Texte schreiben mit KI im B2B: Strategischer Leitfaden für Entscheider

Künstliche Intelligenz (KI) verspricht hier Entlastung, wird jedoch in vielen Unternehmen noch immer als reines Marketing-Spielzeug missverstanden.

Dabei ist das Texte schreiben mit KI längst kein Experimentierfeld mehr, sondern ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Wer KI-Tools heute strategisch implementiert, steigert nicht nur die Output-Menge, sondern – bei richtiger Anwendung – auch die fachliche Tiefe und Konsistenz der Unternehmenskommunikation.

Dieser Artikel liefert Ihnen die strategische Grundlage, um KI in B2B-Prozesse zu integrieren – von der Tool-Auswahl bis zur rechtssicheren Anwendung.

Warum KI in der Unternehmenskommunikation?

In der klassischen Content-Erstellung stehen Unternehmen oft vor einem Trilemma: Texte sollen hochwertig, schnell verfügbar und kosteneffizient sein. Bisher konnten meist nur zwei dieser drei Faktoren gleichzeitig erfüllt werden. Generative KI (GenAI) bricht dieses Dreieck auf.

Es geht dabei nicht darum, Texter oder Fachexperten zu ersetzen. Das Ziel ist Skalierbarkeit. Ein Ingenieur, der für einen Fachartikel drei Tage benötigt, kann mit KI-Unterstützung in der gleichen Zeit drei Artikel skizzieren, die dann nur noch den fachlichen Feinschliff benötigen.

Strategische Aufgabenverteilung: Mensch vs. Maschine

Nicht jeder Text eignet sich gleichermaßen für die vollständige Automatisierung. Für Entscheider ist es essenziell zu wissen, wo der Hebel am größten ist. Die folgende Matrix zeigt die empfohlene Aufteilung im industriellen Umfeld:

Textart / Aufgabe	KI-Anteil	Mensch-Anteil	Strategische Begründung
SEO-Glossare / Definitionen	80–90 %	10–20 %	Faktenwissen ist standardisiert; KI strukturiert effizient, Mensch prüft nur Korrektheit.
Produktbeschreibungen (Shop/Katalog)	70 %	30 %	KI sorgt für Konsistenz bei technischen Daten; Mensch optimiert Verkaufspsychologie.
Whitepaper / Fachartikel	40 %	60 %	KI liefert Gliederung und Rohfassung; Mensch liefert Expertenmeinung und Praxisbezug (Thought Leadership).
Krisenkommunikation / PR	10 %	90 %	Hier ist Fingerspitzengefühl und Kontextverständnis gefragt, das KI (noch) fehlt.

Diese Differenzierung verhindert, dass Ressourcen an der falschen Stelle gespart werden.

Die besten KI-Tools für den Mittelstand im Vergleich

Der Markt an KI-Text-Generatoren ist unübersichtlich. Für Industrieunternehmen sind jedoch andere Kriterien entscheidend als für Blogger: Datenschutz, Faktentreue und API-Anbindungen.

1. ChatGPT

Der aktuelle Marktführer. In der kostenlosen Version für Unternehmen tabu, da Eingabedaten zum Training genutzt werden können.

• Einsatz: Ideation, Strukturierung, Entwürfe komplexer Texte.

• Vorteil: Sehr hohe Sprachqualität und logisches Verständnis.

• B2B-Hinweis: Nutzen Sie zwingend die „Team“- oder „Enterprise“-Lizenz für Datensicherheit.

2. Google Gemini

Besonders stark für Unternehmen, die bereits im Google-Ökosystem arbeiten.

• Einsatz: Analyse großer Datenmengen (z. B. Auswertung von 100-seitigen Lastenheften oder PDF-Studien) und direkte Erstellung von Texten in Google Docs.

• Vorteil: Riesiges Kontextfenster (kann sehr viele Informationen gleichzeitig verarbeiten) und nahtlose Integration in Drive und Gmail ohne Copy-Paste-Aufwand.

 

3. DeepL Write

Vom deutschen KI-Champion DeepL. Weniger ein Generator, mehr ein Lektor.

• Einsatz: Politur von E-Mails, Angebotstexten und technischer Dokumentation.

• Vorteil: Extrem präzise Grammatik- und Stilkorrekturen; Serverstandorte in Europa (DSGVO-konform).

 

4. Jasper / Copy.ai

Diese Tools sind auf Marketing-Workflows spezialisiert.

• Einsatz: Social Media Posts, Blogartikel, Anzeigen.

• Vorteil: Vorgefertigte Templates, die das Prompting vereinfachen.

 

Der Prozess: Vom Prompt zum fertigen Fachtext

Ein KI-Tool ist nur so gut wie die Anweisung, die es erhält. Im Fachjargon spricht man von Prompt Engineering. Im B2B-Kontext scheitern viele Versuche an zu generischen Befehlen.

Prompt-Evolution: Ein Beispiel aus der Industrie

Um hochwertige Ergebnisse zu erhalten, muss der Kontext („Context Window“) präzise gefüllt werden. Sehen Sie den Unterschied:

Kriterium	Schwacher Prompt (Negativbeispiel)	Starker B2B-Prompt (Optimiert)
Eingabe	„Schreibe einen Text über unsere neue CNC-Fräse X-500.“	„Du bist Senior-Produktmanager im Maschinenbau. Schreibe eine Produktvorstellung der CNC-Fräse X-500 für Einkäufer in der Automobilindustrie. Fokus: 20 % Energieersparnis und Rüstzeitreduktion. Tonalität: Sachlich, präzise, keine Superlative.“
Ergebnis	Generischer Marketing-Text voller Floskeln („Die beste Fräse der Welt“, „Innovation pur“).	Zielgruppenorientierter Text, der wirtschaftliche Vorteile (ROI) betont und Fachsprache korrekt nutzt.
Nutzen	Text ist unbrauchbar für B2B-Kunden.	Text kann direkt als Basis für Broschüren oder LinkedIn genutzt werden.

 

Deep Dive: Corporate Language sichern

Eine häufige Sorge ist der Verlust der eigenen Markenstimme („Brand Voice“). Fortgeschrittene Nutzung von KI im Unternehmen bedeutet, Custom Instructions oder eigene GPTs (bei OpenAI) anzulegen.

Hier hinterlegen Sie einmalig:

• Unternehmenswerte und "Wording-Listen" (Begriffe, die vermieden werden sollen).

• Beispieltexte, die den gewünschten Stil repräsentieren.

  Die KI greift bei jeder neuen Anfrage auf diese Basisdaten zurück, was die Nachbearbeitungszeit massiv reduziert.

 

Der „Human-in-the-Loop“: Warum das Lektorat unverzichtbar bleibt

KI halluziniert. Das bedeutet, sie erfindet Fakten, wenn sie keine Antwort weiß – und präsentiert diese mit absoluter Überzeugung. Im B2B-Bereich, wo falsche technische Daten Haftungsrisiken bergen können, ist das Prinzip Human-in-the-Loop Pflicht.

Der ideale Prozess sieht so aus:

1. Mensch: Recherche und Strategie (Briefing).

2. KI: Erstellung des ersten Entwurfs (Draft).

3. Mensch: Faktencheck, Anpassung der Tonalität, Ergänzung von Expertenwissen.

 

Risikomanagement: Urheberrecht und Datenschutz

Bevor Sie KI flächendeckend einführen, müssen rechtliche Rahmenbedingungen geklärt sein.

• Urheberrecht: Nach aktueller Rechtslage sind rein KI-generierte Texte meist nicht urheberrechtlich geschützt, da der menschliche Schöpfer fehlt. Werden die Texte jedoch stark menschlich überarbeitet (siehe Human-in-the-Loop), kann Schutz entstehen.

• Datenschutz: Geben Sie niemals personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse (unveröffentlichte Patente) in öffentliche KI-Modelle ein. Nutzen Sie anonymisierte Platzhalter (z. B. „Firma A“, „Bauteil X“).

• Kennzeichnungspflicht: Transparenz schafft Vertrauen. Es empfiehlt sich, KI-generierte Inhalte intern zu kennzeichnen. Der kommende EU AI Act wird hier weitere Leitplanken setzen, weshalb eine saubere Dokumentation der genutzten Tools heute schon ratsam ist.

 

Checkliste: Implementierung von KI-Text-Prozessen im Unternehmen

1. Status Quo analysieren: Identifizieren Sie Abteilungen mit hohem Textaufkommen (z.B. technischer Support, Marketing).

2. Richtlinien definieren (AI Policy): Legen Sie schriftlich fest, welche Tools erlaubt sind und welche Daten eingegeben werden dürfen.

3. Tools lizenzieren: Investieren Sie in Business-Lizenzen für Datensicherheit.

4. Mitarbeiter schulen: Trainieren Sie Ihr Team im Prompt Engineering. Ein Tool ist wertlos, wenn niemand es bedienen kann.

5. Qualitätssicherung etablieren: Definieren Sie klare Freigabeprozesse für KI-Texte.

 

Häufige Fragen (FAQ)

Kann Google erkennen, ob ein Text von einer KI geschrieben wurde?

Google verfügt über Mechanismen zur Erkennung, straft KI-Content jedoch nicht pauschal ab. Entscheidend ist die Qualität (E-E-A-T: Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Hilfreicher, faktisch korrekter Content rankt – unabhängig vom Ersteller. Spam wird abgestraft.

Wem gehören die Rechte an einem KI-Text?

Die Rechtslage ist dynamisch. Aktuell liegen die Nutzungsrechte meist beim User (Ihnen), abhängig von den AGB des Anbieters. Ein Urheberrechtsschutz besteht für reine KI-Werke in der Regel nicht.

Ersetzt KI meine Marketing-Agentur?

Nein, aber die Zusammenarbeit ändert sich. Die Agentur wird stärker zum strategischen Partner und Editor. Sie benötigen weiterhin Experten, die Qualität beurteilen und die KI mit den richtigen Strategien füttern können.