Artificial Hivemind: Wie du KI-Content individuell gestalten und austauschbare Texte vermeiden kannst

TL;DR: So nützlich KI-Systeme bei der Content-Erstellung sind, der Output ist oft austauschbar und gespickt mit Standardfloskeln. Dieses Phänomen heißt Artificial Hivemind: Large Language Models (LLMs) bilden statistische Mittelwerte aus riesigen Textmengen und greifen auf bewährte Formulierungen zurück, statt originäre Aussagen zu liefern. Die Folge sind generische Inhalte, die überall gleich klingen. Dadurch verliert Content an Relevanz bei Leser*innen und Journalist*innen, aber auch bei Suchmaschinen oder KI-Systemen. In diesem Beitrag zeigen wir, wie du KI-Content individuell gestalten und Mehrwert für deine Zielgruppen schaffen kannst.

1. Was ist Artificial Hivemind?

Eine aktuelle Studie der University of Washington, Carnegie Mellon und des Allen Institute for AI zeigt: Verschiedene KI-Sprachmodelle liefern bei identischen Aufgaben oft sehr ähnliche, teils wortgleiche Antworten. Dieses Phänomen nennen Forschende „Artificial Hivemind“: künstlicher Schwarmgeist. Gemeint ist damit kein bewusstes „Schwarmdenken“ der KI. Vielmehr ist das ein technischer Effekt: Viele KI-Modelle greifen auf ähnliche Wissensquellen zurück und erzeugen dadurch sehr ähnliche Inhalte.

1.1. Warum passiert das?

Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude oder Gemini werden mit riesigen Textmengen trainiert. Die Texte stammen von Websites, aus Fachartikeln, Wikipedia, Studien, Foren wie Reddit und weiteren Quellen. Diese Daten überschneiden sich stark.

Außerdem wird KI darauf optimiert,

• wahrscheinliche Antworten zu liefern,
• konsensfähige Aussagen zu treffen,
• und risikoarme Formulierungen zu wählen.

Deshalb greifen KI-Modelle bevorzugt auf bewährte, häufig genutzte Sprachmuster zurück. Sie berechnen also den sprachlichen Durchschnitt aus allem, was sie gelernt haben.

Das Ergebnis sind Texte, die korrekt und flüssig klingen, aber wenig neue Perspektiven einbringen oder eine eindeutige Haltung einnehmen. Für Beschreibungen von Schuhen in Online-Shops mag das ausreichen. Für Thought Leadership Content im Tech-Umfeld nicht. Denn Content, der 1:1 von KI übernommen und nicht individualisiert ist, hat keinen Wiedererkennungswert und verwässert das Markenprofil.

1.2. Wie zeigt sich das in der Praxis?

Im PR-Alltag erkennt man den Artificial Hivemind auf den ersten Blick. Erkennungszeichen sind Aussagen wie: „KI wird immer wichtiger“, „Die Digitalisierung verändert alles“ oder „Wir stehen an einem Wendepunkt“. Solche Sätze tauchen unabhängig vom Thema, Unternehmen oder KI-Tool immer wieder auf.

Ein weiteres Beispiel ist LinkedIn: Viele Posts klingen gleich, haben dieselbe Dramaturgie und sind mit Emojis überladen.

2. Wie funktioniert Artificial Hivemind?

Wie Artificial Hivemind funktioniert, zeige ich euch am Beispiel von Linkedin Posts:

2.1. KI lernt von LinkedIn – und LinkedIn von KI

• KI-Modelle werden mit öffentlich verfügbaren Texten trainiert, darunter unzählige LinkedIn-Posts.
• Gleichzeitig nutzen immer mehr Menschen KI zur Erstellung von LinkedIn-Content.
• Das Ergebnis ist ein selbstverstärkender Kreislauf: KI reproduziert LinkedIn-Stil, LinkedIn wird mit KI-Stil geflutet, dieser Stil wird wieder Trainingsmaterial

2.2. Gleiche Dramaturgie ist statistisch „sicher“

Typische Muster wie:

• Provokante Einstiegsfrage
• Kurzer Absatz mit „großer Erkenntnis“
• Bulletpoints
• Call to Action
• Emojis zur Auflockerung

sind erfolgsbewährt (Likes, Reichweite) und damit für KI hochwahrscheinlich, risikoarm und leicht reproduzierbar. KI entscheidet sich also nicht für die beste Idee, sondern für das wahrscheinlich erfolgreichste Format.

2.3. Emojis sind ein Zeichen für den Mittelwert

Viele Emojis bedeuten aus KI-Sicht:

• „Das ist Social Content“
• „Das soll Aufmerksamkeit erzeugen“
• „Das wurde oft positiv bewertet“

Deshalb werden Emojis von KIs inflationär eingesetzt. Egal, ob sie zur Marke, zum Thema oder zur Zielgruppe passen.

3. Welche Auswirkungen hat Artificial Hivemind auf die PR?

Übernimmst du die KI-Outputs für deinen Content ungefiltert, tust du dir im PR-Alltag keinen Gefallen. Austauschbare KI-Texte sind nicht nur langweilig zu lesen. Sie bringen auch Risiken mit sich, die deinem Unternehmen schaden können:

3.1. Sinkende Aufmerksamkeit und Relevanz

Ohne neue Perspektiven, Kernbotschaften, die dein Unternehmen auszeichnen, und die fachliche Einordnung deines Themas bieten Inhalte wenig Mehrwert. Leser*innen und Redaktionen springen ab, Reichweite und Interaktionsraten sinken.

3.2. Fehlende Differenzierung vom Wettbewerb

Wenn alle KI-Tools für ihren Content nutzen und 1:1 übernehmen, klingen auch alle Texte gleich. So trägt dein Content nicht dazu bei, dein Unternehmen vom Wettbewerb abzuheben.

3.3. Verwässertes Marken- und Expertenprofil

Sind deine Inhalte nicht exakt auf dein Unternehmen oder deine Expert*innen zugeschnitten, wirken deine Marke und Thought Leader austauschbar. So kannst du kein nachhaltiges Vertrauen schaffen.

3.4. Geringer Nutzen für Journalist*innen und Multiplikatoren

Redaktionen erwarten Relevanz, Einordnung, exklusive Perspektiven und fundierte Aussagen. Generische Inhalte liefern dafür zu wenig Substanz und werden entsprechend seltener aufgegriffen.

3.5. Schwächere Sichtbarkeit in Suchmaschinen und KI-Systemen

Algorithmen erkennen redundante, undifferenzierte Inhalte und bewerten sie schlechter. Das wirkt sich negativ auf Auffindbarkeit, Ranking und Zitierfähigkeit in KI-basierten Antworten aus.

4. Handlungsempfehlungen: KI-Content individuell gestalten

Das heißt nicht, dass du keine KI zur Content-Erstellung mehr nutzen sollst. Im Gegenteil. Künstliche Intelligenz kann dich beim Entwurf unterstützen, deinem Content-Piece Struktur geben oder helfen, Synonyme oder alternative Formulierungen zu finden. Aber: Die Technologie ersetzt nicht dein Fach- und Kommunikations-Wissen. Unternehmensbotschaften, Tonality und Substanz kommen von dir. Mit diesen Tipps und Tricks kannst du KI-Content individuell gestalten und optimieren:

Tipp 1: Baue Persönlichkeit und Substanz ein

• Do: Eigene Erfahrungen, Kundencases, Zahlen, Fachbegriffe nutzen, z.B. „In unserem Projekt mit einem Energieversorger haben wir die Durchlaufzeit um 38% reduziert.“
• Don’t: Allgemeine Aussagen stehen lassen, z.B. „Unternehmen profitieren von effizienteren Prozessen.“

Tipp 2: Vermeide leere Phrasen

• Do: „Immer mehr Automobilzulieferer scheitern an der Automatisierung ihres Betriebs. Das liegt weniger an der Technik als an fehlenden Prozessen.“
• Don’t: „Die Digitalisierung wird immer wichtiger und verändert die Automobilbranche grundlegend.“

Tipp 3: Starte mit konkreten Beobachtungen

• Do: „In drei von fünf Kundenprojekten sehen wir aktuell, dass KI in der Produktion zwar eingeführt wird, aber niemand die Ergebnisse misst und Geschäftsnutzen erkennt.“
• Don’t: „Produktionsbetriebe setzen zunehmend auf KI, um effizienter zu werden.“

Tipp 4: Setze Emojis in Social Posts bewusst ein

• Do: Platziere ein einzelnes Emoji zur Akzentuierung, z.B. „Wir freuen uns, unser neues KI-Projekt zu starten 🚀. Details gibt es hier…“
• Don’t: Mehrere Emojis pro Satz, die Aufmerksamkeit simulieren, aber keine Aussage verstärken, z.B. „Wir starten unser neues KI-Projekt 😎🎉🔥💥. Details gibt es unter… 🔗📌🎯💥“

Tipp 5: Prüfe jeden Text auf Austauschbarkeit

• Do: Präzisiere den Text so, dass Haltung, Perspektive oder Praxisbeispiele erkennbar sind, z.B. „Bei vielen Fertigungsunternehmen wird KI in Produktionslinien integriert, bevor klar ist, welche Maschinenprobleme oder Engpässe sie wirklich lösen soll.“
• Don’t: Inhalte veröffentlichen, die genauso gut von einem Wettbewerber stammen könnten. Zum Beispiel: „KI spielt eine immer größere Rolle in der Fertigung und eröffnet viele neue Möglichkeiten“

5. Fazit

Artificial Hivemind sorgt dafür, dass viele KI-Texte gleich klingen. KI weiß nicht per se, wofür eine Marke steht oder welche Haltung sie einnimmt. Setzt du KI-Outputs für deinen Content ungefiltert ein, entstehen Texte, die vielleicht korrekt klingen, aber deine Brand, Botschaften und Werte nicht widerspiegeln und sich nicht vom Wettbewerb unterscheiden. Guter Thought-Leadership-Content entsteht deshalb nicht im Prompt, sondern durch Menschen, die den KI-Content individuell gestalten und einzigartig machen. KI ist das Tool. Aber Profil, Glaubwürdigkeit und Differenzierung bleiben Aufgaben der PR-Teams.

Key Facts: KI-Content individuell gestalten

• Artificial Hivemind bezeichnet die Tendenz von KI-Modellen, sehr ähnliche und generische Texte zu erzeugen.
• Ursache sind überlappende Trainingsdaten und die Optimierung auf wahrscheinliche, risikoarme Formulierungen.
• KI reproduziert bevorzugt etablierte Sprachmuster, Floskeln und Standardformate (z.B. in Artikeln und auf LinkedIn).
• Austauschbarer KI-Content beeinträchtigt Differenzierung, Markenprofil und Sichtbarkeit in Suchmaschinen und KI-Systemen.
• KI sollte als Unterstützung genutzt werden; Substanz, Individualisierung und Haltung müssen vom PR-Profi kommen.

 

Über die Autorin

Sabine Sienel ist PR-Expertin durch und durch und hat maßgeblich zum Ausbau von Flutlicht als eine der führenden Technologie-PR-Agenturen im DACH-Markt beigetragen.

Sie verbindet strategische Beratung und Content-Strategien im B2B, um komplexe Themen verständlich und sichtbar zu machen – für Menschen und Algorithmen gleichermaßen. Zu ihren Schwerpunkten zählen die C-Level-Kommunikation und KI-gestützte PR.

Sabine verantwortet das Flutlicht-Blog „Leuchtschrift“ und entwickelt dafür Inhalte rund um Technologie, Digitalisierung und Kommunikation.