Ein Aufsatz mit dem Titel „I Think I Have LLM Burnout“ hat in Entwicklerkreisen einen Nerv getroffen. Der Autor Alec Scollon beschreibt darin ein Gefühl, das viele teilen: eine wachsende Ermüdung beim Lesen von KI-Text. Für Redaktionen und Content-Teams ist das mehr als eine Befindlichkeit.
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Was genau ermüdet an KI-Texten?
Scollon nutzt Sprachmodelle stundenlang pro Tag, beruflich wie privat, und liest nach eigener Aussage kaum einen Tag ohne KI-generierten Text. Seit einigen Monaten hat sich seine Haltung verschoben. Ein kleiner Teil von ihm fürchtet inzwischen den Blick auf die Ausgabe, weil er schon ahnt, was ihn erwartet.
Die Liste der Reizpunkte ist konkret: falsche Annahmen und Halluzinationen, ein emphatischer Satzrhythmus aus kurzen Fragmenten, dazu ein Übermaß an Emojis. Jeder Punkt für sich wäre auszuhalten. In Summe hat die Häufung ihn zügig gegen KI-Text abgestumpft.
Der eigentliche Kern ist die Wiederholung. Sprachmodelle schreiben im selben Stil und produzieren immer wieder dieselben Fehlerarten. Menschen sind ebenso fehlbar, doch die Vielfalt menschlicher Macken verteilt sich. Die maschinelle Monotonie trifft dagegen jeden Tag denselben Nerv.
Die wiederkehrenden Muster im Überblick:
| Muster | Wirkung beim Lesen |
|---|---|
| Falsche Annahmen, Halluzinationen | Vertrauen sinkt, Nachprüfen wird nötig |
| Stakkato-Fragmente | Rhythmus wirkt aufdringlich |
| Übermaß an Emojis | Ton wirkt beliebig |
| Immer gleicher Stil | Monotonie ermüdet über die Zeit |
Warum trifft das gerade Entwickler?
Scollons Arbeit hat sich verschoben, vom Entwerfen und Schreiben von Code hin zum Entwerfen, Beschreiben, Prüfen und erst zuletzt Schreiben. Die KI-Schritte zeigen ihm Ansätze, die er selbst nicht bedacht hätte. Zugleich verbringt er einen großen Teil des Tages im Prüfmodus, also im Lesen fremd erzeugter Ausgabe.
Diese Verschiebung ist branchenweit zu beobachten. Im Alltag mit Assistenten wie Claude Code oder Codex wandert Zeit vom Produzieren zum Kuratieren. Genau in diesem Kuratieren steckt die neue Belastung, denn Prüfen ermüdet anders als Erschaffen.
Die Müdigkeit ist kein persönliches Problem, sondern ein Qualitätssignal. Wo alle Texte gleich klingen, verliert eine Marke ihre Stimme, und genau das gehört als betriebswirtschaftliches Risiko auf den Tisch.
— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Lässt sich gegen die Monotonie etwas tun?
Scollon selbst hat noch keine Lösung. Personalisierungsfunktionen mildern den Effekt, doch einzelne Eigenheiten sickern trotzdem durch. Über den Stil fremder, ebenfalls KI-gestützter Inhalte hat er ohnehin keine Kontrolle. Diese KI-Inhalte fluten inzwischen auch Suchergebnisse und drängen ihn zurück ins klassische Browsen.
Für professionelle Redaktionen liegt hier ein Auftrag. Ein belastbarer Hausstil, klare Stilverbote und ein menschliches Lektorat verwandeln die maschinelle Monotonie in eine unterscheidbare Stimme. Unsere Position: Der Einsatz von KI im Content verlangt mehr Redaktion, nicht weniger.
Was heißt das für Ihr Content-Team?
Die praktische Konsequenz ist eine Arbeitsteilung, die den Menschen dorthin setzt, wo Monotonie entsteht. Sprachmodelle liefern Rohmaterial und Varianten, die Redaktion setzt Ton, Haltung und Faktentreue. So bleibt die Marke hörbar, statt im Einheitssound zu verschwinden.
Der zweite Hebel ist Dosierung. Nicht jeder Text braucht KI, und nicht jede KI-Ausgabe braucht Veröffentlichung. Eine bewusste Auswahl senkt die Ermüdung im Team und hebt zugleich die wahrgenommene Qualität beim Publikum.
Quellen
- Alec Scollon: „I Think I Have LLM Burnout“, alecscollon.com, 8. Juli 2026
