Warum nur 1-10% aktiv Inhalte erstellen trotz KI - und warum das zum Problem wird

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TLDR: Wir alle scrollen täglich durch unsere Social-Media-Feeds, konsumieren Inhalte und fühlen uns mitten im digitalen Geschehen. Doch die Realität ist ernüchternd: Auf den grössten Plattformen erstellen nur zwischen 1% und 17% der monatlich aktiven Nutzer:innen tatsächlich eigene Beiträge. Die überwältigende Mehrheit bleibt stumm – und diese extreme Asymmetrie zwischen Konsum und Produktion definiert die gesamte digitale Ökonomie. Während TikTok mit 17% die höchste Posting-Quote aufweist, dümpelt LinkedIn bei mageren 1-3%. Und das trotz KI? Warum ist das so und warum das ein Problem ist.

Die Versprechen der KI-Ära klangen revolutionär: Endlich könne jeder Mensch zum Content Creator werden. Die technischen Barrieren würden fallen, die Demokratisierung der digitalen Stimme sei nahe. ChatGPT würde perfekte LinkedIn-Posts formulieren, Midjourney atemberaubende Bilder generieren, und Tools wie Descript würden aus simplen Aufnahmen professionelle Videos zaubern. Die Content-Produktion, so die Vision, würde zur Massenaktivität.

Doch die Realität im Jahr 2025 erzählt eine andere Geschichte. Trotz dieser beispiellosen technologischen Unterstützung bleiben die Posting-Quoten erstaunlich niedrig und stabil. Von den 5,24 Milliarden Social-Media-Nutzer:innen weltweit erstellen nur geschätzte 500 Millionen bis 1 Milliarde regelmässig eigene Inhalte. Die überwältigende Mehrheit von 80-99% konsumiert weiterhin passiv – und das trotz KI-Tools, die Content-Erstellung so einfach machen wie nie zuvor.

Das KI-Paradox: Mehr Tools, gleiche Barrieren

Die Zahlen sind ernüchternd: Facebook, mit 3,06 Milliarden monatlich aktiven Nutzer:innen, verzeichnet eine Posting-Quote von 10-15% – ähnlich wie vor der KI-Revolution. YouTube bleibt bei 1-5%, trotz KI-gestützter Videobearbeitungstools. Selbst LinkedIn, wo KI-Assistenten mittlerweile Beiträge vorformulieren, verharrt bei 1-3% aktiver Poster:innen.

Wie kann das sein? Die Antwort liegt in einem fundamentalen Missverständnis: KI hat die technischen Barrieren gesenkt, aber die eigentlichen Hürden zur Content-Erstellung waren nie primär technischer Natur. Die wahren Barrieren sind psychologisch, sozial und strukturell – und diese hat die KI nicht nur nicht beseitigt, sondern teilweise sogar verstärkt.

Das 90-9-1-Prinzip der digitalen Partizipation gilt weiterhin universell: 90% der Nutzer:innen sind passive Konsument:innen (Lurker), 9% interagieren gelegentlich, und nur 1% produzieren den Grossteil aller Inhalte. Diese Asymmetrie hat die KI-Ära überlebt, weil die Gründe für das Schweigen der Mehrheit tiefer liegen als die Frage nach dem technischen Können.

Die psychologischen Barrieren: Angst vor Sichtbarkeit

Die erste und wichtigste Barriere, die KI nicht überwinden kann, ist die Angst vor Sichtbarkeit. Content zu posten bedeutet, sich verletzlich zu machen. Es bedeutet, die eigene Meinung, das eigene Gesicht, die eigene Stimme der Bewertung durch Tausende oder Millionen Menschen auszusetzen. Diese psychologische Hürde wird durch KI nicht kleiner – im Gegenteil.

LinkedIn demonstriert dieses Phänomen exemplarisch. Die Plattform verfügt über integrierte KI-Schreibassistenten, die professionelle Posts vorformulieren. Technisch gesehen könnte jeder Nutzer in Minuten einen ausgefeilten Beitrag erstellen. Dennoch liegt die Posting-Quote bei nur 1-3% der 310 Millionen monatlich aktiven Nutzer:innen. Der Grund: Auf LinkedIn beeinflusst jeder Beitrag direkt die professionelle Reputation. Ein unüberlegter Post, eine kontroverse Meinung oder ein qualitativ minderwertiger Inhalt kann die Karriere beeinträchtigen.

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Die soziale Barriere: Der Vergleich mit der Elite

Die zweite Barriere, die KI paradoxerweise verstärkt hat, ist die wahrgenommene Qualitätslücke. KI-Tools haben nicht nur Amateuren geholfen, besseren Content zu erstellen – sie haben vor allem der bestehenden Content-Elite ermöglicht, noch professionelleren, noch polierteren Content zu produzieren.

YouTube illustriert dieses Dilemma eindrücklich. Die Plattform mit 2,53 Milliarden Nutzer:innen und einer Posting-Quote von nur 1-5% wird dominiert von hochprofessionellen Creator:innen, die KI für Skripterstellung, Thumbnails und Videobearbeitung nutzen. Das Resultat: Jede Minute werden 360 bis 500 Stunden neues Videomaterial hochgeladen – aber die Qualitätsstandards sind so hoch wie nie zuvor.

Ein Amateur, der ein erstes Video hochladen möchte, sieht sich nicht mehr mit anderen Amateuren konfrontiert, sondern mit KI-optimierten, professionell produzierten Inhalten. Der Vergleich ist einschüchternd. Statt die Einstiegshürde zu senken, hat die KI-Ära die Messlatte erhöht. Die psychologische Konsequenz: Viele potenzielle Creator:innen fühlen sich nicht gut genug und schweigen lieber, als mit dem professionellen Standard konkurrieren zu müssen.

Die wenigen, die posten, investieren zwischen 5 und über 40 Stunden pro Woche in ihre Content-Erstellung – trotz KI-Unterstützung. Die KI hat die Produktion beschleunigt, aber gleichzeitig die Erwartungen so stark erhöht, dass der Zeitaufwand gleich geblieben oder sogar gestiegen ist.

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Die strukturelle Barriere: Algorithmische Ungleichheit

Die dritte Barriere liegt in der Struktur der Plattformen selbst. Algorithmen entscheiden, welche Inhalte Reichweite erhalten – und diese Algorithmen bevorzugen systematisch bestimmte Content-Typen und Creator:innen.

TikTok, mit der höchsten Posting-Quote von 15-20% bei 1,5 Milliarden Nutzer:innen, scheint auf den ersten Blick die Ausnahme zu sein. Die Plattform hat durch ihr niedrigschwelliges Kurzvideoformat und einen demokratischeren Algorithmus mehr Menschen zur Content-Erstellung motiviert. Die "For You Page" belohnt virale Momente statt Follower-Zahlen – theoretisch kann jeder Post viral gehen.

Doch auch hier zeigt sich eine problematische Realität: Nur 15-20% fühlen sich motiviert genug, um regelmässig zu posten. Die restlichen 80-85% bleiben passiv, weil sie beobachten, dass die meisten ihrer Posts trotzdem untergehen. Die algorithmische Demokratisierung funktioniert nur für einen kleinen Teil der Nutzer:innen – die meisten erleben die Frustration geringer Reichweite und geben auf.

Instagram und Facebook (beide 10-15% Posting-Quote) haben versucht, mit Stories und Reels die Partizipation zu erhöhen. Ephemere Inhalte, die nach 24 Stunden verschwinden, senken tatsächlich die psychologische Barriere. Doch auch hier gilt: Die langfristige, kuratierte Content-Produktion, die wirklich Einfluss hat, bleibt einer kleinen Elite vorbehalten.

Warum die niedrige Posting-Quote ein gesellschaftliches Problem ist

Die Tatsache, dass trotz KI nur 1-20% der Menschen aktiv Content erstellen, ist nicht nur eine interessante Statistik – sie ist ein fundamentales Problem für die digitale Demokratie und gesellschaftliche Vielfalt.

Erstens: Die Verstärkung von Echokammern

Wenn nur 1-20% der Menschen posten, bedeutet das: Eine winzige Minderheit bestimmt den Diskurs. Die 500 Millionen bis 1 Milliarde aktiver Poster:innen weltweit definieren, welche Themen diskutiert werden, welche Meinungen als normal gelten und welche Perspektiven überhaupt sichtbar sind. Die schweigende Mehrheit von 4-5 Milliarden Menschen konsumiert diese Narrative, ohne eigene Gegenpositionen einzubringen.

Diese Konzentration schafft digitale Echokammern, die weitaus mächtiger sind als traditionelle Medien. Auf LinkedIn generieren die 1-3% aktiven Poster:innen (nur 3,1 bis 9,3 Millionen Menschen) beeindruckende 9 Milliarden Impressionen pro Woche. Diese wenigen "Thought Leaders" prägen die professionelle Diskussion für 310 Millionen passive Konsument:innen.

Die KI verschärft dieses Problem, weil sie der Content-Elite ermöglicht, noch mehr und noch hochwertigeren Content zu produzieren. Ein einzelner Top-Creator kann mit KI-Unterstützung die Content-Menge verdoppeln oder verdreifachen – und damit noch mehr Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Die Schere zwischen der Elite und der schweigenden Mehrheit öffnet sich weiter.

Zweitens: Die Perpetuierung bestehender Machtstrukturen

Die niedrige Posting-Quote bedeutet, dass bestimmte Perspektiven systematisch unterrepräsentiert bleiben. Menschen ohne Selbstvertrauen, ohne Zeit, ohne technisches Know-how oder ohne soziale Privilegien schweigen überproportional häufig. Die Content-Elite ist nicht repräsentativ für die Gesellschaft – sie ist tendenziell gebildeter, privilegierter und selbstbewusster.

Der globale Influencer-Marketing-Markt von 32,55 Milliarden US-Dollar fliesst primär in diese kleine Elite. Fast die Hälfte aller Verbraucher:innen lässt sich durch diese wenigen Menschen zu Kaufentscheidungen bewegen. Ökonomische Macht konzentriert sich auf diejenigen, die bereits die Mittel und das Selbstbewusstsein hatten, sichtbar zu werden.

Die KI demokratisiert nicht automatisch diese Machtstrukturen. Im Gegenteil: Diejenigen, die bereits Zugang zu Premium-KI-Tools, zum Verständnis ihrer Nutzung und zur Zeit für Experimente haben, profitieren überproportional. Die digitale Kluft wird zu einer KI-Kluft.

Drittens: Die Gefahr der KI-Homogenisierung

Ein drittes, neues Problem entsteht durch die KI selbst: die Homogenisierung des Contents. Wenn immer mehr der wenigen aktiven Poster:innen KI-Tools nutzen, beginnen die Inhalte sich zu ähneln. KI-Sprachmodelle haben Tendenzen zu bestimmten Formulierungen, Strukturen und Tonalitäten. KI-Bildgeneratoren bevorzugen bestimmte Ästhetiken.

Das Resultat: Die ohnehin schon geringe Vielfalt (nur 1-20% posten) wird zusätzlich durch die algorithmische Ähnlichkeit reduziert. Statt einer Demokratisierung erleben wir eine Standardisierung. Die digitale Öffentlichkeit verliert an Authentizität und an unterschiedlichen Stimmen – genau das, was eine gesunde demokratische Diskussion bräuchte.

Die sozialen Kosten der digitalen Ungleichheit

Die Konzentration der digitalen Stimme bei 1-20% der Nutzer:innen hat messbare soziale Kosten. Studien zeigen, dass passive Social-Media-Nutzung mit erhöhten Depressionsraten, niedrigerem Selbstwertgefühl und verstärkten Gefühlen der Isolation korreliert. Die permanente Exposition gegenüber den kuratierten Erfolgsgeschichten der Content-Elite verstärkt soziale Vergleichsprozesse und Unzufriedenheit.

Gleichzeitig entsteht eine neue Form der digitalen Ohnmacht. Die schweigende Mehrheit erlebt, wie öffentliche Diskurse von wenigen dominiert werden, ohne selbst Einfluss nehmen zu können. Diese Ohnmacht überträgt sich auf die Wahrnehmung demokratischer Prozesse insgesamt – was politische und gesellschaftliche Konsequenzen hat.

Die niedrige Posting-Quote verstärkt auch gesellschaftliche Polarisierung. Da nur die selbstbewusstesten und oft extremsten Stimmen sich äussern, während die moderate Mitte schweigt, entsteht ein verzerrtes Bild der öffentlichen Meinung. Algorithmen verstärken diesen Effekt, indem sie kontroverse Inhalte (die mehr Engagement generieren) bevorzugen.

Was getan werden muss: Strategien für mehr digitale Partizipation

Um die digitale Ungleichheit zu reduzieren und die Partizipation zu erhöhen, braucht es mehr als bessere KI-Tools. Es braucht fundamentale Veränderungen in der Plattform-Architektur und in unserer digitalen Kultur.

Plattformen müssen:

• Algorithmen entwickeln, die nicht nur virale Inhalte belohnen, sondern auch authentische, kleinere Beiträge sichtbar machen

• Sichere Räume schaffen, in denen experimentiert werden kann ohne unmittelbare Reputationsrisiken

• Transparenz über Reichweiten-Mechanismen herstellen, damit Nutzer:innen realistische Erwartungen entwickeln

• Moderation ausbauen, um negative Feedbackschleifen zu unterbrechen

Als Gesellschaft müssen wir:

• Eine Kultur des konstruktiven Feedbacks etablieren, die Experimentieren ermutigt

• Medienkompetenz fördern, die nicht nur Konsum, sondern auch Produktion einschliesst

• Die Diversität digitaler Stimmen als demokratischen Wert anerkennen

• Psychologische Unterstützung für Menschen anbieten, die unter der Doppelbelastung von digitaler Sichtbarkeit und Angst vor Bewertung leiden

Denn mit Content schaffen wir auch die Grundlage zu dem, was gefunden und verwendet wird. Diese digitale Ungleichheit schafft massive gesellschaftliche Probleme: Echokammern werden verstärkt, da eine winzige Minderheit den Diskurs für Milliarden bestimmt. Bestehende Machtstrukturen werden perpetuiert, weil privilegierte Stimmen überproportional sichtbar sind. Die KI-Homogenisierung reduziert die ohnehin geringe Vielfalt weiter. Passive Nutzung korreliert mit psychischen Belastungen und demokratischer Ohnmacht.

Die Lösung erfordert mehr als bessere Tools: Plattformen müssen Algorithmen neu gestalten, sichere Experimentierräume schaffen und Moderation ausbauen. Die Gesellschaft muss eine konstruktive Feedback-Kultur entwickeln und Medienkompetenz fördern. Die niedrige Posting-Quote trotz KI offenbart, dass technologischer Fortschritt allein keine soziale Transformation bewirkt – wir brauchen fundamentale Veränderungen in der digitalen Kultur und Plattform-Architektur.

Und genau darum bin ich überzeugt: Die Zukunft der digitalen Partizipation liegt nicht in perfekteren KI-Tools, sondern im Abbau der menschlichen Barrieren. Die wahre Revolution besteht darin, eine digitale Kultur zu schaffen, in der mehr Menschen ihre Stimme finden – nicht nur die 1-20% Content-Elite. Also wenn Du dazu beitragen willst, diese digitale Ungleichheit zu überwinden: melde Dich gerne www.rogerbasler.ch und schau vorbei: https://go.ki-power.me/ki-tag-sichtbarkait/

Was dich erwartet

• Ab 10.11.2025: Exklusive E-Mails mit aufeinander aufbauenden Videos – Schritt für Schritt zu mehr Reichweite und besseren Conversions.

• Live-Workshop am 20.11.2025, 19:00–20:00 Uhr: „Warum du eine Strategie brauchst, um wirklich durchzustarten – und wie sie aussieht.“

• Zugang 5 Tage pro Video: Genug Zeit, um alles umzusetzen – ohne Overload.

Deine Lernkurve – konkret & anwendbar

• Mail 1 – Zielgruppe präzisieren: Mit KI-Tools Bedürfnisse erkennen, Content-Sweet-Spots finden und messbar relevanter werden.

• Mail 2 – Storytelling, das hängen bleibt: Botschaften emotional aufbereiten, Retention steigern und Follower binden.

• Mail 3 – Von Followern zu Käufer:Innen: Smarte CTAs, KI-gestützte Workflows und Social-Selling-Hebel für mehr Abschlüsse.

Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Grok.com sowie Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt von Ideogram.Ai und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

Quellen und weitere Informationen:

Eigene Recherchen via Gemini Deep Research: https://gemini.google.com/share/38026e93e932

Backlinko. (2025). Social Network Usage & Growth Statistics. https://backlinko.com/social-media-users

Business of Apps. (2024). LinkedIn Usage and Revenue Statistics. https://www.businessofapps.com/data/linkedin-statistics/

Column Content. (2025). LinkedIn Statistics: 2025 Shocking Facts You Need to Know. https://columncontent.com/linkedin-statistics/

DemandSage. (2025). How Many People Use YouTube? (2025 Active Users Stats). https://www.demandsage.com/youtube-stats/

DemandSage. (2025). Instagram Statistics (2025) - Daily & Monthly Active Users. https://www.demandsage.com/instagram-statistics/

Digital Silk. (2025). How Many Websites Are There? https://www.digitalsilk.com/digital-trends/how-many-websites-are-there/

Exploding Topics. (2024). 30+ Incredible Creator Economy Statistics. https://explodingtopics.com/blog/creator-economy-stats

Exploding Topics. (2025). Number Of Threads Users. https://explodingtopics.com/blog/threads-users

Exploding Topics. (2025). YouTube Content Creator Statistics. https://explodingtopics.com/blog/youtube-creator-stats

MoEngage. (2023). Why is Threads Losing Active Users and the Role of Retention in Their Future Success. https://www.moengage.com/blog/threads-growth-story-declining-usage/

National Center for Biotechnology Information. (2014). The 1% Rule in Four Digital Health Social Networks: An Observational Study. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3939180/

Oxford Academic. (2023). Active social media use and its impact on well-being — an experimental study on the effects of posting pictures on Instagram. Journal of Computer-Mediated Communication, 28(1). https://academic.oup.com/jcmc/article/28/1/zmac037/6965047

Siteefy. (2025). How Many Websites Are There in the World? https://siteefy.com/how-many-websites-are-there/

Smart Insights. (2025). Global social media statistics research summary 2025. https://www.smartinsights.com/social-media-marketing/social-media-strategy/new-global-social-media-research/

Sprout Social. (2025). 80+ Must-Know Social Media Marketing Statistics for 2025. https://sproutsocial.com/insights/social-media-statistics/