Die Fingerabdrücke der KI – So erkennst du generierten Content

Von Ayşe Demir, Marketing & Community Management bei Java Fleet Systems Consulting

Schwierigkeit: 🟢 Einsteiger | Für alle, die Texte lesen – also alle Lesezeit: 8 Minuten Voraussetzungen: Keine. Nur offene Augen.

⚡ Das Wichtigste in 30 Sekunden

Die Situation: Rund 17% aller Top-Suchergebnisse bei Google sind mittlerweile KI-generiert. Tendenz: steigend. Gleichzeitig zeigt eine ACM-Studie von September 2025: Menschen erkennen KI-Content nur in 51% der Fälle – statistisch so zuverlässig wie ein Münzwurf.

Was du nach diesem Artikel kannst: Die häufigsten sprachlichen und strukturellen Muster erkennen, die KI-generierte Texte verraten.

Für wen?

• 🌱 Alle: Du wirst LinkedIn-Kommentare und Blog-Posts mit anderen Augen lesen
• 🌿 Entwickler: Du kennst Pattern-Matching – hier ist die sprachliche Version
• 🌳 Tech Leads & Recruiter: Du bekommst konkrete Warnsignale für Bewerbungen

🗺️ Die Serie: „KI generierten Text – und jetzt?“ (3 Teile)

👋 Ayşe: „Zwei Kommentare. Rate mal.“

Hi! 👋

Ayşe hier. Ich manage den Content und die Community bei Java Fleet – und seit etwa einem Jahr beobachte ich etwas, das mich nicht mehr loslässt.

Hier sind zwei LinkedIn-Kommentare zum selben Post über CI/CD-Pipelines:

Kommentar A: „Starker Beitrag! CI/CD ist ein wirklich wichtiger Punkt für moderne Entwicklerteams. Erstens spart es Zeit. Zweitens reduziert es Fehler. Drittens verbessert es die Zusammenarbeit. Nicht Geschwindigkeit allein macht den Unterschied. Sondern Konsistenz.“

Kommentar B: „Naja, Pipeline läuft bei uns seit 3 Monaten stabil – bis letzten Freitag. YAML-Typo im Staging. Hat 2h gekostet bis wir’s gefunden haben. Tipp: yamllint als pre-commit Hook, spart Nerven.“

Welcher wurde von einer KI geschrieben?

Wenn du A gesagt hast: richtig. Und in diesem Artikel zeige ich dir, warum das so offensichtlich ist – wenn du weißt, worauf du achten musst.

🖼️ Die Zahlen dahinter

Abbildung 1: Von 2,3% auf 17,3% – der Anteil KI-generierter Inhalte in Google hat sich seit 2019 versiebenfacht. Quelle: Originality.ai, laufende Studie.

Die typischen KI-Tells

1. Die englische Zeichensetzung

KI-Modelle werden überwiegend auf englischsprachigen Texten trainiert. Das Ergebnis: Sie verwenden den englischen Gedankenstrich (—) statt den deutschen (–). In einem Artikel über KI-Fingerabdrücke wäre das besonders peinlich – deshalb achten wir bei Java Fleet penibel darauf.

Klingt nach einer Kleinigkeit? Ist es auch. Aber Kleinigkeiten summieren sich zu einem Gesamtbild.

2. Die Eröffnungsfloskeln

„Starker Beitrag!“ oder „Das ist ein wirklich wichtiger Punkt“ als Kommentar-Einstieg auf LinkedIn. Fast immer KI-generiert. Echte Menschen steigen mit einer Frage ein, einer Ergänzung, einem Widerspruch. KI steigt mit einem Kompliment ein – weil das in den Trainingsdaten als „höflich“ gelernt wurde.

3. Die Dreier-Struktur

Aufzählungen kommen bei KI-Texten auffällig oft in Dreiergruppen. Erstens, Zweitens, Drittens. Drei Bullet Points. Nie zwei, selten vier. Das liegt an einem Bias in den Trainingsdaten: Rhetorische Dreierlisten gelten als überzeugend, also reproduziert die KI sie reflexartig.

4. Das rhetorische „Nicht X. Sondern Y.“

„Nicht Geschwindigkeit macht den Unterschied. Sondern Konsistenz.“ – Diese Figur ist eine Lieblingskonstruktion großer Sprachmodelle. Kommt sie einmal vor: normal. Kommt sie in jedem zweiten Absatz: Verdacht bestätigt.

5. Fehlerfreie Perfektion

Kein Tippfehler. Keine umgangssprachliche Wendung. Keine spontane Abschweifung. Echte Menschen haben gute und schlechte Tage, schreiben manchmal einen Satz zu viel, vergessen ein Komma oder brechen mitten im Gedanken ab. KI-Text ist immer gleich poliert. Und genau das macht ihn verdächtig.

6. Der gleichmäßige Tonfall

Lies fünf LinkedIn-Posts derselben Person nacheinander. Wenn jeder Post die gleiche Länge hat, den gleichen Aufbau, den gleichen Ton – dann schreibt nicht diese Person. Echte Profile haben Ausreißer. Einen kurzen, emotionalen Post nach einem Misserfolg. Einen langen Deep-Dive nach einem Aha-Moment. KI-Content hat keine Ausreißer, weil KI keine schlechten Tage hat.

7. Fehlende Narben

Das vielleicht stärkste Signal. „In meiner Erfahrung…“ gefolgt von Allgemeinplätzen statt echter Geschichten. Keine konkreten Details. Kein Ort, keine Zeit, keine Emotion. Echte Praktiker erzählen von Sackgassen, falschen Ansätzen, drei Stunden Debugging wegen eines Tippfehlers. KI-generierte Erfahrungen sind makellos – und genau deshalb leer.

Abbildung 2: 51% Erkennungsrate – nicht besser als raten. Die Muster zu kennen macht den Unterschied. Quelle: ACM Communications, Sept 2025.

💬 Real Talk

Nova: „Okay, ich geb’s zu – ich hab letzte Woche einen KI-generierten Kommentar geliked. Er klang halt gut!“

Ayşe: „Genau darum geht’s. Gut klingen ist nicht das Problem. Die Frage ist: Steckt da jemand dahinter, der das auch erklären kann?“

Nova: „Aber woran merke ich das, wenn der Text wirklich gut ist?“

Ayşe: „Achte auf die Narben. Echte Erfahrung hat immer eine konkrete Geschichte. KI hat Formulierungen.“

❓ FAQ

1. Sind alle gut geschriebenen Texte verdächtig? Nein. Es geht nicht darum, jeden polierten Text zu misstrauen. Es geht darum, Muster zu erkennen. Ein einzelnes Signal ist kein Beweis – die Kombination ist es.

2. Kann man KI-Text sicher erkennen? Nicht mit 100% Sicherheit. Die ACM-Studie zeigt: Ohne Training ist die Erkennungsrate kaum besser als Zufall. Aber wer die Patterns kennt, liegt deutlich besser.

3. Ist es schlimm, KI zum Schreiben zu nutzen? Nein, überhaupt nicht. Es kommt darauf an, WIE du sie nutzt. Dazu mehr in Teil 2 dieser Serie.

4. Welche KI-Tells sind am zuverlässigsten? Die Kombination aus fehlerfreier Perfektion und fehlenden konkreten Details. Einzeln schwach, zusammen ein starkes Signal.

5. Funktioniert das auch bei deutschen Texten? Besonders gut sogar. Die englische Zeichensetzung und Satzbau-Patterns fallen im Deutschen stärker auf als im englischen Original.

6. Werden die KI-Tells mit der Zeit verschwinden? Teilweise. Die Modelle werden besser. Aber das Grundproblem bleibt: KI hat keine echten Erfahrungen. Und das kann kein Modell simulieren.

7. Und was schreibt Bernd zu dem Thema? „Ich erkenne KI-Texte daran, dass sie weniger zynisch sind als meine. Was eine niedrige Schwelle ist.“

🎯 Was du mitnimmst

Das Erkennen von KI-Text ist keine Hexerei – es ist Mustererkennung. Genau das, was wir als Entwickler jeden Tag machen. Und genau wie bei Code-Reviews gilt: Die Patterns zu kennen macht uns nicht paranoid, sondern aufmerksam.

🔗 Externe Links & Ressourcen

Für Einsteiger 🌱

Für den Alltag 🌿

Für Profis 🌳

Wie geht’s weiter?

Nächste Woche – Teil 2: Fahrplan statt Drehbuch – KI als Werkzeug, nicht als Ghostwriter

KI-Text erkennen ist der erste Schritt. Aber wie nutzt du KI, ohne selbst in die Falle zu tappen? In Teil 2 zeigen wir, warum „Vibe Programming“ ein echtes Problem ist – und wie der Unterschied zwischen Drehbuch und Fahrplan entscheidet, ob KI dich ersetzbar oder besser macht. 🔥

In Teil 3 wird es dann unbequem: Wir schauen uns an, was passiert, wenn perfekte LinkedIn-Profile auf echte Vorstellungsgespräche treffen. Mit Zahlen, die beide Seiten betreffen.

Brauchst du eine Pause? Dann schau dir in der Zwischenzeit die verlinkte ACM-Studie an – und versuch danach mal, in deinem LinkedIn-Feed fünf KI-generierte Kommentare zu finden. Dauert keine fünf Minuten.

Fragen? Schreib uns:

• Ayşe: ayse.yilmaz@java-developer.online

Was ist die letzte LinkedIn-Nachricht, bei der du dachtest: „Das hat garantiert kein Mensch geschrieben“?

Tags: #KIContent #ChatGPTFingerabdrücke #KIErkennen #ContentAuthentizität #JavaFleet

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