Nein — und wir betonen das ausdrücklich. KI-Erkennung ist eine indirekte Messung: ein starker Indikator, aber kein Beweis im rechtlichen Sinne. Ein hoher Wert bietet eine fundierte, datenbasierte Grundlage für ein Gespräch mit dem Studierenden, sollte jedoch nie allein die Basis für Konsequenzen sein. Sanktionen sollten stets auf dem vollständigen Integritätsbericht, diesem Gespräch und dem institutionellen Verfahren beruhen. Für belastbarere Belege ist die Schreibprozess-Analyse über den Versionsverlauf-Scanner oder das Schreibtagebuch die entscheidende Ergänzung.

Mentafys KI-Detektor ist modellunabhängig. Er versucht nicht zu identifizieren, welches konkrete Tool — ChatGPT, Gemini, Claude, Llama oder andere — verwendet wurde. Stattdessen erkennt er die statistischen Muster, die KI-generierter Text charakteristisch hinterlässt, unabhängig vom zugrundeliegenden Modell. Das macht den Ansatz zukunftssicher: Da er nicht auf der Kenntnis eines bestimmten Tools beruht, bleibt er auch dann wirksam, wenn neue Modelle entstehen.

Der Detektor funktioniert in vielen Sprachen. Wichtig dabei: Mentafy verfolgt einen sprachspezifischen Ansatz, anstatt jeden Text durch ein englischzentriertes Modell laufen zu lassen — eine verbreitete Schwäche generischer Erkennungswerkzeuge. Deutsch ist unser erstes vollständig sprachspezifisch trainiertes Modell, das zuverlässigere und fairere Ergebnisse liefert. Spanisch steht als nächstes auf der Roadmap. Englisch ist durchgehend gut abgedeckt. Mehr über unseren sprachspezifischen Ansatz →

100 Wörter sind die sichere Untergrenze — darunter werden die Ergebnisse weniger verlässlich. 50 Wörter können in manchen Kontexten funktionieren, doch der Texttyp spielt eine Rolle: Eine kurze E-Mail verhält sich anders als ein Gedicht oder eine Essayeinleitung. Als Faustregel gilt: Je mehr Text, desto zuverlässiger das Ergebnis. Bei akademischen Einreichungen liefert das vollständige Dokument stets das präziseste Bild.

Alle KI-Detektoren produzieren gelegentlich falsch-positive Ergebnisse, und wir nehmen das ernst. Zum Schutz der Studierenden wendet Mentafy einen konservativen Schwellenwert an: Ein Absatz wird nur dann als KI-generiert klassifiziert, wenn das Modell eine Wahrscheinlichkeit von über 90 % zuweist. Das bedeutet bewusst, dass wir manche Grenzfälle nicht melden — um das Risiko zu reduzieren, menschliches Schreiben fälschlicherweise zu markieren. Kein System ist perfekt, weshalb wir KI-Erkennung ausdrücklich als ein Signal unter mehreren präsentieren — nicht als alleiniges Urteil. Eine umfassendere Diskussion der Falsch-Positiv-Problematik findet sich in dieser Übersicht der University of San Diego.

Mentafy analysiert Text auf Absatzebene, nicht als einzelnen Gesamtwert für das ganze Dokument. Wenn einige Absätze KI-generiert und andere authentisch menschlich verfasst sind, gibt der Bericht genau das wieder — er markiert die spezifischen Absätze, die den 90-%-Schwellenwert überschreiten, und lässt die anderen unmarkiert. Diese Granularität ist entscheidend: Sie ermöglicht es Lehrenden, genau zu sehen, wo KI eingesetzt wurde, anstatt einen einzigen Prozentwert zu erhalten, der das Muster verschleiert.

Beide Werkzeuge erkennen grundlegend verschiedene Dinge. Der KI-Detektor sucht nach statistischen Mustern im Text selbst — den charakteristischen Fingerabdrücken, die Sprachmodelle hinterlassen. Die Plagiatsprüfung — insbesondere Mentafys S³ Semantische Quellensuche — sucht nach inhaltlicher Quellenüberschneidung: ob Ideen, Argumente oder Strukturen aus einer bestehenden Quelle übernommen wurden, auch wenn jedes Wort durch KI umformuliert wurde. Beide Werkzeuge ergänzen sich: Ein Studierender könnte KI einsetzen, um völlig originell klingende Texte zu verfassen (erkannt durch KI-Detektion), oder KI nutzen, um fremde Werke zu paraphrasieren (erkannt durch S³). Zusammen eingesetzt ergeben sie ein deutlich vollständigeres Bild.

Humanizer-Tools erschweren die Erkennung — das wäre nicht ehrlich zu bestreiten, und jedes Tool, das 100-prozentige Zuverlässigkeit behauptet, täuscht. Mentafys Ansatz ist jedoch gezielt darauf ausgelegt, robust gegen diese Umgehungsversuche zu sein: Da statistische Muster auf Modellebene erkannt werden statt oberflächlicher Stilmerkmale, hinterlassen viele Humanizer-Ausgaben weiterhin nachweisbare Spuren. Noch wichtiger: Mentafy verlässt sich nicht allein auf KI-Erkennung — der Versionsverlauf-Scanner analysiert, ob das Dokument tatsächlich organisch über Zeit entstanden ist. Das kann kein Humanizer fälschen.

Ja. Der KI-Detektor auf dieser Seite ist kostenlos nutzbar. Für den institutionellen Einsatz — einschließlich Stapelverarbeitung von Einreichungen, vollständigen Integritätsberichten und LMS-Integration — finden Sie Details unter Preise oder kontaktieren Sie uns für eine Demo.

Ja, Mentafy wurde von Grund auf mit den Richtlinien der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) als Designelement entworfen (Datensparsamkeit, -transparenz, Nutzerkontrolle, zweckgebundene Verarbeitung, etc.)

Lerne mehr >>

KI-Erkennung ist eine nachträgliche Analyse des fertigen Textes — sie funktioniert bei jedem Dokument, auch wenn Mentafy während des Schreibens nicht eingebunden war. Die Schreibprozess-Analyse (über den Versionsverlauf-Scanner oder das Schreibtagebuch) zeichnet auf, wie das Dokument tatsächlich über die Zeit entstanden ist. Beide Ansätze ergänzen sich: Die Textanalyse zeigt, wie das fertige Dokument aussieht; die Prozessanalyse zeigt, wie es entstanden ist. Zusammen bieten sie die stärkstmögliche Grundlage für eine Integritätsbewertung.

Nein. Mentafy speichert den Inhalt eingereichter Dokumente nicht über das hinaus, was für die Ergebniserstellung notwendig ist. Das Tool ist vollständig DSGVO- und CCPA-konform. Ihr Text wird verarbeitet, um das Klassifikationsergebnis zu erzeugen, und weder zum Training von Modellen verwendet noch an Dritte weitergegeben. Alle Details finden Sie in unserer Datenschutzrichtlinie.