Im August 2022, unmittelbar vor dem Start von ChatGPT, war laut einer aktuellen Studie von Forschern aus den USA und Großbritannien keine einzige neue Website KI-generiert. Im Mai 2025 waren es bereits knapp 35 Prozent der neu ins Netz gestellten Websites. Drei Jahre, null auf ein Drittel.
Der Anteil an vollständig KI-generierten Webseiten lag im Mai 2025 bei knapp 18 Prozent, Tendenz steigend. Der Rest ist KI-gestützt – also von Menschen begonnen und von KI fertiggestellt oder umgekehrt.
Das ist das Problem. Oder zumindest ein Teil davon.
Was diese Zahl bedeutet
Die Vielfalt an Ideen und Perspektiven im Netz nimmt durch KI ab. KI-generierte Inhalte wiesen einen um 107 Prozent höheren Anteil positiv bewerteter Dokumente auf als menschliche Texte. Alles klingt optimistisch, alles klingt ähnlich, alles klingt nach demselben Modell – weil es dasselbe Modell ist.
Dem Bitkom zufolge kommen mittlerweile im Schnitt etwa 60 Millionen neue Websites pro Jahr hinzu. 35 Prozent davon KI-generiert bedeutet 21 Millionen neue Websites pro Jahr, die im Wesentlichen dasselbe sagen, dieselbe Struktur haben und denselben stilistischen Fingerabdruck hinterlassen.
Für digitale Nachhaltigkeit ist das ein Problem aus einem Grund, der selten diskutiert wird: KI-generierte Websites sind nicht automatisch schlanker. Sie sind oft aufgebläht, mit generischen Stockbildern in falschen Formaten, unnötigem JavaScript, Copy-paste-Themes und keiner Auseinandersetzung damit, was auf der Seite eigentlich wirklich gebraucht wird.
Wo KI bei Websites tatsächlich sinnvoll ist
Das klingt nach einer pauschalen KI-Kritik. Ist es nicht. Es gibt Anwendungsfälle, wo KI bei der Website-Entwicklung und -Pflege echten Mehrwert schafft – und paradoxerweise genau das Gegenteil von Masse produziert: sie hilft, Probleme zu finden und zu beheben.
Nachhaltigkeits-Analyse. Eine KI kann den Quellcode einer Website analysieren und sofort Hinweise liefern: ungenutztes CSS, extern geladene Ressourcen, fehlende Bildoptimierung, zu große JavaScript-Bundles. Das ist keine Magie – das sind Muster, die KI zuverlässig erkennt. Was früher Stunden dauerte, geht heute in Minuten.
Barrierefreiheits-Check. Fehlende Alt-Texte, falsche Überschriftenhierarchien, unzureichende Farbkontraste, nicht beschriftete Formularfelder – KI-gestützte Tools erkennen diese Probleme schneller und konsistenter als manuelle Checks. WAVE, Axe und vergleichbare Tools integrieren heute KI-Unterstützung für tiefere Analysen.
Performance-Diagnose. Welche Ressource blockiert den Render? Welches Bild verzögert den LCP? KI kann diese Fragen beantworten und Optimierungsreihenfolgen vorschlagen – nicht nur messen, sondern priorisieren.
Code-Review auf Nachhaltigkeit. Wer KI nutzt, um Pull Requests auf ineffiziente Datenbankabfragen, unnötige Render-Zyklen oder Energieverschwendung im Backend zu prüfen, setzt KI als Qualitätssicherung ein – nicht als Massenproduktionswerkzeug.
Konkrete Tools für KI-gestützte Website-Analyse:
- Lighthouse (in Chrome DevTools) – analysiert Performance, Barrierefreiheit, SEO und Best Practices in einem Durchlauf
- PageSpeed Insights – gibt Lighthouse-Ergebnisse mit konkreten Optimierungshinweisen aus
- Axe DevTools – barrierefreiheitsspezifische Analyse mit KI-gestützten Erklärungen
- Digitalbeacon – CO₂-Fußabdruck und Ressourcentypen auf einen Blick
- GitHub Copilot / Cursor – Code-Reviews auf Effizienz und unnötige Abhängigkeiten
Die entscheidende Unterscheidung
KI als Produktionswerkzeug für Masseninhalte: das ist das Problem, das die Studie beschreibt.
KI als Analyse- und Diagnosewerkzeug für bestehende Websites: das ist ein sinnvoller Anwendungsfall, der Websites besser macht statt schlechter.
Der Unterschied liegt in der Richtung. Generieren bläht auf. Analysieren schlankt ab.
Den Originalbericht zur Studie gibt es bei heise: heise.de/news/Studie-Ein-Drittel-neuer-Websites-ist-KI-generiert