Prozess:
Der Prozess beim Co-Writing mit KI
Mensch und KI im Schreibprozess heißt, menschliche und künstliche Intelligenz zu einer "gesteigerten" Intelligenz, der Augmented Intelligence, zu vereinen. Menschliche Schreibkenntnisse und Fertigkeiten sind Grundvoraussetzung, um zusammen mit der KI schneller bessere Ergebnisse zu erzielen. Denn: Der Mensch initiert den Prozess, formuliert Ziel und Kontext, steuert die Interaktion, prüft Inhalte, verantwortet das Ergebnis.
KI recherchiert, formuliert, entwickelt Varianten, berät, assistiert - immer so gut und zielgerichtet, wie der Mensch sie (auch KI-gestützt) bedient. Die Verantwortung für das Textwerk bleib beim Menschen. Neben Schreib- und Steurungskompetenz wird damit auch die Kompetenz, Entscheidungen zu treffen, zur zentralen Fähigkeit: Was delegieren wir an die KI und wie? Wann und wie gestalten wir wieder selbst? (Quelle: Susanne Czernick, AFK Akademie Führung und Kommunikation)
Definition: Was ist KI-gestütztes, generatives, algorithmisch assistiertes Schreiben?
Beim Schreiben mit KI-Assistenten ändert sich die Akteurskonstellation. Die Schreibaufgabe ist aufgeteilt.
Der Schreibprozess ist generativ, wenn primär ein generatives Modell wie Claude, ChatGPT, Gemini oder Copilot den Text erzeugt. Der generative Schreibprozess mit KI beginnt mit dem Vordenken und Formulieren des gewünschten Ergebnisses in einem zielführenden Prompt.
Der Schreibprozess ist ko-kreativ oder algorithmisch assistiert, wenn gleich ein eigener Textentwurf mit entsprechendem Prompting in die KI einfließt. Der KI-Assistent wird mehr zum Sparringspartner als zum reinen Schreibassistenten und entwickelt Alternativen. "Geübte Schreiberinnen und Schreiber gehen häufiger diesen Weg", sagt Susanne Czernick, Leiterin der AFK Akademie Führung und Kommunikation.
KI-Assistenten überarbeiten Texte durch iteratives Ersetzen. Statt einer klassischen Revision mit dem Prüfen und Ersetzen einzelner Wörter oder Sätze, generieren sie ganze Passagen oder Texte neu. Sie entwickeln den Text passagenweise oder vollständig Stück für Stück weiter. Dies kann Variantreichtum in kürzester Zeit liefern. Es kann aber auch zu Lasten inhaltlicher Vertiefung führen, die Kohärenz des Gesamttextes gefährden und in "Überprompten" münden: Der Text entfernt sich immer weiter vom ursprünglichen Inhalt, der anfängliche Zeitgewinn wandelt sich in Zeitverlust.
Wie auch immer sich die Akteurskonstellation anteilig darstellt: Der Mensch initiiert den Prozess, steuert, entscheidet, bewertet und verantwortet.
Rolle und Grenzen von Large Language Modellen:
Large Language Modelle (LLMs) sind die technische Grundlage moderner generativer KI-Systeme. Sie analysieren Sprache und erzeugen neue Texte. LLMs sind keine Datenbanken und keine Suchmaschinen. Sie sind statistische Sprachmodelle, die aus sehr großen Textmengen gelernt haben, welche Wörter, Sätze und Bedeutungszusammenhänge wahrscheinlich zusammengehören. Darauf basierende Anwendungen sind Claude, Gemini, Microsoft, Copilot, Mistral, ChatGPT und andere. LLMs können Texte formulieren, zusammenfassen, strukturieren, Übersetzungen erstellen, Fragen beantworten, Stil und Ton variieiren, Rollen einnehmen. Besonders stark sind sie bei der Verdichtung großer Informationsmengen: Sie extrahieren Kernaussagen, entwickeln Strukturen und erzeugen Varianten. Large Language Modelle haben klare Grenzen: Sie können Fehler erzeugen ("Halluzinationen"), sie prüfen Fakten nicht eigenständig, sie besitzen kein eigenes Urteil, sie tragen keine Verantwortung. Darum gilt im professionellen Einsatz: Der Mensch steuert, prüft und entscheidet.
Anwendungsfälle:
Das geht schneller mit KI: Recherche und Informationssammlung, Struktur- und Inhaltsvorschläge, erste Textentwürfe.
Das bleib menschliche Kernkompetenz: Strategische Vorüberlegungen, Kenntnis von Text- und Schreibregeln, Zielgruppenorientierung, Quellenprüfung, Verantwortung für Inhalt und Wirkung.
Das wird wichtiger: Urteilskraft mit kritischer Distanz, Redigierkompetenz im Umgang mit KI-Texten.
Das ist neu: Präzises Prompting, Skills, Aufbau und Konfiguration "eigener" KI-gestützter Textassistenten, Prozesskontrolle im Dialog mit der KI
FAQs:
Frage: Warum sind eigene Schreibfähigkeiten noch erforderlich, wenn die KI doch mindestens so gut schreibt wie ich oder besser?
Antwort: Wer KI nutzt, muss mindestens so gut mit dem Thema Sprache und Text auskennen, dass er die KI klar briefen, also inhaltlich zielführend prompten kann. Darüber hinaus muss er die Ergebnisse bewerten können. Im Umgang mit KI geht es nicht nur darum, zu beurteilen, ob ein Ergebnnis gut oder schlecht ist. Bestenfalls geht es darum zu identifizieren, warum ein Text gut oder schlecht ist, und zu entscheiden, wer die Verbesserung vornimmt: die KI (mit präziser Vorgabe) oder der Mensch. Die richtige Entscheidung beschleunigt, die falsche führt zu Zeit- und Effizienzverlust.
Frage: Wie schreibe ich einen guten Prompt?
Antwort: Gutes Prompting braucht strategische Klarheit (Ziel, Kontext, Inhalt, Zielgruppe, Erscheinungsort/Kanal) und taktische Klarheit für die Umsetzung (Kernaussagen, Nutzenversprechen, Grundbotschaften, Tonalität, Perspektive/Persona, sprachliche Vorgaben und Regeln, Vorgaben des Corporate Wordings). Und es braucht eigene sprachliche Fähigkeiten, dieses als eindeutigen Prompt für die KI zu formulieren.
Frage: Ist es wichtiger, gut zu prompten als gut zu schreiben? Vor allem, wenn ich das selbst nicht so gut kann?
Antwort: Wer nicht sicher ist beim Schreiben aber der KI inhaltlich verdeutlichen kann, was sie schreiben soll, dem kann sie eine gute Schreibhilfe sein. Dennoch ist zu prüfen, ob Inhalt und Aussage passend und wahrheitsgetreu sind. Auch ist es gut beurteilen zu können, ob der Text für die Zielgruppe ansprechend ist. Und eines ist klar: Nach außen vertritt der Mensch diesen Text mit seinem Namen.
Frage: Wie schließe ich Halluzinationen der KI aus?
Antwort: Die Funktionsweise der KI kann Informationen vermeintlich logisch aber dennoch sachlich falsch kombinieren. Hier ist menschliche Kontrolle extrem wichtig. Vorausschauendes Prompting kann Halluzinationen reduzieren, nicht aber komplett ausschließen. Gutes Vorprogrammieren der KI durch eigene KI-Assistenten mit klaren Quellenvorgaben ist eine weitere Möglichkeit, Halluzinationen zu verringern. Die Endkontrolle bleibt beim verantwortlichen Menschen!
Frage: Wie kann ich meine KI individualisieren und vorprogrammieren?
Antwort: Die Arbeit mit Text-KI lässt sich vereinfachen und individualisieren, in dem wir sie gezielt konfigurieren und strukturiert und systematisch steuern, statt jeweils individuell. Die geschieht durch
- das Festlegen des Kontextes: Rolle, Einsatzgebiet, Zielgruppen
- die Definition von Regeln: Stil, Tonalität, Qualitätskriterien
- das Einbinden von Wissen und Vorgaben: eigene Dokumente, Leitlinien, Beispiele
- das Festelgen von Skills (wiederkehrende Arbeitsaufträge wie verdichten, prüfen, strukturieren)
- das Standardisieren von Prompts: klare, wiederverwendbare Anweisungen
Vorprogrammierung ersetzt keine Steuerung. Qualität entsteht nicht durch die Konfiguration allein, sondern durch das Zusammenspiel von klaren Vorgaben, passenden Skills und kontinuierlicher Prüfung. (Human-in-the-loop gilt nach wie vor.)
Checkliste:
Qualitätskriterien für Texte im Co-Working mit KI
- Inhaltliche Substanz
- Faktentreue
- Vollständigkeit
- Klare Struktur (dem jeweiligen Medium angepasst nachrichtlich oder "dramaturgisch")
- Präzise Sprache
- Beachten vorgegebener Sprachregeln
- Beachten vorgegebener Textformen
- Zielgruppenorientierung
(Quelle: AFK Akademie Führung und Kommunikation)