SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Mehrere Startups reagieren auf Probleme durch KI-generierte Texte in internen Chats und Dokumenten. Clay setzt auf eine eigene AI Writing Policy und macht Mitarbeitende dafür verantwortlich, dass Text wirklich die eigenen Gedanken widerspiegelt. Auch Polarstep berichtet von längeren, schwerer verständlichen Nachrichten, die ohne sorgfältiges Gegenlesen „driften“. Parallel kündigen Anbieter wie Anthropic Wasserzeichen für KI-Text im Einklang mit der EU AI Act Transparency Code an, während Plattformen Funktionen gegen „AI slop“ testen.
In vielen jungen Unternehmen ist Künstliche Intelligenz längst im Alltag angekommen: Mitarbeitende lassen Formulierungen für E-Mails, Dokumente oder Slack-Nachrichten entstehen, weil das schneller wirkt als das eigene Lektorieren. Genau an dieser Stelle kippt der Nutzen jedoch oft ins Gegenteil. Wenn große Sprachmodelle Texte syntaktisch glattziehen, aber inhaltliche Nuancen, Quellenlage und persönliche Intention nicht zuverlässig treffen, entstehen aus „Hilfstexten“ faktische Unschärfen und unnötige Schleifen in der Abstimmung. Dass daraus ein organisationsweites Thema wird, zeigt der aktuelle Trend: Startups schreiben sich Regeln für den KI-Einsatz im Schreiben fest und reduzieren damit die Menge an Text, die nur scheinbar fertig ist.
Ein Beispiel ist die San-Francisco-basierte Vertriebs-Intelligence-Software Clay, die eine AI Writing Policy veröffentlicht hat. In den Leitprinzipien wird Mitarbeitenden die Verantwortung dafür zugeschrieben, dass ein Dokument die eigenen Gedanken widerspiegelt, bevor es geteilt wird. Der Kern liegt damit weniger in einem Verbot als in einem klaren Prüf-Workflow: KI kann beim Entwurf helfen, aber sie ersetzt nicht die gedankliche Arbeit vor dem Versand. Ähnlich positioniert sich auch Polarstep: Die Geschäftsführung Clare Jones beschreibt, dass Dokumente länger geworden seien und die Verständlichkeit gelitten habe. Besonders störend waren aus ihrer Sicht Formulierungen, die nach einem allgemeinen Schreibstil klingen, etwa wenn Sätze mit auffällig wertenden Adjektiven oder standardisierten „Füllwörtern“ durchsetzt sind.
Technisch betrachtet entsteht dieses Muster aus der Natur von Large Language Models: Sie prognostizieren sehr wahrscheinliche Fortsetzungen auf Basis gelernter Sprachmuster. Das macht Texte schnell, aber es garantiert nicht, dass Behauptungen stimmen, dass Aussagen sauber voneinander getrennt sind oder dass die Tonalität exakt zur Situation passt. Selbst bei guten Prompts bleiben LLMs anfällig für übertriebene Formulierungen, für missverständliche Satzlogik und in manchen Fällen für Halluzinationen – also Inhalte, die überzeugend klingen, aber nicht belegt sind. In der Praxis führt das zu einem zusätzlichen „Human-in-the-loop“-Kostenblock: Wer KI-Text übernimmt, muss ihn lesen, prüfen, kürzen und in den eigenen Kontext setzen. Victor Riparbelli, Mitgründer von Synthesia, hat intern betont, dass zu lange und zu ausführliche Dokumente den Aufwand auf Leserinnen und Leser verlagern: Statt dass eine Person zehn Minuten inhaltlich schärft, investieren mehrere zusätzliche Minuten in das Distillieren von minderwertigem Material.
Neben dem Qualitätsproblem geht es laut Jones auch um Identität und Tonfall. In vielen Teams ist „Voice“ nicht nur Stil, sondern Teil der Zusammenarbeit: Wie etwas formuliert wird, zeigt Prioritäten, Umgangsformen und Zielkonflikte. Wenn KI-gestützte Kommunikation zu homogen klingt, leidet die persönliche Wiedererkennbarkeit, und Vertrauen kann bröckeln. Jones verweist zudem auf den Wert sprachlicher Eigenheiten, etwa auf ein Idiom („cucumber time“), das ihre Kollegin in einer Unterhaltung genutzt habe und das bei ihr eine echte Verbindung erzeugte. Solche Momente verschwinden, wenn man Quirks der Sprache konsequent durch „optimierte“ Standardtexte ersetzt. Genau deshalb verschieben sich die Regeln weg vom reinen Tempo-Gewinn hin zu Kultur und Craft: Kommunikation wird als Kompetenz verstanden, die man nicht vollständig delegieren sollte.
Interessant ist, dass der Trend nicht auf „KI nie nutzen“ reduziert. Es gibt laut Jones auch sinnvolle Einsatzfälle jenseits von Text: LLMs und Voice-KI können Informationen in Formate bringen, die zu unterschiedlichen Bedürfnissen passen. Ein Beispiel ist das Aufzeichnen eines jährlichen Review-Gesprächs, das danach mithilfe eines Modells in einen Podcast umgewandelt wird. Ebenso kann Voice AI Ideen für Produkte oder Verkaufsstrategien in gesprochenen Entwürfen ermöglichen, während die KI begleitende Notizen erstellt. Diese Differenzierung ist für Unternehmen wichtig, denn sie schützt den Innovationsnutzen, ohne die Risiken falscher oder schwer lesbarer Textausgaben zu überdecken. Die Frage lautet also weniger „KI ja oder nein“, sondern „welche KI-Output-Typen brauchen welchen Review-Aufwand“.
Auch regulatorisch und plattformseitig bewegt sich etwas. Anthropic hat angekündigt, Text, der von seinen KI-Modellen generiert wird, mit Wasserzeichen zu versehen, um den EU-Ansatz zur Transparenz umzusetzen, der im Rahmen des EU AI Act beschrieben wurde. LinkedIn testet derweil einen Button, der „Seems like AI slop“ markieren soll, und Substack hat sich mit Pangram zusammengetan, um Inhalte auf potenziell KI-generierte Texte zu prüfen – allerdings gab es dazu Rückmeldungen aus der Nutzerschaft, die die Praxis kritisch sehen. Für Startups ist das ein klares Signal: Wenn KI-Erkennung und Transparenzmechanismen in Workflows auftauchen, werden interne Schreibrichtlinien nicht nur zur Qualitätsmaßnahme, sondern zum Instrument für Vertrauen nach innen und außen.
Dass AI Writing Policies in der Breite ankommen, begründet auch Sarah Drinkwater von Common Magic. Aus ihrer Sicht helfen solche Regeln Teams dabei zu unterscheiden, wann Generierung sinnvoll ist und wann sie „slop“ produziert, Zeit frisst und zu unoriginellem Denken führt. Für die Organisationsrealität vieler Startups ist das ein praktischer Hebel: Wer schnell iteriert, muss nicht nur schneller liefern, sondern auch verhindern, dass sich fehlerhafte oder generische Inhalte als vermeintliche „Arbeit“ durch die Pipeline schieben. In diesem Umfeld werden KI-Schreibregeln zunehmend zu einem Bestandteil von Prozessdisziplin – vergleichbar mit dem, was früher für Quellenarbeit, Review-Gates oder Tonalitätsguides galt. Gerade weil die Technik weiter aufholt, rückt damit ein Punkt in den Vordergrund: Nicht die Textausgabe ist das Entscheidende, sondern die Verantwortung für Inhalt, Kontext und Verständlichkeit.
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