Was KI bei deinen LinkedIn-Beiträgen kann – und was sie niemals ersetzen wird
Schreibe mit KI – nicht von KI
Was KI bei deinen LinkedIn-Beiträgen kann – und was sie niemals ersetzen wird
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.
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.
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
Eigene Gedanken und Story zuerst – Brain-Dump per Diktierfunktion oder schriftlichKI briefen: Zielgruppe, Tonalität, Format, Thema und Botschaft angebenProjekt anlegen in Claude oder ChatGPT – Hintergrundinfos nur einmal einpflegenReferenz-Beiträge hinterlegen: Die 10–15 besten eigenen Posts als Stilvorlage nutzenBlacklist anlegen: Was die KI niemals tun soll (lange Bindestriche, bestimmte Emojis, typische KI-Phrasen)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
• 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)
• 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
• OMT Summit
• Wikipedia-Blacklist KI-Indikatoren
KI macht Corporate Influencing nicht überflüssig – sie macht es leichter. Wer lernt, seine Gedanken regelmäßig zu kommunizieren, wird nicht nur besser auf LinkedIn, sondern auch im Meeting, in der Präsentation und im direkten Gespräch. Es geht nicht um maximale Aktivität, sondern um kontinuierliche Entwicklung.
linkedin.com/in/tomasherzberger
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