AI Content Generation
Skalierbar — aber ehrlich.

KI schreibt schnelle Entwürfe, aber keine fertigen Texte. Ein Modell wie Claude oder GPT kann Struktur, Gliederung und 70 % des Wordings liefern. Substanz, Beispiele, fachliche Korrektheit und Tonalität kommen vom Menschen. Bei Skalator macht KI den Entwurf, Fachredaktion macht das Endprodukt. Anders kommt nichts heraus, was unter eurem Namen erscheinen sollte.

Google bestraft nicht KI-Content, sondern minderwertigen Content — egal ob von KI oder Mensch. Wer ungeprüfte Mass-Artikel veröffentlicht, fliegt aus dem Index. Wer Content mit echtem Mehrwert, sauberer Recherche und Brand-Stimme veröffentlicht, wird gerankt. Wir setzen genau darauf: KI für Effizienz, Fachredaktion für Qualität. Das Ergebnis ist kein "AI-Spam", sondern Content, der besser ist als das, was ihr ohne Pipeline veröffentlichen würdet.

Wir starten jedes Projekt mit einem Brand-Voice-Workshop: Beispiele eurer besten Texte, Tonalitäts-Vorgaben, Wording-Listen, no-go-Begriffe. Daraus entsteht ein System-Prompt, der bei jedem Generierungs-Schritt mitläuft. Plus Few-Shot-Beispiele direkt im Prompt. So klingt der Entwurf bereits nah an euch — die Endredaktion macht den Rest.

Ja, das ist das Ziel. Wir bauen die Pipeline so, dass euer Team Briefings, Themen und Freigaben selbst steuern kann — meist in Notion oder Airtable als Editorial-Kalender. Die technische Wartung (Prompt-Updates, Modell-Wechsel, neue Quellen) übernehmen entweder wir laufend oder wir schulen euer Team. Ehrliche Ansage: Prompt-Engineering ist Handwerk und ändert sich. Wer es selbst pflegen will, braucht jemanden im Team, der dranbleibt.

Claude (Anthropic) als Hauptmodell für Long-Form-Content — die Tonalität ist nuancierter und das Halluzinations-Risiko niedriger. GPT-4/4o als Workhorse für strukturierte Tasks und Klassifizierung. Für kostensensitive Workloads auch Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) self-hosted. Welches Modell wofür eingesetzt wird, hängt vom Task ab — wir empfehlen pragmatisch, nicht ideologisch.

Halluzinationen sind real und der Grund, warum reine KI-Pipelines ohne Redaktion gefährlich sind. Wir reduzieren sie auf drei Wegen: Erstens RAG (Retrieval Augmented Generation) — das Modell zieht nur aus euren Quellen, nicht aus seinem Allgemeinwissen. Zweitens Multi-Step-Generierung mit Fact-Check-Schritten. Drittens: jeder Text geht durch menschliche Endredaktion, bevor er veröffentlicht wird. Bei Zahlen, Daten und Zitaten gilt: nicht freigeben, was nicht verifiziert ist.

Wir starten mit einem Brand-Voice-Workshop und definieren, welche Content-Formate ihr produzieren wollt. Dann bauen wir die Pipeline (typischerweise auf n8n) und richten die Fachredaktion ein. Nach 2–3 Wochen ist die erste Generierungs-Strecke live. Danach: laufende Produktion mit Redaktions-Loop. Keine Pauschalpreise — der Aufwand hängt von Formaten, Volumen und Redaktions-Tiefe ab. Nach einem Erstgespräch bekommt ihr ein konkretes Angebot.