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Content-Flut durch KI: Warum wir jetzt anders kommunizieren müssen

Die Feeds werden voller, die Aufmerksamkeit kürzer: KI produziert Inhalte schneller, als jemand sie lesen kann. LinkedIn zeigt gerade im Zeitraffer, wie austauschbar Content wird, wenn Haltung fehlt. Dieser Beitrag erklärt, warum KI Mittelmaß überflüssig macht und was Unternehmen konkret tun müssen, um nicht in der Content-Flut zu ertrinken.

Person schreibt in ein Notizbuch, darüber liegt ein Textfeld mit der Headline „Content-Flut durch KI. Was das für die Zukunft der Kommunikation bedeutet.“

PR-Trendmonitor: KI lässt Menge an Inhalten massiv steigen

Der aktuelle PR-Trendmonitor von news aktuell zeigt eine deutliche Entwicklung: 54 Prozent der Kommunikationsverantwortlichen in Deutschland und der Schweiz erwarten, dass KI die Menge an publizierten Inhalten massiv steigen lässt. Gleichzeitig sagen 69 Prozent, dass Relevanz und Qualität wichtiger werden als Frequenz. Nur ein Prozent glaubt, dass „mehr posten“ die Lösung sei.[1] Die Branche weiß also, dass Masse nicht gewinnt, steuert aber trotzdem auf eine Phase zu, in der Inhalte explodieren und Aufmerksamkeit weiter sinkt.

Diese Diskrepanz ist bemerkenswert. Einerseits ist da ein klares Bewusstsein, dass Überproduktion Kommunikation schwächt. Andererseits der Druck, sichtbar zu bleiben, während KI-Tools Inhalte in Sekunden generieren. Was leider entsteht, ist kein Wettbewerb der Ideen, besonders guten, kreativen, lustigen, hilfreichen Content zu erstellen, sondern unglaublich gleichförmige Inhalte. Gleiche Formulierungen, gleiche Strukturen, gleiche Tonalität.

Dabei bedeutet mehr Content nicht automatisch mehr Wirkung. Die Inhalte konkurrieren nicht nur miteinander, sondern auch mit sinkender Aufmerksamkeit. Wer nur veröffentlicht, damit etwas veröffentlicht ist, trägt zur Geräuschkulisse bei, geht aber in der Flut von KI-Content genauso unter, als wenn er gar nichts postet. Klar, mehr Inhalte können mehr Kontaktpunkte schaffen. Das stimmt aber nur, wenn Inhalte Substanz haben.

Mehr als die Hälfte der Kommunikationsfachleute erwartet durch Künstliche Intelligenz eine drastische Zunahme von Inhalten in Medien, Social Media und Entertainment. Bildrechte: news aktuell GmbH

LinkedIn als Brennglas: Wie die Contentflut im Alltag sichtbar wird

Auf LinkedIn zeigt sich bereits, wohin die Entwicklung führt. KI-gestützte Tools machen Content schneller, aber selten besser. Dennis Buchmann beschreibt das als „Bla-Faktor“: Viele Posts wirken sauber strukturiert, bieten aber keine Perspektive und keine Haltung.

Typische Symptome dieser Entwicklung:

  • Wiederkehrende Schablonen-Formate („Fünf Dinge, die ich gelernt habe“, „Drei Tipps für…“).
  • Karussells voller Bullet-Points, die in anderen Worten nichts sagen.
  • Content-Übersetzungen in alle Formate (Post, Reel, Newsletter), ohne Erkenntnisgewinn.
  • Hohe Geschwindigkeit, niedrige Relevanz: tägliche Veröffentlichungsrhythmen ohne Grund.

Dabei wird etwas deutlich, was mein Prof. vor 15 Jahren an der Uni immer schon gerne sagte: Nicht die Technik oder der Kanal ist das Problem, sondern die Nutzung durch den Menschen. Damals war KI natürlich noch weit entfernt, die Aussage lässt sich aber auch viele Jahre später noch übertragen: Masse ersetzt kein Denken. Ohne Kontext und klare Entscheidung verliert Kommunikation Wirkung. Die Branche hat ein Werkzeugsymptom, kein Technologieproblem.

Britta Behrens: AI-Slop hat zugenommen

In dieses Bild passt auch ein OMR Education Podcast, den ich kürzlich mit der LinkedIn-Expertin Britta Behrens gehört habe. Er bestätigt, wie stark KI-Automatisierung die Plattform bereits verändert und warum die Diskussion über Content-Flut keine Theorie ist, sondern Alltag.

LinkedIn entfernt laut Transparenzberichten jedes Jahr zig Millionen Fake- und Bot-Profile. Möglich wird diese Skalierung durch KI-generierte Accounts und automatisierte Interaktions-Bots, die künstlich Reichweite erzeugen sollen. Gleichzeitig wächst der Anteil an generischem KI-Content deutlich, der im Kern aus kopierten Standardtexten besteht und keine eigene Perspektive bietet. Britta Behrens bezeichnet das als „AI-Slop“.

Britta beschreibt Symptome, die jeder auf LinkedIn beobachten kann:

  • automatisierte Inhalte aus Tools, die ganze Contentpläne und Posts generieren und automatisch veröffentlichen
  • Kommentare, die per Browser-Extension erzeugt werden, ohne den Beitrag zu lesen
  • seichtes „Like-Baiting“ statt Substanz und Dialog
  • Content-Farm-Taktiken, die auf Taktung statt Bedeutung setzen

Die wichtigsten Signale auf LinkedIn

Parallel zeigt sich eine Wachstumskurve, die nicht mehr viral funktioniert: Reichweite entsteht nicht am ersten Tag, sondern über 2 bis 4 Wochen, wenn Inhalte gespeichert, weitergeleitet oder diskutiert werden. Die wichtigsten Signale sind laut ihr nicht Likes, sondern:

  • Speichern
  • Weiterleiten per DM
  • Profilbesuche
  • neue Follower
  • Qualität von Diskussionen in den Kommentaren

Darum sei der eigentliche Kipppunkt nicht technischer Natur, sondern kulturell: Viele verlassen das menschliche Gespräch zugunsten automatisierter Reichweitenproduktion, und genau dadurch werde Authentizität strategisch wertvoll.

Sichtbar wird das auch in zwei Beispielen, die Britta im Podcast nennt und die sehr gut zeigen, wie stark menschliche Haltung wirkt, wenn sie ernst gemeint ist.

Beispiele für guten LinkedIn-Content

Erstens: Die CEO von HubSpot, Yamini Rangan, hat ein Format gestartet, das auf echten Austausch setzt. Sie teilt persönliche Erfahrungen zu Leadership in einer KI‐geprägten Arbeitswelt und fragt die Community nach ihren Perspektiven. So entstehen AMA‐Dialoge, die von Nutzer:innen weitergetragen und gespeichert werden. Das funktioniert, weil dort ein Mensch spricht.

Ein zweites Beispiel aus dem Podcast: Der Fall eines Solaringenieurs, dem die Abschiebung drohte und den der Unternehmer Nikolaj Saxauer auf LinkedIn öffentlich gemacht hat. Laut Britta führte die massive Unterstützung aus der Solar-Community am Ende dazu, dass der Ingenieur bei Enpal, dem Unternehmen von Philipp Schröder, eine Stelle bekam.

Die Reichweite entstand hier also nicht durch Tricks, sondern durch echte, menschliche Geschichten, Verantwortungsbewusstsein und eine spürbare Dringlichkeit.

Diese Beispiele stehen quer zu einem KI‐optimierten, aber leeren Content‐Modell. Für mich hoffnungsvoll: Wirkung entsteht dort, wo Menschen sich zeigen, Position beziehen und etwas riskieren. Genau das kann KI nicht ersetzen.

Der nächste Sprung: KI-Bildgenerierung wird Produktionsstandard

Parallel entwickelt sich die Bild-KI mit großer Geschwindigkeit weiter. Modelle wie Gemini setzen neue Maßstäbe, weil sie nicht nur ästhetische Bilder erzeugen, sondern typische Schwachpunkte adressieren: Perspektive, Materialität, Lichtführung, Typografie. Ich hab da in den letzten Wochen viel mit Gemini probiert und muss sagen: Es ist gruselig, wie gut die Ergebnisse teilweise sind. Dass Google mit Nano Banana Pro parallel ein Modell testet, das 4K-Output und kontrollierbare Parameter bietet, zeigt die Richtung: KI-Bilder werden zur Infrastruktur, nicht zum Spielzeug.

Was daran beeindruckt: KI-Bilder wirken oft näher an Fotografie als an Illustration. Man erkennt sie eher an Mikrodetails als am Look. Gemini reduziert diese Brüche sichtbar. Das verändert die Logik der Bildproduktion: Wenn Perfektion billig wird, gewinnt das Konzept. Wenn jede:r perfekte Bilder generieren kann, verschiebt sich Wertschöpfung zurück an Idee, Kontext und Story – dahin, wo KI heute nicht hinkommt.

Was Unternehmen daraus lernen müssen

Für die Unternehmenskommunikation heißt das: Entscheidend wird nicht mehr die Fähigkeit zur Produktion, sondern zur Auswahl und Bedeutung. Bildwelten werden strategischer. Marken müssen klären: Welche Geschichte erzählt ein Motiv, das nicht stattgefunden hat? Welche Glaubwürdigkeit besitzt ein nie existierender Arbeitsplatz? Und wo braucht es reale Menschen, auch wenn das schwieriger, teurer und unperfekter ist?

Das betrifft insbesondere Employer Branding und HR-Kommunikation. Ein generierter „perfekter“ Arbeitsplatz ist schnell produziert, zerstört aber Vertrauen, wenn die Realität anders aussieht. Die Medien zeigen: Transparenz wird zum Pflichtteil jeder Kommunikation. Wer KI einsetzt, muss begründen können, warum und wozu. Dennoch glaube ich, dass wir uns schon sehr bald daran gewöhnen werden, dass ganz viele Inhalte eben nicht mehr von Menschen gemacht werden.

Das Kriterium Mensch? Nicht überall. Nur dort, wo es zählt.

Man sollte sich nichts vormachen: KI wird große Teile der Contentproduktion ersetzen und auch viele Jobs kosten. Für viele Unternehmen wird das vollkommen ausreichen. Standardtexte, Produktnews, interne Infos, Social-Posts ohne Risiko – all das wird in Zukunft automatisiert entstehen, schneller und günstiger als jede Redaktion es kann. Und es wird funktionieren, weil die Zielsetzungen hier oft rein funktional sind. Wer keine Haltung braucht, kann sie weglassen. Und wer keinen Unterschied machen muss, wird ihn nicht bezahlen wollen.

Gerade deshalb wird das Kriterium Mensch nicht flächendeckend wichtiger, sondern selektiv. Nur dort, wo Vertrauen, Verantwortung oder echte Entscheidung relevant sind, entsteht ein Bedarf an menschlicher Perspektive: in Krisen, in Veränderungsprozessen, im Journalismus, im Employer Branding und überall dort, wo Kommunikation Konsequenzen hat. Das haben die Beispiele von Britta im Podcast gut deutlich gemacht.

Man muss sich da glaub ich klar werden: Wenn KI phasenweise ununterscheidbar von Menschen klingt, wird der Mensch nicht automatisch wertvoller. Er wird es nur, wenn er etwas einbringt, was die KI nicht kann: Kontext geben, Reibung verursachen und auch ein bisschen ins Risiko gehen.

Das ist der eigentliche Kern: KI macht Mittelmaß überflüssig. Was bleibt, ist das Banale und das Bedeutende. Die Mitte bricht weg. Solider, aber langweiliger Content muss demnächst wirklich nicht mehr von Menschen produziert werden.

Was Unternehmen jetzt konkret tun müssen

  • Substanz statt Taktung: Mehr veröffentlichen, was gesagt werden muss. Weniger, was alle sagen.
  • Haltung zeigen: Auf Positionen setzen, nicht auf den perfekten Post oder das perfekte Bild.
  • KI offen einsetzen: Transparent machen, wo Automatisierung stattfindet.
  • Messkriterien neu definieren: Bei jedem Content-Piece sollte noch genauer geprüft werden, wie viel Mehrwert es meiner Zielgruppe bietet und ob es zur Diskussion anregt.
  • Reale Menschen sichtbar machen: Mitarbeitende statt Stock- oder KI-Avatare.

Fazit: Zurück zum Menschlichen

KI macht Inhalte schneller, billiger und verfügbarer. Aber Relevanz und Glaubwürdigkeit kann sie nicht erzeugen. Zukunftsfähig wird Kommunikation nicht durch die Frequenz, sondern durch die Entscheidung, welche Art von Content man produzieren will. Vielleicht erleben wir in gar nicht so ferner Zukunft daher ein Revival des total unperfekten, authentischen Contents, einfach weil die Leute keine Lust mehr haben auf das Perfekte.

Quellen

[1] Basis: 276 PR-Fach- und Führungskräfte, Deutschland/Schweiz, Online-Umfrage Februar 2025

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