KI-Einsatz zur Textgenerierung: Mehr schlecht als recht, Hauptsache dabei?

Eine aktuelle Umfrage, die Bitkom Research im Auftrag des Digitalverbands Bitkom im April 2023 in 603 Unternehmen durchgeführt hat, kommt zu dem Ergebnis, dass jedes sechste Unternehmen künftig künstliche Intelligenz zur Texterstellung nutzen will. 

Ganze 17 Prozent aller befragten KMU mit mehr als 20 Beschäftigten planen mithilfe von ChatGPT und Co. Unter anderem für Suchmaschinen relevante Profiltexte, Blogartikel oder Besprechungszusammenfassungen zu verfassen. Weitere 23 Prozente haben zwar noch keine konkreten Pläne, aber sind offen für derartige Anwendungen. Da sind in Summe fast die Hälfte aller Unternehmen, die in den nächsten Wochen, Monaten oder Jahren den Markt mit einer Schwemme an Content-Experimenten beglücken wollen. 

Das ist einerseits erfreulich progressiv und innovativ, andererseits aber auch erschreckend naiv. Man kann nur hoffen, dass die befragten Unternehmen sich noch nicht genauer mit der konkreten Umsetzbarkeit ihrer Pläne auseinandergesetzt haben und die Ergebnisqualität überschätzen – oder aber sich derer durchaus bewusst sind und entsprechend genügend Personal für ihre Text-Experimente einplanen. Was ChatGPT mittlerweile kann, ist ohne Frage beeindruckend, aber für einen produktiven Einsatz außerhalb kleinerer Experimente braucht es derzeit definitiv noch eine Menge an personellen Ressourcen. 

Geschulte Prompt Engineers sollten der KI die Aufgabenstellung möglichst präzise und allumfassend vorgeben. MitarbeiterInnen, die sich mit dem Thema des Texts als Experten auskennen, müssen am Ende des Workflows gegenlesen und tiefgründig korrigieren. Eines der Probleme an den Ergebnissen von ChatGPT ist derzeit, dass die KI falsche Informationen mit einer sprachlichen Selbstsicherheit von sich gibt, dass der Laie sich leicht überzeugen lässt, dass die falschen Informationen, die er gerade liest, plausibel klingen und er oder sie nicht nachrecherchiert. 

Wir haben selbst eine Vielzahl an Tests und Experimenten mit ChatGPT und Co. laufen und stellen immer wieder fest, dass die Ergebnisse beispielsweise für eine journalistische Verwendung ohne Netz und doppelten Boden (noch?) nicht zu gebrauchen sind. Abgesehen von der ethischen Ebene und der Diskussion um die gebotene Transparenz beim Einsatz sind wir mit den KI-generierten Texten an sich noch nicht glücklich. 

So rutschen in kleine Texthappen zu Sehenswürdigkeiten in Leipzig mal eben Kirchen aus anderen Orten, die es in Leipzig überhaupt nicht gibt. Die vorgeschlagenen Zeilen lesen sich aber über allen Zweifel erhaben und täuschen den unaufmerksamen Lektor schnell. Fragt man die KI nach einer Zusammenfassung der wichtigsten News des Tages, dann fällt auch mal eine medienwirksame Wahl unter den Tisch und ein kleines Konzert, über das in einem Forum kontrovers diskutiert wurde, wird aufgrund nicht nachvollziehbar gewichteter Signale zum Thema des Tages hochstilisiert. Oftmals ist das Fazit unserer sonst technologiebegeisterten MitarbeiterInnen: „Bevor ich die ganzen Fehler ausgemerzt hab, hab ich’s auch gleich selbst geschrieben.“ 

Es braucht tatsächlich unserer Erfahrung nach heute oft noch ähnlich viel Manpower, den Output der textgenerierenden KI zu überprüfen und zu überarbeiten, wie sie zuvor im manuellen Prozess steckte. Mit ungeprüft rausgehauenen KI-Texten riskiert man sich als Unternehmen andernfalls unglaubwürdig und angreifbar zu machen. 

Lohnen wird sich KI zur generativen Textgenerierung für die meisten mittelständischen Unternehmen wohl erst, wenn sie auf ausgereiftere Software as a Service von findigen Dienstleistern setzen, die KI-Lösungen für einzelne Branchen und Anwendungsfälle feingranularer vorbereiten. Solche Businesses sprießen natürlich derzeit auch wie Pilze aus dem Boden. Hier zahlt man dann allerdings den Mittelsmann meist teuer mit. Und schränkt sich in seiner Flexibilität ein. Die vollen Möglichkeiten von ChatGPT direkt selbst gewinnbringend in die Unternehmensprozesse einzubinden hingegen braucht kluge Köpfe, die in den experimentierenden Unternehmen hoffentlich dafür auch extra eingestellt oder geschult werden. Falls nicht, werden wir alle bald mit noch viel mehr Fake News und Bullshit-Content bespammt werden, der langfristig bei Google und den KundInnen mehr schadet als nutzt. 

Jetzt kommt das große Aber: Als Vorarbeit und Grundlage zur weiteren Bearbeitung eignen sich mit ChatGPT aufgesetzte Texte immer dann, wenn die Schreibenden andernfalls vorm leeren Blatt sitzen und einen ersten Entwurf brauchen, an dem sie sich dann abarbeiten können. Auch mit Hilfe von KI erstellte Textzusammenfassungen, Infoboxen, Teaser, Varianten für Überschriften und Co. sind schon relativ brauchbar. 

Womit wir ergänzend sehr gute Erfahrungen gemacht haben, sind Data-to-text-Technologien. Die sind viel kontrollierbarer und der Output ist bei guter Datenqualität 100 Prozent korrekt. Dabei handelt es sich aber auch nicht um künstliche Intelligenz, sondern um Algorithmen und „programmierte“ Texte im Bereich Sport- oder Wetterberichterstattung oder Produkt-/Profiltexte usw., in deren initiales Aufsetzen relativ viel redaktioneller Input fließt.

Auch hier gilt: Der Mensch kann und sollte die Maschine nutzen, aber er muss sie auch – gerade in der Medienwelt – verantwortungsvoll kontrollieren. Als Unternehmen reicht es nicht, experimentieren zu wollen und bei Misslingen der KI die Schuld zuzuschieben. Wer mit ChatGPT et alias arbeitet, hat als Mitarbeiter und Unternehmen für die Ergebnisse gerade zu stehen. Ich hoffe sehr, dass das die von Bitkom befragten Unternehmen leben werden. 

Corina Lingscheidt ist seit 10 Jahren als Geschäftsführerin in der Medienbranche aktiv. Unter der Dachmarke der MM New Media GmbH betreibt die studierte Journalistin und Psychologin mit ihrem Team u. a. die reichweitenstarken Websites news.de, unternehmer.de und qiez.de. Dabei setzt sie auf eine hybride Redaktion und ergänzende automatisierte Nachrichtenerstellung. Ihre Themen sind: Online-Medien, KI und New Work.