KI-Sprache, Brand Voice und die Frage, ob wir noch selbst etwas zu sagen haben

Ich fühle mich verantwortlich. Nicht in diesem demonstrativen Sinn, mit dem man sich kurz moralisch erhöht und dann elegant aus der Affäre zieht, sondern ziemlich konkret.

Seit über fünfzehn Jahren arbeite ich beruflich mit Sprache im digitalen Raum. Ich habe Brand-DNAs herausgearbeitet, Markenidentitäten entwickelt, Zielgruppen analysiert, Kommunikationskonzepte geschrieben, Brand Voices formuliert und am Ende natürlich auch Webseiten, Newsletter und Social-Media-Kanäle betextet. Ich habe Botschaften verdichtet, Nutzenversprechen geschärft, Worte gestrichen, die zwar schön klangen, aber nichts trugen. Ich habe Sätze so lange geordnet, bis in wenigen Sekunden klar wurde, worum es geht, für wen es relevant ist und warum jemand weiterlesen sollte.

Mit anderen Worten: Ich habe an genau jener professionellen Sprachlogik mitgeschrieben, die generative KI heute erstaunlich gut reproduzieren kann.

Das ist für mich ein wichtiger Punkt in der Debatte um sogenannte „KI-Sprache“. Denn vieles von dem, was heute mit großem Eifer als typischer KI-Stil entlarvt wird, ist nicht mit ChatGPT entstanden. Es ist älter. Es kommt aus Webtexten, Fachkommunikation, Marketing, PR, UX Writing, Unternehmenskommunikation und all den Bereichen, in denen Sprache seit Jahren auf Klarheit, Scanbarkeit und schnelle Anschlussfähigkeit optimiert wird.

Große Sprachmodelle entstehen nicht aus dem Nichts. Sie werden auf riesigen Textkorpora trainiert, darunter Webdaten, Bücher, Wikipedia und andere schriftliche Quellen; im GPT-3-Paper wird zum Beispiel beschrieben, dass das Modell auf einem großen Korpus aus Texten trainiert wurde und auch methodische Fragen rund um große Web-Korpora eine Rolle spielen. Wenn KI heute also nach „professionellem LinkedIn-Post“, „prägnantem Website-Text“ oder „wertschätzender Brand Voice“ klingt, dann nicht, weil sie eine neue Sprache erfunden hätte. Sie verdichtet, rekombiniert und skaliert Muster, die längst da waren.

Warum professionelle Kommunikation oft so klingt, wie sie klingt

Die Reduktion von Sprache hatte und hat gute Gründe. Eine Website ist keine Lebensgeschichte. Ein Startseiten-Text muss nicht alles erzählen, was ein Mensch, eine Organisation oder eine Marke jemals geworden ist. Er muss Orientierung geben. Er muss schnell klären: Bin ich hier richtig? Was wird angeboten? Warum ist es relevant? Was kann ich als Nächstes tun?

Gerade digitale Texte werden häufig nicht linear gelesen, sondern gescannt. Deshalb haben wir gelernt, Inhalte zu gliedern, Aussagen zu verdichten, kognitive Suchkosten zu senken und Menschen schneller durch Informationen zu führen. Diese Logik ist nicht per se falsch. Im Gegenteil: Sie kann sehr respektvoll sein, weil sie Menschen nicht zwingt, sich durch sprachlichen Nebel zu arbeiten.

Das Problem beginnt an einer anderen Stelle: Dort, wo diese funktionale Sprachlogik in soziale Räume hineinrutscht und plötzlich jeder Beitrag klingt, als sei er vor allem darauf optimiert worden, möglichst glatt konsumiert zu werden. LinkedIn ist kein Produktdatenblatt. Instagram ist keine Landingpage. Und soziale Netzwerke sind, zumindest ihrer ursprünglichen Idee nach, keine reinen Veröffentlichungsmaschinen, sondern Beziehungsräume.

Wenn dort alles nur noch sauber strukturiert, freundlich poliert und inhaltlich erwartbar klingt, merken wir etwas. Nicht unbedingt bewusst, aber körperlich, sozial, intuitiv: Da fehlt jemand.

Soziale Kommunikation ist mehr als Informationsübertragung

Kommunikation ist nicht nur die Übermittlung von Information. Sie ist Beziehungsgeschehen. Sie lebt von Timing, Kontext, Gegenseitigkeit, Irritation, innerer Beteiligung und der Erfahrung, dass ein Mensch nicht nur sendet, sondern sich wirklich zu etwas verhält.

Die Neurowissenschaft liefert dafür interessante Hinweise. In der Forschung zu gelingender Kommunikation wird unter anderem beschrieben, dass sich neuronale Aktivitätsmuster von Sprecher:innen und Zuhörer:innen während erfolgreicher Verständigung angleichen können; bekannt ist hier die Arbeit zu „speaker-listener neural coupling“. Das heißt nicht, dass jeder gute Text automatisch ein kleines Gehirnfeuerwerk auslöst. Aber es unterstützt eine Erfahrung, die wir auch ohne fMRT kennen: Wenn Kommunikation gelingt, entsteht Resonanz. Nicht nur Verständnis im engeren Sinn, sondern ein Gefühl von gemeinsamem Bedeutungsraum.

Genau deshalb wirken manche Texte trotz perfekter Struktur leer. Sie erklären alles richtig, aber sie berühren nichts. Sie haben Tonalität, aber keine innere Bewegung. Sie haben Rhythmus, aber keine Verantwortung. Sie sind sprachlich ordentlich gebaut, aber sozial dünn.

Und das ist für mich der eigentliche Unterschied zwischen guter KI-Assistenz und schlechter KI-Kommunikation: Nicht ob ein Tool beteiligt war, sondern ob am Ende noch ein Mensch erkennbar denkt, fühlt, abwägt und Verantwortung für seine Aussage übernimmt.

Kognitives Offloading: Entlastung ist nicht dasselbe wie Entwicklung

Ich arbeite selbst mit KI. Ich finde es absurd, so zu tun, als sei jedes maschinell unterstützte Formulieren automatisch uneigentlich. Natürlich kann KI helfen. Sie kann sortieren, strukturieren, übersetzen, kürzen, Varianten anbieten, einen ersten Einstieg erleichtern und Menschen über die Hürde der leeren Seite bringen.

Aber genau deshalb müssen wir genauer hinschauen.

In der Kognitionsforschung gibt es den Begriff des Cognitive Offloading. Gemeint ist, dass Menschen externe Hilfen nutzen, um die kognitive Anforderung einer Aufgabe zu reduzieren. Das ist nicht neu. Wir schreiben Einkaufslisten, nutzen Kalender, speichern Kontakte, googeln Fakten und verlassen uns auf Systeme, die uns entlasten. Der sogenannte Google-Effekt beschreibt, dass Menschen Informationen schlechter erinnern, wenn sie davon ausgehen, später leicht darauf zugreifen zu können; gleichzeitig erinnern sie oft besser, wo sie die Information wiederfinden. Cognitive Offloading ist also nicht automatisch schlecht. Es ist eine zutiefst menschliche Strategie, mit Komplexität umzugehen.

Die Frage ist nur: Was genau lagern wir aus?

Wenn ich KI nutze, um einen Gedanken sprachlich klarer zu fassen, bleibt der Gedanke bei mir. Wenn ich KI nutze, um eine Struktur zu prüfen, bleibt die Verantwortung bei mir. Wenn ich aber nicht mehr selbst ringe, sortiere, verwerfe, neu ansetze und überprüfe, was ich eigentlich sagen will, dann lagere ich nicht nur Schreibarbeit aus. Dann lagere ich einen Teil meiner Urteilsbildung aus.

Und genau das ist der Punkt, an dem ich vorsichtig werde. Nicht aus Technikfeindlichkeit. Sondern weil Denken trainiert werden will. Weil Sprache nicht nur Ausdruck von Gedanken ist, sondern Gedanken formt. Weil sich im Formulieren oft erst zeigt, was wir wirklich verstanden haben.

Das peinliche „KI-Speech-Ermitteln“ führt am Problem vorbei

Gleichzeitig halte ich wenig von dieser neuen Lust, anderen öffentlich nachzuweisen, dass sie KI genutzt haben. Dieses „Aha, da ist ein Gedankenstrich“, „Aha, diese Formulierung klingt nach ChatGPT“, „Aha, erwischt“ wirkt auf mich zunehmend kleinlich. Und ehrlich gesagt auch fachlich schwach.

Zum einen, weil viele vermeintliche KI-Merkmale seit Jahren in Fachtexten, Webtexten und professioneller Kommunikation vorkommen. Zum anderen, weil KI-Detektion methodisch unsicher ist. Studien zeigen, dass entsprechende Detektoren nicht nur fehleranfällig sind, sondern bestimmte Gruppen benachteiligen können. Eine Untersuchung von Liang et al. fand etwa, dass KI-Detektoren Texte von Nicht-Muttersprachler:innen deutlich häufiger fälschlich als KI-generiert einstufen.

Das ist kein Nebenthema. Es betrifft Teilhabe.

Denn wer ohnehin schon mit sprachlichen Barrieren kommuniziert, wer in einer Fremdsprache schreibt, wer dyslektisch ist, wer krankheitsbedingt oder aus anderen Gründen Unterstützung beim Formulieren braucht, läuft schneller Gefahr, beschämt oder verdächtigt zu werden. Und dann stehen ausgerechnet die Menschen wieder unter Rechtfertigungsdruck, für die KI tatsächlich eine Brücke sein kann.

KI als Zugang: nicht jede Unterstützung ist Uneigentlichkeit

Das ist die andere Seite, die mir in der Debatte oft zu kurz kommt: KI schafft Zugang.

Nicht alle Menschen haben dieselbe rhetorische Sicherheit. Nicht alle sind mit derselben Sprachbildung, derselben beruflichen Übung, demselben Selbstvertrauen oder derselben kulturellen Selbstverständlichkeit in Kommunikationsräumen unterwegs. Für manche ist ein öffentlicher Post keine kleine Alltagsgeste, sondern ein Schritt über eine innere Schwelle.

Wenn KI dabei hilft, Gedanken zu ordnen, sprachliche Unsicherheit zu reduzieren oder eine Fremdsprache besser zu bewältigen, dann ist das nicht automatisch Täuschung. Es kann Selbstermächtigung sein. Es kann dazu führen, dass Menschen sichtbar werden, die vorher still geblieben wären.

Gerade aus einer markenstrategischen Perspektive ist das relevant. In meinen eigenen Zielgruppenanalysen taucht dieses Spannungsfeld immer wieder auf: Menschen wollen authentisch kommunizieren, aber sie wollen dabei auch professionell, klar und anschlussfähig wirken. Sie suchen nicht nur Sichtbarkeit, sondern Orientierung, Selbstwirksamkeit und eine Sprache, die sie nicht verkleidet. In meinen eigenen Kundenavatar-Dokumenten sind wertschätzende, persönliche Ansprache, fachliche Fundierung, authentischer Austausch und eine Balance aus Strategie und Umsetzbarkeit als zentrale Kommunikationspräferenzen beschrieben.

Das heißt: Die Frage ist nicht, ob Sprache unterstützt werden darf. Die Frage ist, ob Unterstützung den Menschen sichtbarer macht oder ihn ersetzt.

Milieus, Codes und die Frage, warum Sprache unterschiedlich wirkt

Was wir als „authentisch“, „professionell“, „leer“, „übergriffig“ oder „anschlussfähig“ wahrnehmen, ist nie rein individuell. Es ist auch sozial geprägt. Die Sinus-Milieus zeigen sehr deutlich, dass unterschiedliche Lebenswelten unterschiedliche Kommunikationslogiken erwarten. Das postmaterielle Milieu reagiert etwa besonders auf Substanz, kritische Konstruktivität, inklusive Sprache und unaufdringliche Kommunikation, während Allgemeinplätze, plumpe Gefälligkeit und klassische Business-Sprache schnell Ablehnung erzeugen können. Performer hingegen sprechen stärker auf Nutzenbetonung, abgestufte Informationsdichte, funktionales Layout und Exzellenz an; bei ihnen wird nicht automatisch dieselbe Sprache als leer empfunden, die in einem anderen Milieu sofort nach „Manager-Sprech“ klingt.

Genau darin liegt eine wichtige Differenzierung: Es gibt nicht die eine richtige menschliche Sprache. Es gibt Kontexte, Codes, Erwartungen und soziale Resonanzräume.

Professionelle Kommunikation arbeitet mit diesen Codes. KI reproduziert sie. Und soziale Netzwerke vermischen sie. Deshalb fühlt sich ein Text manchmal nicht falsch an, weil er schlecht geschrieben ist, sondern weil seine Logik am falschen Ort auftaucht.

Eine Website darf führen. Ein Fachartikel darf ordnen. Ein Strategiekonzept darf verdichten. Aber ein sozialer Beitrag braucht mehr als Funktion. Er braucht Standpunkt. Er braucht Kontext. Er braucht ein erkennbares Warum.

Archetypisch betrachtet: Haltung lässt sich nicht generieren

Auch aus der Archetypenarbeit lässt sich dieser Gedanke gut fassen. Im Modell nach Pätzmann und Hartwig steht der Mentor für Weisheit, Erfahrung, Tiefgründigkeit und die Weitergabe von Wissen; er hat erkannt, dass Wissen erst dann wertvoll wird, wenn es geteilt wird. Der Held wiederum kämpft nicht für sich allein, sondern für etwas Größeres, für Gerechtigkeit, für das große Ganze.

Übertragen auf Kommunikation heißt das: Haltung entsteht nicht durch Formulierung. Haltung entsteht durch innere Bindung an eine Sache.

KI kann mentorische Sprache imitieren. Sie kann eine kluge Struktur bauen, reflektierte Formulierungen anbieten und einen Text so klingen lassen, als sei er tief gedacht. Sie kann auch heldische Sprache simulieren: mutig, klar, entschlossen, gemeinwohlorientiert. Aber sie kann nicht an unserer Stelle entscheiden, wofür wir wirklich stehen.

Genau das ist für mich die Grenze.

Eine Brand Voice ist nicht nur ein Set aus Adjektiven. Sie ist nicht „warm, klar, professionell, empathisch“ und damit erledigt. Eine tragfähige Brand Voice entsteht aus Identität, Haltung, Zielgruppenverständnis, Erfahrung, Verantwortung und Wiedererkennbarkeit. Sie ist nicht bloß Stil. Sie ist Beziehung zwischen innerem Kompass und äußerer Sprache.

Das passt auch zu meiner eigenen Grundhaltung in der Markenarbeit: Sichtbarkeit ist Beitrag, nicht Eitelkeit. Wer Haltung zeigen will, muss sich zeigen – auch wenn es unbequem wird.

LinkedIn und die Rückkehr der menschlichen Perspektive

Interessant ist, dass Plattformen dieses Problem inzwischen selbst benennen. LinkedIn hat laut aktuellen Berichten angekündigt, niedrigwertige, generische, repetitive KI-Inhalte stärker zurückzustufen und betont, dass KI zwar bei sprachlicher Verfeinerung helfen könne, Beiträge und Kommentare aber die eigene Stimme und Perspektive repräsentieren müssten. Schon zuvor hatte LinkedIn erklärt, dass KI helfen könne, einen Entwurf zu überarbeiten oder die leere Seite zu überwinden, dass aber die originellen Gedanken und Ideen der Mitglieder entscheidend seien.

Das ist im Kern die richtige Unterscheidung.

Nicht KI-Nutzung ist das Problem. Sondern inhaltliche Entleerung. Nicht Assistenz ist das Problem. Sondern Austauschbarkeit. Nicht sprachliche Glättung ist das Problem. Sondern das Verschwinden der Person hinter der Politur.

Vielleicht erleben wir gerade deshalb eine Gegenbewegung. Mehr Rohheit. Mehr persönliche Einordnung. Mehr längere Gedanken. Mehr sichtbares Ringen. Mehr Bereitschaft, nicht jeden Satz so glatt zu ziehen, dass er am Ende niemandem mehr gehört.

Verantwortung statt Schuld

Vielleicht bleibt am Ende wirklich ein Rest Verantwortung bei uns, die wir professionelle Kommunikation gelernt, gelehrt und angewandt haben. Wir haben Sprache verdichtet. Wir haben Klarheit gefordert. Wir haben Zielgruppenlogiken analysiert, Botschaften geschärft und Formate gebaut, die maschinenlesbar, schnell erfassbar und wiederholbar sind.

Aber Schuld ist keine besonders produktive Kategorie.

Verantwortung schon.

Verantwortung heißt für mich: genauer unterscheiden. Zwischen Webtext und sozialem Beitrag. Zwischen sprachlicher Hilfe und gedanklicher Auslagerung. Zwischen Zugang und Täuschung. Zwischen Politur und Perspektive. Zwischen Brand Voice und bloßer Stilkopie.

KI darf uns helfen, Sprache zugänglicher zu machen. Sie darf Menschen unterstützen, die bisher weniger leicht in öffentliche Kommunikation gefunden haben. Sie darf sortieren, übersetzen, glätten, verdichten und manchmal auch Mut machen.

Aber sie sollte uns nicht davon entbinden, selbst etwas zu sagen zu haben.

Denn am Ende ist die entscheidende Frage nicht: Wurde dieser Text mit KI geschrieben?

Die entscheidende Frage ist: Trägt dieser Text eine echte innere Bewegung? Gibt es hier Erfahrung, Urteil, Kontext, Haltung? Oder wurde nur etwas formuliert, das klingt, als hätte jemand etwas zu sagen?

Vielleicht beginnt genau dort wieder das, was soziale Netzwerke einmal versprochen haben: nicht perfekte Kommunikation, sondern menschliche.

Quellen:

• Brown et al. (2020): Language Models are Few-Shot Learners – zu Trainingslogiken großer Sprachmodelle.

• Stephens, Silbert & Hasson (2010): Forschung zu Sprecher-Zuhörer-Kopplung und gelingender Kommunikation.

• Sparrow, Liu & Wegner (2011): Google Effects on Memory – zu digitaler Verfügbarkeit und Erinnerungsprozessen.

• Risko & Gilbert (2016): Cognitive Offloading – zur Auslagerung kognitiver Prozesse.

• Liang et al. (2023): Studie zur Verzerrung von GPT-Detektoren gegenüber Nicht-Muttersprachler:innen.

• SINUS-Kommunikationslogiken und Pätzmann/Hartwig zur archetypischen Markenführung als eigene fachliche Bezugspunkte.