Impuls 12: Texte mit Künstlicher Intelligenz verbessern

Als ChatGPT auf den Markt kam, ließen sich die Reaktionen von Textern in drei Kategorien unterteilen:

• „Das Ding macht mich überflüssig, ich bin bald arbeitslos.“
• „Das ist aber interessant, das schau ich mir an.“
•  „Das Ding ist blöd, das kann ja nicht mal… (und dann kam ein Fehler).“

Bald jedoch setzte sich die Einsicht durch: Texter, die KI als Werkzeug begreifen und nutzen, werden solche ersetzen, die das nicht tun. Deshalb möchte ich hier meine ganz persönlichen Erfahrungen mit KI-Werkzeugen schildern und Empfehlungen geben.

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Spoiler Alert: Wir können beim Texten mit KI schneller und kreativer sein als ohne sie. KI hilft in allen Phasen: bei der Themenfindung, beim Schreiben und beim Redigieren.

Ich kann an dieser Stelle keinen Überblick über alle Tools geben, die Texter einsetzen können. Ich kenne schlicht nicht alle. Und die, die ich kenne, habe ich nicht alle testen können. Aber ich kann meine Erfahrungen schildern.

Mit Werkzeugen, die die Qualität von Texten analysieren, arbeite ich schon seit mehr als zehn Jahren. Bei meinem letzten Arbeitgeber nutzten wir zum Beispiel Textlab, um die Verständlichkeit von Texten zu optimieren. Dahinter steckte ein wissenschaftlich fundiertes Modell, das mehrere Verständlichkeitsmaße zu einem Index aggregierte. Lange war Textlab für mich in diesem Bereich führend. Inzwischen würde ich aber sagen, dass die KI dieses Tool inhaltlich und aus Komfortgesichtspunkten aus dem Feld geschlagen hat. Deshalb gehe ich hier nicht weiter darauf ein.

Wer sich für diese Art von Optimierung interessiert, sollte einen Blick auf das Angebot von Contentscoring werfen. Ich habe es getestet und war auf der inhaltlichen Ebene recht angetan. Ich würde ihm den Vorzug vor Textlab geben. Allerdings kostet es 270 Euro pro Jahr, und man muss die Korrekturen selbst ausführen.

Viele Microsoft-Office-Nutzerinnen und -Nutzer haben ohnehin ein ähnliches Werkzeug bereits an Bord, wenn auch in abgespeckter Form: Den Editor in Word. Er ist KI-gesteuert und liefert viele Vorschläge zur Optimierung eines Texts inklusive einer Plagiatsanalyse durch Abgleich mit Internetquellen.

Wer seinen Text gleich automatisch redigiert haben möchte, der kann kostenlos den Service DeepL Write nutzen. Viele kennen und nutzen DeepL schon als Übersetzer. Hier ist er meines Erachtens Google Translate überlegen. In meinen Tests ergaben die meisten Vorschläge von DeepL Write durchaus Sinn.

Allerdings walzt das Tool gnadenlos jeglichen Sprachwitz und originelle Formulierungen platt. Als ich im Ausgangstext zum Beispiel von einem „ehernen Gesetz“ schrieb, machte DeepL Write daraus ein „eisernes Gesetz“. Es ersetzt also den altertümlichen Begriff „ehern“ durch die moderne Version „eisern“, verkennt aber, dass im „ehernen Gesetz“ die alte Form erhalten geblieben ist.

Im Moment arbeite ich vor allem mit einem deutschen Tool: Neuroflash. Den Vorteil sehe ich darin, dass es im Gegensatz zu ChatGPT DSGVO-konform ist und viele Aufgaben, die ich als Texter habe, vorkonfiguriert enthält, teilweise sogar als Workflow.

So kann ich Neuroflash bitten, mir zum Thema XY einen Blogbeitrag erstellen. Ich muss nur das Thema nennen, und dann bekomme ich zuerst eine Auswahl an Überschriften, dann eine Auswahl an Gliederungen und dann einen fertigen Blogbeitrag. Ich kann in jeder Stufe des Prozesses eingreifen und editieren.

In ähnlicher Weise kann ich Überschriften, LinkedIn-Beiträge, aussagefähige Betreffzeilen für E-Mails, komplette E-Mail-Texte aus Stichpunkten und circa 100 weitere Textarten erzeugen lassen, auch SEO-optimiert. Das erspart ein Stück weit, sich selbst die Prompts dazu ausdenken zu müssen. Wer prompten will, kann das trotzdem tun, und zwar an jeder beliebigen Stelle der generierten Dokumente.

Neuroflash enthält neben den vorkonfigurierten Textarten auch einen Chatbot, der mit ChatGPT zumindest funktional vergleichbar ist. Ich empfehle, diese Option für die Texterstellung zu nutzen. Sie produziert bessere Ergebnisse als der Blog-Workflow. Den Texten, die aus dem Workflow kommen, merkt man als Profi noch an, dass sie maschinell generiert sind.

Konkret gehe ich so vor, dass ich den Chatbot interviewe. Das heißt, ich beginne mit einer recht allgemein gehaltenen Frage, die mein Thema umreißt, und vertiefe die Fragen dann. Das produziert in den meisten Fällen recht brauchbare Ergebnisse. Natürlich müssen all diese Texte noch gekürzt, geglättet und teilweise hart redigiert werden. Aber es spart zumindest einen Teil der Rohtextphase.

Zum Schluss möchte ich noch ein Tool vorstellen, dass ich für Journalistinnen und Journalisten recht nützlich finde: Humata.ai. Der kostenlose Service erstellt Zusammenfassungen von PDF-Dokumenten, und man kann auch Fragen stellen, die man recht gut beantwortet bekommt.

Ich habe das zum Beispiel an einem langen Fachtext getestet, in dem das Statistische Bundesamt die jüngsten Veränderungen in der Zusammensetzung und Berechnung des Warenkorbs erklärt, der wiederum Grundlage für die Ermittlung der Inflationsrate ist. Ich war begeistert, mit wie gut Humata auch schwierige Fragen beantwortete. Für den Unternehmenseinsatz würde ich es mit einem Fragezeichen versehen, weil es nicht DSGVO-konform ist.

PS: KI hilft nicht nur professionellen Schreiberinnen und Schreiber. Auch Menschen, denen das Texten nicht gegeben ist, werden sich mit KI-Unterstützung künftig leichtertun, gute Texte zu verfassen.

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