Wenn Antworten gut klingen – aber wenig sagen: „Gute Frage!“ „Das kommt ganz auf den Kontext an.“ „Es ist wichtig zu beachten, dass …“ Wer regelmäßig mit Chatbots arbeitet, liest solche Sätze ständig. Sie klingen höflich, professionell und vertraut – und genau das ist ihr Problem. Denn allzu oft ersetzen Floskeln, Phrasen und Worthülsen die eigentliche Antwort. Der Chatbot spricht, aber er sagt nichts Konkretes.
Der freundliche Einstieg ohne Mehrwert
Viele Chatbot-Antworten beginnen mit einem ritualisierten Warm-up: „Danke für deine Frage, das ist eine spannende Fragestellung. Gerne helfe ich dir dabei.“ Oder: „I hope this message finds you well.“ Eine Redewendung, die im Deutschen nicht gebräuchlich ist.
Das wirkt zunächst angenehm. Doch wenn auf diesen Sätzen keine Substanz folgt, merkt man schnell: Der Einstieg dient nicht der Erklärung, sondern dem Zeitkauf. Streicht man ihn, bleibt inhaltlich exakt dasselbe übrig – nämlich nichts.
Wenn „Kontext“ zur Ausrede wird
Besonders beliebt sind Ausweichfloskeln: „Das kommt ganz auf den Kontext an.“ „Es hängt von verschiedenen Faktoren ab.“ Beides ist fast immer richtig – und fast immer nutzlos, wenn es nicht präzisiert wird. Der Kontext wird beschworen, aber nicht benannt. Faktoren werden erwähnt, aber nicht aufgezählt. Die Antwort verlagert sich auf eine abstrakte Meta-Ebene, auf der keine Entscheidung mehr möglich ist.
Pseudo-Erklärungen: Worte vor Inhalt
Ein klassischer Chatbot-Absatz beginnt so: „Grundsätzlich lässt sich festhalten, dass es wichtig zu beachten ist, wie man an das Thema herangeht.“ Der Satz klingt nach Analyse, enthält aber keine. Er erklärt nicht wie, warum oder wodurch. Er erklärt nur, dass man etwas erklären könnte. Solche Formulierungen erzeugen den Eindruck von Tiefe – ohne Tiefe zu liefern.
Worthülsen als Nebelkerzen
Wenn Chatbots unsicher werden, greifen sie gerne zu großen Begriffen: „Ein ganzheitlicher Ansatz ermöglicht eine nachhaltige Optimierung und schafft langfristigen Mehrwert.“
Das liest sich wie ein Strategiepapier – und ist genauso leer. Was ist der Ansatz? Was wird optimiert? Woran misst sich Nachhaltigkeit? Worthülsen funktionieren wie sprachliche Nebelmaschinen: Sie verdecken Wissenslücken mit wohlklingenden Abstraktionen.
Struktur ohne Substanz
Auch Textstruktur kann zur Floskel werden: „Ein weiterer wichtiger Aspekt ist …“
„Zusammenfassend lässt sich sagen …“ Problematisch wird das, wenn der „weitere Aspekt“ nichts Neues bringt oder die Zusammenfassung lediglich wiederholt, was zuvor schon vage war. Dann ist die Struktur nur noch Dekoration – kein Erkenntnisgewinn.
Empathie auf Autopilot
Moderne Chatbots simulieren Verständnis: „Ich verstehe deine Bedenken.“ „Das kann frustrierend sein.“ Ohne konkreten Bezug zur Situation wirken solche Sätze schnell mechanisch. Sie sind nicht falsch – aber austauschbar. Dieselbe Empathie passt auf tausend andere Fragen ebenso gut.
Warum das problematisch ist
Menschen suchen bei Chatbots keine Rhetorik, sondern Hilfe. Wiederholen sich Floskeln, entsteht der Eindruck von Ausweichen. Vertrauen schwindet nicht, weil der Chatbot Fehler macht – sondern weil er keine Position bezieht.
Ein Satz wie: „Das lässt sich nicht pauschal beantworten“ ist ehrlich. Aber erst dann hilfreich, wenn er ergänzt wird durch: „… deshalb sind hier drei konkrete Szenarien.“
Weniger Floskeln, bessere Antworten
Gute Chatbots zeichnen sich nicht dadurch aus, dass sie immer etwas sagen – sondern dadurch, dass sie konkret werden oder ehrlich schweigen. Ein klares: „Das weiß ich nicht genau“ ist oft hilfreicher als fünf Absätze mit „grundsätzlich“, „in der Regel“ und „unter Umständen“.
Floskeln, Phrasen und Worthülsen sind ein Stil- und Qualitätsproblem. Sie entstehen dort, wo Sprache Sicherheit simuliert, statt Wissen zu liefern. Wer Chatbots produktiv einsetzen will – oder sie selbst gestaltet – sollte genau auf diese Sätze achten.
Denn je öfter man denkt „Das klingt gut, aber was heißt das eigentlich?“ desto sicherer ist eines: Die Antwort war eine Floskel. Höchste Zeit für ein Seminar, das Dir Lösungen und die richtigen Prompts liefert.