Du willst wissen, wie Du KI-Texte sicher erkennst – und gleichzeitig die Chancen neuer Technologien optimal für Dich nutzt? Ob in der Wissenschaft, in der die akademische Integrität auf dem Spiel steht, in der Schule, wo faire Noten vergeben werden müssen, oder im Journalismus, bei dem Glaubwürdigkeit das höchste Gut ist – überall wird nach zuverlässigen KI-Erkennungslösungen gesucht. KI-Erkennungstools versprechen Abhilfe, indem sie Texte analysieren und maschinell erzeugte Inhalte entlarven sollen. Doch wie belastbar sind diese Versprechen? Auf welchen technologischen Grundlagen beruhen sie, und wo liegen ihre Schwächen?

Fünf der derzeit bekanntesten Tools wurden von uns auf die Probe gestellt: goWinston.ai, ZeroGPT, Originality.ai, Quillbot und IsGen.ai. Wir zeigen Dir nicht nur ihre Stärken und Schwächen, sondern auch, wie Du sie sinnvoll einsetzt, ohne Dich blind auf sie zu verlassen. Dabei unterstützen wir Dich mit unserer Erfahrung aus zahlreichen Projekten – von der Auswahl der richtigen Tools bis hin zur Integration in Deine Content-Strategie. Jetzt Termin vereinbaren!

Funktionsweise moderner KI-Erkennungstools

KI-Erkennungstools haben die Aufgabe, herauszufinden, ob ein Text von einem Menschen oder einer künstlichen Intelligenz geschrieben wurde. Um diese Unterscheidung treffen zu können, untersuchen sie den Text auf verschiedene Merkmale.

Diese Tools versuchen typische Eigenschaften maschineller Texte aufzuspüren und sie von menschlichen Schreibmustern abzugrenzen. Auch wenn die Methoden technisch komplex erscheinen mögen, ist das Grundprinzip einfach: Sie suchen nach den kleinen, aber feinen Unterschieden zwischen der Art und Weise, wie Menschen und Maschinen schreiben – und treffen daraus eine Einschätzung darüber, wer vermutlich der Autor war.

goWinson.ai – simpel, aber hohe False-Positive-Rate

Textvergleich – links menschlich formuliert, rechts von einer KI erstellt

goWinson.ai setzt auf ein sogenanntes Perplexitäts-basiertes Modell, um Texte zu analysieren. Im Kern bedeutet das: Das System bewertet, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Wort innerhalb seines Satzkontextes erscheint. Je gleichmäßiger und „vorhersehbarer“ der Text aufgebaut ist, desto eher stuft goWinson.ai ihn als maschinell erzeugt ein. Dieses Verfahren ermöglicht sehr schnelle Auswertungen und sorgt dafür, dass das Tool besonders bei klassischen, unveränderten KI-Texten recht zuverlässig arbeitet. In unseren Tests konnten wir feststellen, dass einfache, standardisierte KI-Texte – beispielsweise automatisch generierte Produktbeschreibungen oder unredigierte Blogbeiträge – oft korrekt als maschinell erstellt identifiziert wurden.

Die Benutzeroberfläche von goWinson.ai ist bewusst einfach gehalten, sodass auch Nutzerinnen und Nutzer ohne technisches Vorwissen sich schnell zurechtfinden. Die Anwendung ist kostenfrei verfügbar und damit leicht zugänglich, was sie insbesondere für Studierende, Lehrkräfte oder kleinere Organisationen interessant macht, die auf eine schnelle Einschätzung angewiesen sind.

Allerdings bringt die Einfachheit des Ansatzes auch erhebliche Nachteile mit sich. Besonders auffällig war in unserem Test die hohe False-Positive-Rate: Viele von Menschen verfasste Texte, die besonders klar, strukturiert oder akademisch geprägt waren, wurden irrtümlich als KI-Output klassifiziert. Das Tool scheint sich schwer damit zu tun, den Unterschied zwischen sauber geschriebenen menschlichen Texten und der „glatten“ Sprache von KI-Modellen richtig einzuordnen. Auch kreative oder journalistisch anspruchsvolle Inhalte, die bewusst auf Stringenz und Klarheit setzen, verwirrt goWinson.ai regelmäßig.

goWinson.ai eignet sich derzeit eher als grober Indikator, nicht jedoch als verlässliches Entscheidungsinstrument. Wer präzise und belastbare Aussagen über die Herkunft eines Textes treffen möchte, sollte zusätzliche Tools nutzen oder zumindest eine menschliche Einschätzung ergänzen. Für einen ersten Überblick kann goWinson.ai dennoch hilfreich sein – insbesondere dann, wenn ein schneller, unkomplizierter erster Eindruck gefragt ist.

Quillbot – Paraphrasieren ja, Erkennen eher bedingt

v.l. von einem Menschen verfasst, von Künstlicher Intelligenz generiert

Quillbot ist ursprünglich, als Paraphrasierungstool entwickelt worden und gehört mittlerweile zu den beliebtesten Anwendungen, wenn es darum geht, Texte schnell umzuschreiben oder stilistisch zu verbessern. In seinem Kern zielt Quillbot also darauf ab, bestehende Inhalte in neue sprachliche Formen zu bringen, sei es durch Umformulierungen, Vereinfachungen oder stilistische Glättungen. Ergänzend bietet das Tool auch eine einfache Funktion zur Erkennung von KI-generierten Texten an, wobei es ein vergleichsweise leichtes Klassifikationsmodell nutzt.

Im praktischen Einsatz zeigt sich allerdings schnell, dass diese Erkennungsfunktion nur sehr eingeschränkt zuverlässig ist. Während andere spezialisierte KI-Detektoren auf komplexe Analysen von Sprachmustern, Satzstrukturen und semantischen Zusammenhängen setzen, arbeitet Quillbot mit einer deutlich oberflächlicheren Methode. Dadurch ist die Erkennungsrate – insbesondere im Vergleich zu branchentypischen Standards – spürbar niedriger.

Besonders problematisch wird dies, wenn KI-generierte Inhalte bereits einmal umgeschrieben oder leicht angepasst wurden. In solchen Fällen, etwa bei paraphrasierten Texten, gelingt es Quillbot häufig nicht, den maschinellen Ursprung zu erkennen. Gerade weil viele KI-Texte in der Praxis bewusst bearbeitet werden, um sie menschlicher wirken zu lassen, stellt diese Schwäche einen entscheidenden Nachteil dar.

Die Stärken von Quillbot liegen also eindeutig im Bereich der Textbearbeitung und Schreibunterstützung – nicht in der zuverlässigen Erkennung von KI-Texten. Wer nach einem echten Werkzeug sucht, um maschinell generierte Inhalte sicher zu identifizieren, sollte sich auf spezialisierte Tools verlassen und Quillbot allenfalls ergänzend einsetzen. Als primäres Instrument für die KI-Detektion ist es derzeit nicht ernsthaft zu empfehlen.

ZeroGPT – Gute Einstiegsoption mit Einschränkungen

Gegenüberstellung: menschlicher Text (links) und KI-generierter Text (rechts)

ZeroGPT setzt auf einen eigens entwickelten KI-Klassifikator, der speziell darauf trainiert wurde, maschinell generierte Inhalte möglichst zuverlässig zu erkennen. Grundlage dafür sind riesige Textkorpora, also gewaltige Mengen an Daten, die das System analysiert und verarbeitet hat, um typische Muster von KI-Texten herauszufiltern. Im Gegensatz zu einfacheren Modellen kombiniert ZeroGPT verschiedene Techniken: Neben der klassischen Perplexitätsmessung, die bewertet, wie „vorhersehbar“ ein Text geschrieben ist, fließen auch Wahrscheinlichkeitsberechnungen für bestimmte Textstrukturen und Wortfolgen mit ein.

In unseren Tests zeigte sich, dass ZeroGPT besonders bei generischen, wenig bearbeiteten KI-Texten eine starke Erkennungsleistung bietet. Pressemitteilungen, Blogposts oder Artikel, die mit ChatGPT erstellt wurden und weitgehend unbearbeitet blieben, wurden mit hoher Treffsicherheit als KI-generiert identifiziert. Gerade bei diesen typischen KI-Outputs, die oft durch ihre übermäßig stringente Struktur und leicht erkennbare Sprachmuster auffallen, zeigen sich die Stärken des Tools.

Allerdings stößt ZeroGPT an seine Grenzen, sobald KI-generierte Texte nachbearbeitet werden. Wird ein maschinell erstellter Entwurf von einem Menschen redigiert, umformuliert oder kreativ erweitert, sinkt die Genauigkeit der Erkennung deutlich. In solchen Fällen entstehen sogenannte hybride Texte – also Inhalte, die Elemente sowohl menschlichen als auch maschinellen Ursprungs vereinen. Hier produziert ZeroGPT häufig unklare oder widersprüchliche Resultate. Auch bei stark paraphrasierten Texten, etwa wenn eine KI-Ausgabe von Hand sprachlich angepasst wurde, leidet die Treffsicherheit.

Zusammengefasst kann ZeroGPT als ein durchaus leistungsfähiges Werkzeug betrachtet werden, wenn es darum geht, „reine“ KI-Texte in ihrer Rohfassung aufzuspüren. Sobald jedoch menschliche Bearbeitungen ins Spiel kommen, sollte das Tool nicht als alleinige Entscheidungsgrundlage dienen. Für eine fundierte Bewertung empfiehlt sich der ergänzende Einsatz weiterer Prüfmethoden oder die kritische Einschätzung durch erfahrene Fachleute. Wir zeigen Dir, wie Du hybride Texte erkennen und korrekt bewerten kannst. Jetzt unverbindlich anfragen!

Originality.ai – KI-Erkennung und Plagiatsschutz in einem

v.l. menschliche und KI-gestützte Textproduktion

Originality.ai geht einen etwas anderen Weg als viele klassische KI-Erkennungstools. Es basiert auf Deep Learning, also einer besonders leistungsfähigen Form des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netzwerke eingesetzt werden, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Texten zu erkennen. Dabei wird nicht nur analysiert, ob ein Text maschinellen Ursprungs sein könnte – das Tool bietet zusätzlich eine vollständige Plagiatsprüfung an. Diese Kombination aus KI-Detektion und Originalitätsprüfung macht es besonders für den akademischen Bereich sowie für Agenturen und professionelle Redaktionen interessant.

Die Datenbasis, auf die Originality.ai trainiert wurde, ist stark akademisch geprägt. Das bedeutet, dass das Tool speziell auf die Erkennung von Strukturen und Schreibstilen ausgelegt ist, wie sie in wissenschaftlichen Arbeiten, Fachartikeln oder hochwertigen journalistischen Texten üblich sind. In unseren Tests zeigte sich, dass die Erkennungsgenauigkeit bei akademischen und professionellen Inhalten ausgesprochen hoch ist. Gerade bei der Prüfung von Abschlussarbeiten, Fachartikeln oder Agenturtexten, bei denen es auf eine klare Abgrenzung zwischen menschlicher und maschineller Arbeit ankommt, liefert Originality.ai sehr zuverlässige Resultate.

Ein weiteres Plus sind die erweiterten Funktionen, die das Tool für professionelle Teams besonders attraktiv machen. Dazu gehören detaillierte Scan-Protokolle, die genau dokumentieren, wann welcher Text geprüft wurde, sowie API-Schnittstellen, über die sich Originality.ai nahtlos in bestehende Workflows und Content-Management-Systeme integrieren lässt. Auch Historienberichte sind verfügbar, was für größere Organisationen und Agenturen, die über einen längeren Zeitraum hinweg Prüfungen dokumentieren müssen, einen erheblichen Vorteil darstellt.

Allerdings hat die hohe Qualität auch ihren Preis. Originality.ai rechnet nach Wortzahl ab, was bei größeren Textmengen schnell zu spürbaren Kosten führen kann. Zudem zeigte sich in der Praxis eine leichte Tendenz zum sogenannten „Overfitting“, insbesondere bei sehr kreativen oder interdisziplinären Texten. Das bedeutet, dass außergewöhnlich originelle oder bewusst unkonventionelle menschliche Texte manchmal fälschlicherweise als KI-generiert eingestuft werden. Hier ist also Fingerspitzengefühl gefragt, wenn es darum geht, die Ergebnisse richtig zu interpretieren.

IsGen.ai – KI-Erkennung mit Entwicklungspotenzial

Links von Hand geschrieben, rechts maschinell erstellt

IsGen.ai verfolgt einen spannenden und innovativen Ansatz in der Erkennung von KI-generierten Texten. Anders als viele klassische Tools, die lediglich eine grobe Einschätzung abgeben, setzt IsGen.ai auf ein Score-basiertes System, das detaillierte Analysen ermöglicht. Dabei wird jedem Text ein prozentualer Risikowert zugeordnet, der ausdrückt, wie wahrscheinlich es ist, dass der Inhalt maschinellen Ursprungs ist. Besonders hervorzuheben ist die Visualisierung der Ergebnisse: Nutzer erhalten nicht nur eine Gesamtbewertung, sondern auch eine Wort-für-Wort-Einschätzung, die transparent aufzeigt, welche Textstellen als besonders „verdächtig“ eingestuft wurden.

Diese tiefergehende Transparenz ist ein großer Pluspunkt und bietet eine echte Entscheidungshilfe, vor allem für alle, die sich nicht nur auf eine pauschale Bewertung verlassen möchten. Statt eines einfachen „Ja“ oder „Nein“ können User selbst nachvollziehen, wie das Ergebnis zustande kommt und welche Passagen im Text möglicherweise kritisch sind.

Allerdings zeigten sich in unseren Tests auch einige Schwächen. Besonders auffällig war die Inkonstanz bei minimalen Textvariationen: Bereits kleine Änderungen – etwa das Ersetzen einzelner Wörter oder das leichte Umstellen von Satzstrukturen – führten zu deutlich unterschiedlichen Ergebnissen. Zwei nahezu identische Texte konnten in der Bewertung erheblich voneinander abweichen, was die Zuverlässigkeit der Analyse insgesamt einschränkt.

Der Ansatz von IsGen.ai ist zweifellos vielversprechend und zeigt, wohin sich die nächste Generation der KI-Erkennung entwickeln könnte. Für den Moment ist das Tool jedoch noch nicht ausgereift genug, um allein auf seine Einschätzungen zu vertrauen – insbesondere dann nicht, wenn es um verbindliche Prüfungen etwa in der Wissenschaft oder in rechtlich sensiblen Bereichen geht. Wer das Potenzial frühzeitig testen möchte und bereit ist, die Ergebnisse kritisch zu hinterfragen, findet in Isgen.ai bereits heute ein spannendes Werkzeug – sollte sich allerdings bewusst sein, dass ergänzende Prüfmethoden oder menschliche Expertise derzeit weiterhin unverzichtbar sind.

Wenn Du sicherstellen möchtest, dass eure Inhalte langfristig authentisch bleiben – sei es in der Redaktion, im Bildungsbereich oder im Marketing –, unterstützen wir Dich dabei, passende Strategien zu entwickeln, Texte zuverlässig zu prüfen und den sinnvollen Einsatz von KI in deine Prozesse zu integrieren. Kontaktiere uns jetzt!

KI-Erkennung bleibt ein Werkzeug mit Grenzen

Die rasante Entwicklung generativer KI stellt nicht nur Chancen, sondern auch Herausforderungen an die Content-Welt. Insbesondere im Bereich der Texterkennung zeigen sich Schwächen: Kein Tool bietet eine fehlerfreie Analyse, und viele Systeme arbeiten auf Basis von Wahrscheinlichkeiten statt eindeutiger Beweise. Dennoch gibt es deutliche Unterschiede in der Leistungsfähigkeit der verfügbaren Tools.

Basierend auf unseren Tests ergibt sich folgendes Ranking:

1. IsGen.ai – Bietet tiefgehende Analysen mit Wort-für-Wort-Einschätzungen und einer nachvollziehbaren Visualisierung der Ergebnisse. Stärken vor allem bei längeren, wenig bearbeiteten Texten. Allerdings reagiert es empfindlich auf kleinste Textveränderungen.
2. Originality.ai – Besonders geeignet für akademische und professionelle Inhalte mit hoher Präzision und zusätzlicher Plagiatsprüfung. Sehr gute Integration in bestehende Workflows, allerdings kostenintensiver und gelegentlich zu streng in der Bewertung kreativer Texte.
3. ZeroGPT – Eine solide Basislösung, vor allem bei unbearbeiteten KI-Texten. Schwächen zeigen sich bei hybriden und stark redigierten Inhalten.
4. Quillbot – Stark beim Paraphrasieren, aber wenig zuverlässig bei der KI-Erkennung. Nur als ergänzendes Tool zu empfehlen.
5. goWinson.ai – Einfach zu bedienen und schnell, aber mit hoher False-Positive-Rate und eingeschränkter Genauigkeit – eher für erste Einschätzungen geeignet.

Die Untersuchung zeigt deutlich, dass kein Tool derzeit eine absolute Sicherheit in der Erkennung von KI-generierten Texten bietet. Die Genauigkeit ist stark kontextabhängig. Längere, wenig editierte KI-Texte lassen sich recht gut erkennen, während Hybridformen, paraphrasierte Inhalte oder redigierte Texte größere Herausforderungen darstellen. Eine Kombination mehrerer Tools – etwa Originality.ai in Verbindung mit IsGen.ai – kann insbesondere für professionelle Anwendungen sinnvoll sein. Dennoch bleibt die finale Beurteilung durch den Menschen unverzichtbar – ob als Dozent, Redakteur oder Leser.

Wer KI sinnvoll in den Marketingalltag integrieren möchte, sollte sich nicht allein auf Softwarelösungen verlassen, sondern auf Erfahrung und Know-how setzen. Ob Kampagnenplanung, Copywriting oder Tool-Beratung – wir unterstützen Dich dabei, KI effektiv und rechtssicher einzusetzen. Lass uns gemeinsam durchstarten!