Wie ein digitaler Mitarbeiter ausgebildet wird: vom Bauchgefühl zur Arbeitsweise

Frag einen richtig guten Ghostwriter, warum sein Beitrag funktioniert. Mit etwas Pech hörst du den gefährlichsten Satz im ganzen Handwerk: „Hab ich im Gefühl.“

Schön für ihn. Als Ausbildungsplan ist das eine Katastrophe.

Ich bin Gründer von staaff und bilde dort die digitalen Mitarbeiter aus. Hier steht, wie aus Bauchgefühl eine Arbeitsweise wird, und für wen welcher Weg der richtige ist.

Das Problem heißt Bauchgefühl

Der Philosoph Michael Polanyi hat das Dilemma 1966 in einen einzigen Satz gepackt:^[2]

Genau das ist die Hürde. Ein erfahrener Texter entscheidet hundert Kleinigkeiten, ohne darüber nachzudenken: welcher Einstieg trägt, welcher Satz zu glatt ist, wann eine Zahl einen Beleg braucht. Solange dieses Wissen nur in seinem Kopf wohnt, kann es niemand weitergeben. Keinem neuen Kollegen und erst recht keiner Software.

Ein digitaler Mitarbeiter kann deshalb nur so gut arbeiten wie der Mensch, von dem er es gelernt hat. Bei staaff beginnt jede Ausbildung mit dem unbequemsten Teil: Ein Experte übersetzt sein Bauchgefühl in Sätze.

Was ist ein digitaler Mitarbeiter, und was ist er nicht?

Ein digitaler Mitarbeiter ist Software, die eine bestimmte Arbeit dauerhaft übernimmt, etwa LinkedIn-Beiträge für eine Person. Er hat eine Rolle, feste Maßstäbe und ein Gedächtnis für das, was du an seiner Arbeit änderst. Du arbeitest mit ihm wie mit einem Kollegen: Du gibst Richtung und Feedback, er liefert.

Der Begriff ist nicht unsere Erfindung. Microsoft beschreibt in seinem Work Trend Index 2025 eine Phase, in der KI als „digitaler Kollege“ bestimmte Aufgaben unter Anleitung von Menschen übernimmt. 82 % der befragten Führungskräfte zeigten sich zuversichtlich, in den nächsten 12 bis 18 Monaten solche digitalen Arbeitskräfte einzusetzen, um die Kapazität ihrer Teams zu erweitern.^[3] Einordnen solltest du das trotzdem: Die Umfrage lief unter 31.000 Beschäftigten in 31 Ländern, und Microsoft verkauft genau diese Technik.

Den Unterschied macht jemand, der festlegt, was gut ist, und der prüft, bevor du den Text siehst. Das fehlt einem KI-Werkzeug. Etwas lernen kann es trotzdem, daher „nur begrenzt“ in der Tabelle: ChatGPT hat eine Gedächtnisfunktion, der MIT-Bericht führt sie 2025 als Beta.^[1] Wer seine Anweisungen gut pflegt, kommt damit schon weit.

Warum KI-Werkzeuge im Alltag hängen bleiben

2025 nutzten laut Statistischem Bundesamt 26 % der Unternehmen ab 10 Beschäftigten künstliche Intelligenz, bei 10 bis 49 Beschäftigten waren es 23 %.^[4] Umgekehrt heißt das: Gut drei Viertel der kleinen Firmen setzen laut dieser Erhebung noch keine KI ein.

Woran es bei denen hakt, die KI schon einsetzen, hat die Forschungsgruppe NANDA am MIT untersucht. Sie hat 2025 Interviews in 52 Organisationen geführt, 153 Führungskräfte befragt und über 300 öffentlich bekannte KI-Projekte ausgewertet.^[1] Der Befund ist erstaunlich unspektakulär: Die meisten Systeme behalten kein Feedback, passen sich nicht an den Zusammenhang an und werden mit der Zeit nicht besser. 66 % der befragten Führungskräfte wollen Systeme, die aus Feedback lernen.

Eine Unternehmensjuristin sagt im Bericht sinngemäß: Für erste Entwürfe sei ChatGPT großartig, aber es merke sich weder die Vorlieben ihrer Mandanten noch lerne es aus früheren Änderungen. Also mache es dieselben Fehler immer wieder.

Schritt 1: Der Ausbilder packt aus

Hinter jeder Rolle bei staaff steht eine Person, die genau diese Arbeit jahrelang selbst gemacht hat. Ihr Name steht auf der Akte des Mitarbeiters, sichtbar für jeden Kunden. Wer keinen Ausbilder hat, geht nicht in den Dienst. Da sind wir spießig.

Der Ausbilder legt offen, wie er arbeitet. Drei Fragen stehen im Mittelpunkt:

• Wie entscheidet er? Bei LinkedIn-Beiträgen geht es um Aufhänger, Aufbau und Timing.
• Woran erkennt er gute Arbeit? Was muss ein Text haben, damit er ihn guten Gewissens rausgeben würde?
• Was lässt er niemals durchgehen? Die Floskel, die ihm seit Jahren auf die Nerven geht. Die Behauptung ohne Beleg. Das Stilmittel, das beim dritten Mal nur noch müde macht.

Die dritte Frage ist mein Liebling. Was man ablehnt, lässt sich fast immer leichter in Worte fassen als das, was man gut findet.

Schritt 2: Aus Bauchgefühl wird Arbeitsweise

Dabei trennen wir sauber zwei Dinge.

Das Handwerk gilt für alle. Wie ein Aufhänger funktioniert, wie ein Text aufgebaut ist, dass jeder Text eine klare Position hat. Dazu kommen feste Prüfungen, durch die jeder Text läuft, bevor ihn überhaupt jemand zu Gesicht bekommt: auf verbrauchte Floskeln, auf Muster, die sich abnutzen, auf Vollständigkeit und auf Belege. Zu jeder Tatsachenbehauptung gehört eine Quelle. Auch der Gedankenstrich steht auf der Liste der Dinge, die nicht durchgehen. Frag lieber nicht.

Kommt ein Text nach zwei Prüfrunden immer noch nicht durch, hält der Mitarbeiter an und meldet sich. Eine Eigenschaft, die man sich in so manchem Meeting wünschen würde.

Die Stimme gehört nur dir. Die bringst du mit. Beschrieben wird sie über fünf Regler, und wo sie bei dir stehen, ergibt sich aus deinen besten eigenen Texten und einem Gespräch mit dir:

Ein Detail, das gern falsch gelesen wird: Jeder Regler beschreibt die Art, wie jemand schreibt. Wie viel davon im Text steckt, sagt er nicht. Humor auf „trocken“ heißt also sehr trockener Humor. Der Kommentar, bei dem man erst beim zweiten Lesen grinst, und davon gern reichlich.

Schritt 3: Die Prüfung vor dem ersten Arbeitstag

Der Mitarbeiter wird mehrfach gegen die Maßstäbe seines Ausbilders getestet. In den Dienst geht er erst, wenn er sie erfüllt, und das letzte Wort hat der Ausbilder selbst. Dieses Urteil fällt ein Mensch, der die Arbeit jahrelang selbst gemacht hat. Unabhängig geprüft wird es nicht, eine Prüfstelle für digitale Mitarbeiter ist bisher nicht etabliert.

Warum dieser Aufwand? Ein Forscherteam um die Harvard Business School hat 758 Berater der Boston Consulting Group mit und ohne KI arbeiten lassen. Bei Aufgaben, die der KI lagen, erledigten die Berater mit KI 12,2 % mehr Aufgaben und waren 25,1 % schneller.^[5] Bei einer Aufgabe, die außerhalb dessen lag, was die KI gut kann, sah es anders aus:

Das Tückische daran beschreibt Karim Lakhani, einer der Autoren: Aufgaben, die für Menschen gleich schwer aussehen, können auf verschiedenen Seiten dieser Grenze liegen. Getestet wurde mit GPT-4 im Stand von April 2023. Wo die Grenze heute verläuft, weiß niemand genau. Also braucht es jemanden, der die Arbeit gut genug kennt, um den Fehler zu sehen. Das ist der Job des Ausbilders.

Dann lernt er dich kennen

Ein ausgebildeter Mitarbeiter kennt sein Handwerk. Dich kennt er noch nicht. Dafür gibt es die Einarbeitung, und die dauert drei bis vier Wochen. Angelernt wird an deinen besten eigenen Texten. Die Stimme wird so lange nachgeschärft, bis du zufrieden bist. Einen Rundenzähler gibt es dabei nicht.

Ausgelernt hat hier niemand

Mit dem ersten Arbeitstag ist die Ausbildung nicht vorbei. Und du bildest ab jetzt mit aus, ob du willst oder nicht:

1. Deine Auswahl zählt. Du bekommst doppelt so viele Themen vorgeschlagen, wie Beiträge entstehen, und suchst aus. Was du wählst, verrät mehr über dich als jedes Briefing.
2. Deine Änderungen zählen noch mehr. Was du selbst am Text änderst, zeigt Wort für Wort, wie du es gesagt hättest.
3. Wiederholung wird zur Regel auf Probe. Korrigierst du dreimal dasselbe, gilt das ab dem nächsten Text vorläufig als Regel. Ob sie bleibt, entscheidest du im Gespräch, das alle zwei Wochen stattfindet.
4. Deine Hand gewinnt. Widerspricht eine solche Regel dem, was über deine Stimme festgehalten ist, gilt deine Stimme.

Das letzte Wort hast immer du. Ohne deine Freigabe erscheint nichts, nach der Freigabe plant ein Klick die Beiträge ein. Warum diese 20 bis 30 Minuten pro Woche mehr bewirken, als sie kosten, steht in Freigabe ist kein Flaschenhals. Bei Lena, unserer LinkedIn-Ghostwriterin, läuft genau dieser Ablauf: Sie schreibt für 900 € im Monat, bei fünf Beiträgen pro Woche rund 42 € je Beitrag. Lenas Akte ansehen.

Für wen welcher Weg der richtige ist

Ein digitaler Mitarbeiter lohnt sich, wenn du regelmäßig veröffentlichen willst und dir die Zeit zum Schreiben fehlt. In zwei Fällen passt ein anderer Weg besser, in einem hilft gar keiner:

• Du postest zweimal im Monat und schreibst gern. Dann reicht ein KI-Werkzeug. Ich habe ChatGPT und Claude für LinkedIn-Texte selbst getestet. Wie das konkret geht, steht in KI für LinkedIn-Beiträge.
• Du willst einen Menschen, der dich interviewt und nachbohrt. Dann such dir einen guten Ghostwriter. Worauf du dabei achten solltest, steht in LinkedIn-Ghostwriter finden.
• Du hast keine eigenen Erfahrungen und Meinungen zum Thema. Dann hilft dir niemand, auch kein Ausbilder. Erfundene Erlebnisse schreibe ich nicht, weder selbst noch über einen Mitarbeiter.

Offen ist, wie groß der Abstand zwischen einem gut gepflegten KI-Werkzeug und einem ausgebildeten Mitarbeiter in zwei Jahren noch ist. Sicher ist: Ohne Maßstäbe, die jemand festlegt und prüft, klingen Texte schnell nach dem Durchschnitt von allem. Woran du das erkennst, steht in Merkt man KI-Texte auf LinkedIn?

Und wer bildet hier aus?

Aktuell ich, Marvin Linxweiler aus Köln. Über zehn Jahre im B2B-Marketing, seit 2019 selbstständig als Content-Marketer und Copywriter, seit fast fünf Jahren Ghostwriter für Gründer auf LinkedIn. Auf meinem eigenen LinkedIn-Profil folgen mir knapp 13.000 Menschen (Stand August 2026). Du kannst also selbst nachsehen, ob ich mich an das halte, was ich hier predige.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einem digitalen Mitarbeiter und einem KI-Tool?

Ein KI-Tool beantwortet eine Anfrage, ein digitaler Mitarbeiter übernimmt eine Rolle. Das Tool arbeitet mit dem, was du ihm gerade sagst. Der Mitarbeiter arbeitet nach den Maßstäben eines Ausbilders, kennt deine Stimme, schlägt selbst Themen vor, prüft seine Texte vor dir und hält fest, was du korrigierst. Ob sich der Unterschied für dich lohnt, hängt vor allem davon ab, wie oft du veröffentlichst.

Wie lange dauert es, bis ein digitaler Mitarbeiter so schreibt wie ich?

Bei staaff dauert die Einarbeitung drei bis vier Wochen, dann fängt der Mitarbeiter an. Angelernt wird an deinen besten eigenen Texten und in einem Gespräch mit dir. Fertig ist die Stimme damit nicht: Sie wird mit jeder Auswahl und jeder Änderung genauer, und überarbeitet wird, bis du zufrieden bist.

Lernt ein digitaler Mitarbeiter ohne meine Zustimmung dazu?

Nur vorläufig und nur in engen Grenzen. Korrigierst du dreimal dasselbe, gilt das als Regel auf Probe. Dauerhaft wird sie erst, wenn du sie im gemeinsamen Gespräch bestätigst, und widerspricht sie deiner festgehaltenen Stimme, gewinnt die Stimme. An deinen Vorgaben selbst ändert der Mitarbeiter nichts.

Ersetzt ein digitaler Mitarbeiter einen menschlichen Ghostwriter?

Beim regelmäßigen Schreiben kann er das, bei allem anderen nicht. Ein menschlicher Ghostwriter kann dich interviewen, spontan nachfragen und mit dir streiten. Das kann Software so nicht. Dafür hat ein digitaler Mitarbeiter keine Urlaubstage und schreibt auch in der Woche, in der dein Ghostwriter krank ist. Beide brauchen deine Freigabe.