Textgenerierung und -bearbeitung mit KI

Dieser Kurs vermittelt das gesamte handwerkliche Rüstzeug für professionelle Textarbeit mit KI. Im Mittelpunkt steht nicht die allgemeine Nutzung von Sprachmodellen, sondern die spezifische Kompetenz, die Texterinnen und Texter, Content-Strategen und Redakteure für ihren Berufsalltag brauchen: Texte konzipieren, Prompt-Techniken für verschiedene Textgattungen anwenden, KI-generierte Rohtexte redaktionell aufwerten, für Suchmaschinen optimieren und Alt-Texte barrierefrei formulieren. Der Kurs baut auf der vorhandenen Sprachkompetenz der Teilnehmenden auf und erweitert diese um den systematischen Einsatz generativer KI — ohne den redaktionellen Anspruch zu senken.

Modul 1 — Einführung generative KI und Überblick Texttools Textarbeit mit KI beginnt nicht mit dem Schreiben des ersten Prompts, sondern mit dem Verständnis dafür, wie Sprachmodelle Texte erzeugen. Dieser Block schafft das konzeptionelle Fundament und gibt einen strukturierten Überblick über den Markt der Text-KI-Tools.

• Wie generative Sprachmodelle Texte erzeugen: Token, Wahrscheinlichkeiten, Kontext-Fenster
• Überblick Texttools: große und spezialisierte Sprachmodelle im redaktionellen Einsatz verglichen
• Stärken und typische Schwächen generativer Textmodelle im Content-Alltag
• Datenschutz und Vertraulichkeit beim Einsatz externer KI-Dienste für Kundentexte
• Kennzeichnungspflichten: wann und wie KI-Content korrekt ausgewiesen werden muss
• Erste Hands-on-Übungen: Textauftrag, Ergebnisbewertung, iterative Verbesserung

Modul 2 — Prompt Engineering für verschiedene Textgattungen Prompts für Blogbeiträge unterscheiden sich grundlegend von Prompts für SEO-Landingpages oder formelle Pressemitteilungen. Dieser Block vermittelt textgattungsspezifische Prompt-Strategien und entwickelt das Handwerk der gezielten Textsteuerung.

• Strukturierte Prompts für Blogartikel: Argumentation, Lesbarkeit, interne Verlinkungshinweise
• Prompts für SEO-Texte: Keyword-Integration, Search Intent und Lesefluss vereinbaren
• Pressemitteilungen und PR-Texte mit KI formulieren: Format- und Stilregeln einhalten
• E-Mail-Marketing-Texte: Betreffzeilen, Call-to-Action und Tonalität per Prompt steuern
• Social-Media-Texte: plattformspezifische Kürze und Zeichenlogik im Prompt berücksichtigen
• Iteratives Prompting: Zwischenergebnisse bewerten, gezielt nachsteuern, Varianten vergleichen

Modul 3 — SEO-Optimierung, Konzeption und Recherche KI-generierte Texte ohne SEO-Optimierung bleiben im digitalen Raum unsichtbar. Dieser Block verbindet Content-Strategie mit SEO-Grundlagen und zeigt, wie KI-Tools nicht nur beim Schreiben, sondern bereits bei der Konzeption, Keyword-Recherche und Strukturierung helfen.

• Keyword-Recherche mit und ohne KI: Suchvolumen, Wettbewerb und Search Intent verstehen
• Content-Konzeption per KI: Briefings entwickeln, Struktur vordenken, Outline erstellen
• On-Page-SEO für KI-Texte: H-Tags, Meta Title, Meta Description und URL-Struktur
• KI als Recherche-Assistenz: Stärken nutzen, Halluzinationen durch Faktencheck absichern
• Generative Suchergebnisse: wie KI-Suchanfragen die SEO-Anforderungen an Content verändern
• Qualitäts-Checkliste für SEO-Texte: Unique Value, Aktualität, Nutzerintention erfüllt

Modul 4 — Redaktion, Alt-Texte und barrierefreier Content Kein KI-generierter Text ist ohne redaktionelle Überarbeitung publikationsreif. Dieser Block schärft den Blick für Qualitätsmängel und vermittelt die Techniken, mit denen KI-Rohtexte zu wirklich guten Texten werden. Ergänzend wird die oft vernachlässigte Praxis der Alt-Text-Formulierung als eigenes Handwerk behandelt.

• Redaktionelle Qualitätssicherung: Checkliste für KI-Text-Review und Überarbeitungsschritte
• Stilkontrolle: Floskeln, Redundanzen und inhaltliche Leerstellen im KI-Text erkennen
• Tonalitätsanpassung: KI-Rohtexte auf Zielgruppe, Marke und Medium feinjustieren
• Barrierefreiheit im Web: Grundlagen WCAG und die Rolle von Alt-Texten für Screenreader und SEO
• Alt-Texte präzise und barrierefrei formulieren: Regeln, Beispiele, häufige Fehler
• Mehrsprachiger Content und KI-Übersetzungen: Einsatz und redaktionelle Nachbearbeitung

Praxisblock — Eigene Textprojekte im vollständigen Workflow Der Praxisteil simuliert den kompletten professionellen Textworkflow von der Briefing-Idee bis zum publizierbaren Ergebnis. Jede Teilnehmerin, jeder Teilnehmer durchläuft den gesamten Zyklus mehrfach mit unterschiedlichen Textgattungen.

• Vollständiger Blogartikel: Keyword-Recherche, Outline, KI-Erstentwurf, redaktionelle Endfassung
• SEO-Landingpage: Briefing, KI-Draft, Optimierungsrunde, finale Qualitätsprüfung
• Pressemitteilung für ein fiktives Szenario: Stilregel-Compliance und Faktenintegrität prüfen
• E-Mail-Sequenz mit drei Varianten: A/B-Vergleich von KI-generierten Texten bewerten
• Social-Media-Textreihe für eine definierte Marke und Zielgruppe über drei Plattformen
• Alt-Text-Übungsset: zehn Bilder aus verschiedenen Kontexten korrekt und präzise beschreiben
• Redaktions-Challenge: fremde KI-Rohtexte in einer vorgegebenen Zeit überarbeiten
• Content-Strategie-Entwurf: KI-Tools in den eigenen Redaktionsworkflow einplanen
• Peer-Feedback zu Texten: konstruktive Kritik nach definierten Qualitätskriterien formulieren
• Toolvergleich: zwei Texttools mit demselben Briefing ansetzen und Ergebnisse bewerten
• Abschlussaufgabe: kompletter Content-Brief mit KI-generierten und redaktionell überarbeiteten Texten
• Diskussion: Was unterscheidet nach dem Kurs einen KI-Nutzer von einem KI-Texter?

Der gesamte Praxisblock ist auf reale Berufsanforderungen ausgerichtet. Die entstehenden Texte können direkt als Arbeitsproben in Bewerbungsunterlagen oder Portfolios eingesetzt werden.

Der Kurs richtet sich an Personen, die im Bereich Textarbeit, Content Creation oder Online-Redaktion tätig sind oder es werden wollen und dabei KI-Tools produktiv und qualitätsbewusst einsetzen möchten.

• Redakteurinnen und Redakteure, die ihren Texterstellungsprozess mit KI-Tools beschleunigen wollen
• Content Manager und Social-Media-Fachkräfte, die KI-generierten Content eigenständig qualitätssichern müssen
• SEO-Texter und Contentmarketing-Fachkräfte, die KI-gestützte Workflows in ihre Praxis integrieren wollen
• Quereinsteiger aus kaufmännischen oder medialen Berufen mit Affinität zu Schreiben und Online-Kommunikation
• Selbstständige Freelancer, die mit KI-Unterstützung mehr Texte in gleichbleibend hoher Qualität produzieren möchten

Der Kurs wechselt zwischen kurzen Theorieeinheiten, Live-Demonstrations-Sequenzen und eigenständigen Schreib- und Optimierungsaufgaben. Besonders die Redaktionsübungen sind darauf ausgelegt, das kritische Urteilsvermögen gegenüber KI-generierten Texten zu schärfen — ein Kompetenzfeld, das häufig unterschätzt wird. Kollegiales Feedback auf erstellte Texte ist fester Bestandteil des Lernprozesses und fördert den professionellen Blick auf die eigene Arbeit.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt; Teilzeit-Varianten können nach Absprache realisiert werden. Mehrere Einstiegstermine stehen zur Verfügung. Der Gesamtumfang setzt sich aus Seminareinheiten, geführten Übungen und selbstständigen Schreibprojekten zusammen.

Mit Abschluss des Kurses erhalten die Teilnehmenden ein trägerinternes Zertifikat, das die erworbenen Kompetenzen in KI-gestützter Textarbeit dokumentiert. Die im Kurs entstandenen Textarbeiten eignen sich ergänzend als Portfoliostücke für Bewerbungen auf Redaktions- und Content-Positionen.

Texte schreiben mit KI und texten können sind zwei unterschiedliche Fähigkeiten. Viele, die Sprachmodelle für ihre Textarbeit nutzen, erhalten Ergebnisse, die auf den zweiten Blick gleich klingen, blanchiert wirken und keine eigene Haltung transportieren. Der Unterschied liegt im redaktionellen Handwerk: im Schärfen der Prompts, in der Überarbeitungsroutine und in der Fähigkeit, KI-generierten Output zu beurteilen. Genau das ist der Lerninhalt dieses Kurses — nicht KI-Hype, sondern KI-Handwerk. Für den Beruf als Texter, Content Manager oder SEO-Fachkraft bedeutet das eine konkrete Produktivitätsverbesserung: Durch den erlernten Workflow von der Konzeption über die KI-Erstentwurf-Phase bis zur Redaktionsrunde lassen sich deutlich mehr Texte in gleichbleibend hoher Qualität produzieren — ohne den Anspruch zu senken. Das SEO-Modul ergänzt die redaktionelle Perspektive um die Suchmaschinen-Realität: KI-generierte Texte, die nicht für Search Intent und Keyword-Logik optimiert sind, bleiben unsichtbar. Wer beide Ebenen beherrscht — redaktionelle Qualität und SEO-Technik — verfügt über ein Kompetenzprofil, das auf dem Arbeitsmarkt für digitale Redaktion und Content Marketing zunehmend gefragt ist.