ChatGPT oder eigener KI-Agent? Entscheidend ist, wie weit Ihre Aufgabe reichen soll. Für einen geprüften Entwurf kann ein vorhandenes Tool genügen. Soll daraus ein verlässlicher Vorgang über mehrere Systeme werden, müssen auch Zugriffe, Übergaben und Fehlerfälle passen. Eine eigene Anwendung ist dann sinnvoll, wenn sie eine konkrete Lücke schliesst.
Derselbe Kundenwunsch, drei mögliche Lösungen
Ein Kunde fragt nach einer Leistung und dem nächsten freien Beratungstermin. Ihr Team kann einen Antwortentwurf mit einem vorhandenen KI-Tool vorbereiten. Ein fester Workflow kann die Anfrage erfassen und eine zuständige Person informieren. Ein Agent kann innerhalb erlaubter Zugriffe fehlende Informationen erkennen und passende nächste Schritte vorbereiten.
Vergleichen Sie die drei Wege mit demselben Beispiel. Welche Arbeit bleibt beim Team? Wo braucht es einen Systemzugriff? Wer übernimmt bei einer unklaren Anfrage? Erst diese Antworten zeigen, ob die zusätzliche Entwicklung einen Vorteil bringt.
Praktische Entscheidung: Wenn das vorhandene Werkzeug die Aufgabe samt Kontrolle gut genug erfüllt, nutzen Sie es. Investieren Sie in eine eigene Anwendung, wenn der zusätzliche Nutzen benannt und im Test überprüfbar ist.
Was kann ChatGPT heute bereits übernehmen?
Die pauschale Aussage «ChatGPT hat keinen Zugriff auf Ihre Systeme» greift zu kurz. Über freigegebene Apps sind je nach Angebot Informationen und unterstützte Aktionen in angebundenen Diensten möglich. Welche Funktionen Sie nutzen können, hängt unter anderem von Tarif, Arbeitsbereich, Region und Berechtigungen ab. Das beschreibt OpenAI in der App-Dokumentation.
Für Ihren Betrieb zählt deshalb: Funktioniert die benötigte Aufgabe mit dem vorhandenen Tool bereits gut genug? Testen Sie beispielsweise einen freigegebenen Dokumentenbestand und prüfen Sie, ob Antworten die richtige Quelle finden. Eine neue Anwendung braucht einen zusätzlichen, konkreten Nutzen.
Wann passt ein Tool, ein Workflow oder ein Agent?
Ein vorhandenes KI-Tool für einzelne Aufgaben
Ihr Team sucht Informationen, formuliert einen Entwurf oder bereitet ein Gespräch vor. Die Person steuert den Vorgang und prüft das Ergebnis. Wenn der benötigte Zugriff und die vereinbarten Datenbedingungen passen, kann das ein sinnvoller Einstieg sein.
Ein Workflow für einen klaren Ablauf
Ein Formular geht ein, Pflichtfelder werden geprüft und der Vorgang wird an die zuständige Person weitergegeben. Die Reihenfolge steht fest. Dafür ist nicht automatisch ein Sprachmodell nötig. Ein KI-Schritt kann ergänzend einen Freitext einordnen; der übrige Ablauf bleibt regelbasiert.
Ein Agent für flexible nächste Schritte
Die Anwendung muss abhängig vom Anliegen unterschiedliche Werkzeuge oder Informationen wählen. Dann braucht es zusätzlich klare Aktionsgrenzen, Tests und einen Weg zur menschlichen Übernahme. Anthropic unterscheidet diese flexible Steuerung von festgelegten Workflows. Mehr Flexibilität bedeutet auch zusätzlichen Prüf- und Betriebsaufwand.
Wie könnte das im Beratungsalltag aussehen?
Mögliches Beispiel, kein belegter Kundenfall: Eine E-Mail enthält eine neue Anfrage. Die Anwendung bereitet Anliegen und Kontaktdaten für das CRM vor. Fehlen Informationen oder ist eine Zuordnung unklar, erhält das Team eine Aufgabe. Eine ausgehende Sales-Antwort wird zuerst als Entwurf zur menschlichen Freigabe bereitgestellt.
Für die Umsetzung prüfen wir den vorhandenen CRM-Zugang, die erlaubten Datenfelder und die Zuständigkeit. Auch der Fall «CRM nicht erreichbar» gehört dazu. Ein Text, den die KI überzeugend formuliert, beweist noch keine erfolgreiche Datenübergabe.
Was müssen wir bei Daten und Zugriffen klären?
Ein eigener Agent ist keine automatische Datenschutzlösung. Vor der Umsetzung klären Sie Zweck, benötigte Daten, Anbieter, Speicherorte, Aufbewahrung und Zugriffe. Die Hinweise des EDÖB zu KI und Datenschutz sind dafür ein Ausgangspunkt.
Auch vorhandene Business-Angebote müssen differenziert beurteilt werden: Laut OpenAI werden Daten aus ChatGPT Business standardmässig nicht für das Modelltraining verwendet. Das ersetzt die Prüfung Ihrer Anbindungen und Nutzung nicht. «Nicht zum Training verwendet» beantwortet beispielsweise noch nicht jede Frage zur Speicherung.
Woran erkennen wir eine brauchbare Lösung?
Prüfen Sie einen vollständigen Vorgang mit freigegebenen Beispielen:
- Ergebnis: Woran erkennt Ihr Team eine fachlich richtige Bearbeitung?
- Freigabe: Welche Aktion braucht vor der Ausführung eine Bestätigung?
- Ausnahme: Was passiert bei fehlenden Angaben oder unklarer Antwort?
- Übergabe: Ist der Vorgang tatsächlich im richtigen System angekommen?
- Betrieb: Wer sieht Fehler und übernimmt die Bearbeitung?
- Aufwand: Wie viel Nacharbeit bleibt pro Vorgang übrig?
Vergleichen Sie Einrichtung, Lizenzen, Nutzung und laufende Betreuung mit dem tatsächlichen Nutzen. Mehr Autonomie ist für sich genommen kein Qualitätsmerkmal.
Wenn der Lösungsweg feststeht, zeigt KI einführen die nächsten Schritte von der Aufgabenbeschreibung bis zur Übergabe.
Sie haben bereits einen Ablauf im Kopf? Bei unserer KI-Entwicklung für KMU sehen Sie mögliche Bausteine und den Weg von der Idee bis zum Betrieb. Für feste Übergaben lohnt sich auch der Blick auf Prozessautomatisierung.