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Schreibe mit KI – nicht von KI Was KI bei deinen LinkedIn-Beiträgen kann – und was sie niemals ersetzen wird

Über diese Folge Frisch zurück vom OMT Summit in Düsseldorf hat Tomas eine Frage immer wieder erreicht: „Wie nutzt ihr eigentlich KI für LinkedIn?“ In dieser Solo-Folge gibt er eine ehrliche Antwort – keine Tool-Parade, kein Hype. Stattdessen: eine klare Haltung, einen konkreten Workflow und die größten Fehler, die die meisten machen.

Die Kernaussage Schreibe mit KI – aber nicht von KI. KI ist ein Werkzeug, kein Ghostwriter. Der Unterschied: Deine Gedanken, deine Expertise und deine Persönlichkeit sind das, was auf LinkedIn Vertrauen aufbaut – und genau das kann KI nicht liefern.

Themen in dieser Folge Warum rein KI-generierte Beiträge nicht funktionieren • LinkedIn erkennt offensichtlich KI-generierten Content („Lazy AI“) und bewertet ihn algorithmisch schlechter • Leser registrieren es sofort – und verlieren Vertrauen • Wir schätzen Zeitinvest höher als Geldinvest: Ein selbst geschriebener Beitrag signalisiert echtes Engagement • Vertrauen ist die wichtigste Währung auf LinkedIn – gerade in Zeiten von KI

Der richtige Workflow: KI als Sparringspartner

1. Eigene Gedanken und Story zuerst – Brain-Dump per Diktierfunktion oder schriftlich
2. KI briefen: Zielgruppe, Tonalität, Format, Thema und Botschaft angeben
3. Projekt anlegen in Claude oder ChatGPT – Hintergrundinfos nur einmal einpflegen
4. Referenz-Beiträge hinterlegen: Die 10–15 besten eigenen Posts als Stilvorlage nutzen
5. Blacklist anlegen: Was die KI niemals tun soll (lange Bindestriche, bestimmte Emojis, typische KI-Phrasen)
6. KI liefert den ersten Entwurf – du lieferst den Feinschliff (80/20-Regel)

KI für Ideen und Content-Planung • Hook-Generierung: 10 Vorschläge lassen, die besten auswählen und verfeinern • Serien planen: Brain-Dump zu einem großen Thema → KI baut daraus 10 Beiträge • Repurposing: Podcast-Transkript oder Vortrag → Newsletter, Beitrag, Slider-Skript, Video-Skript

Profil-Optimierung mit KI • LinkedIn-Profil als PDF exportieren und als Vorlage in die KI laden • Positionierung, Zielgruppe und Stärken angeben – KI gibt konkrete Verbesserungsvorschläge • Wichtig: Keywords im Profil müssen zum eigenen Content und zur Zielgruppe passen

Kommentare – das unterschätzte Format • KI-generierte Kommentare: klares Nein – das zerstört Vertrauen sofort • Stattdessen: Whisper AI nutzen, um Kommentare per Sprache zu diktieren statt zu tippen • Kommentare unter relevante Beiträge kurz nach Erscheinen = teils mehr Reichweite als eigene Beiträge • Faustregel 2026: Für jeden Beitrag mindestens 5 Kommentare

Die größten Fehler • Kein eigener Input vor dem Prompt – die KI nicht briefen • Output unbearbeitet kopieren (Copy-Paste ohne Feinschliff) • Keine Meinung im Beitrag – KI schreibt neutral, du brauchst eine Haltung • Nur Textbeiträge – Fotos und Videos bringen mehr Persönlichkeit • Typische KI-Phrasen nicht entfernen („in der heutigen dynamischen Geschäftswelt“, nicht nur – sondern auch, lange Bindestriche)

Erwähnte Tools • Claude (Anthropic) – aktuell Tomas’ bevorzugtes LLM für LinkedIn-Content • ChatGPT – Alternative, ebenfalls mit Projekten nutzbar • Perplexity – Recherche-Tool für Studien, Zitate und Quellen • Notebook LM (Google) – mehrere Quellen zusammenführen und auswerten • Gamma – KI-Präsentationen und Slider (in Kombination mit eigenen Vorlagen) • Riverside – Podcast-Aufnahme inkl. automatischem Transkript • Wispr Flow– Transkriptions-Tool für Desktop und Mobile • Taplio / Contea – spezialisierte LinkedIn-Content-Tools • Kondo - geiles Inbox Management

Links aus der Folge •