1. Lohnt sich ChatGPT im Unternehmen?
Viele Unternehmen fragen sich: Ist das mehr Spielerei oder auch strategisch sinnvoll? Die ehrliche Antwort lautet: Es kommt darauf an. Und zwar auf drei Dinge: den konkreten Anwendungsfall, die vorhandene Datenlage – und die Bereitschaft zur organisatorischen Veränderung.
- Use Case: Gibt es Prozesse mit hohem Textaufkommen, vielen Wiederholungen oder manuellem Rechercheaufwand?
- Datenzugang: Stehen strukturierte oder zumindest gut auffindbare Inhalte (z. B. FAQs, Richtlinien, CRM-Notizen) zur Verfügung?
- Reifegrad: Ist die Organisation bereit, Prozesse anzupassen – nicht nur Tools einzuführen?
Zahlen, die den Rahmen setzen:
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Laut einer MIT x BCG Studie (2023) berichten Consultants von bis zu 40–50 % Zeitersparnis bei textbasierten Aufgaben durch den Einsatz von GPT-4.
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In Leafworks-Projekten mit Zendesk-Automatisierung konnten bis zu 25 % schnellere Reaktionszeiten im First-Level-Support erzielt werden.
- Die Einstiegskosten sind niedrig: Einzelnutzer zahlen ab 20 €/Monat, kleine Integrationsprojekte starten bei rund 5.000 €.
Fazit: ChatGPT lohnt sich, wenn der Einsatz mit klarer Zielsetzung erfolgt. Ohne Kontext, Daten und Prozessanpassung bleibt der Effekt oft aus.
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2. Was ChatGPT ist – und warum das für Unternehmen relevant ist
ChatGPT basiert auf einem sogenannten Large Language Model (LLM), das durch maschinelles Lernen aus Milliarden Textbeispielen Sprachmuster erkennt und reproduziert. Dadurch kann ChatGPT in Sekundenschnelle sprachbasierte Aufgaben übernehmen. Im Unternehmenskontext ist das relevant, um:
- Inhalte schneller und konsistenter zu erstellen – ob im Kundenservice, Marketing oder HR
- Wissen standortübergreifend nutzbar zu machen – z. B. bei Einarbeitung, Support oder interner Kommunikation
- wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, ohne neue Systeme einzuführen
3. Was Unternehmen heute schon mit ChatGPT tun
Viele Organisationen haben bereits erste Schritte unternommen – teils experimentell, teils integriert. Die Anwendungsfelder reichen von klassischer Textautomatisierung bis hin zu domänenspezifischen Assistenzsystemen:
| Bereich | Beispielhafte Anwendungen | Reifegradpotenzial |
|---|---|---|
| Kundenservice | Ticket-Zusammenfassungen, Antwortvorschläge | Hoch |
| Marketing | Textentwürfe, Varianten, SEO | Hoch |
| Vertrieb & Sales | Angebotsbausteine, RFP-Antworten | Mittel |
| HR & Interna | Stellenanzeigen, Onboarding, Richtlinien | Mittel |
| IT & Dokumentation | Changelogs, Code-Kommentare, API-Texte | Mittel |
4. Einstiegsszenarien und Kosten
Der Weg zum produktiven KI-Einsatz ist individuell. In der Praxis haben sich drei Einstiegsmodelle bewährt:
1. Selbstnutzung (Einzelpersonen)
Tools wie chat.openai.com, Microsoft Copilot oder ChatGPT in Notion erlauben schnelle Experimente. Kosten: 20–50 €/Monat. Nachteil: Kein Unternehmenskontext, keine Kontrolle über Datenflüsse.
2. Integration in bestehende Systeme
Beispiel: KI-gestützte Funktionen in Zendesk, umgesetzt über Knots.io. DSGVO-konform, teamfähig und API-erweiterbar. Typischer Projektaufwand: 5.000–15.000 €.
3. Eigene GPT-Anwendung / Custom GPTs
Einbindung über OpenAI API oder Azure, ggf. mit Fine-Tuning auf interne Daten. Volle Kontrolle, hoher Aufwand. Projektkosten starten bei ca. 20.000 €.
5. Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz
KI bringt nur dann echten Nutzen, wenn die Rahmenbedingungen stimmen. Dazu gehören:
Zugriff auf strukturierte Inhalte
FAQs, Richtlinien, Kundenfeedback oder Produktdaten sind die Basis für gute Antworten. Wer diese Daten nicht digital verfügbar hat, braucht zuerst ein Content-Projekt.
Kompetenz im Prompting
Prompt-Kompetenz ist mehr als ein Trick. Es ist die Fähigkeit, klar, zielgerichtet und kontextbewusst mit einem Sprachmodell zu kommunizieren. Sie lässt sich schulen – und wirkt wie ein Produktivitäts-Booster.
Governance und Datenschutz
Wer darf was eingeben, prüfen, freigeben? Gibt es sensible Inhalte, die ausgeklammert werden müssen? KI-Einführung braucht Regeln – nicht nur Tools.
Change-Begleitung
Viele Mitarbeitende sind skeptisch – zu Recht. Ohne Schulung, Beispiele und transparente Kommunikation droht Schattennutzung oder Ablehnung. Deshalb: früh einbinden, verständlich erklären, gemeinsam entwickeln.
Exkurs: Was gute Prompts wirklich ausmacht
Prompting ist ein Dialog, kein Einwegbefehl. Gute Prompts basieren auf:
- Rollenbewusstsein: Wer spricht – ein Produktmanager, eine Agentin, ein Bot?
- Zielorientierung: Was soll entstehen – Information, Handlung, Vorschlag?
- Kontexttiefe: Für wen, auf welchem Kanal, mit welchem Wissensstand?
- Feedbackfähigkeit: Gute Ergebnisse brauchen Iteration – und Nachfragen.
- Erprobten Mustern: Kürzel wie „TL;DR“, „ELI5“ oder „Humanize“ beschleunigen den Workflow.
Prompting lässt sich standardisieren, dokumentieren und teamübergreifend nutzbar machen – z. B. über Templates oder eine interne Prompt-Bibliothek.
6. Risiken & Grenzen
- Halluzinationen: LLMs erfinden mitunter plausible, aber falsche Inhalte. Ohne Faktenprüfung bleibt jedes Resultat unsicher.
- Blackbox-Verhalten: Entscheidungen und Antworten lassen sich nicht immer nachvollziehen. Das braucht Vertrauen und klare Leitlinien.
- Datenschutzrisiken: Schatten-KI entsteht, wenn Mitarbeitende unkontrolliert Tools nutzen. Klare Vorgaben beugen vor.
- Überschätzte Wirkung: Wer ohne Ziel startet, wird kaum ROI sehen. Erfolg kommt nicht durch Tool-Einsatz – sondern durch organisatorische Reife.
7. Fazit: Was ChatGPT leisten kann – und wann Beratung sinnvoll ist
ChatGPT ist mehr als Hype, auch ein Werkzeug mit enormem Potenzial. Unternehmen, die bereit sind, gezielt zu starten und Prozesse anzupassen, können echte Effizienzgewinne erzielen. Nicht überall, aber oft dort, wo viel kommuniziert, dokumentiert oder strukturiert werden muss.
Leafworks unterstützt Sie dabei:
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- den passenden Einstieg zu finden
- mit bestehenden Systemen (z. B. Zendesk) zu integrieren
- Prompt-Kompetenz im Team aufzubauen
- Ihre Daten datenschutzkonform nutzbar zu machen
Leafworks bietet genau das: Sparring, Struktur, Erfahrung.
