Der KI-Mindset-Shift und Bewusstsein für Anwendungsfälle

Teil 2 – Zusammenfassung

Im zweiten Abschnitt des KI-Kickstarts liegt der Fokus auf der Überforderung durch exponentielles Wachstum, dem richtigen Mindset, sowie der strukturierten Herleitung individueller Anwendungsfälle. Ziel ist es, Teilnehmer aus der passiven Verwirrung in eine aktive Umsetzungsfähigkeit zu bringen.

1. Exponentielles Wachstum vs. lineares Bewusstsein

• Die technologische Entwicklung in der KI verläuft exponentiell – laut Google-CEO verdoppeln sich die Möglichkeiten alle 3,5 Monate.
• Das individuelle Bewusstsein für Anwendungsfälle (AWFs) wächst hingegen nur linear.
• Daraus entsteht eine immer größer werdende Lücke zwischen Potenzial und praktischer Anwendung, die durch gezielte Fokussierung beherrschbar wird.

2. Fokussierung durch Perspektive

• Der Schlüssel: Nicht die gesamte KI-Welt verstehen wollen, sondern sich auf die eigene Rolle und Perspektive konzentrieren (z. B. Kassenwart, Marketingberater, Coach).
• Je klarer die Rolle, desto gezielter lassen sich relevante Anwendungsfälle ableiten.
• Zwei Menschen mit unterschiedlichen Rollen (z. B. Kassenwart vs. LinkedIn-Berater) benötigen ganz andere KIs und Anwendungen.

3. Anwendungsfälle strukturiert ableiten

Ein 3-Phasen-Prozess hilft dabei, Klarheit zu schaffen:

a) Perspektive klären

Wer bin ich, wem helfe ich, wie, wofür, was unterscheidet mich?

b) Konkrete Anwendungsfelder durchgehen

Sechs Kategorien zur Reflexion:

• Projekte (z. B. Buch schreiben, Produktlaunch)
• Routinen (z. B. wöchentliche Newsletter)
• Chancen (z. B. neue Zielgruppe)
• Herausforderungen (z. B. sinkende Sichtbarkeit)
• Zeitfresser (z. B. Mails, Belege sortieren)
• Unzulänglichkeiten (z. B. unklare Angebotskommunikation)

c) Anwendungsfall formulieren

Die Formel:
„Ich will [Problem/Bedürfnis/Ergebnis] erreichen, damit [Nutzen/Wirkung].“
Beispiele:

• „Ich will mein Buch veröffentlichen, damit ich mich als Expertin positioniere.“
• „Ich will meine LinkedIn-Routine verbessern, damit ich schneller sichtbar werde.“

4. Das neue 5-Komponenten-Modell für wirksame KI-Nutzung

Ein neu entwickelter Ansatz erklärt, was es braucht, um gute KI-Ergebnisse zu erzielen:

1. Perspektive / Rolle – Wer bin ich?
2. Kontext – In welcher Situation spreche ich mit der KI?
3. Assets / Beispiele – Welche Beispiele, Strukturen oder Vorlagen kann ich der KI mitgeben?
4. Auftrag / Prompt – Was genau soll die KI tun? (inkl. Do’s & Don’ts)
5. Wahl der richtigen KI – Nicht jede KI ist für alles geeignet. Auswahl z. B. nach Recherche, Text, Bild, Automatisierung.

5. Wichtige Erkenntnisse & Impulse

• Nicht die KI braucht eine Rolle – die Nutzerin muss ihre Rolle kennen.
• Kommunikation mit der KI ist ein Spiegel unserer Klarheit.
• Je besser der Kontext, desto besser das Ergebnis.
• Die Qualität des Prompts ist entscheidend – je ausführlicher, desto präziser.
• KI funktioniert nur mit Bock & Leidenschaft, nicht aus Pflichtgefühl.

chatGPT Basics – Die wichtigsten Einstellungen & Funktionen

Teil 3 – Zusammenfassung

In diesem Abschnitt wird der Umgang mit ChatGPT systematisch und praxisnah erklärt. Ziel ist es, die wichtigsten Funktionen, Einstellungen und Denkmuster zu vermitteln, um souverän mit ChatGPT (v. a. GPT-4 Turbo) zu arbeiten – sowohl in der Basisnutzung als auch in der Plus-Version.

1. Überblick über die ChatGPT-Oberfläche und Versionen

• Erklärung der GPT-Versionen, insbesondere:
  • GPT-3.5 (schneller, aber limitiert)
  • GPT-4 (nur in der Plus-Version verfügbar, leistungsfähiger)
  • GPT-4 Turbo (aktuelle leistungsstärkste Version mit 128.000 Token Kontext)
• Hinweise auf die Abo-Funktionalität (20 $/Monat) und warum sich ein Upgrade lohnen kann.
• Unterscheidung zwischen der „alten“ GPT-4-Variante und dem neuen GPT-4 Turbo (schneller, günstiger, leistungsfähiger).

2. Funktionen der ChatGPT-Oberfläche (v. a. in der Plus-Version)

• Datei-Upload-Funktion: Ermöglicht die Analyse von PDFs, Word-Dateien, etc. – ideal für Inhaltsauswertungen.
• Sprachausgabe: Inhalte können vorgelesen werden – sinnvoll z. B. für barrierefreies Arbeiten oder fürs Nebenbei-Hören.
• Bildverständnis: GPT-4 Turbo kann Bilder interpretieren – etwa für Design-Feedback oder grafische Analyse.
• Custom GPTs: Möglichkeit, eigene spezialisierte GPTs zu erstellen, z. B. für spezifische Arbeitsbereiche.
• App-Nutzung: Empfehlung, auch die mobile App zu installieren – z. B. für Voice-to-Text-Anwendungen im Alltag.

3. Arbeitsweise & Prinzipien im Umgang mit ChatGPT

• Je klarer die Eingabe, desto besser das Ergebnis – ChatGPT ist so gut wie der Prompt.
• Beispiele für effektive Kommunikation: ChatGPT soll nicht raten, sondern gezielt auf Basis gegebener Informationen agieren.
• Prinzip: „Wenn ich nicht weiß, was ich will, kann die KI es auch nicht wissen.“
• Empfehlung: Kontext geben, klare Aufgabenstellung formulieren, Do’s & Don’ts definieren.
• Beispiele oder eigene Texte als Referenz einbinden, um Stil und Ton zu steuern (Assets nutzen).

4. Prompt-Gestaltung – Einstieg in die Praxis

• Einführung in den Prompt Builder: ein KI-Tool, das Teilnehmer dabei unterstützt, eigene Prompts zu entwickeln.
• Vergleich: Früher musste man HTML selbst schreiben – heute gibt es Baukastensysteme. Genauso kann man heute mit KI arbeiten.
• Betonung: Jeder kann lernen, Prompts wirksam zu gestalten – auch ohne technisches Vorwissen.

5. Haltung & Mindset im Umgang mit KI

• Klarer Appell: Keine Angst vor „falschen“ Prompts – die KI wertet nicht.
• Lernansatz: Fehler sind kein Problem, sondern Lernquelle. Probieren geht über Studieren.
• Wer mit ChatGPT kommuniziert, kommuniziert immer auch mit sich selbst – und kann so auch die eigene Klarheit trainieren.

6. Typische Missverständnisse und Auflösung

• Die KI „weiß“ nichts – sie antwortet auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und Mustern.
• Je präziser und strukturierter der Input, desto präziser der Output.
• Kein „magischer Knopf“ – es braucht Klarheit, Beispiele, Iteration.

Zentrale Impulse & Zitate:

• „ChatGPT wertet nicht. Du kannst nichts falsch machen – nur nichts probieren ist falsch.“
• „Je mehr Klarheit du im Kopf hast, desto klarer wird dein Ergebnis.“
• „Künstliche Intelligenz ist kein Hexenwerk, sondern ein Spiegel deiner Klarheit.“

Wichtige Prompt-Prinzipien bei der Nutzung von KI

Teil 4 – Zusammenfassung

In diesem intensiven Trainingsabschnitt wird der systematische Aufbau guter Prompts vermittelt – von einfachen Fragen bis hin zu tief personalisierten, strukturierten Anforderungen. Ziel ist es, ein tiefes Verständnis dafür zu schaffen, wie Prompting funktioniert, welche Ebenen es gibt und wie sich Qualität, Klarheit und Tonalität auf das KI-Ergebnis auswirken.

1. Die 6 Ebenen des Promptings

Basierend auf dem Workbook werden sechs Ebenen wirksamer Prompts vorgestellt:

1. Einfach & unstrukturiert:
   → Beispiel: „Was kann man in Paris machen?“
   → Ergebnis: Beliebig, wenig spezifisch, dient zum Einstieg und zur Orientierung.
2. Ausführlich, aber unstrukturiert:
   → Beispiel mit mehr Kontext (Personen, Interessen, Zeitraum).
   → Ergebnis: Bereits deutlich passender, aber nicht klar gegliedert.
3. Strukturiert & zielgerichtet:
   → Klare Vorgaben zum Ablauf (Vormittag, Nachmittag, Essenstipps etc.).
   → Ergebnis: Deutlich strukturierter, zielgenauer, handlungsorientiert.
4. Schritt-für-Schritt-Interaktion:
   → Einzelaspekte nacheinander abarbeiten, z. B. Fehlertypen und Tipps.
   → Ermöglicht iterative Ergebnisoptimierung.
5. Umprogrammieren der KI:
   → Der KI wird bewusst eine Rolle gegeben (z. B. Marketingprofi, Coach).
   → Macht Ergebnisse fachlich treffsicherer, weil KI in den gewünschten Kontext versetzt wird.
6. Tonalität & Persönlichkeit einbringen:
   → Ermittlung der eigenen Schreibstil-Adjektive mithilfe der KI.
   → Anpassung von Texten an die eigene oder eine zielgruppenorientierte Tonalität.
   → Z. B.: „Formuliere in empathisch, klar, inspirierend.“

2. Die 5 Bausteine eines wirksamen Prompts

Diese Struktur zieht sich als roter Faden durch das gesamte Training:

1. Rolle/Perspektive klären – Wer spricht zur KI?
2. Kontext geben – Was ist das Ziel, Problem, Anlass?
3. Beispiele/Assets liefern – Etwas zur Orientierung einbinden.
4. Klare Aufgabenstellung formulieren – Was soll konkret getan werden?
5. Tonalität & Do’s/Don’ts benennen – Stil, Haltung, Tabus etc.

3. Emotionaler und ethischer Umgang mit der KI

Ein starker Diskussionsabschnitt widmet sich der Frage:
„Soll man höflich zu KI sein?“

• Meinungen reichen von:
  • „Bitte & Danke bringen nichts“
  • bis zu: „Höflichkeit prägt langfristig unser Denken und Verhalten.“
• Argumente:
  • Neurowissenschaftlich: Das Gehirn unterscheidet nicht, ob es mit Mensch oder Maschine spricht – Sprache wirkt immer.
  • KI spiegelt den Tonfall: freundlich – freundlich, schroff – schroff.
  • Fazit: Der persönliche Stil darf erhalten bleiben – freundlich, klar, fordernd oder charmant.

4. Positionierung & Qualitätssicherung mit KI

• Anleitung zur Nutzung von GPT zur Analyse und Verbesserung der eigenen Positionierung:
  • LinkedIn-Profil oder Text einfügen.
  • Schreibstil analysieren lassen (3–4 Adjektive).
  • Positionierung formulieren lassen.
  • Bewertung (z. B. Klarheit der Zielgruppe, Nutzen etc.) auf Skala von 1–10.
  • Folgeprompt zur Optimierung auf „10/10“-Qualität.

→ Diese Prompts dienen als Grundgerüst für klare Kommunikation und Selbstverständnis in der KI-Arbeit.

5. Die 21 Prompt-Prinzipien (Auswahl & Highlights)

Basierend auf dem Workbook von TJ werden folgende Prinzipien vermittelt:

• Verpflichtend:
  • Kontext ist King
  • Klare Aufgabe & Struktur
  • Do’s & Don’ts klar benennen
  • Rolle definieren (eigene + der KI)
  • Validieren, nicht blind übernehmen
  • KI als Dialogpartner verstehen
  • Pareto-Prinzip (KI bis 80–90 %, Rest manuell)
• Erweitert:
  • Zielgerichtete Struktur (Zwischenüberschriften, Bullet Points etc.)
  • Mehrwert erzeugen durch Kontext
  • Tonalität aktiv steuern (eigene + Zielgruppe)
  • Ausprobieren, iterieren, verwerfen – kein Dogma
• Metaprinizip:
  • „Gold in, Gold out“ – je besser der Input, desto hochwertiger der Output.
  • Lernen durch Tun: Prompt-Kompetenz ist ein Entwicklungsprozess.
  • Prompts nicht einkaufen, sondern selbst meistern.

DSGVO, EU AI Act & Datenschutz im Rahmen von KI – Carsten Wittmann

Teil 5 – Zusammenfassung

In diesem hochrelevanten Part liefert Carsten Wittmann einen praxisnahen und verständlichen Überblick zu den rechtlichen und ethischen Grundlagen beim Einsatz von KI – mit Fokus auf DSGVO, EU AI Act und unternehmerische Verantwortung. Ziel ist es, die Teilnehmer für rechtssicheren, verantwortungsvollen KI-Einsatz zu sensibilisieren.

1. Einstieg & Zielsetzung

• Fokus auf: Datenschutz, Informationssicherheit, rechtlicher Umgang mit KI, inklusive GEMA-Fälle und Bildrechte.
• KI wird nicht als rein technisches, sondern als gesellschaftlich und rechtlich relevantes Phänomen behandelt.
• Der Input ersetzt keine Rechtsberatung, liefert aber Orientierung für Alltag und Unternehmenspraxis.

2. Grundlagen Datenschutz & DSGVO

• DSGVO ist unverändert gültig, auch im KI-Kontext.
• Personenbezogene Daten sind weit gefasst: Name, Adresse, IP, Foto, Gerätedaten etc.
• Sensible Daten (Art. 9 DSGVO) wie Gesundheitsinfos, Religion etc. sind besonders zu schützen.
• Achtung bei Copy-Paste aus Mails, Excel-Dateien etc. – oft sind darin bereits personenbezogene Daten enthalten.

3. Umgang mit Daten: Was darf in die KI?

• Goldene Regel: Nur das, was du auch öffentlich posten würdest, darf in eine unsichere KI.
• Strategien:
  • Anonymisierung: Platzhalter statt Namen verwenden.
  • Abstraktion: Mit Kategorien statt mit konkreten Daten arbeiten.
• Alternative: Lokale KI-Lösungen (z. B. LM Studio, Ollama, Copilot+ PCs) für sensible Inhalte – keine Datenweitergabe ins Netz.

4. Output & Kennzeichnungspflicht

• KI-generierte Inhalte sollen deutlich als solche gekennzeichnet werden:
  • Texte: „Mit KI erstellt & geprüft“
  • Bilder/Videos: „Generated by AI“ oder mit Wasserzeichen
• EU AI Act schreibt Transparenz vor, auch wenn dieser erst 2026 vollständig gilt – Empfehlung: schon heute umsetzen.
• Intern wie extern sinnvoll, um Missverständnisse und Fehlinterpretationen zu vermeiden.
• Ausnahmen: Satire, reine Korrekturen, eindeutig irreale Inhalte.

5. EU AI Act – Risikobasierter Ansatz

• Anwendungsfälle statt Technologien werden bewertet:
  • Unzulässig (rot): z. B. Social Scoring, Verhaltensmanipulation
  • Hohes Risiko (orange): z. B. autonome Fahrzeuge, Emotionserkennung, Justiz
  • Begrenztes Risiko (gelb): Chatbots, Deepfakes → Transparenz erforderlich
  • Minimales Risiko (grün): z. B. Rechtschreibtools, Empfehlungssysteme

6. Haftung, Urheberrecht & Verantwortung

• Faktencheck bleibt beim Nutzer – KI halluziniert potenziell.
• Keine automatische Übernahme von Verantwortung durch KI.
• Urheberrechtlich geschützter KI-Output ist schwierig:
  • Reiner KI-Text = nicht schützbar
  • Menschlicher Anteil muss nachweislich erkennbar sein (z. B. über Prozessdokumentation).
  • Schutz nur möglich bei ausreichender „Schöpfungshöhe“.
• Empfehlung: Immer prüfen, ob Inhalte Rechte Dritter verletzen (z. B. GEMA-Fälle, Stilnachahmung etc.).

7. Auswahl von Tools & Toolsicherheit

• Bevorzugung von:
  • Enterprise-Tools mit Vertrag zur Auftragsverarbeitung (AVV)
  • EU-Anbieter oder US-Anbieter mit Data Privacy Framework
  • Keine Nutzung sensibler Daten in kostenlosen oder privaten Tools ohne klare Datenschutzgarantien.
• ChatGPT (Plus) ist nicht DSGVO-konform, es sei denn, es handelt sich um Enterprise-Version mit Zero Data Retention.
• Alternativen: Microsoft Copilot via Azure oder lokale KI.

8. Warnung vor Shadow-KI & unkontrollierter Nutzung

• Shadow-KI = inoffizielle Nutzung durch Mitarbeiter ohne Genehmigung → Compliance-Risiko.
• Auch Plugins, Free-Tools, Tools ohne Impressum oder Datenverarbeitungsvertrag sollten gemieden werden.
• Hinweis auf klare Richtlinien & IT-Governance in Unternehmen.

9. Weitere Themen (nicht behandelt, aber relevant)

• KI-Automatisierung & Prozessintegration
• Vollautomatisierte Entscheidungen → besonders kritisch
• Eigene KI-Modelle trainieren → urheberrechtlich komplex
• Rollout, Mitbestimmung, Governance-Strukturen

Zentrale Botschaften & Impulse

• „Verantwortung kannst du nicht delegieren“ – auch wenn die KI die Arbeit macht.
• „KI ersetzt keine Compliance – sie braucht sie.“
• „Datenschutz, Transparenz und Sorgfalt sind keine Option, sondern Voraussetzung.“
• „KI-Kompetenz ist Voraussetzung für Nutzung – nicht das Ergebnis davon.“

Bordmittel und KI-Tools für bestimmte Aufgaben

Teil 6 – Zusammenfassung

In diesem Abschnitt wird eine breite Auswahl von KI-gestützten Tools vorgestellt, die sich in der Praxis bewährt haben. Ziel ist es, den Teilnehmern eine fundierte Toolübersicht entlang konkreter Anwendungsfälle zu bieten – nicht im Sinne von „Tool-Hopping“, sondern zur gezielten Auswahl auf Basis des eigenen Bedarfs.

1. Einstieg & Haltung zum Tool-Einsatz

• Bordmittel = empfohlene Tools aus der Praxis, nicht abschließend.
• Warnung vor Tool-Überforderung: Anwendungsfall geht vor Toolauswahl.
• Empfehlung: Nicht im Dschungel verlieren – lieber gezielt und wirksam einsetzen.

2. Vorgestellte Tools im Detail

ChatGPT (Plus-Version)

• Als Allrounder zentral im Einsatz.
• Fokus auf Custom GPTs und vielseitige Anwendungsgebiete.

Trello

• Kein KI-Tool, aber hochwirksam zur Prompt- und Ergebnisverwaltung.
• Nutzung als digitale Karteikartenstruktur, z. B. zur Sammlung von Zielgruppenbeschreibungen, Tonalitäten, Positionierungen.
• Besonders nützlich bei wiederkehrenden Kommunikationsaufgaben.

Notebook LM (Google)

• Hochgradig vielseitig: Verarbeitung und Verknüpfung von PDFs, Webseiten, Transkripten, Audios, Bildern.
• Einsatz z. B. zur Prüfungsvorbereitung, Erstellung von Mindmaps, Podcasts oder Quizfragen.
• Erweiterung: YouTube to Notebook LM zur Integration kompletter YouTube-Kanäle.
• Ideal für kontextreiches Lernen und Informationsverdichtung.

Gemini (Google)

• Starke Entwicklung in letzter Zeit.
• Besonders gut für Textgenerierung, Bild- und Videoerstellung, z. B. Google Ads vorbereiten.
• Günstiges Abo-Modell (z. B. Gemini + Notebook LM kombiniert für unter 10 $).

Perplexity

• Spezialisiert auf Webrecherche mit Quellenangabe.
• Ideal für schnelles Auffinden aktueller Informationen.
• Transparent, direkt nutzbar, teilweise mit Sprachausgabe und Dokumenten-Upload.

Claude (Anthropic)

• Alternative zu ChatGPT, oft eloquenter im Sprachstil.
• Hervorragend für Projektarbeit, da strukturierter Aufbau mit Projekten & Artefakten.
• Ergebnisse können direkt ins Projektwissen integriert werden.
• Vorteile bei komplexeren Aufgaben und beim Schreiben (z. B. Bücher, Strategien).

Gamma

• Tool zur automatisierten Erstellung hochwertiger Präsentationen.
• Inhalte können mit anderen KI-Tools (z. B. Claude) vorbereitet und hier visuell umgesetzt werden.
• Export als PDF, PowerPoint oder sogar als Webseite möglich.
• Ideal für Lead-Magnete, Webinare, Karussells auf LinkedIn u. a.

Hemingway Editor

• Kein KI-Tool, aber extrem nützlich zur Prüfung der Lesbarkeit von Texten.
• Analysiert Satzstruktur, Lesbarkeitsgrad, Komplexität.
• In Kombination mit ChatGPT oder Claude zur Vereinfachung und Optimierung von Texten sehr effektiv.

Nano Banana

• Tool zur Bildgenerierung auf Prompt-Basis.
• Erstellung von Infografiken, Social-Media-Bildern, Visuals.
• Hohe Qualität bei relativ geringen Kosten (ca. 0,15 $ pro Bild).
• Empfehlung: Iterative Prompt-Gestaltung nach dem erlernten Prinzip (Rolle, Kontext, Aufgabe, Tonalität etc.).

Weitere Tools (kurz erwähnt)

• HeyGen – Video-Avatare
• Fonio – Sprachbots
• Make / n8n – Automatisierung von KI-Prozessen
• Monica AI – All-in-One-Plattform mit ChatGPT, Claude & Co.
• Comet (Perplexity Browser) – Assistenzfunktionen & E-Mail-Automatisierung (Tipp: 1 Jahr kostenlos via PayPal-Deal)

3. Wichtigste Empfehlungen & Meta-Botschaft

• Tools gezielt entlang der eigenen Anwendungsfälle auswählen.
• Prompt-Fähigkeiten wichtiger als Tool-Vielfalt.
• Tools kombinieren: z. B. Gamma für Visualisierung + Claude für Text + Hemingway für Qualitätssicherung.
• Verinnerlichung statt Abhängigkeit von fremden Prompts – die Nutzer sollen lernen, selbst wirksam zu prompten.

4. Beispielhafte Tool-Kombinationen

• Text in Claude generieren → mit Hemingway optimieren → mit Gamma visualisieren → als PDF oder Karussell posten.
• Transkript mit Notebook LM analysieren → Podcast oder Quiz generieren → als Lernunterlage teilen.

CustomGPTs – Funktion, Aufbau und Anwendungsfälle

Teil 7 – Zusammenfassung

In diesem Teil des KI-Kickstarts geht es um die Erstellung und Anwendung von Custom GPTs – also individuell konfigurierten KI-Persönlichkeiten auf Basis von ChatGPT. Diese bieten nicht nur eigene Daten, Tonalität und Aufgabenbereiche, sondern lassen sich exakt auf die jeweilige Rolle, Zielgruppe und Funktion zuschneiden.

Ziel ist es, den Teilnehmern zu zeigen, wie sie sich eigene KI-Werkzeuge schaffen können, die ihre Sprache sprechen, ihre Standards kennen und ihre Abläufe unterstützen – und das ohne Programmierkenntnisse.

1. Was sind Custom GPTs?

• Individuell konfigurierbare ChatGPTs, die mit eigenen Anweisungen, Beispielen, Zielen und Tonalitäten erstellt werden können.
• Können sogar auf eigene Datenquellen zugreifen, wenn gewünscht (z. B. über Datei-Uploads).
• Erstellung erfolgt direkt im ChatGPT-Plus-Konto → Menüpunkt „Explore GPTs“ → „Create“.
• Nutzer können zwischen geführtem Editor (No Code) und manuellem Setup wählen.

2. Bausteine eines Custom GPTs

Bei der Erstellung können mehrere Bereiche definiert werden:

a) Name und visuelle Identität

• Titel, Kurzbeschreibung, Icon, Farben – alles frei gestaltbar.

b) Ziel & Rolle der KI

• Was ist das Ziel? Was soll die KI tun? Für wen arbeitet sie?
• Beispiel: Eine CustomGPT als „Vertriebsassistent für erklärungsbedürftige Dienstleistungen“.

c) Anweisungen für Verhalten & Sprache

• Tonalität (z. B. wertschätzend, humorvoll, sachlich)
• Do’s & Don’ts (z. B. keine Floskeln, klare Aussagen, kein Gendern)

d) Beispielinhalte (Assets)

• Eigene Texte, FAQs, Positionierungen, Produktbeschreibungen, Blogartikel etc.
• Die KI nutzt diese Beispiele als Trainingsbasis für ihre Antworten.

e) Dateien & Links

• Hochladen eigener PDFs, Strategiepapiere oder Workbooks.
• Möglichkeit, externe Webseiten oder Quellen einzubinden.

f) Erweiterte Funktionen (optional)

• Anbindung an APIs oder Code Interpreter möglich – relevant für fortgeschrittene Anwendungen.

3. Warum Custom GPTs sinnvoll sind

• Wiederverwendbarkeit: Einmal konfigurierte KIs können wiederholt genutzt werden – immer im gleichen Stil.
• Klarheit & Effizienz: Die KI weiß direkt, wie du denkst, wie du schreibst, was du brauchst.
• Skalierbarkeit: Teams, Kunden oder Nutzer können auf einheitliche GPTs zugreifen – z. B. für Kundenservice, Beratung oder Content-Produktion.

4. Praxisbeispiele für Custom GPTs

• Marketing-GPT: Erstellt Texte in einem definierten Stil, kennt Zielgruppe & Angebote.
• Vertriebs-GPT: Fragt Bedarfe ab, simuliert Verkaufsgespräche, erstellt Angebote.
• Coach-GPT: Unterstützt mit Coachingfragen, Reflexionsmethoden, Impulsen.
• Prüfungs-GPT: Fragt Wissen ab, gibt Hinweise zur Vertiefung, erstellt Übungsaufgaben.
• Content-GPT: Wandelt Inhalte in verschiedene Formate um (Blog, Social Media, Slides etc.).

5. Zugang & Weitergabe

• Erstellte Custom GPTs können:
  • Privat genutzt werden
  • Mit Link geteilt werden (öffentlich oder gezielt)
  • In Organisationen eingebunden werden (z. B. mit Teamzugängen)
• Ideal, um z. B. Kunden oder Mitarbeitern eine „vorkonfigurierte KI“ zur Verfügung zu stellen.

6. Erfolgsfaktoren

• Klarheit beim Setup ist entscheidend: Je besser Rolle, Ziel und Tonalität definiert sind, desto besser arbeitet der GPT.
• Nicht zu viele Informationen auf einmal – lieber iterativ aufbauen und verfeinern.
• Die Custom GPTs sind keine „One fits all“-Lösung – sie leben von Kontext.

Zentrale Botschaften & Impulse

• „Ein Custom GPT ist wie ein digitaler Teamkollege – er braucht Briefing, Stil und Mission.“
• „Wenn du immer wieder das Gleiche promptest – bau dir ein Custom GPT.“
• „Nicht die KI muss lernen, sondern wir müssen lernen, was wir ihr sagen wollen.“

Die Deep Research Funktion von chatGPT + Q&A Runde

Teil 8 – Zusammenfassung

Der letzte Abschnitt kombiniert zwei zentrale Elemente: Zum einen wird gezeigt, wie man mit ChatGPT tiefgehende Recherchen (Deep Research) durchführen kann – auch bei komplexeren Fragestellungen. Zum anderen bietet die abschließende Q&A-Runde Gelegenheit, offene Fragen zu klären, Praxisfälle zu besprechen und Feedback zu geben.

1. Deep Research – Was steckt dahinter?

Deep Research meint die Fähigkeit, mit ChatGPT über mehrere Schritte hinweg tief und gezielt zu recherchieren, z. B. für:

• Marktanalysen
• Zielgruppenverständnis
• Angebotsentwicklung
• Contentplanung
• Strategiearbeit

2. Die Herausforderung bei komplexen Recherchen

• Komplexe Fragen scheitern oft, weil die Ursprungsfrage zu breit formuliert ist.
• Nutzer erwarten von einem einzigen Prompt eine vollständige Lösung.
• Das ist unrealistisch: KI kann nicht zaubern – sie kann iterieren.

3. Lösung: Iteratives Vorgehen (Promptkaskaden)

a) Frage zuerst strukturieren lassen:

„Was sind die Teilbereiche, die ich klären müsste, um XYZ zu beantworten?“

Beispiel:
„Ich will ein neues digitales Angebot entwickeln – was müsste ich dazu wissen?“

→ Die KI schlägt Themenbereiche vor wie:

• Zielgruppe
• Positionierung
• Nutzenversprechen
• Marktvergleich
• Preisstrategie

b) Jeden Teilbereich einzeln angehen:

• Pro Thema tiefer einsteigen:

„Hilf mir, die Zielgruppe klarer zu beschreiben.“
„Was ist der Status quo dieser Zielgruppe?“
„Welche unbefriedigten Bedürfnisse bestehen?“

→ So entsteht schrittweise ein tragfähiges Gesamtbild.

c) Ergebnisse bündeln lassen:

• ChatGPT kann aus den Teilergebnissen eine Übersicht oder ein Exzerpt generieren.
• Optional: Format wandeln lassen (z. B. Canvas, Tabelle, Slide, Copytext etc.).

4. Was Deep Research NICHT ist

• Kein Tool zur „magischen Antwort“ auf vage Fragen.
• Kein Ersatz für eigene Klarheit – sondern ein methodischer Denkpartner.

5. Haltung & Mindset

• Wer präzise denkt, bekommt präzise Ergebnisse.
• KI kann strukturieren, verknüpfen, hinterfragen – aber sie braucht Führung.
• Nicht fragen „Was weißt du?“, sondern:

„Was müsste ich wissen, um XY fundiert beantworten zu können?“

6. Q&A-Runde – zentrale Fragen & Learnings

• Teilnehmer stellten Fragen zu:
  • Einsatz in Kundenprojekten
  • Strategieberatung
  • Toolkombinationen
  • Promptqualität
  • Umgang mit Unsicherheiten
• Zentrale Impulse:
  • Lieber klein anfangen als sich im „KI-Perfektionismus“ zu verlieren.
  • Eigene Prompts und Custom GPTs iterativ verbessern.
  • KI ist ein Lernfeld – kein Prüfungsfeld.

Zentrale Botschaften & Impulse

• „Frage nicht, was die KI weiß – frage, wie du sie besser führen kannst.“
• „Deep Research ist ein iterativer Prozess – kein Schnellschuss.“
• „Je klarer du denkst, desto mächtiger wird die KI.“