Ist es nicht. Zwischen „jedes Wort selbst getippt“ und „auf Generieren geklickt und abgeschickt“ liegt fast alles, worauf es ankommt. In diesem Raum lebt jetzt dein professionelles Urteilsvermögen.

Wie dieser Newsletter entsteht

Wenn ich schon transparent bin, hier der Ablauf, denn ich glaube, seine Form ist nützlicher als jeder Prompt, den ich dir geben könnte.

Er beginnt ohne Maschine. Ein Thema taucht auf, meist aus einem Workshop oder einem Kundengespräch, und ich öffne eine Mindmap. Dann lasse ich sie in Ruhe. In den folgenden Tagen kommt alles hinein, was mir zu dem Thema einfällt: eine Formulierung einer Kundin, ein Widerspruch, der mir aufgefallen ist, etwas, das ich im Flugzeug gelesen habe. Dieses langsame Ansammeln ist der Teil, den ich nie automatisieren würde, und aus ihm kommt alles, was originell ist.

Dann kommt die Maschine dazu. Ich spreche meine Gedanken laut aus und lasse sie transkribieren. (Ich nutze Granola mehr, um mein eigenes Denken festzuhalten, als um Meetings aufzuzeichnen – wofür es wohl eigentlich gedacht ist.) Das Transkript geht in einen Arbeitschat, der mit den letzten siebzehn Ausgaben, fünf Jahren unserer Blogartikel und den Transkripten meines Podcasts gefüttert wurde. Er kennt den Rhythmus, in dem ich schreibe, die Anker, zu denen ich immer wieder zurückkehre, welche Behauptungen ich schon aufgestellt habe und wo.

Dann der lange Teil: hinterfragen, kürzen, mit dem Entwurf streiten. Fakten werden geprüft und manchmal verworfen. Abschnitte wandern, weil das Argument in dieser Reihenfolge nicht trägt. Neue Ideen kommen mitten in der Überarbeitung und müssen eingearbeitet werden. Von der ersten Idee bis zum fertigen Text vergeht etwa eine Woche, mit mindestens einem vollen Arbeitstag echter Arbeit. Manchmal deutlich mehr.

Ich habe einmal versucht, das Ganze zu automatisieren. Heraus kam einheitlicher Brei, dazu ein stetes Rinnsal von Dingen, die schlicht falsch waren oder hinter denen ich einfach nicht stehen konnte. Flüssig, scheinbar veröffentlichungsreif, und nicht von mir. Wegen dieses Experiments glaube ich nicht mehr, dass man beides haben kann: einen Text, der es wert ist, gelesen zu werden, und einen Prozess, in dem keine Hände stecken.

Kurz am Rande für alle, die HR und Personalentwicklung verantworten: Gut zu schreiben lässt sich heute nicht mehr davon trennen, diese Tools gut zu nutzen – und keines von beidem verändert sich durch einen einzelnen Workshop. Genau daran arbeite ich mit Organisationen über längere Zeit, in Coaching, Workshops und längeren Programmen. Wenn das auf deiner Liste steht, ist ein kurzes Gespräch der Anfang: 30 Minuten vereinbaren.

Wasserzeichen, und wo das Gesetz die Grenze zieht

Auch das Erkennen hört bald auf, ein Ratespiel zu sein. Anthropic versieht die Ausgaben von Claude-Modellen, die ab August 2026 erscheinen, inzwischen mit einem Wasserzeichen, ältere Modelle folgen in den kommenden Monaten; genutzt wird eine Variante der SynthID-Technik, die Google DeepMind veröffentlicht hat. Google markiert die Ausgaben von Gemini auf dieselbe Weise. Unsichtbare Herkunftsnachweise werden zum Standard.

Die Grenzen sollte man kennen. Ein Wasserzeichen beantwortet eine enge Frage – wie wahrscheinlich es ist, dass ein Text zum Teil von diesem Modell geschrieben wurde – und nichts darüber hinaus. Es kann nicht bestätigen, dass ein Mensch etwas geschrieben hat, es sagt nichts über eine andere KI, und bei kurzen Texten funktioniert es schlecht. Die E-Mail vom Anfang dieser Ausgabe wäre wahrscheinlich zu kurz, um aufzufallen.

Hinter der Veränderung steht ein Gesetz. Nach Artikel 50 der KI-Verordnung der EU (AI Act), in Kraft seit dem 2. August 2026, müssen Betreiber offenlegen, wenn KI-generierter Text veröffentlicht wird, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, und die Bußgelder sind empfindlich hoch. Die Pflicht entfällt aber, wenn der Inhalt einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurde und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung dafür trägt.

Ob ein Newsletter wie dieser überhaupt unter diese Vorschrift fällt, ist strittig; „Angelegenheiten von öffentlichem Interesse“ zielt eher auf politische, finanzielle oder wissenschaftliche Berichterstattung als auf meine Gedanken zu Führung. So oder so käme ich am selben Punkt an, und genau diesen Teil lohnt es sich zu übernehmen. Ich prüfe jede Zeile und stehe für sie ein. Das Gesetz fragt nicht, wie die Worte entstanden sind. Es fragt, ob ein Mensch dahintersteht, und ich finde, das ist ein gut gezogener Test.

Das hat eine Folge für alle, die angestellt arbeiten: So zu tun, als hättest du etwas ohne Hilfe geschrieben, wird nicht mehr lange eine tragfähige Strategie sein. Eher eine Erleichterung, finde ich, als eine Bedrohung. Die Frage verschiebt sich von Hast du das geschrieben? zu Stehst du dahinter?, und die zweite Frage war schon immer die bessere. Es lohnt sich, diesen Maßstab in deiner Organisation einzuführen, bevor dich jemand dazu verpflichtet.

Drei Stufen und eine Regel, die zwischen ihnen entscheidet

Jetzt die praktische Frage, die diese Ausgabe ausgelöst hat: Wo kannst du KI-Text einfach fließen lassen, wo musst du ihn überarbeiten, und wo solltest du weiterhin selbst schreiben?

Entscheidend ist weder Qualität noch Risiko, sondern das, was die Nachricht transportiert. In den Ausgaben zur Kommunikation habe ich die vier Seiten nach Schulz von Thun genutzt: Sachinhalt, Selbstoffenbarung, Beziehung, Appell. KI ist stark auf der Sachseite und schwach auf der Beziehungsseite, und das deckt sich fast perfekt damit, wie viel von dir selbst ein Text braucht.

Fließen lassen dort, wo die Nachricht fast nur aus Sachinhalt besteht und die Menge groß ist: Meeting-Notizen, Statuszusammenfassungen, Dokumentation, der erste Entwurf eines Standarddokuments, die dritte Erinnerung an die Spesenabrechnung. Niemand liest so etwas wegen der Wärme. Durchsehen musst du es trotzdem, zehn Sekunden lang, aber das ist Korrekturlesen, keine Autorschaft.

Überarbeiten überall dort, wo der Text nach außen geht oder Folgen hat: Angebote, Präsentationen, Antworten an Kundinnen und Kunden, alles, woran eine Entscheidung hängt. Hier schreibt die Maschine das Gerüst, und du machst, was sie nicht kann. Prüf die Fakten. Streich die Schmeichelei. Setz die Bitte dorthin, wo sie hingehört. Lass es nach deinem Unternehmen klingen statt nach dem Durchschnittsunternehmen des Internets. Das ist der größte Teil des Schreibens im Job, und die Zehn-Sekunden-Durchsicht reicht dafür nicht.

Selbst schreiben, wenn die Beziehung die Botschaft ist. Beileid. Echtes Lob. Schwieriges Feedback. Ein Dank an jemanden, der sich besonders ins Zeug gelegt hat. Sich wieder bei einem Menschen melden, den du schätzt. Hier ist die Mühe nicht das Transportmittel für den Inhalt; die Mühe ist der Inhalt. Lagerst du sie aus, löschst du genau das, was du eigentlich schicken wolltest. Die Antwort vom Anfang hätte, schlecht geschrieben, neunzig Sekunden gedauert, und schlecht wäre besser angekommen.

Ein Test deckt alle drei ab: Wenn die Person, die den Text bekommt, genau wüsste, wie er entstanden ist – würde das ändern, was er für sie bedeutet? Bei einem generierten Statusbericht nein. Bei einer generierten Beileidsbekundung vollständig. Wo die Antwort Ja lautet, schreib selbst.

Was der Nachwuchs gewinnt und was ihm entgehen könnte

Zweite Geschichte, und diese zeigt in die andere Richtung.

Als Praktikant bei IBM habe ich geholfen, einen Parlamentarischen Abend zu organisieren, und das hieß, E-Mails an das gesamte deutsche Top-Management zu schreiben. Ich weiß noch, dass ich jede vielleicht zehnmal gelesen und die Rechtschreibung fünfmal geprüft habe. Es war eine Qual, es ging langsam, und ich hätte viel für ein Tool gegeben, das in vier Sekunden einen sauberen Entwurf liefert.

Aber inzwischen glaube ich, dass diese Qual etwas bewirkt hat. Den eigenen Satz zum zehnten Mal zu lesen, zwingt dich zu einer Frage, zu der du auf keinem anderen Weg kommst: Wie kommt das bei der Person an, die es öffnet? Ich habe nicht Grammatik gelernt. Ich habe gelernt, mich in jemanden hineinzuversetzen, der das liest – jemanden weit oben, ohne Geduld und mit echter Macht. Das ist derselbe Muskel, um den der ganze Strang zur Kommunikation in diesem Newsletter immer wieder kreist.

Ich will dabei fair bleiben, denn die Argumente für die Tools sind echt. Wer heute neu einsteigt, schreibt ab der ersten Woche klar, erstarrt nicht vor dem leeren Blatt, wird nicht dadurch gebremst, in einer Fremdsprache zu schreiben, und kann ein strukturiertes Angebot erstellen, dessen Entwurf zu lernen mich zwei Wochen gekostet hätte. Das ist kein kleiner Gewinn. Der Zugang zu Kompetenz war nie günstiger.

Das Risiko liegt woanders: im Überspringen der Übungsrunden. Wenn der erste Entwurf immer fertig ankommt, liest du nie zehnmal, und es sind die zehn Lesedurchgänge, nicht der fertige Text, die das Gespür dafür aufbauen, wie die andere Person etwas aufnimmt. Meine ehrliche Vermutung: Die Tools haben das Ergebnis leichter und das Lernen schwerer gemacht, und der Unterschied wird sich in fünf Jahren zeigen, bei Menschen, die jedes Dokument erstellen können und nicht erkennen, welche Fassung davon funktioniert.

Dänemark hat gerade genau dazu etwas Interessantes gemacht. Im August 2026 hat die Regierung Sofortmaßnahmen für die gymnasiale Oberstufe eingeführt: Chatbots sind in Prüfungssituationen verboten, Bildschirme werden bei schriftlichen Prüfungen überwacht, und – der clevere Teil – jede schriftliche Prüfung, die zu Hause geschrieben wird, muss jetzt mündlich verteidigt werden. Achte darauf, was diese letzte Maßnahme nicht tut. Sie versucht nicht, irgendetwas zu erkennen. Erkennen ist ein Wettrüsten, das niemand gewinnt; ein fünfminütiges Gespräch über dein eigenes Argument klärt die Frage vollständig. Du kannst einen Text abgeben, den du nicht durchdacht hast. Verteidigen kannst du ihn nicht.

Ein Eingeständnis gehört hierher. Manches von dem, was ich mit diesen Tools mache, funktioniert nur wegen der Jahre, die dahinterstehen. Ich erkenne die falsche Behauptung, den Zusammenhang, den es nicht gibt, den Satz, der nach Erkenntnis klingt und nichts sagt, weil ich zwei Jahrzehnte in Räumen mit den Menschen verbracht habe, für die ich schreibe. Als Berufseinsteiger bei IBM hätte ich diese Überarbeitung nicht leisten können, egal, welches Tool du mir in die Hand gegeben hättest. Nicht aus Mangel an Einsatz. Aus Mangel an einem Weltbild, an dem ich den Text hätte prüfen können. Alle, die Entwicklungsprogramme aufbauen, sollten das sacken lassen: Das Tool hebt den Boden an und tut sehr wenig für die Decke.

Wenn Maschinen an Maschinen schreiben

Denk den Trend zu Ende, und du landest bei etwas Absurdem: Maschinen produzieren geschliffenen Text, auf den Maschinen mit geschliffenem Text antworten, während die Menschen an beiden Enden nur überfliegen, spüren, dass nichts Persönliches darin steckt, und aufhören, richtig zu lesen.

Wir sind näher dran, als uns lieb sein kann, und inzwischen gibt es Zahlen dazu. Pangram hat Beiträge auf LinkedIn untersucht und rund 40 % der langen und 30 % der kurzen Beiträge als vollständig KI-generiert eingestuft. In einem der größten beruflichen Netzwerke der Welt ist ein guter Teil dessen, was veröffentlicht wird, schon von Maschinen geschrieben, und die Menschen haben es bemerkt. Im Juli 2026 hat LinkedIn bei Beiträgen eine neue Meldeoption eingeführt: „Seems like AI slop.“ (sinngemäß: „Wirkt wie KI-Schrott.“) Tippst du darauf, verschwindet der Beitrag aus deinem eigenen Feed, und die Plattform speichert dein Urteil; Beiträge, die als minderwertig eingestuft werden, tauchen außerhalb des Netzwerks der Person, die sie geschrieben hat, seltener in Empfehlungen auf.

Schau genau hin, was dieser Knopf fragt, denn es ist nicht das, was du erwarten würdest. Nicht „War eine Maschine beteiligt?“, sondern „Fühlt sich das wie Schrott an?“. Das ist ein menschliches Urteil, kein Erkennungsergebnis, und es hat jetzt einen wirtschaftlichen Preis: Reichweite.

Und damit sind wir wieder bei der E-Mail in meinem Posteingang. Da gab es keinen Knopf, und es brauchte auch keinen. Mein Gehirn hat dasselbe Urteil still gefällt, und der Preis wurde trotzdem bezahlt: Ich nehme den Absender seitdem ein kleines Stück weniger ernst.

Der Ausweg ist nicht weniger KI. Er besteht darin, einen sichtbaren Unterschied zu bewahren zwischen dem Text, den du erzeugt, und dem Text, den du geschrieben hast, damit die andere Person es merkt, wenn etwas zählt.

Jetzt du

Dein 1 % diese Woche: Scroll durch die Nachrichten, die du in den letzten sieben Tagen verschickt hast, und sortier eine Handvoll in die drei Stufen ein – fließen lassen, überarbeiten, selbst schreiben. Die meisten finden eine Nachricht in der falschen Stufe, und fast immer ist es eine Beziehungsnachricht, die wie eine Logistiknachricht behandelt wurde.

Schreib diese eine von Hand neu. Schlecht, wenn es sein muss. Schick sie trotzdem.

Wenn du Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger führst, nimm noch etwas dazu: Leih dir den dänischen Zug. Bitte eine oder einen von ihnen, dir zu erklären, warum der Entwurf so aufgebaut ist, wie er ist. Nicht, um jemanden zu ertappen – hier geht es nicht darum, Tools zu kontrollieren. Die Übungsrunden kommen in dem Moment zurück, in dem jemand die eigenen Überlegungen laut begründen muss, und das funktioniert am Schreibtisch genauso gut wie in einer Schulaula.

Eine Frage, bevor du gehst: Hast du schon einmal eine Nachricht bekommen, bei der du gemerkt hast, dass sie generiert war – und hat das verändert, wie du über die Person denkst, die sie geschickt hat? Ich lese jede Antwort.

Bis nächste Woche.

Das Digital Leader Canvas ist für die eigene Nutzung kostenlos. Wenn du in HR oder Personalentwicklung arbeitest und diese Themen in deine Organisation bringen willst, schau dir auch unsere Workshop-Reihe Leadership Essentials für Teams an.