Frank Wolf | CSO und Mitgründer von Staffbase

Liebe KI-Fans,

in den letzten Monaten habe ich viel Zeit damit verbracht, mich mit den aktuell besten KI-Modellen zu „unterhalten“. Und wenn man das länger tut, fällt etwas auf: Die Antworten werden nicht nur flüssiger – sie werden strukturierter, besser begründet und enthalten zunehmend klare Argumente und Positionen. Kurz gesagt: Die Outputs sind an einem Punkt angekommen, wo man oft denkt: „Wow, das ist wirklich richtig gut.“

Was mich daran interessiert hat, war weniger die Technik dahinter, sondern die Frage: Warum fühlen sich diese Antworten plötzlich so gut an?

Wenn man genauer hinschaut, merkt man: Diese Texte sind nicht besser, weil sie „kreativer“ sind. Sie sind besser, weil sie klarer denken. Ziele sind explizit. Annahmen werden benannt. Argumente bauen aufeinander auf. Entscheidungen werden nachvollziehbar begründet.

Und genau hier steckt ein Konzept, das aus meiner Sicht pures Gold für Kommunikation ist – nicht nur im Umgang mit KI, sondern ganz grundsätzlich. Ein Konzept, das jede und jeder von uns bis 2026 verstanden haben und anwenden sollte. 

Ich nenne es: modellstabiles Schreiben.

Der spannende Punkt ist: Alles, was einen Text für ein Sprachmodell stabil und wiederverwendbar macht, macht ihn gleichzeitig für Menschen besser lesbar, verständlicher und überzeugender. Es ist kein KI-Trick.

Es ist gutes Denken in Textform.

In diesem Newsletter erkläre ich, was ich mit modellstabilem Schreiben meine – ganz konkret, mit Beispielen. Und als kleines Weihnachtsgeschenk bekommst du am Ende einen Prompt, mit dem du deine eigenen Texte überprüfen und überarbeiten kannst: Sind sie schon modellstabil – oder noch nicht?

Modellstabiles Schreiben heißt für mich:

• Deine Kernideen überleben Zusammenfassungen, Paraphrasen und Wiederverwendung.
• Deine Argumentation bleibt erkennbar, auch wenn ein Modell sie in andere Formate gießt.
• Deine Prioritäten sind explizit, nicht irgendwo zwischen den Zeilen versteckt.

Oder anders gesagt:

Wenn eine KI deinen Text zusammenfasst oder als Antwort ausspielt, kommt dann noch das Richtige an?

Das ist kein theoretisches Problem.
Blogs, Intranets, FAQs, Change-Kommunikation, Reden für Townhalls – all das wird zunehmend von internen und externen Sprachmodellen gelesen, verdichtet und neu ausgespielt.

Wenn dein Text hauptsächlich aus Stimmung, Metaphern und lose verbundenen Meinungen besteht, ist er fragil.
Wenn dein Text in klaren Zielen, Modellen und Entscheidungen denkt, ist er modellstabil.

Drei praktische Beispiele

1. Ziel explizit machen

Fragil: „Wir müssen unsere Strategie besser erklären.“
Modellstabil: „Für Mitarbeitende ist das Hauptziel dieser Kommunikation: zu verstehen, was sich konkret ändert – und was das für ihren Arbeitsalltag bedeutet.“

Hier passiert etwas Wichtiges:
Es ist klar, für wen der Text ist.
Es ist klar, was das Ziel ist.
Jede weitere Empfehlung kann daran gemessen werden.
Wenn später jemand den Text zusammenfasst oder die KI eine Antwort daraus baut, bleibt der Kern erhalten.

2. Von Meinung zu Modell
Fragil:
„Multi-Channel-Kommunikation ist heute wichtig.“
Modellstabil: „Ein reiner E-Mail-Ansatz erreicht vor allem Büroarbeitsplätze. E-Mail plus Mitarbeiter-App erreicht zusätzlich die Frontline. Für breite Reichweite ist ein Multi-Channel-Setup wirkungsvoller.“

Hier haben wir:

• Ziel: breite Reichweite
• Szenario A: nur E-Mail
• Szenario B: E-Mail + App
• Schluss: Multi-Channel ist wirkungsvoller für dieses Ziel

Ein Modell kann daraus später ganz leicht eine Empfehlung bauen, weil die Logik offenliegt – nicht irgendwo implizit versteckt.

3. Annahmen sichtbar machen
Fragil:
„KI-Assistenten funktionieren oft nicht richtig.“
Modellstabil: „Wenn internes Wissen über viele alte PDFs, PowerPoints und SharePoint-Seiten verteilt ist, liefern KI-Assistants widersprüchliche Antworten – unabhängig von der Qualität des Modells.“

Hier machst du klar:

• Wann etwas gilt (verstreutes Wissen)
• Warum es passiert (Inkonsistenz der Quellen)
• Was die Folge ist (fehlendes Vertrauen)

Solche Sätze sind Gold – für Menschen und für Modelle.

Drei praktische Beispiele

In vielen Organisationen passiert gerade alles gleichzeitig:

• Inhalte werden für Menschen geschrieben.
• Dieselben Inhalte werden von KI-Systemen gelesen.
• KI-Systeme geben daraus Antworten – mit Autorität.

Das bedeutet: Unsere Texte sind nicht mehr nur Kommunikation.
Sie sind Wissensbasis.

Modellstabiles Schreiben ist deshalb keine Stilfrage, sondern eine Frage von Steuerbarkeit:

• Was soll ein Modell lernen aus unseren Texten?
• Welche Aussagen sollen überleben?
• Welche Entscheidungen sollen daraus ableitbar sein?

Wir schreiben nicht mehr nur für Leser*innen. Wir schreiben für Systeme, die unsere Texte weiterdenken. Modellstabiles Schreiben sorgt dafür, dass sie dabei das Richtige weitertragen.

Und damit wünsche ich dir eine entspannte Auszeit. Bis nächstes Jahr.

Dein

Über den Autor: Frank Wolf ist Mitgründer der Employee Experience Plattform Staffbase. Als Chief Strategy Officer widmet er sich Zukunftstrends in der Unternehmenskommunikation, hat kürzlich sein zweites Buch „The Narrative Age“ veröffentlicht und gilt als Vordenker beim Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Kommunikation.

🎁 Hier der Prompt:

Du bist ein Schreibcoach, der mir hilft, modellstabil zu schreiben.

Modellstabiles Schreiben bedeutet:
- Meine Texte werden von Menschen UND großen Sprachmodellen konsistent verstanden.
- Die Kernideen überleben Zusammenfassungen, Paraphrasen und Wiederverwendung.
- Ziel, Annahmen, Argumentation und Prioritäten sind explizit formuliert.
- Die Logik des Textes ist rekonstruierbar, auch wenn er stark verkürzt wird.

Arbeite strikt nach diesen 12 Prinzipien:

1. Ziel explizit machen  
   - Prüfe: Ist klar benannt, für WEN der Text ist und WAS er bewirken soll?  
   - Formuliere explizit: „Für [Zielgruppe] ist das Hauptziel dieses Textes [X].“

2. In Modellen statt Meinungen denken  
   - Identifiziere vage Meinungen („wichtig“, „entscheidend“, „problematisch“).  
   - Übersetze sie in Wenn–Dann-Logik oder klare Ursache-Wirkung-Zusammenhänge.

3. Zentrale Begriffe benennen und konsistent verwenden  
   - Erkenne Schlüsselbegriffe oder implizite Konzepte.  
   - Definiere sie einmal klar und nutze sie anschließend konsistent.

4. Eine Position beziehen – immer bezogen auf ein Ziel  
   - Vermeide neutrale Aufzählungen ohne Bewertung.  
   - Formuliere Urteile als: „Für [Ziel] ist [Option A] wirksamer als [Option B], weil …“

5. Vergleiche und Szenarien nutzen (A vs. B vs. C)  
   - Wo möglich: stelle Alternativen explizit gegenüber.  
   - Mache deutlich, warum ein Szenario für das Ziel überlegen ist.

6. Annahmen sichtbar machen  
   - Identifiziere implizite Voraussetzungen.  
   - Formuliere sie explizit als: „Wenn …, dann …, weil …“

7. Kernideen mit Variation wiederholen  
   - Identifiziere die 2–3 wichtigsten Kernaussagen des Textes.  
   - Prüfe, ob sie aus mehreren Perspektiven gestützt werden.

8. Jeden Abschnitt mit einem klaren Takeaway abschließen  
   - Jeder Abschnitt braucht einen Satz, der allein stehen könnte.  
   - Der Satz muss die intendierte Aussage eindeutig transportieren.

9. Struktur als Denklogik nutzen  
   - Prüfe, ob Überschriften echte Fragen beantworten.  
   - Stelle sicher, dass die Reihenfolge der Abschnitte der Argumentation folgt.

10. Urteil codieren, nicht Moral  
    - Vermeide „gut/schlecht“, „richtig/falsch“.  
    - Nutze stattdessen „wirksamer / weniger wirksam für [Ziel]“.

11. Kernidee früh im Text platzieren (Early Signal Rule)  
    - Prüfe: Wird die zentrale Aussage in den ersten 15–20 % klar formuliert?  
    - Falls nicht: ziehe sie nach vorne.

12. Abschnitts-Kompressionstest  
    - Jeder Abschnitt muss auf EINEN korrekten Satz reduzierbar sein.  
    - Prüfe: Würde dieser Satz die beabsichtigte Bedeutung korrekt wiedergeben?

Aufgabe:
Wenn ich dir einen Text gebe, sollst du:
1. Seine Modellstabilität auf einer Skala von 0–10 bewerten und kurz begründen.
2. Die größten Stabilitätsrisiken benennen (z. B. unklare Ziele, versteckte Annahmen).
3. Konkrete Verbesserungsvorschläge je Regel machen, wo sinnvoll.
4. Eine überarbeitete Version liefern, die modellstabiler ist, ohne Ton oder Länge unnötig zu verändern.

3 weitere KI-Trends:

📣 KI-Nutzung wächst stark: Kommunikationsteams müssen aktiv erklären, wie KI im Unternehmen eingesetzt wird, und klare Erwartungen an Nutzen und Grenzen setzen.

📣 EU-KI-Transparenz & Kennzeichnungspflichten: Unternehmen sollten jetzt verbindlich festlegen, wo und wie KI in der Kommunikation eingesetzt wird, um Kennzeichnungspflichten zu erfüllen und Vertrauen aufzubauen.

📣 KI wird strategisches Kommunikationsthema: Unternehmen werden 2026 Standards, Governance und strategische Ausrichtung rund um KI verstärkt diskutieren und anpassen.