Wir sind alle zahlende Beta-Tester von OpenAI & Co.

Realtalk: Bei aller Euphorie rund um die Möglichkeiten von KI habe ich es heute wieder am eigenen Leib erfahren. Wir sind alle zahlende Beta-Tester von OpenAI und Co. Was passiert ist, und warum ich trotzdem überzeugt bin, dass sich der Einsatz lohnt.

Der Plan: Ein einfacher Workflow in einer Stunde

Für unsere Deep-Dive-Workshops ziehe ich mich regelmäßig ins Prompting-Rabbithole zurück und tüftle an Anwendungsfällen aus dem Arbeitsalltag der Teams, die wir betreuen. Auf Basis von Workflow-Beschreibungen und Beispieldaten versuche ich, so viele händische Arbeitsschritte wie möglich an die KI als virtuellen Kollegen auszulagern. Die Ergebnisse, Prompts, Assistenten oder Automatisierungen, trainieren wir dann gemeinsam mit den Teams im Workshop.

Heute stand ein vermeintlich einfacher Workflow auf der Liste, den ich mal eben als ChatGPT-Assistenten bauen wollte. Eingeplant: höchstens eine Stunde. Prozess verstehen, Daten sichten und bereinigen, Prompt bauen und testen. Easy. Denkste.

Die Realität: Vier Stunden Gerangel mit GPT-5

Der Workflow, der so ähnlich schon zigmal gut funktioniert hatte, weigerte sich beharrlich: Excel-Datenbasis einlesen und selbstständig bereinigen, verschiedene Fragestellungen analysieren, Feedback vom Nutzer einholen, finale Zusammenfassung erstellen und in eine E-Mail-Vorlage gießen.

Die illustre Konversation nach vier Stunden klang in etwa so: Excel? Versteh ich nicht, konnte ich auch noch nie. Versuchs doch mal mit PDF. Oh, ich kann gerade kein OCR, ich melde mich aber. Du schon wieder, wie, ich wollte mich melden? Das kann ich gar nicht. Guck mal, das klappt jetzt, aber eine Excel wäre echt einfacher gewesen. Deine Fragen verstehe ich nicht, aber hier sind 20 kluge weitere Fragen. Natürlich stimmt die Antwort. Oh, da habe ich ja einen Fehler gemacht, danke fürs Bescheidgeben. Und schließlich: Hurra, jetzt bin ich fertig! Wie, du wolltest eigentlich etwas anderes?

Was das über den KI-Alltag aussagt

Das hat Nerven gekostet, am Ende hat das Ergebnis aber gepasst. Die Erfahrung zeigt: Aus Tools wie ChatGPT lässt sich enorm viel herausholen, dazu gehört aber noch jede Menge Gefrickel. Und die Qualität der Ergebnisse schwankt derzeit gefühlt enorm, selbst bei Workflows, die gestern noch funktioniert haben.

Mein Fazit

KI heute produktiv einzusetzen kann enorm Zeit sparen, wenn man vorher Zeit in robuste Prompts, saubere Referenzen und ordentliche Daten investiert. In diesem Sinne: nicht aufgeben. Lieber mal einen Kaffee trinken. Oder besser einen Schnaps.

FAQ

Warum schwankt die Qualität von ChatGPT-Ergebnissen?

Modell-Updates, Lastspitzen und veränderte Tool-Anbindungen führen dazu, dass identische Prompts unterschiedlich gut funktionieren. Workflows, die gestern liefen, können heute haken, ein bekanntes Phänomen produktiver KI-Nutzung.

Wie baue ich robuste KI-Workflows?

Mit sauberen, bereinigten Daten, präzisen Prompts mit klaren Arbeitsschritten, definierten Ausgabeformaten und ausgiebigem Testen mit echten Beispieldaten, bevor der Workflow ins Team geht.

Lohnt sich der Aufwand für KI-Automatisierung trotzdem?

Ja. Die anfängliche Investition in Prompts, Referenzen und Datenqualität zahlt sich aus, sobald der Workflow stabil läuft und wiederkehrende Aufgaben zuverlässig übernimmt.

Kann ChatGPT Excel-Dateien verarbeiten?

Grundsätzlich ja, in der Praxis ist die Verarbeitung aber fehleranfällig und tagesformabhängig. Saubere Datenstrukturen und alternative Formate können helfen, Probleme zu vermeiden.

Was bedeutet es, zahlender Beta-Tester zu sein?

KI-Anbieter entwickeln ihre Produkte in hohem Tempo am lebenden Objekt weiter. Zahlende Nutzer erleben dadurch regelmäßig Fehler, Inkonsistenzen und Funktionsänderungen, wie bei einer Beta-Software.