Workflows sind ein zentrales Thema bei der Nutzung von KI-Textgeneratoren, denn sie bestimmen, wie effizient und konsistent Inhalte erstellt werden können. Während einige Tools stark auf promptbasiertes Arbeiten setzen, bieten andere Funktionen, die den Prozess strukturieren und wiederholbare Abläufe ermöglichen. Wir werfen einen Blick auf die führenden KI-Textgeneratoren und vergleichen, wie sie sich in puncto Textproduktion, Effizienz und Nutzerführung unterscheiden.
Workflows bei Textgeneratoren und warum sie relevant sind
Workflows spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, regelmässig Texte in hoher Qualität und konsistenter Form zu erzeugen.
Tools wie Neuroflash bieten deshalb eine strukturierte Menüführung, bei der Textart, Zielgruppe, Ton und Stil vorab definiert werden können. So lassen sich Inhalte wiederholbar und effizient erstellen – ideal für Marketing-Teams oder Agenturen.
Andere KI-Textgeneratoren wie ChatGPT, Grok oder Proton Lumo setzen hingegen primär auf promptbasiertes Arbeiten. Das bedeutet, dass jede Eingabe individuell formuliert werden muss. Diese Herangehensweise erlaubt maximale Flexibilität und kreative Freiheit, erfordert aber auch mehr Aufwand und Erfahrung bei der Steuerung der KI.
Die folgende Tabelle zeigt auf einen Blick, welche Tools welche Workflow-Unterstützung bieten und welche Vor- und Nachteile sich daraus ergeben.
Vergleichstabelle: Workflows bei KI-Modellen
| Tool | Workflow-Unterstützung | Vorteile | Nachteile | Zielgruppe / Einsatzbereich |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | Keine klassischen Workflows | Sehr flexibel, beliebige Textarten möglich | Alles muss manuell über Prompts gesteuert werden; keine Templates | Allgemein, Entwickler, Unternehmen |
| Grok | Keine klassischen Workflows | Integration in Salesforce/Enterprise-Umgebungen möglich; API-Automatisierung | Keine Menüführung oder geführte Workflows | Unternehmen, Enterprise-Nutzer |
| Google Gemini (Bard) | Teilweise geführte Workflows / Multimodal | Multimodale Eingaben (Text, Bild, Audio, Video); Integration in Google Workspace; unterstützt Workflow-Diagramme | Weniger flexibel bei ungewöhnlichen Prompts; teilweise Beta-Funktionen | Unternehmen, Content-Erstellung, Forschung |
| Neuroflash | Umfangreiche, geführte Workflows | Menüführung für Textart, Zielgruppe, Ton, Stil; wiederholbare Prozesse; Marketing-optimiert | Weniger flexibel bei ungewöhnlichen Aufgaben; generischer Ansatz kann kreativen Input einschränken | Marketing, Agenturen, Content-Teams |
| Proton Lumo | Keine klassischen Workflows | Hohe Datensicherheit, Analyse und Zusammenfassung von Dokumenten möglich | Kein geführter Workflow; keine Templates; Eingaben manuell steuern | Datenschutzbewusste Nutzer, Unternehmen |
| Jasper AI | Umfangreiche, geführte Workflows / Templates | Vorlagen für Blog, Social Media, SEO; Team-Kollaboration; SEO-Optimierung | Weniger flexibel bei untypischen Prompts | Marketing, Agenturen, Content-Teams |
Zusammenfassung:
Von den sechs verglichenen KI-Textgeneratoren bieten Neuroflash, Jasper AI und teilweise Google Gemini (Bard) echte Workflow- bzw. Template-Unterstützung.
ChatGPT, Grok und Proton Lumo arbeiten hingegen primär promptbasiert, ohne strukturierte Menüs oder vorgefertigte Abläufe.
Effizient arbeiten – auch ohne klassische Workflows
Obwohl einige Tools wie Neuroflash, Jasper AI oder Google Gemini echte Workflows anbieten, arbeiten die meisten KI-Textgeneratoren primär promptbasiert. Das bedeutet: Jede Eingabe muss individuell formuliert werden, um den gewünschten Output zu erhalten.
Doch auch ohne strukturierte Vorlagen und Templates lassen sich effiziente Prozesse und konsistente Ergebnisse erzielen – mit klaren, wiederverwendbaren Prompts und gezielter Personalisierung.
Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie du auch bei promptbasierten Tools das Maximum aus der Textproduktion herausholen kannst.
Klare Prompts formulieren
Der wichtigste Faktor für gute Ergebnisse bei promptbasierten Tools wie ChatGPT, Grok oder Proton Lumo ist die Qualität des Prompts.
Je präziser du beschreibst, welche Art von Text, Stil, Länge oder Zielgruppe du erwartest, desto konsistenter fällt der Output aus.
Ein einfacher Tipp: Formuliere den Prompt so, als würdest du einem menschlichen Texter klare Anweisungen geben. Beispiele, gewünschte Tonalität oder Formatvorlagen helfen der KI, deine Anforderungen genauer umzusetzen.
Hier gibt es konkrete Tipps:
- Die Kunst der Anleitung: Wie man KI Prompts für Textgeneratoren meisterhaft schreibt
- Prompt Engineering Leitfaden mit Tipps zu ChatGPT, Grok & Neuroflash
Vorlagen und wiederholbare Strukturen nutzen
Auch wenn klassische Workflows fehlen, lassen sich eigene Templates oder Standardprompts entwickeln. Für wiederkehrende Aufgaben – z. B. Blogbeiträge, Social-Media-Posts oder Produktbeschreibungen – kannst du einen Basis-Prompt erstellen und nur variable Inhalte anpassen. So entstehen konsistente Texte, ohne dass du jedes Mal komplett von vorne starten musst.
Viele Teams speichern solche Vorlagen in separaten Dokumenten oder nutzen Tools (wie z.B. Notion, oder auch Browser-Extensions, in denen fertige Prompts gespeichert werden können), um sie schnell wiederzuverwenden.
Personalisierung und Erinnerungsfunktionen nutzen
Einige KI-Plattformen wie ChatGPT bieten mittlerweile Erinnerungs- oder Personalisierungsfunktionen. Dadurch kannst du der KI generelle Vorgaben mitgeben – zum Beispiel deinen bevorzugten Schreibstil, Unternehmensrichtlinien oder wiederkehrende Formate. Das ermöglicht eine Art „leichtgewichtigen Workflow“, ohne dass das Tool selbst strukturierte Menüs bereitstellt.
In Kombination mit sorgfältig formulierten Prompts lassen sich so auch bei promptbasierten Tools effiziente, konsistente Textproduktionen realisieren.
In diesem Beitrag gibt es weitere Tipps zu den ChatGPT Erinnerungen.
Checkliste: So holst du das Maximum aus promptbasierten KI-Tools heraus
- Präzise Prompts formulieren: Gib klare Anweisungen zu Textart, Länge, Zielgruppe und Tonalität. Je detaillierter der Prompt, desto passgenauer der Output.
- Beispiele einfügen: Zeige der KI kurze Textbeispiele, die Stil oder Struktur verdeutlichen – das hilft, bessere Ergebnisse zu erzeugen.
- Eigene Templates erstellen: Für wiederkehrende Aufgaben (Blogartikel, Produkttexte, Social Media) Basis-Prompts speichern und nur variable Inhalte anpassen.
- Abschnitte strukturieren: Unterteile Prompts in einzelne Schritte oder Fragestellungen, um die Textproduktion besser zu steuern und Überschneidungen zu vermeiden.
- Personalisierungsfunktionen nutzen: Bei Plattformen wie ChatGPT Erinnerungen oder Nutzerpräferenzen hinterlegen, z. B. bevorzugter Schreibstil oder Unternehmensrichtlinien.
- Ergebnisse prüfen und iterativ optimieren: KI-Outputs immer kurz prüfen und bei Bedarf mit präziseren Folge-Prompts nachjustieren, um die Qualität zu steigern.