Die Autoren und das Buch
“Besser Texten mit Kopf und KI” tritt mit einem klaren Anspruch an: Es will kein weiteres Hype-Buch über Prompting-Tricks sein, sondern ein systematischer Leitfaden für das, was Ruisinger und Heddergott das “Neue Schreiben” nennen – eine bewusste Co-Creation zwischen menschlichem Kopf und generativer KI. Die Autoren wenden sich an Texter:innen, Redakteur:innen, Kommunikations- und Marketingprofis, die KI nicht als Substitut, sondern als Sparringspartnerin in einem ausdifferenzierten Schreibprozess verstehen wollen. Das Buch umfasst rund 200 Seiten und ist kürzlich bei Schäffer-Poeschel erschienen.
Zu den Autoren: Dominik Ruisinger ist gelernter Journalist, ausgebildeter PR-Berater und zertifizierter Stiftungsmanager mit einem Diplom-Abschluss in Politologie. Seit den 1990er-Jahren beschäftigt er sich mit den Veränderungen in der Medien- und Kommunikationsbranche mit Fokus auf digitale Kommunikation, integrierte Strategien und moderne Textformen. Er coacht Unternehmen, Institutionen, Agenturen und Stiftungen, leitet Workshops an Hochschulen und ist als Dozent aktiv. Er ist Autor mehrerer Standardwerke der Kommunikationsbranche, darunter “Das Ende von Social Media” (Schäffer-Poeschel 2024), “Praxis Online-Texten” (2021), “Die digitale Kommunikationsstrategie” (2. Auflage 2020), “Public Relations” und “Online Relations” sowie freier Autor beim “Loseblattwerk Kommunikationsmanagement” (Luchterhand). Er lebt in Stuttgart und Berlin. Kai Heddergott ist freiberuflicher Kommunikationsberater und Dozent in Münster, der nach Publizistik-Studium und Stationen in der Bundeswehr-Pressestelle sowie in der Medienforschung beim MMB-Institut (2000–2007) seit 2009 selbstständig Institutionen und Unternehmen bei der Ausrichtung ihrer digitalen Kommunikation begleitet. Er ist ebenfalls als Dozent tätig.
Doch zurück zum Buch: Die zentrale These des Buches: KI ist eine Textwahrscheinlichkeitsberechnungsmaschine, der die menschliche Steuerung Kontext, Haltung und Verantwortung mitgeben muss; ohne diese Steuerung entsteht das, was die Autoren mit Verweis auf Timo Zingsheim als “Great AI Sloppification” bezeichnen – austauschbare, generische Inhalte, die in der Flut untergehen.
Das Buch ist als Werkzeugkasten gebaut: Es beginnt mit der KI-Kultur (Funktionsweise, Ethik, Datenschutz), arbeitet sich über die Rollenverteilung zwischen Mensch und Maschine sowie die Logik des Promptings bis zum hauseigenen KREATIV-Framework vor, das an Praxisbeispielen durchgespielt wird.
Vier Gastbeiträge – Rechtsanwältin Astrid Christofori zu AI Act und Urheberrecht, Texter Tim Stelzer zu lokalen LLMs, Lars Kroll zu KI-SEO und Wolfgang Reichelt zur Erfahrung mit Jasper.ai beim Buchschreiben – ergänzen das Werk um Perspektiven, die die Hauptautoren bewusst nicht selbst beanspruchen. Die KI-Mitwirkung am Buchprojekt wird transparent benannt, was angesichts des Themas konsequent ist. Doch steigen wir genauer in die Inhalte ein.
Die Inhalte
1. Schreiben im Umbruch
Das Auftaktkapitel verortet das Buch ohne Umwege: Mit dem Shopify-Memo von Tobi Lütke (“AI Usage is now a baseline expectation”) und dem Richard-Baldwin-Diktum (“Nicht KI wird euren Job übernehmen, sondern jemand, der weiß, wie man KI nutzt”) setzen die Autoren den Erwartungsrahmen – und verweisen früh auf das im Buch durchgezogene Prinzip “Köpfe mit KI”. Bemerkenswert ist die kurze, fast manifestartige Absage an die Idee, KI würde dem menschlichen Texter die Arbeit abnehmen: Sie soll helfen, nicht ersetzen. Das Kapitel skizziert auch die Buchstruktur – inklusive der vier Gastbeiträge und der vier Anmerkungen zu Sprache, Aktualität und Verlinkung.
2. Strategie statt Tools: Die KI-Kultur
Hier liefern die Autoren den historischen und konzeptionellen Unterbau: vom ELIZA-Chatbot Joseph Weizenbaums (1966) über die beiden KI-Winter, Hintons Backpropagation-Algorithmus (1986), Deep Blue, Watson und AlexNet bis zum “OpenAI-Urknall” Ende 2022. Der zentrale Begriff “Textwahrscheinlichkeitsberechnungsmaschine” wird hier eingeführt – ebenso wie der ELIZA-Effekt und das vielzitierte Bild des “stochastischen Papageien”. Daran knüpft Heddergott die drei Anwendungs-Modi der KI nach Ruof/Meixner an: KI als Muse (generativ), als Übersetzerin (transformativ), als Destillateurin (reduktiv). Den Ethikteil bilden die Themen Bias, Energieverbrauch und Datenschutz; eingebettet ist hier der juristische Gastbeitrag von Astrid Christofori. Den Schluss bildet eine etwas filmische Metapher: die “problematische Beziehung” zur KI, illustriert mit Filmreferenzen von “Frühstück bei Tiffany” bis “Manche mögen’s heiß”, die das Eigenleben einzelner Modelle (ChatGPT, Perplexity, Gemini) charakterisiert.
Gastbeitrag: Recht, Ethik und Verantwortung beim Schreiben mit KI (Astrid Christofori)
Die Rechtsanwältin aus Wuppertal liefert in komprimierter Form die rechtlichen Leitplanken: Anwendung des EU AI Acts (seit 1. August 2024 in Kraft, anwendbar ab 2. August 2026), KI-Kompetenz-Anforderungen ab Februar 2025, Dokumentationspflichten für GPAI-Modelle ab August 2025. Bemerkenswert ist der pragmatische Tonfall ihrer fünf Leitregeln (Transparenz, Rechte prüfen, Datenschutz, kritische Hinterfragung, Verantwortung wahrnehmen) und der eindeutige Hinweis, dass KI-generierte Inhalte allein nicht urheberrechtlich geschützt sind, eine wesentliche menschliche Bearbeitung jedoch zu Schutz führen kann.
3. Zwei Sparringspartner
Das Kapitel arbeitet die Rollenverteilung zwischen Mensch und KI heraus. Ruisinger startet mit der ROI-Frage und der “Great AI Sloppification” (Timo Zingsheim, HubSpot), erläutert dann die KI als Beifahrerin entlang von sechs Funktionen – effizient, analytisch, korrigierend, perspektivwechselnd, übersetzend, hilfreich – und führt eine konkrete Prompt-Palette dazu vor. Der zweite Teil ist eine konsequente Verteidigung der menschlichen Rolle: Authentizität, Persönlichkeit, Emotionen, Erfahrungen, Wissen, Kontext, Kontrolle. Das Kapitel arbeitet hier mit einer Studie des Content Marketing Institute und einem zentralen Zitat aus dem HubSpot-Blog: “Menschen folgen Menschen, nicht Maschinen.” Der Schluss münzt Baldwins Diktum um: “Nicht KI wird deinen Texter-Job übernehmen, sondern ein Texter, der weiß, wie er KI effektiv nutzt – im Tandem mit seinem eigenen Kopf.”
4. Erst denken, dann prompten
Heddergotts Eröffnungsmotto “It’s about Problembeschreibungskompetenz, stupid!” und das “Briefing-Paradox” (“Eine Minute mehr Nachdenken spart zehn Minuten Korrekturarbeit”) setzen den Ton. Das Kapitel ordnet bekannte Prompting-Frameworks aus drei Lagern ein: KI-Forschung (Chain-of-Thought, ReAct), klassische Texter-Praxis (AIDA, PASTOR) und allgemeine Strukturhilfen (RACE, CREATE) – jeweils mit Stärken und Schwächen. Dann werden fünf Prompting-Methoden für Ad-hoc-Aufgaben durchgespielt (Zero-Shot, Kontext-, Beispiel-, Completion- und Chained Prompting). Der eigentliche Kern des Kapitels: das hauseigene KREATIV-Framework mit seinen sieben Bausteinen. Es ist konsequent auf deutsche Sprache angelegt, was die Memorierbarkeit erhöht, und ein Cybersecurity-Beispiel zeigt das Framework in Aktion.
Gastbeitrag: Lokale KI als Werkzeug für den Texter-Alltag (Tim Stelzer)
Der Werbetexter aus Münster zeigt aus erster Hand, wie lokale Open-Source-LLMs (Llama, Mistral, DeepSeek über Jan, LM Studio, GPT4All) in einen Agentur-Workflow eingebunden werden – und welche Mankos noch bestehen: schwankende Datei-Verarbeitung, fehlender Internet-Zugriff, begrenzte Memory-Funktionen, hoher Konfigurationsaufwand. Bemerkenswert ist die selbstironisch betitelte (“LOAD »Lokale KI«”, “Oscillate Wildly”, “Syntax Errors”) und eine auf C64- sowie Computer-History-Referenzen gestützte Diktion. Der Beitrag bildet einen produktiven Gegenpol zur Cloud-Selbstverständlichkeit des Hauptteils.
5. Das Fundament für das Neue Schreiben
Das Kapitel ist das Herzstück für alle, die Textwissen aus dem digitalen Online-Kontext brauchen. Es startet mit Jakob Nielsens Eyetracking-Studien von 1997 und 2020 (“People rarely read on the Web – they scan”), unterscheidet Skimmer, Scanner und Reader, führt das F-Muster und die 3-Sekunden-Regel ein und entwickelt daraus die fünf Prinzipien guter Texte: Angler-Fisch-Prinzip, umgekehrte Pyramide, grafisches Schreiben, One-Thought-One-Sentence, Verständlichkeit. Anschließend werden sprachliche Mikroregeln und vier Lesbarkeitsformeln durchgegangen. Das Unterkapitel zu Titel, Teaser und Fließtext ist textergonomisch dicht; die SEO/GEO-Sektion liefert das aktuelle Vokabular – AI Overviews, AI Mode, E-E-A-T, Vektoren, Mentions & Citations.
Gastbeitrag: KI-SEO – Wie man in einer Welt voller Antworten sichtbar bleibt (Lars Kroll)
Der Stuttgarter Agenturchef der SO.real GmbH liefert zwei konkrete Cases: die AMSEL-Landingpage zu Fatigue bei Multipler Sklerose und seine eigene Agenturpräsenz. Er destilliert sieben generelle Faktoren für KI-Sichtbarkeit heraus und liefert zehn praktische Schritte – inklusive des konkreten Tipps, dass ChatGPT auf die Bing-Suche zugreift und entsprechend auch die Bing Webmaster Tools relevant bleiben. Der Beitrag ist ein sehr praxisnaher Gastbeitrag und schließt eine Lücke, die im Kapitel 5 bewusst offen gelassen wird.
6. Das Framework des Neuen Schreibens
Hier sitzt der konzeptionelle Kern: ein fünfstufiger Prozess von “Themen finden” über “schreiben”, “optimieren”, “individualisieren” bis “finalisieren”. Jede Stufe wird mit Prompt-Beispielen, KI-Tool-Empfehlungen und konkreten methodischen Hilfsmitteln untermauert. Die Eröffnung enthält eine instruktive Tabelle, die das Framework mit der klassischen PR-Konzeption (Analyse, Strategie, Maßnahmen, Erfolgskontrolle) abgleicht. Besondere methodische Ergänzungen: die “Writing Out Loud”-Methode, der Elevator Pitch mit KI-Hilfe, Textformeln (AIDA, CLEAR, FAB, PAS) und die Phase der Individualisierung.
7. Die Umsetzung des Frameworks
Fünf Fallbeispiele zeigen das Framework in der Praxis: ein B2B-Fachtext zu Predictive Maintenance, ein Experteninterview mit einem CTO eines Energiedienstleisters zum Thema Wasserstoff, ein persönlicher LinkedIn-Beitrag zum Espresso-Konsum in Deutschland, ein E-Mail-Newsletter einer regionalen Sparkasse an Immobilienkunden und eine Kommunikationsstrategie für ein Start-up mit koffeinfreiem Kaffee aus Kolumbien. Jedes Beispiel durchläuft konsequent die fünf Frameworkstufen mit konkreten Prompt-Beispielen. Bemerkenswert ist die Bandbreite der Formate – das Kapitel funktioniert sowohl linear als auch als Nachschlagewerk pro Format.
Gastbeitrag: Schreiben mit KI – Ein Erfahrungsbericht (Wolfgang Reichelt)
Der E-Learning-Pionier und Autor von “Von Lernorten zu KI-gestützten Lernräumen” gibt Einblick in seinen Einsatz von Jasper.ai und ChatGPT beim Buchschreiben. Sein zentraler Befund: Geschwindigkeit ist nicht Qualität, KI-Texte neigen zur Vereinheitlichung, und Quellenangaben sind häufig halluziniert. Mit dem Begriff der “digitalen Intuition” beschreibt Reichelt eine erfahrungsgestützte Fähigkeit, Scheinpräzision von Substanz zu unterscheiden – ein Konzept, das im Hauptteil bisher nicht so explizit zur Sprache kommt. Die fünf Tipps am Ende sind erprobte Faustregeln eines erfahrenen Autors, der die KI als Werkzeug für Entwurf und Variation, nicht aber für die finale Fassung einsetzt.
8. Fazit: Schreiben im Wandel
Das knappe Schlusskapitel verdichtet das Buch auf acht Merksätze. Bemerkenswert ist die Forderung nach Experimentierpflicht bei gleichzeitiger Absage an “blinden KI-Glauben” und die Schluss-These, dass Texte mit Bestand das Zusammenspiel von technischer Intelligenz und menschlicher Inspiration brauchen. Der Schluss bleibt programmatisch und vermeidet jede Großtheorie.
Das Fazit
Das Buch liefert mit dem KREATIV-Prompting-Framework und dem fünfstufigen “Framework des Neuen Schreibens” zwei tragfähige Werkzeuge, die in fünf konkreten Fallbeispielen (Kapitel 7) am Schreibtisch nachvollziehbar werden. Selten habe ich so viele einsatzbereite Prompts ohne den üblichen “100-Prompts”-Reflex gesehen. Heddergotts Begriff der “Textwahrscheinlichkeitsberechnungsmaschine” ist sperriger als “stochastic parrot”, aber präziser. Er erklärt Halluzinationen, Variabilität und fehlendes Bewusstsein ohne “Die-KI-denkt-jetzt”-Mystik.
Auch tragen die Fachbeiträge von Christofori (Recht), Stelzer (lokale KI, selbstkritisch), Kroll (operative KI-SEO) und Reichelt (digitale Intuition) in guter Art und Weise die Argumentation, statt sie zu verdünnen. Doch gibts aus meiner Sicht auch einige Potenziale: Das KREATIV-Framework liegt als Teil-Werkzeug im fünfstufigen Workflow, was konzeptionell legitim, didaktisch aber teils anstrengend ist. Auch wird die Magentische KI eher sporadisch behandelt: Custom GPTs und Copilot Agents werden in einer “Ausflug”-Box bearbeitet und bewusst aus dem Co-Creation-Ansatz ausgeklammert. Für 2026 für mich etwas zu wenig: Genau die Frage “Wann Automatisierung, wann Co-Creation?” bleibt offen. Auch hat das Buch in einem so dynamischen Umfeld wie KI generell mit einem weiteren Thema zu kämpfen: der Tool-Halbwertszeit. Jedes neue Modell, das aktuell in schneller Abfolge kommt, hat andere Bedürfnisse in Sachen Prompting und reagiert auf Prompts anders. Was vor einem halben Jahr im Prompting noch notwendig war, sieht heute schon ganz anders aus. Dies wird zwar über viele generelle Frameworks zum Schreiben, die man auch in Skills verarbeiten kann, etwas abgefedert. Das Grundproblem bleibt.
Stilistisch ist das Buch erkennbar von zwei Praktikern geschrieben, die seit Jahrzehnten in der Kommunikationsbranche zu Hause sind. Die Sprache ist aktiv, klar, durchsetzt mit vielen kurzen Absätzen, Listen, Aufzählungen − und damit erfüllt der Text selbst die in Kapitel 5 propagierten Prinzipien des grafischen Schreibens. Das ist konsequent und überzeugend. Anglizismen aus der Branche (Hook, Teaser, Cliffhanger, Eyecatcher, Pain Point, Customer Journey, Touchpoint) sind dicht gesät, was im Zielmilieu kein Problem ist, LeserInnen aus C-Level-Funktionen, die seltener in der operativen Content-Arbeit stecken, manchmal aber etwas mehr Übersetzungsarbeit abverlangt.
Alles in allem: Eines der wenigen deutschsprachigen Bücher zum KI-gestützten Schreiben, das sich nicht in Prompt-Listen verliert, sondern ein durchgängiges, methodisch reflektiertes Co-Creation-Modell liefert. Der eigentliche Mehrwert: die Verbindung von Prompt-Methodik, klassischem Textwissen und Workflow. Im Tonfall optimistisch ohne naiv zu sein, kritisch ohne dystopisch zu sein. Es trifft den Punkt, an dem die KI-Texterei von der Hype-Phase in die Methodisierungsphase wechselt, und liefert Kommunikationsteams einen gemeinsamen Werkzeugkasten samt geteilter Sprache. Und so ist das Buch ein sehr empfehlenswerter praxisnaher Leitfaden für die methodische Integration von KI ins Schreiben, mit einem Textfundament, das auch ohne KI-Bezug Bestand hat.
📘Thalia at: Reisinger, D./ Heddergott, K. (2026), Besser Texten mit Kopf und KI. Schäffer-Poeschel.(Affiliate Link)
📘Bücher de: Reisinger, D./ Heddergott, K. (2026), Besser Texten mit Kopf und KI. Schäffer-Poeschel. (Affiliate Link)
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Transparenzhinweis: Das Buch wurde mir vom Verlag kostenfrei zur Verfügung gestellt. Meine Meinung bleibt davon unberührt.
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