Medien-Echo · CMM360
CMM360: Claude ist Testsieger – doch kein Modell überzeugt
Das Schweizer Fachportal CMM360 greift die gemeinsame WORTLIGA- und SISTRIX-Studie zur Textqualität von KI-Sprachmodellen auf. Der Artikel beleuchtet, warum selbst aktuelle Flaggschiff-Modelle an gut verständlichen B2B-Texten scheitern.
30. Juli 2026 · Medien-Echo · Bericht auf CMM360 · zusammengefasst von der WORTLIGA-Redaktion
Unkontrollierter KI-Einsatz im B2B-Bereich führt selten zu überzeugenden Texten – dieses Fazit zieht das Schweizer Fachmagazin für Customer Relations und Automatisierung, CMM360. Die Redaktion greift in einem ausführlichen Beitrag unsere aktuelle WORTLIGA-Studie auf, die im Auftrag von SISTRIX die redaktionellen Fähigkeiten aktueller KI-Sprachmodelle untersucht hat. Zentraler Aufhänger des Berichts ist die Erkenntnis, dass auf Knopfdruck generierte Inhalte den professionellen Ansprüchen im Marketing und Vertrieb derzeit nicht genügen.
Kein Modell erreicht das notwendige Verständlichkeits-Niveau
Wie CMM360 berichtet, offenbart die Analyse von 2.112 untersuchten B2B-Texten branchenübergreifende Schwächen. Das Portal hebt hervor, dass zwar das Modell Claude Opus 4.7 den ersten Platz des Rankings belegt, mit einem durchschnittlichen WORTLIGA-Score von 47,7 Punkten aber dennoch unter der entscheidenden Schwelle von 60 Punkten für verständliche Texte bleibt. Besondere Aufmerksamkeit widmet der Artikel dem Schlusslicht: GPT 5.5 falle durch komplexe Fachsprache und „Beamtendeutsch“ auf, was die Lesbarkeit für Entscheider stark erschwere.
Der Chamäleon-Effekt und das Risiko schlechter Prompts
Das Fachportal zitiert ausführlich die Warnungen der Studienautoren. So verweist CMM360 auf WORTLIGA-Studienleiter Gidon Wagner, der unkontrollierte KI-Kommunikation als riskant einstuft. Auch die ordnende Perspektive von SISTRIX-CEO Johannes Beus findet prominente Erwähnung: „Sprache ist keine Geschmacksfrage mehr“, wird Beus zitiert, der klare Texte längst als starkes Qualitätskriterium für die maschinenlesbare und menschliche Interpretation sieht.
Zudem greift der Beitrag den in der Studie identifizierten „Chamäleon-Effekt“ auf: Werden die KI-Systeme mit nachlässigen oder unglücklich formulierten Prompts gefüttert, bricht die Verständlichkeit drastisch ein – die Modelle verfallen in Floskeln, Passiv-Jargon und schwer verdauliche Schachtelsätze.
Den vollständigen Bericht der Redaktion finden Sie im Originalartikel auf cmm360.ch: Claude ist Testsieger – doch kein Modell überzeugt.