Technische B2B-Texte mit KI schreiben.

Dirk Zandecki • 5. Januar 2026

Vorsicht vor blindem Vertrauen in ChatGPT.

Künstliche Intelligenz ist das ideale Werkzeug zur Erstellung von Content. Unfassbar schnell. Verblüffend kenntnisreich. Und unschlagbar günstig! Doch Vorsicht. KI ist nicht perfekt. Aber sie klingt überzeugend perfekt. Kein Wunder also, dass KI-generierte Texte meistens durchgewunken und veröffentlicht werden. Im technischen B2B ist das allerdings ein Problem. 


Hier entscheidet Sprache nicht nur über Aufmerksamkeit, sondern vor allem über das Vertrauen in Ihre Marke. Denn ein Ingenieur liest anders als ein Lifestyle-Kunde. Ein Einkäufer bemerkt andere Zwischentöne als ein breites Social-Media-Publikum. Eine technische Marke wird nicht an eingängigen Claims gemessen, sondern an Substanz und Präzision. Kann KI das leisten?


Als technischer Texter arbeite ich seit den frühen Tagen mit KI-Modellen. Ob ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity und weitere Systeme - ich teste sie oft nächtelang. Aus persönlicher Neugier, weil mich alles Technische interessiert. Aber auch, weil ich für meine Arbeit wissen muss, was aktuelle KIs können, wo sie scheitern und wie man sie kontrolliert. 


Trotz der großen Sprünge in jüngster Zeit bleibt mein Fazit unverändert: KIs sind nach wie vor geniale Assistenten. Doch keine KI eignen sich (bisher) als verantwortlicher Chefredakteur. Wer heute den Output einer KI ungeprüft online stellt, zahlt im B2B mit seiner wichtigsten Währung: Glaubwürdigkeit.


Warum technische Zielgruppen KI-Fehler schneller sehen als jedes Lektorat.


KI-Texte scheitern im B2B nicht an Formulierungen. Sie scheitern an Dingen, die für Algorithmen schwer zu fassen, für Fachleute aber sofort sichtbar sind. Technische Texte leben von innerer Logik. Von Ursache und Wirkung. Von konsistenter Terminologie. Von Grenzen, Randbedingungen und fundierten Annahmen. KI kann alle diese Elemente nachahmen. Doch sie versteht sie nicht wirklich. Das erkennt man an typischen Signalen.


  • Begriffe werden wechselnd verwendet, obwohl es in der Praxis auf exakte Abgrenzung ankommt. Einmal ist es „Leistung“, dann „Kapazität“, dann „Durchsatz“, als wäre das austauschbar.
  • Normen, Richtlinien oder Prüfverfahren werden genannt, aber nicht passend ein- und zugeordnet. Oft klingt das wie Kompetenz, ist aber nur Kulisse.
  • Spezifikationen werden plausibel formuliert, aber ohne die typische Ingenieurlogik dahinter. 

 

Ingenieure, Fachleute und Branchenkenner lesen nicht wie Konsumenten. Sie lesen analytisch. Diese Zielgruppen sind es routinemäßig gewohnt, Systeme grundlegend zu überprüfen. Im Kopf läuft daher auch beim Lesen immer automatisch dieser Prüfprozess ab: Ist der Kontext in sich stimmig? Unter welchen Bedingungen wurden die Ergebnisse erzielt? Labor oder Praxis? Wurden wichtige Informationen weggelassen? 


Fachleute erwarten eine nachvollziehbare Logik. Wenn ein Text behauptet, ein neues Material senke den Energieverbrauch, stellen sie sich sofort die Frage nach dem Mechanismus: Weniger Reibung, geringere Massenträgheit, oder was? Werte wie „90 Prozent weniger“ oder „50 Prozent mehr“ lösen sofort die Gegenfrage aus: Wogegen gemessen, unter welchen Bedingungen, mit welchem Referenzpunkt? 


Aussagen müssen für diese Zielgruppe prüfbar sein: Messmethode, Normbezug, Testaufbau, Lastfälle. Genau diese Ingenieurlogik muss ein technischer Text bedienen, um glaubwürdig zu sein.


Wer hier nur allein auf KI setzt, wird scheitern. Denn KI allein kann es (noch) nicht leisten. Doch genau das ist der Moment, auf den es ankommt. Mangelnde Glaubwürdigkeit führt dazu, dass die hochkarätigen Leser innerlich abwinken. Und dieser Abwink-Moment ist im B2B tödlich. Denn er passiert leise. Niemand schreibt Ihnen eine wütende Mail. Der Leser entscheidet einfach: Diese Marke hat es nicht im Griff. Und dann ist ein mögliches Gespräch vorbei, bevor es begonnen hat.

Das Spinat-Phänomen 2.0: Wie KI Fehler vervielfacht


KI versteht keine Physik. Keine Thermodynamik. Keine Materialermüdung. KI berechnet Wortwahrscheinlichkeiten. Das ist beeindruckend, aber es ist etwas völlig anderes als technisches Verständnis. Aus diesem Grund passiert es bei technisch anspruchsvollen Themen immer wieder, dass die KI falsche Zusammenhänge herstellt oder sogar Zahlen und Statistiken, die gut ins Bild passen, aufgrund eigener Annahmen einfach erfindet.


Eine einzige solche KI-Halluzination kann ausreichen, um einen Blog, ein Whitepaper, eine Produktseite oder eine Case Study zu entwerten. Denn es ist für die Fachleser ein Signal: Hier wurde nicht gründlich geprüft.


Der Mythos vom „eisenreichen Spinat“ ist ein Lehrstück: Ein verrutschtes Komma, jahrzehntelang ungeprüft kopiert, bis es zur Wahrheit im kollektiven Gedächtnis wurde. Die KI-Ära kann uns wieder den Spinat einbrocken, nur in Hochgeschwindigkeit.


Ein falsche KI-Behauptung gelangt wohlklingend im Kontext unbemerkt in den Text. Der wird samt Fehler veröffentlicht. Andere Systeme lesen ihn und geben ihn bei Recherchern aus. Der Fehler wird kopiert, dupliziert, paraphrasiert. Er taucht in anderen Blogs, LinkedIn-Posts, Whitepapern und in Präsentationen immer und immer wieder auf. Und weil er überall steht, wirkt er irgendwann wahr.


Doch irgendwann wird der Fehler doch auffallen. Und das Netz vergisst nichts. Und dann ist es möglicherweise die gleiche KI, die Fehler verursacht hat, die den Weg zur ersten Quelle in Sekunden zurückverfolgen kann. Dann wird es öffentlich und der Schaden ist immens. Denn industrielle Marken leben davon, dass sie als verlässliche Referenz gelten. Marktführer in technologischen Branchen sind maßgebend und richtungsweisend. Ein Großteil Ihres Erfolges und Wettbewerbsvorsprungs beruht darauf, dass sie die Standards setzen. Doch wenn da mehr als nur ein Spinatkomma verrutscht ist, wenn da eine Statistik als Beweis genannt wird, die eine KI erfunden hat, dann ist klassisches Krisenmanagement zur Schadensbegrenzung gefragt. Solch ein Fall darf und sollte nicht eintreten. Durch den richtigen Umgang mit der KI kann man solche negativen Szenarien von vornherein ausschließen und die wertschöpfenden Leistungen der KI nutzen.

KI ist ein Praktikant mit Turbo, aber ohne Verantwortung.

Ich nutze KI gerne. Nicht, weil ich das Schreiben delegieren will, sondern weil ich Zeit dort sparen will, wo es keinen kreativen oder fachlichen Mehrwert gibt.


KI ist hervorragend für:

  • Schnelle Vorrecherche, um die richtigen Fragen zu finden
  • Strukturvorschläge, wenn ein Thema noch roh ist
  • Variantenbildung, wenn eine Formulierung noch nicht trifft
  • Kürzen und Verdichten, wenn der Text zu lang geworden ist
  • Sprachliche Glättung, wenn der Entwurf bereits fachlich sauber ist


KI ist schlecht für:

  • Die fachliche Wahrheit im Detail
  • Die Tonalität einer Marke über mehrere Touchpoints hinweg
  • Das Setzen von Prioritäten: Was gehört rein, was nicht
  • Den roten Faden, der eine technische Argumentation trägt
  • Den Mut zur klaren Position, die nicht wie vordergründige Werbung klingt


Ich nenne das gern den Praktikanten-Effekt: Eifrig, schnell, manchmal überraschend gut. Aber nicht entscheidungsfähig. Und vor allem nicht haftbar. Verantwortung bleibt beim Menschen. 


Im B2B zählt nicht mehr Content, sondern besserer Content


Viele Unternehmen unterschätzen, was ein Text im technischen B2B wirklich ist. Er ist kein Füllmaterial für SEO. Er ist ein Vertrauenssignal. Ein guter technischer Blogartikel beispielsweise erfüllt mehrere Aufgaben gleichzeitig:


  • Er zeigt, dass Sie Ihr Thema beherrschen.
  • Er zeigt, dass Sie Ihre Zielgruppe respektieren.
  • Er zeigt, dass Ihre Marke sauber arbeitet.
  • Er reduziert Rückfragen im Sales-Prozess.
  • Er macht Komplexität verständlich, ohne zu vereinfachen.
  • Er trennt Sie von Wettbewerbern, die sich nur durch Buzzwords definieren.


KI-Standardtexte schaffen das selten. Sie liefern oft ein „klingt gut“-Gefühl. Aber im B2B reicht „klingt gut“ nicht. Hier zählt „hält stand“ und „das ist interessant, das wusste ich gar nicht“.

 

Prompt Engineering: Eine völlig neue Marketing-Disziplin, die zukünftig über Ihre Wettbewerbsvorteile entscheidet.


Die Frage ist nicht mehr, ob Unternehmen KI nutzen. Das tun inzwischen fast alle. Die Frage ist, wer sie beherrscht. Der eigentliche Wettbewerbsvorteil liegt nicht im Tool, sondern in der Steuerung. In den Prompts, in der Datenbasis, in den Regeln. Gute Prompts sind keine einfachen Anweisungen. Sie sind fundierte Briefings. Sie enthalten Zielgruppe, Ziel, Kontext, Tonalität, Tabus, Terminologie, Quellenlogik, Strukturvorgaben, Beispiele und vieles mehr. Und sie werden iterativ geschärft, bis das KI-System gute Grundtexte liefert, die dann nachgeschärft, umgestellt, angepasst und sorgfältig auf Plausibilität geprüft werden müssen.


Im technischen B2B heißt das konkret: Tiefe statt Oberfläche. Statt „Schreibe einen Blog über Predictive Maintenance“ geht es um Differenzierungsmerkmale: Datenqualität, Sensorik, Integration, ROI, Change-Prozesse, Life-Cycle-Services etc.

 

Wenn Sie Inhalte wollen, die Kompetenz ausstrahlen, brauchen Sie ein System. Ich liefere Ihnen dieses System: technische Texte, redaktionelle Sorgfalt und KI-Produktivität. Neue Kunden gewinnen Sie nicht durch mehr Content, sondern mit besserem Content. Wenn Sie also technischen Content benötigen, der Entscheider überzeugt, Google-Algorithmen bedient und nachhaltig auf Ihre Marke einzahlt, sollten wir reden.



SICHERHEIT AN ERSTER STELLE: WAS NICHT IN DIE KI GEHÖRT!


Wenn ein Projekt, Dokumente, Gespräche etc. als vertraulich eingestuft werden oder gar der Geheimhaltung unterliegen, dürfen sie auf keinen Fall mit einer KI in Kontakt kommen. Auch nicht auszugsweise! Bei solchen Projekten muss KI komplett außen vor bleiben. Sie sollten bei der internen Kommunikation mit Kolleginnen und Kollegen Ihre Mails nicht von Copilot zusammenfassen oder Antworten von Copilot schreiben lassen. Sie können nie nachvollziehen, welche Informationen die KI aus Ihren Angaben herauszieht, speichert, verarbeitet und ggf. in einem anderen Zusammenhang nutzt. So können Ihre Geschäftsgeheimnisse massiv durch KI gefährdet werden.


Über Dirk Zandecki
Neue Technologien, Digitalisierung, Prozessautomation, Künstliche Intelligenz - wie kommunizieren Sie diese komplexen Inhalte richtig? Wie gewinnen Sie das Interesse der Leser? Was macht Ihre Story einzigartig und spannend? Ich verstehe mich als Schnittstelle zwischen den Ingenieuren, Entwicklern, Technikern und der Welt da draußen. Ich schreibe Ihre Texte so, dass Entscheider nicht nur die Technik verstehen, sondern vor allem der Nutzen transparent wird. Und bei aller Technik darf eines nicht vergessen werden: Emotionen. Lernen Sie mich kennen. Ich freue mich auf Ihr Projekt.