Siebzehn Jahre blogge ich nun hier – und in den letzten zwei Jahren hat sich mein Workflow wahrscheinlich stärker verändert als in den zehn Jahren davor. Der Auslöser: Natürlich der Siegeszug von ChatGPT und Large Language Models, künstlicher Intelligenz. Mir ist dabei wichtig: LLMs sind nicht mein Ghostwriter, nicht Ersatz für meine eigene Meinung.
„Die KI“ ist eher ein persönlicher Assistent, der mir Vorschläge macht, Entwürfe liefert und Routinearbeit übernimmt. Ich entscheide, wähle aus und verfeinere. Um es klarzustellen: Es gibt keinen Text, der hier im Blog veröffentlicht wird, der „nur“ von KI geschrieben wurde. Alle Texte werden von mir überarbeitet.
Kleine Anekdote am Rande: „Die KI“ hat mir für diesen Beitrag vorgeschlagen, vom „Co-Piloten“ zu schreiben. Das geht natürlich gar nicht, denn der Begriff ist so mit Microsoft und vor allem seiner Office-KI besetzt, dass ich dabei unweigerlich an eine Büroklammer mit Ambitionen zurückdenke. Mein Assistent hat kein Unternehmenslogo. Ich nutze verschiedene Anbieter, auch weil ich bewusst Erfahrungen mit unterschiedlichen Tools sammeln will.
Hier nun einige Beispiele, wie der Einsatz von KI bei mir konkret aussieht.
Der normale Blogbeitrag: KI als Sparringspartner
Auch heute noch beginnt einer meiner Beiträge durch einen externen Impuls. Eine These, eine öffentliche Diskussion, Ereignisse in meinem Umfeld oder ein Artikel haben mich geärgert oder begeistert. Und meistens geht es dann schon los. Vor einem leeren Textfeld saß ich deshalb fast nie. Meist konnte es sofort losgehen. Der Impuls war da und einige Thesen waren schon im Hirn.
Heute passiert es jedoch, dass ich der KI beschreibe, worum es gehen soll. Was ist meine Grundthese? Was sind die Aspekte, die ich behandeln will? Welchen Spin möchte ich dem Artikel geben? Die KI – bei diesem Beitrag Claude von Anthropic – erstellt mir einen Vorschlag mit Überschrift, Zwischenüberschriften und Absätzen.
Für diesen Beitrag habe ich sechs Gebiete beschrieben, in denen ich KI einsetze. Claude hat mir einen Textvorschlag erstellt. Nun sitze ich da, lese die vorgeschlagenen Passagen durch, streiche, übernehme aber auch, schreibe vor allem um und ergänze sowie verfeinere.
Das Ergebnis klingt hoffentlich nicht nur nach mir – es ist von mir, weil ich es am Ende bin, der schreibt. Die KI liefert das Gerüst, ich den Charakter, die Ecken und Kanten, die in KI-generierten Texten oft fehlen.
#9vor9-Podcast : Vom Transkript zum lesbaren Blog-Beitrag
Unser wöchentlicher Podcast #9vor9 ist ein Gesprächsformat zum Digitalthema der Woche. Wir gestalten es bewusst locker, es wird gewitzelt, aber wir versuchen auch immer ins Thema einzusteigen, gut vorbereitet zu sein und möglichst kein dummes oder falsches Zeug zu schwätzen. Lars veröffentlicht den Podcast und Videocast. Ich will dann immer noch einen erläuternden und kommentierenden Blogbeitrag dazu schreiben.
Früher habe ich das Transkript selbst durchgearbeitet. Früher, die Zeit vor dem Siegeszug von LLMs, klingt unterdessen fast nach Steinzeit. Das Transkript auszuwerten und mit den Dingen zu kombinieren, die ich zum Podcast im Kopf habe, das kostete Zeit und Nerven, gerade wenn man auch Zitate „voll korrekt“ übernehmen will. Mühsam. Heute lasse ich die KI das Transkript auswerten. Sie extrahiert die Kernaussagen, baut eine Struktur vor und schlägt Absätze vor.
Und auch hier überarbeite natürlich ich den Text, überprüfe Zitate, mache es persönlicher und füge hinzu, was zwischen den Zeilen des Gesprächs stand. Das Ergebnis ist ein Blogbeitrag, der aus dem Podcast entstanden ist – aber hoffentlich eigenständig funktioniert. Die KI hat mir Routinearbeit abgenommen: Transkript lesen und auswerten. Das ist eine sehr große Arbeitserleichterung.
Podcast: NotebookLM zur Vorbereitung nutzen
KI hilft uns aber nicht nur nach dem Podcast – sondern auch davor. Lars und ich nutzen NotebookLM, Googles Tool zur Quellenanalyse, um uns auf die jeweilige Folge vorzubereiten. Wir selektieren vorab Artikel und Quellen, die wir für relevant und seriös halten, hinterlegen sie in NotebookLM – und lassen uns daraus einen Gesprächsleitfaden vorschlagen. Kein starres Skript, sondern eine strukturierte Grundlage als Anregung, wie wir die 30 Minuten mit oder ohne Gesprächspartner gestalten.
Meist kommt es bei der Podcast-Aufnahme ganz anders. Wir sind dort dann schon im Spinatsalat, aber für uns wichtig ist: Wir beide sind auf einer Datenbasis gemeinsam hoffentlich gut vorbereitet. Auch wenn wir unseren Podcast aus Spaß machen, wollen wir eine gewisse Qualität liefern. Als sehr nette Zugabe lässt sich aus den Quellen auch eine Hintergrundpräsentation erstellen, die ich seit kurzem nach der Aufnahme im Blog mitveröffentliche – als zusätzliches Material für alle, die tiefer einsteigen wollen.
Titelbilder mit eigenem Style Guide
Ich bin ein Freund von Titelbildern, lange Jahre ein Fan des Spiegel-Covers. Ich glaube, dass ein passendes oder inspirierendes Titelbild einen Blogbeitrag unterstreichen und verstärken kann – gar nicht davon zu reden, dass sie für die Promotion auf Social Media extrem hilfreich sind. Lange Jahre habe ich Stockfotos genommen. Seit einiger Zeit nutze ich Bildgeneratoren. Über viele Monate war ideogram.ai das Werkzeug meiner Wahl.
Derzeit setze ich meist ChatGPT bzw. den Bildgenerator von OpenAI ein, der in ChatGPT hinterlegt ist. Der entscheidende Unterschied zur Nutzung von ideogram.ai liegt vor dem Erstellen des Bildes: Ich habe mit Hilfe von ChatGPT einen Style Guide für meinen Blog entwickelt. Der legt fest, dass meine Titelbilder immer in einem bestimmten Stil gehalten sein sollen – Bauhaus und Kubismus als gestalterische Referenz, mit einer festen Farbpalette. Das hat ein bisschen gedauert. Es war ein iterativer Prozess, und nun habe ich eine Art visuelles Regelwerk, das ich seitdem bei jedem neuen Beitrag mitgebe.
Der Effekt, hoffentlich: Die Titelbilder sehen seit Anfang diesen Jahres nicht mehr zufällig aus. Sie haben einen erkennbaren Stil – obwohl ich selbst kein Designer bin. Die KI generiert auf Basis des Style Guides einen Prompt, ich verfeinere ihn und dann iteriere ich, bis es für mich optisch und in der Aussage passt.
Ich gebe zu: Das Iterieren (immer wieder Verändern und Verschlimmbessern) ist eine Falle. Ich merke selbst, dass ich manchmal in einen Sog gerate, immer noch eine Version auszuprobieren, noch eine Anpassung vorzunehmen. Der KI-Vampir, von dem ich kürzlich geschrieben habe, lauert auch hier. Man muss irgendwann sagen: Das ist gut genug. Und weiterarbeiten.
Social Media: Vom Beitrag zum Post – ohne Copy-Paste
Einen Blogbeitrag zu veröffentlichen, ist eine Sache. Ihn auf Mastodon, Bluesky oder Threads, ja, auch LinkedIn und Facebook sichtbar zu machen, eine andere. Früher habe ich oft schnell einen kurzen Text getippt und den Link dazu gepackt. Schnell, aber nicht immer gut.
Heute lasse ich mir Vorschläge machen. Die KI bekommt den Blogbeitrag geliefert und schlägt zwei bis drei Varianten vor: eine sachlich-pointierte, eine eher humorvolle oder zugespitzte. Ich lese die Vorschläge, wähle aus oder mische, formuliere dann selbst nochmal um.
Was ich dabei gemerkt habe: Die KI-Vorschläge helfen vor allem dabei, einen anderen Blickwinkel einzunehmen. Manchmal sieht die KI eine Formulierung, die ich selbst nicht gefunden hätte, weil ich zu nah an meinem eigenen Text bin. Manchmal sind mir die Vorschläge zu platt. Aber der Schritt hat Wert. Und es nimmt mir wieder Routinearbeit ab und spart mir Zeit.
60-Sekunden-Videos: Der Blog als Ausgangsmaterial für TikTok, Insta und YouTube
Das ist mein relativ neues Projekt und Experiment: Kann ich junge Leute mit Kurzvideos erreichen, die nie auf einen Blog kommen würden? Ich nehme einen Blogbeitrag und lasse eine KI daraus ein Voice-Over-Skript für ein 60-Sekunden-Video extrahieren. Kein vollständiges Transkript, kein Zusammenschnitt – sondern eine eigenständige Kurzversion, die einen Gedanken aus dem Beitrag zuspitzt und auf einem Kanal wie TikTok, Instagram Reels oder YouTube Shorts funktioniert. Dieses Konzept schaue ich mir an und verfeinere es.
Den nächsten Teil übernimmt CapCut: Ich lade den Text dort hoch, wähle die Funktion „KI generieren“, suche mir einen passenden visuellen Stil und eine Stimme aus. Ich könnte meine eigene Stimme klonen und verwenden, was den Videos eine persönlichere Note geben würde. Das kostet aber extra.
Die KI produziert das Video, ich überarbeite Szenen visuell und textuell. Beim Einbinden deutscher Wörter und Texte ist CapCut derzeit einfach schlecht, aber insgesamt liefert mir das Tool interessante Videos – finde ich. Und dann ist da meine Hoffnung: Dass jemand, der ein 60-Sekunden-Video sieht, vielleicht – vielleicht – mal im Blog vorbeischaut. Nicht alle. Nicht viele. Aber ein paar. Und das wäre schon etwas.
Welche Tools ich nutze – und warum das immer in Bewegung bleibt
Eine Frage, die ich oft bekomme: Welche KI nutzt du eigentlich? Mehrere. Und das ändert sich. Begonnen habe ich mit Perplexity als der Antwortmaschine, die mir Text ausgibt und direkt mit Quellen verknüpft. Ich habe die Pro-Version abonniert, weil mir dieser Ansatz sympathisch war. ChatGPT nutzte ich „damals“ eher gelegentlich.
Das hat sich in den letzten drei bis vier Monaten verschoben. ChatGPT – ich nutze die kostenpflichtige Einstiegsversion – ist für mich zum zentraleren Werkzeug geworden, auch wegen der Bildgenerierung. Die Grafik-Engine hat mich überzeugt, und sie ist der Grund, warum mein Style Guide für Titelbilder überhaupt entstehen konnte.
Bewusst probiere ich immer wieder Le Chat von Mistral aus – ein europäisches Modell, das ich aus Überzeugung im Blick behalte und das durchaus gute Ergebnisse liefert. Mistral und Le Chat wollen wir ja auch mal bei #9vor9 diskutieren. In Gemini habe ich kurz hineingeschnuppert, bin aber nicht hängen geblieben, weil damals die Bildstellung keine sauberen Ergebnisse im Format 16:9 liefern wollte. Das Problem sollte inzwischen behoben sein.
Und jetzt nutze ich intensiver Claude von Anthropic – auch weil ich der Haltung des Unternehmens gegenüber den aktuellen politischen Entwicklungen in den USA Respekt zolle. Ob ich auf die kostenpflichtige Version wechseln und Claude mein zentrales Werkzeug werden sollte, darüber überlege ich derzeit noch.
Was habe ich gelernt: Wer sagt, er habe das eine perfekte KI-Tool gefunden, hat entweder aufgehört zu schauen – oder wirbt dafür. Generell spiegelt sich in meiner Nutzung natürlich das wider, was mich auch beruflich ausgemacht hat: Journalist und Marketer, der sich immer mit IT auseinandergesetzt hat und weiterhin neugierig auf neue Tools war.
Was bleibt: Der Mensch muss im Driver Seat sitzen – und dort bleiben
All diese Einsatzbereiche haben für mich eine Gemeinsamkeit: Die KI assistiert. Ich kontrolliere und entscheide. Und das ist kein Lippenbekenntnis, sondern eine Notwendigkeit. KI halluziniert immer noch. Sie erfindet weiterhin Fakten, die plausibel klingen. Sie formuliert total von sich selbst überzeugt, auch wenn sie falsch liegt.
Wer KI-Output ungeprüft publiziert, veröffentlicht im Zweifel Unsinn – mit freundlicher Hilfe der ach so schlauen KI. Die Kontrolle bleibt Aufgabe des Menschen, immer. Der Assistent fährt nicht. Er sitzt bestenfalls auf dem Beifahrersitz und assistiert. Bin denn ich vor Fehlern gefeit? Bin ich sicher, dass ich eine Halluzination übersehe? Nein, „but I will do my very best“.
Was ich nicht machen werde und will: Gerade lese ich Beiträge eines Journalisten, den ich eigentlich schätze, der aber derzeit mindestens drei, vier Texte am Tag in seinem Blog publiziert. Gleichmäßig, glatt gebügelt, fast alle derzeit aktuellen Themen und auch Erklärungen zu den wichtigsten Vokabeln werden abgehandelt. Bloggen als Fließbandproduktion? Da bin ich sehr skeptisch.
Oben habe ich von dem Impuls geschrieben, der mich zum Schreiben und Podcasten verleitet. Der muss bei mir bleiben. Ein Kick, der mich dazu bringt, ein Thema anzugehen. Die KI kann mir helfen. Nicht mehr und nicht weniger. Und wenn das irgendwann nicht mehr so ist – dann wäre es Zeit, aufzuhören.
Dieser Beitrag ist mein Beitrag zum Bloggerschnack März 2026 zum Thema „KI und das Bloggen“.
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