ChatGPT ist drei Jahre alt geworden. Mittlerweile hat das Sprachmodell etwa 800 Millionen wöchentliche aktive Nutzer. Das KI-Tool und seine Wettbewerber sind fest im Alltag von Hunderten Millionen Menschen weltweit angekommen.
Hinter den Zahlen steckt aber eine ernüchternde Tatsache. Die meisten wissen immer noch nicht so recht, was sie vor allem im Beruf mit den schlauen Helfern konkret anfangen sollen. So hat einer aktuellen McKinsey-Studie zufolge nur ein Drittel der Unternehmen KI-Projekte skaliert und in regelmäßige Workflows integriert.
Wie soll man ins vierte Jahr mit den KI-Tools gehen? Hinter den Kulissen tut sich einiges. Die Zeit der Agenten steht vor der Tür: Das sind schlaue Tools, die für Aufgaben Ziele und Arbeitsschritte definieren. Sie bedienen externe Apps wie Mail-Programme und betrauen Unteragenten mit Teilaufgaben. Agenten arbeiten über Minuten unbeaufsichtigt an einer komplexen Aufgabe und liefern brauchbare Ergebnisse.
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Belastbare Agenten sind momentan noch schwierig zu konfigurieren. Aber die Anforderungen sinken stetig. Derzeit puzzeln Insider automatisierte Workflows mit Tools wie n8n, Power Automate und make.com zusammen. Es gibt aber bereits erste Versuche, komplette Workflows mit natürlicher Sprache für die KI zu beschreiben und dann in Workflows übersetzen zu lassen.
Es wird deshalb höchste Zeit, Aufgaben im Unternehmen zu durchleuchten. Je zugänglicher die Agenten und Automatisierungstools werden, desto besser sind Sie vorbereitet, wenn Sie typische Abläufe, Anforderungen und Ziele bereits verschriftlicht haben. Legen Sie Ihr Wissen in simplen TXT-Textdateien in einem Ordner ab. Dateien sind dann klar benannt. Styleguides und Grundwissen („Formatierungsregeln Webseite.txt“, „Styleguide Logo.txt“) sind ebenso in eigenen Dateien abgelegt wie Arbeitsanweisungen („PM schreiben.txt“). So können Regeln und Anweisungen später von Agenten leichter kombiniert werden.
Besonders bieten sich hierfür Aufgaben an, die häufig vorkommen. Sie sollten wenig Risiko beinhalten. Fehler dürfen also nicht gefährlich oder gar juristisch relevant sein. KI macht immer noch Fehler. Außerdem sollten die Tätigkeiten einen messbaren Output produzieren. So lassen sich Zeit- und Produktivitätsgewinne sofort belegen.
Google hat mit Gemini 3 die Nase vorn
Formulieren Sie die Arbeitsanweisungen so, dass sie klar gegliedert und gut lesbar sind – für Menschen wie für die KI. Arbeiten Sie mit einfachen Zwischenüberschriften wie „Ziel der Aufgabe“, „Eingangsmaterial“, „Vorgehen Schritt für Schritt“, „Ausgabe“ und „Musterbeispiele“. Gliedern Sie Überschriften und Unterüberschriften, zum Beispiel mit Rauten: „Überschrift 1, ## Überschrift 2“.
Viele wissen bereits, worauf es beim Prompten ankommt. Wenn Sie sorgfältig arbeiten, müssen Sie das nur einmal tun – und dann auf absehbare Zeit nicht wieder.
Alle maßgeblichen KI-Player bemühen sich aktuell, möglichst umfassende Lösungen anzubieten. Stand jetzt hat Google dabei die Nase vorn. Mit Gemini 3 hat der Suchmaschinenriese ein Modell herausgebracht, das die Konkurrenzmodelle in den üblichen Mathe-, Coding- und Logiktests in den Schatten stellt. Weil Googles Office-Tools online im Browser verwendet werden, ist die Integration der KI-Funktionen hier besonders schnell und geräuschlos.
Microsoft ist ins Hintertreffen geraten. ChatGPT-Integrationen in die Office-Suite beherrschen überflüssige Taschenspielertricks („Fasse mir diese E-Mail zusammen“, „Diesen Absatz umformulieren“). Personalisieren kann man sie nicht. Microsofts Lösung Power Automate ist altbacken. Hier können Sie sich mit Drittanbietertools wie n8n und make.com beschäftigen.
OpenAI dagegen macht zu schaffen, dass seine ChatGPT-Tools im ChatGPT-Ökosystem ohne Office-Funktionen vor sich hindümpeln. Dazu kommen die verwirrende Modell-Vielfalt und zuschaltbare Funktionen, deren Nutzen den Meisten völlig unklar ist. Und Apple? Hat sich aus dem KI-Rennen erst einmal abgemeldet.
Anmerkung der Redaktion: Inzwischen wurde bekannt, dass Apple künftig auf Googles Gemini- und Cloud-Technologie setzen wird.
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