LinkedIn AI Slop: Was steckt hinter dem neuen Melde-Button?

LinkedIn hat einen neuen Button. Öffnet man das Menü eines Beitrags, findet man neben den üblichen Meldeoptionen jetzt möglicherweise auch:

„Seems like AI slop.“

Ja, LinkedIn lässt Nutzer jetzt ganz offiziell Content melden, den sie für KI-generiert und qualitativ minderwertig halten.

Die Funktion ist Teil eines größeren Vorhabens, den LinkedIn-Feed von generischen Beiträgen, automatisierten Kommentaren und Content zu befreien, der zwar professionell klingt, aber wenig eigene Perspektive oder Substanz bietet. (LinkedIn News)

Und den Reaktionen nach zu urteilen, haben einige Nutzer nur darauf gewartet.

Manche wünschen sich denselben Button für YouTube. Andere freuen sich darauf, vielleicht bald weniger generische KI-Posts und Kommentare zu sehen.

Es gibt nur ein ziemlich großes Problem:

Was genau zählt eigentlich als AI Slop?

Denn je länger man darüber nachdenkt, desto schwieriger wird die Antwort.

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Was bedeutet „AI Slop“ eigentlich?

Bevor wir anfangen, AI Slop zu melden, sollten wir uns wahrscheinlich erst einmal darauf einigen, was damit überhaupt gemeint ist.

LinkedIn beschreibt AI Slop als mit wenig Aufwand erstellten, KI-generierten Content, der zwar professionell wirken kann, aber keine eigene Perspektive oder wirkliche Substanz bietet.

Gleichzeitig macht LinkedIn eine wichtige Unterscheidung: KI als Unterstützung beim Schreiben zu nutzen, ist völlig in Ordnung. Der eigentliche Mehrwert sollte nur weiterhin aus der eigenen Stimme und Perspektive kommen.

KI-generierter Content ist also nicht automatisch AI Slop.

Und damit kommen wir zu einer viel interessanteren Frage:

Was macht Content eigentlich zu Slop?

Ist es die Tatsache, dass KI beteiligt war? Fehlende eigene Gedanken? Der geringe Aufwand? Oder dass der Inhalt schlicht keinen Mehrwert bietet?

Denn das ist nicht dasselbe.

Jemand könnte 30 Sekunden damit verbringen, einen KI-Prompt einzugeben, und anschließend eine wirklich hilfreiche Antwort veröffentlichen. Eine andere Person könnte zwei Stunden lang einen Beitrag komplett selbst schreiben – und trotzdem absolut nichts sagen.

Und genau hier wird die Definition schwierig.

Wenn schlechte Qualität Content zu Slop macht, dann ist KI eigentlich gar nicht das entscheidende Merkmal.

Und wenn KI-generiert das entscheidende Merkmal ist, bewerten wir den Entstehungsprozess statt das Ergebnis.

Vielleicht ist das Problem also gar nicht KI-Content.

Vielleicht ist es einfach schlechter Content.

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Vielleicht stellen wir die falsche Frage

Das Interessante an LinkedIns Definition ist eigentlich gar nicht das Wort KI.

Es ist alles andere:

Wenig Aufwand. Generisch. Wiederholend. Keine eigene Perspektive. Keine Substanz.

Nichts davon wurde von KI erfunden.

Generische Motivationsposts gab es auf LinkedIn schon lange vor ChatGPT.

Wir hatten recycelte Business-Tipps. Engagement Bait. Leeres Thought Leadership. Menschen, die aus einer relativ simplen Beobachtung 17 Absätze gemacht haben. Beiträge, die mit einer dramatischen persönlichen Geschichte beginnen und irgendwie bei einem Sales Pitch enden.

Alles von Menschen geschrieben.

Eine Reaktion auf LinkedIns neue Funktion bringt das Problem ziemlich gut auf den Punkt:

„Die meisten von Menschen geschriebenen Posts auf LinkedIn sind doch auch schlechte Qualität.“ 🤣

Und das wirft eine unangenehme Frage auf.

Wenn jemand eine Stunde damit verbringt, einen generischen Beitrag zu schreiben, der absolut nichts Neues beiträgt – ist dieser Beitrag dann automatisch besser als ein hilfreicher Post, der mit Unterstützung von KI entstanden ist?

Wahrscheinlich nicht.

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KI hat schlechten Content nicht erfunden. Sie hat ihn skalierbar gemacht.

Und genau hier hat KI tatsächlich etwas verändert.

Vor generativer KI war selbst mittelmäßiger Content noch mit Aufwand verbunden.

Man musste sich hinsetzen. Den Beitrag schreiben. Am nächsten Tag wieder einen schreiben. Sich einen Kommentar überlegen. Den Kommentar verfassen. Und das Ganze wiederholen.

KI kann diesen Aufwand drastisch reduzieren.

Aus einer generischen Idee können 20 Posts werden. Ein automatisiertes System kann Hunderte Kommentare erstellen. Eine recycelte Meinung kann immer und immer wieder neu formuliert werden.

LinkedIn selbst weist darauf hin, dass vor allem der Einsatz von KI in großem Umfang und auf automatisierte Weise zum Problem wird. Die Plattform geht außerdem gegen massenhaft erstellte Kommentare mit wenig oder gar keiner menschlichen Beteiligung sowie gegen Antworten vor, die lediglich den ursprünglichen Beitrag wiederholen, ohne etwas hinzuzufügen.

Das ist ein wichtiger Unterschied.

Das Problem ist nicht einfach:

KI → schlechter Content

Es ist eher:

Wenig Aufwand × generische Ideen × KI × Skalierung = ein Feed voller Slop

Und das ist tatsächlich ein Problem.

Denn wenn es fast nichts mehr kostet, Content zu erstellen, gibt es auch kaum noch eine Hürde dafür, sehr viel Content zu produzieren, der sehr wenig sagt.

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Aber KI kann auch dabei helfen, gute Ideen besser zu teilen

Es gibt allerdings noch eine andere Seite.

Nicht jeder Mensch, der etwas Wertvolles zu sagen hat, ist automatisch ein guter Texter.

Ein Founder kann 20 Jahre Erfahrung haben und trotzdem Schwierigkeiten damit haben, diese Erfahrung in einen prägnanten LinkedIn-Post zu verwandeln.

Jemand, der in seiner zweiten oder dritten Sprache schreibt, kann eine wirklich originelle Perspektive haben und KI nutzen, um diese klarer auszudrücken.

Ein Marketer kann die Recherche durchführen, das Argument entwickeln und die Beispiele liefern – und anschließend KI nutzen, um daraus eine gute Struktur zu bauen.

KI kann die Hürde zwischen eine gute Idee haben und diese Idee gut kommunizieren deutlich senken.

Und das ist etwas völlig anderes, als KI damit zu beauftragen, eine Meinung für einen zu erfinden.

Auch LinkedIn scheint diesen Unterschied zu sehen. Die Empfehlung lautet nicht: „Nutzt keine KI.“ Stattdessen darf KI beim Schreiben helfen, solange Stimme und Perspektive weiterhin von der Person dahinter kommen.

Vielleicht sollte die entscheidende Frage also nicht lauten:

Hat KI das geschrieben?

Sondern:

Hatte die Person überhaupt etwas zu sagen?

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Und dann gibt es noch ein Problem: Wer entscheidet eigentlich, was „schlechte Qualität“ ist?

Nehmen wir an, wir einigen uns darauf, dass AI Slop minderwertiger KI-Content ist.

Gut.

Dann müssen wir nur noch „minderwertig“ definieren.

Ein einfacher Beitrag mit fünf Tipps für ein besseres LinkedIn-Profil kann für jemanden mit zehn Jahren Social-Media-Erfahrung schmerzhaft offensichtlich sein.

Für jemanden, der gerade sein erstes LinkedIn-Profil erstellt, könnte derselbe Beitrag wirklich hilfreich sein.

Ein Post kann wunderschön geschrieben sein und trotzdem nichts Neues sagen. Ein anderer kann sprachlich schlecht sein, aber eine Perspektive enthalten, über die man noch nie nachgedacht hat.

Eine Person erkennt ein typisches KI-Klischee.

Eine andere sieht einfach den natürlichen Schreibstil des Autors.

Und jetzt dürfen potenziell Millionen Nutzer selbst dieses Urteil fällen.

LinkedIn sagt, dass seine Systeme darauf trainiert wurden, Anzeichen für generischen Content zu erkennen und dabei unter anderem auf Perspektive, Kontext und Expertise zu achten. In ersten Tests soll das System generischen Content in 94 Prozent der Fälle korrekt erkannt haben.

Mit dem neuen Melde-Button kommt allerdings noch menschliches Urteilsvermögen ins Spiel.

Und Menschen sind nicht gerade objektive Klassifikationssysteme.

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Was passiert, wenn Menschen einfach Content melden, den sie nicht mögen?

Und hier wird es besonders interessant.

Stell dir vor, du siehst einen Beitrag eines Wettbewerbers, der gerade extrem gut performt.

„Seems like AI slop.“

Jemand veröffentlicht eine Meinung, der du überhaupt nicht zustimmst.

„Seems like AI slop.“

Ein Creator hat einen sehr ausgefeilten Schreibstil, der für dich irgendwie nach KI klingt.

„Seems like AI slop.“

Könnte irgendwann sogar das Melden selbst automatisiert werden?

Was wäre, wenn jemand einen KI-Agenten damit beauftragt, die Posts der Konkurrenz durchzugehen und zu melden?

Das ist natürlich Spekulation. Aber sobald subjektive Meldungen von Nutzern zu einem Signal für die Plattform werden, stellt sich zwangsläufig die Frage, wie Missbrauch verhindert werden soll.

LinkedIn sagt, dass diese Meldungen dabei helfen sollen, die eigenen Modelle weiterzuentwickeln und den Feed zu verbessern. (Business Insider)

Damit wird auch die Qualität des menschlichen Feedbacks wichtig.

Denn im Grunde bitten wir gerade Menschen darum, KI dabei zu helfen, schlechte KI besser zu erkennen.

Irgendwie herrlich 2026.

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Vielleicht brauchen wir auch einen „Human Slop“-Button

Vielleicht machen wir es uns auch einfach zu kompliziert.

Zusätzlich zu:

„Seems like AI slop“

könnte LinkedIn einfach noch eine zweite Option hinzufügen:

„Seems like human slop.“

Mögliche Gründe für eine Meldung:

• Generische Motivationsgeschichte, die man schon 37-mal gelesen hat
• Acht Absätze ohne erkennbaren Punkt
• „Diese 5 Dinge habe ich als Unternehmer gelernt“
• Komplett recycelte Meinung
• Gespielte Verletzlichkeit mit anschließendem Product Pitch
• Kommentar, der nur „Great insights!“ sagt
• Beitrag, der mit „Agree?“ endet

Plötzlich wirkt die ganze Unterscheidung ein bisschen absurd.

Denn wenn das Ziel ein besserer LinkedIn-Feed ist, spielt es wirklich eine Rolle, ob schlechter Content von einem Menschen oder einer Maschine produziert wurde?

Natürlich gibt es einen guten Grund, warum wir über AI Slop sprechen. Generative KI macht es möglich, Plattformen mit generischem Content in einem Ausmaß zu überfluten, das vorher kaum möglich war. Automatisierte Kommentare und massenhaft produzierte Posts können Social-Media-Plattformen definitiv schlechter machen.

Aber KI wird gleichzeitig zu einem ganz normalen Teil kreativer Workflows.

Sie kann bei der Recherche helfen, Argumente hinterfragen, Gedanken strukturieren, Texte verbessern, eine Idee für verschiedene Plattformen adaptieren oder dabei helfen, Expertise schneller in Content zu verwandeln.

Bei Whaaat AI zum Beispiel sind unsere spezialisierten Agenten für unterschiedliche Marketingaufgaben entwickelt und arbeiten mit dem Kontext einer Marke, anstatt jede Anfrage wie einen isolierten, generischen Prompt zu behandeln. Das Ziel ist nicht, den Menschen aus dem Marketing zu entfernen. Es geht darum, ihm die repetitive Arbeit abzunehmen.

Die Technologie entscheidet nicht darüber, ob das Endergebnis lesenswert ist.

Das Denken dahinter tut es.

Vielleicht ist das die Unterscheidung, auf die es wirklich ankommt.

Ein Mensch kann Slop produzieren. Eine KI kann Slop produzieren. Und ein Mensch, der KI nutzt, kann etwas wirklich Wertvolles schaffen.

Also ja: Gebt uns Tools, die generischen, automatisierten Content reduzieren.

Aber vielleicht sollten wir vorsichtig damit sein, KI-generiert und minderwertig so zu behandeln, als würden beide Begriffe dasselbe bedeuten.

Denn das tun sie nicht.