Die 10 besten KI-gestützten Word-Dokumentgeneratoren: Im Test und geprüft

Generative KI-Tools werden heute häufig eingesetzt, um alltägliche Herausforderungen im Geschäftsalltag zu bewältigen, beispielsweise bei der Dokumentenerstellung oder der Workflow-Verwaltung. 68 % der Führungskräfte in den USA empfehlen generative KI-Tools zur Unterstützung ihrer Teams, und 86 % berichten, dass diese Tools bei der Lösung realer Arbeitsprobleme effektiv waren. ¹

Wir haben KI-gestützte Texterstellungstools getestet, die Teams bei der Erstellung interner Richtlinien, Berichte und Vorschläge im realen Arbeitsalltag unterstützen. Im Folgenden finden Sie einen Vergleich von zehn dieser Tools, einschließlich ihrer Funktionen, Preise und typischen Anwendungsfälle.

Vergleichsergebnisse von KI-Wortgeneratoren

Die Punktzahlen werden auf einer Skala von 1 bis 10 angegeben.

Lesen Sie den Abschnitt „Aufgaben und Hinweise“ , um die Details jeder Aufgabe zu prüfen.

Die 10 besten KI-Wortwerkzeuge

Funktionsvergleich

Preisvergleich

Für Informationen zu KI-Textgeneratoren lesen Sie den Artikel „Top 10 KI-generierte Textdetektoren im Vergleich“ .

Notion AI

Notion AI ist ein in den Notion-Arbeitsbereich integriertes Werkzeug zur Dokumentenerstellung und -bearbeitung. Es unterstützt das Erstellen von Notizen, Dokumentenentwürfen, Übersetzungen und die Erstellung strukturierter Inhalte in derselben Umgebung, in der Teams bereits arbeiten.

Optimale Anwendungsfälle

• Interne Dokumentation und Wissensdatenbanken
• Besprechungsprotokolle und interne Geschäftsberichte
• Gemeinsame Dokumentenerstellung innerhalb von Teams

KI-Dokumentenersteller

AI Doc Maker ist ein eigenständiges KI-generiertes Tool zur Erstellung umfangreicher Geschäftsdokumente aus kurzen Eingabeaufforderungen oder hochgeladenen Inhalten. Es konzentriert sich auf die Generierung von Entwürfen für Berichte, Angebote sowie strukturierte PDF- und Word-Dokumente.

Optimale Anwendungsfälle

• Geschäftsberichte und Vorschläge
• Erstellung von Erstentwurfsdokumenten in großem Umfang
• Teams, die direkte Word- (.docx) und PDF-Ausgaben benötigen

Integrationen und Ausgabeformate

• Exportiert direkt nach Microsoft Word und Office 365
• Unterstützt die PDF-Generierung für neue Inhalte
• Integriert sich in Google Docs und Google Drive für die Zusammenarbeit
• Erzeugt Excel-Tabellen und PowerPoint-Präsentationen als separate Ausgaben.

Skywork

Skywork ist ein KI-gestützter Arbeitsbereich zum Erstellen und Bearbeiten von Geschäftsdokumenten. Er unterstützt Nutzer dabei, Ideen mithilfe empfohlener Vorlagen in strukturierte Dokumente umzuwandeln.

Optimale Anwendungsfälle

• Erstellung von Geschäftsdokumenten und Berichten
• Umwandlung von Forschungsnotizen in strukturierte Dokumente
• Nutzer, die schnelle, bearbeitbare erste Entwürfe benötigen

Typ

Type ist ein KI-gestützter Editor für umfangreiche Dokumente. Er unterstützt Nutzer beim Erstellen, Bearbeiten und Optimieren detaillierter, schriftlicher Originalinhalte in einem modernen Textverarbeitungsprogramm. Vor dem eigentlichen Schreiben stellt das Tool klärende Fragen, was zu umfassenderen ersten Entwürfen und spezifischeren Dokumenten beiträgt.

Kerndokumentfunktionen

• Passt sich dem Schreibstil des Benutzers an.
• Unterstützt die gründliche Überarbeitung großer Dokumente
• Importiert und exportiert Word-Dokumente und PDFs

Optimale Anwendungsfälle

• Lange Geschäftsberichte und Vorschläge
• Technische oder strukturierte Dokumente, die einer Überprüfung bedürfen.
• Nutzer, die nach der Entwurfserstellung eine detaillierte Bearbeitung benötigen

Mitglied

Mem ist ein KI-gestütztes Notiz- und Dokumententool, das Ideen, Besprechungen und Rechercheergebnisse zentral erfasst. Es zeichnet sich durch schnelle Eingabe und automatische Organisation aus und hilft Nutzern, unstrukturierte Notizen in nutzbare, KI-generierte Texte umzuwandeln.

Kerndokumentfunktionen

• Erfasst Notizen per Text, Sprache, Besprechungen und Webinhalten
• Protokolliert und transkribiert Besprechungen in strukturierten Notizen.
• Organisiert Informationen automatisch ohne manuelle Verschlagwortung
• Oberflächenbezogene Notizen und Kontext beim Schreiben oder Suchen
• Beantwortet Fragen anhand gespeicherter Notizen und Dokumente

Optimale Anwendungsfälle

• Persönliche und Team-Notizen
• Besprechungsnotizen und Forschungssammlung
• Erstellung von Dokumenten im Frühstadium auf Grundlage gesammelter Notizen

Hypernote

Hyprnote ist ein KI-gestützter Notizblock, der sich auf vertrauliche Besprechungsnotizen und -zusammenfassungen spezialisiert hat. Er erfasst lokale Diskussionen und wandelt Notizen und Transkripte in strukturierte, schriftliche Zusammenfassungen um, die nach der Besprechung bearbeitet werden können. Hyprnote ist auch als Open-Source-Software verfügbar.

Kernfunktionen für Dokumente

• Kombiniert Benutzernotizen mit Besprechungsprotokollen
• Funktioniert auch ohne Bots, die an Meetings teilnehmen
• Läuft standardmäßig lokal, optional mit Cloud-Synchronisierung.
• Unterstützt die Markdown-Bearbeitung in einem übersichtlichen, ablenkungsfreien Editor.
• Ermöglicht das Hochladen von Audio- oder Transkriptdateien zur Erstellung von Notizen.

Optimale Anwendungsfälle

• Protokolle und Zusammenfassungen privater Besprechungen
• Interne Diskussionen und Treffen mit Interessengruppen
• Nutzer, die eine lokale, datenschutzorientierte Notizerfassung benötigen

Granola

Granola ist ein KI-gestütztes Tool zur Protokollierung in Meetings. Es wandelt Rohnotizen und Audioaufnahmen in strukturierte, lesbare Dokumente um, die nach jedem Meeting bearbeitet und geteilt werden können.

Kernfunktionen für Dokumente

• Verbessert die vom Benutzer verfassten Notizen nach Besprechungen
• Wendet Vorlagen für verschiedene Besprechungsarten an
• Hilft dabei, Maßnahmen und Folgeaufgaben zu ermitteln.
• Funktioniert ohne Bot-Meetings und unterstützt alle Plattformen.

Optimale Anwendungsfälle

• Besprechungsnotizen und Zusammenfassungen
• Maßnahmen und Nachverfolgungsdokumentation

Wordvice

Wordvice ist ein KI-gestütztes Schreib- und Bearbeitungstool, das sich auf die Verbesserung bestehender Texte konzentriert. Es hilft Nutzern, Dokumente zu überarbeiten, Korrektur zu lesen, zusammenzufassen und zu paraphrasieren, anstatt komplett neue Dokumente zu erstellen.

Kernfunktionen für Dokumente

• Korrigiert Texte hinsichtlich Grammatik, Verständlichkeit und Tonfall.
• Schlägt eine natürlichere Formulierung und stilistische Verbesserungen vor.
• Paraphrasiert Texte, um Wiederholungen oder Ähnlichkeiten zu reduzieren
• Fasst lange Dokumente in Kernpunkte zusammen
• Übersetzt Inhalte zwischen Sprachen

Optimale Anwendungsfälle

• Bearbeiten und Optimieren von Word-Dokumenten
• Akademische oder berufliche Dokumente
• Teams, die eine einheitliche Sprachqualität benötigen

Grammarly

Grammarly ist ein KI-gestützter Schreibassistent, der Nutzern hilft, Grammatik und Stil zu verbessern. Er generiert Inhalte, erhöht die Verständlichkeit und gewährleistet korrekte Grammatik in Dokumenten.

Kerndokumentfunktionen

• Korrigiert Texte hinsichtlich Grammatik, Rechtschreibung, Zeichensetzung und Stil.
• Fasst komplexe Inhalte zusammen und verdeutlicht sie.
• Prüft auf Plagiat und gibt Zitate an.
• Erkennt KI-Text zur Überprüfung

Optimale Anwendungsfälle

• Vorschläge zum Verfassen und Optimieren professioneller Dokumente
• Wissenschaftliche Arbeiten und Forschungszusammenfassungen
• Marketinginhalte und Kommunikation

WordAI

WordAI ist ein KI-gestütztes Textverarbeitungsprogramm, das Texte umschreibt und den Schreibprozess optimiert. Es strukturiert Sätze neu, verbessert die Verständlichkeit und generiert einzigartige, natürlich lesbare Inhalte.

Kerndokumentfunktionen

• Optimiert Inhalte hinsichtlich Lesbarkeit und SEO
• Verarbeitet das Massen-Umschreiben von Inhalten und den Export in verschiedene Formate.
• Lässt sich in APIs und HTML-Workflows integrieren

Optimale Anwendungsfälle

• Marketingtexte und Website-Inhalte
• Blogbeiträge, Artikel und SEO-Content-Pipelines
• Wiederverwendung und Skalierung von Inhalten

Benchmark-Methodik von KI-Wortgeneratoren

Aufgaben und Anregungen

Wir bitten jedes der getesteten Tools, drei Dokumente zu erstellen:

• Entwurf einer internen Richtlinie
• eine Standardarbeitsanweisung erstellen
• einen Kundenvorschlag erstellen

indem Sie die folgenden Anweisungen verwenden.

1. Erstellung interner Richtlinien

Kontext: Sie unterstützen die Teams HR, IT-Sicherheit und Rechtsabteilung eines mittelständischen Unternehmens (ca. 500 Mitarbeiter), das in mehreren EU-Ländern mit teilweise remote arbeitenden Teams tätig ist.

Aufgabe: Entwurf einer internen Richtlinie für Fernarbeit, die für Mitarbeiter, Manager und interne Prüfer bestimmt ist.

Die Richtlinie muss folgende Abschnitte enthalten:

1. Zweck und Geltungsbereich – für wen die Richtlinie gilt und in welchen Arbeitsformen (vollständig remote, hybrid, vorübergehend remote)
2. Zulassungsvoraussetzungen und Genehmigung – Kriterien und Genehmigungsverantwortlichkeiten
3. Mitarbeiterverantwortung – Datenverarbeitung, Gerätenutzung, Erwartungen an den Arbeitsplatz
4. Arbeitgeberpflichten – Ausrüstung, Unterstützung, Überwachung der Grenzen
5. Arbeitszeiten und Verfügbarkeit – Erwartungen, Flexibilität und Grenzen
6. Erwartungen an die Datensicherheit – lediglich Grundsätze; keine Gesetze, Artikel oder Garantien
7. Richtlinienprüfung und Ausnahmen – Prüfzyklus und Ausnahmebehandlung

Einschränkungen:

• Verwenden Sie einen formellen, neutralen und internen Richtlinien-Ton.
• Verwenden Sie präzise Modalverben (müssen / sollen / dürfen) konsequent.
• Erteilen Sie keine Rechtsberatung, Garantien oder Auslegungen von Vorschriften.
• Nennen oder zitieren Sie keine spezifischen Vorschriften.
• Vermeiden Sie absolute Aussagen (z. B. „immer“, „nie“).

Formatierungsanforderungen :

• Klare Überschriften
• Stichpunkte, wo angebracht
• Geeignet zur Aufnahme in ein Mitarbeiterhandbuch

2. Erstellung von Standardarbeitsanweisungen

Kontext: Sie dokumentieren einen standardisierten Einarbeitungsprozess für eine wachsende Organisation mit verteilten Teams.

Aufgabe: Erstellen Sie eine Standardarbeitsanweisung (SOP) für die Einarbeitung eines neuen Mitarbeiters, die den Zeitraum von der Angebotsannahme bis zum Ende der ersten Arbeitswoche des Mitarbeiters abdeckt.

Die Standardarbeitsanweisung muss Folgendes enthalten:

• Weisen Sie den Abteilungen Personalwesen, IT und dem einstellenden Manager in jeder Phase klar die Verantwortlichkeiten zu.
• Berücksichtigen Sie Entscheidungspunkte oder Abhängigkeiten (z. B. Einsatzbereitschaft der Ausrüstung, Zugangsgenehmigungen).
• Unterscheiden Sie zwischen obligatorischen Schritten und optionalen Best Practices.
• Geeignet zur Wiederverwendung als unternehmensweite SOP-Vorlage

Einschränkungen:

• Verwenden Sie nummerierte Schritte und Teilschritte.
• Vermeiden Sie die Nennung bestimmter Softwaretools oder Anbieter.
• Verwenden Sie einen sachlichen, instruktiven Ton.

Schließen Sie das Dokument mit Folgendem ab: Einer kurzen Checkliste, die die wichtigsten Onboarding-Schritte zusammenfasst.

3. Kundenvorschlag

Kontext: Sie erstellen ein erstes Kundenangebot für ein B2B-SaaS-Unternehmen, das mit Organisationen im Finanzdienstleistungssektor zusammenarbeitet.

Aufgabe: Erstellen Sie einen Entwurf für eine Kundenangebotsübersicht, die für Entscheidungsträger und Beschaffungsteams bestimmt ist.

Der Vorschlag muss Folgendes enthalten:

1. Problemkontext – branchenspezifische Herausforderungen und Einschränkungen
2. Überblick über den Lösungsvorschlag – Fähigkeiten und Vorgehensweise (keine Versprechen)
3. Umsetzungsansatz – Phasen und Verantwortlichkeiten (ohne Zeitvorgaben)
4. Annahmen und Einschränkungen – explizite Verantwortungsbereiche

Einschränkungen:

• Vermeiden Sie Marketing-Hype, Superlative oder emotionale Sprache.
• Versprechen Sie keine Konformität, Zertifizierungen, Risikobeseitigung oder Ergebnisse.
• Verwenden Sie eine professionelle, glaubwürdige und kundenorientierte Sprache, die für regulierte Käufer geeignet ist.
• Angenommen, das Dokument ist Teil eines längeren Beschaffungsprozesses

Bewertung der Dokumente

Jedes mit den oben genannten Tools erstellte Dokument wird von einem Menschen und 3 LLM-Gutachtern anhand dieser Kategorien (von 2 pro Kategorie) bewertet:

A. Interne Richtlinienbewertung

1. Politikstruktur und Governance

2. Geschäftssprache und Formalität

3. Spezifität und operative Klarheit

4. Risiko- und Rechtsgrenzenkontrolle

5. Wiederverwendbarkeit und Auditbereitschaft

B. SOP-Bewertung

1. End-to-End-Prozesslogik

2. Klare Rollen und Verantwortlichkeiten

3. Operationelle Spezifik

4. Ausführbarkeit

5. Vorlagen- und Skalierungsqualität

C. Bewertung des Kundenangebots

1. Käufer- und Branchenbewusstsein

2. Kommerzielle Glaubwürdigkeit

3. Strukturelle Überzeugung

4. Spezifität des Angebots

5. Risiko- und Abgrenzungsgestaltung

Funktionen von KI-Word-Dokumentgeneratoren

Die Texterstellung mit Eingabeaufforderungen zeigt, ob ein Tool Dokumente anhand kurzer Anweisungen entwerfen kann.

Das Notieren von Notizen deutet auf die Unterstützung beim Erfassen und Organisieren von Notizen oder Besprechungsnotizen hin.

Korrekturlesen spiegelt die Fähigkeit wider, Texte hinsichtlich Grammatik, Klarheit und Tonfall zu überarbeiten.

Geschichte der KI-gestützten Word-Dokumentgeneratoren

Die Entwicklung von KI-Wortgeneratoren spiegelt einen umfassenderen Wandel in der künstlichen Intelligenz wider, von der statischen Textmanipulation hin zu autonomen, multimodalen Systemen zur Inhaltserstellung.

2010er Jahre: Vorlagenbasierte und regelgesteuerte Systeme

Frühe KI-Schreibwerkzeuge basierten hauptsächlich auf vordefinierten Vorlagen und regelbasierten Transformationen, dem sogenannten „Artikel-Spinning“. Diese Systeme formulierten bestehende Inhalte mit begrenztem Kontextverständnis um und erzeugten oft qualitativ minderwertige und sich wiederholende Ergebnisse. Ihre Funktionalität war durch deterministische Regeln und nicht durch echtes Sprachverständnis eingeschränkt. ²

Anfang der 2020er Jahre: Große Sprachmodelle (LLMs)

Die Einführung von Transformer-basierten großen Sprachmodellen markierte einen bedeutenden Durchbruch in der natürlichen Sprachgenerierung. Modelle wie GPT und BERT ermöglichten es Systemen, kohärente, kontextbezogene und dialogorientierte Texte zu generieren. Diese Tools funktionierten als eigenständige Chatbots, die kreatives Schreiben und allgemeine Textgenerierung beherrschten, blieben aber weitgehend zustandslos und auf Interaktionen mit Antwort-Antwort-Systemen beschränkt.

Mitte der 2020er Jahre: Retrieval-augmented generation (RAG) und agentenbasierte Frameworks

Um Einschränkungen wie Halluzinationen und veraltetes Wissen zu begegnen, begannen KI-Systeme, externe Datenquellen mittels Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu integrieren. ³ RAG wurde um das Jahr 2020 eingeführt und kombiniert Sprachmodelle mit dynamischem Information Retrieval, wodurch genauere und quellenbasierte Ausgaben ermöglicht werden.
In dieser Zeit entstanden auch agentenbasierte Frameworks, in denen KI-Systeme selbstständig planen, argumentieren und Werkzeuge einsetzen konnten. Diese Systeme entwickelten sich über die einfache Textgenerierung hinaus hin zu mehrstufiger Problemlösung und forschungsbasierter Antwortgenerierung.

2026 und darüber hinaus: Multiagenten- und multimodale Systeme

Die aktuelle Entwicklung ist durch Multiagentenarchitekturen und multimodale KI-Modelle gekennzeichnet. Diese Systeme koordinieren mehrere spezialisierte Agenten, integrieren Text, Bilder, Audio und strukturierte Daten und erzeugen vollständig formatierte Ausgaben wie Berichte, Präsentationen und Code. Moderne KI wandelt sich von der passiven Textgenerierung hin zur aktiven Aufgabenausführung und ermöglicht so durchgängige Workflows zur Inhaltserstellung und integrierte KI-Arbeitsumgebungen. ⁴

FAQs

Weiterführende Literatur

• Vergleich der besten KI-Excel-Tools zur Steigerung der Produktivität
• Die besten KI-Dokumentengeneratoren
• Top 10 Tools zur Suchmaschinenoptimierung

Referenzlinks

1.

AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey

McKinsey & Company

2.

The Evolution of AI Agents | IBM

3.

Historical Evolution of RAG - Learn | SmartFAQs.ai

4.

The 3 Horizons of LLM Evolution - KDnuggets

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalyst

Folgen auf

Ezgi besitzt einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran und verfügt über Expertise in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Stimmungsanalyse, KI-Agentenanwendungen im Finanzwesen, Optimierung von Antwortsystemen, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten