KI schreibt eine falsche Formel so selbstbewusst wie eine richtige. Wie Sie mit präzisen Eingaben bessere Ergebnisse erzielen – und warum Sie sie trotzdem immer gegenprüfen sollten.   Die KI kennt keinen Zweifel Wer schon einmal eine Formel falsch gebaut hat, kennt das Gefühl: Irgendetwas stimmt nicht, das Ergebnis sieht nicht stimmig aus, man schaut noch einmal hin. Dieses Zögern ist zutiefst menschlich – und es fehlt der künstlichen Intelligenz vollständig. Ein Sprachmodell formuliert eine falsche Formel mit derselben Überzeugung wie eine richtige. Es kennt keinen Zweifel. Genau darin liegt die eigentliche Herausforderung, wenn Sie Excel-Daten mit KI verarbeiten. Den Zweifel, den das Modell nicht hat, muss der Mensch beisteuern – und zwar an zwei Stellen: einmal zu Beginn, durch präzise Eingaben, und anschließend beim Ergebnis, durch konsequente Kontrolle. Zwei Tore, durch die jedes KI-Ergebnis muss, bevor man ihm trauen darf. Nehmen wir ein Beispiel: eine Umsatztabelle mit Regionen, Produkten und Quartalswerten. Die Aufgabe an die KI lautet schlicht: „Analysiere die Daten." Das Ergebnis ist plausibel, ordentlich formatiert – und völlig belanglos. Ein paar Durchschnittswerte, eine generische Beobachtung. Nichts, womit sich eine Entscheidung treffen ließe. Woran das liegt? An unseren bereits formulierten zwei Toren.   Was ändert sich gerade beim Einsatz von Copilot in Excel? Bis vor Kurzem war KI in Excel ein Ratgeber: Sie schlug eine Formel vor, man übernahm sie selbst. 2026 hat sich das nun gedreht. Die KI handelt nun direkt in der Arbeitsmappe – sie plant mehrere Schritte, führt sie aus, prüft das eigene Zwischenergebnis und arbeitet nach. Wie tiefgreifend dieser Wandel ist, verrät eine Kleinigkeit am Rande: Microsoft hat die zunächst „Agent-Modus" getaufte Funktion inzwischen schlicht in „Bearbeiten mit Copilot" umbenannt. Das Mächtige wird zum Alltag – und genau deshalb steigt der Einsatz. Solange die KI nur Vorschläge machte, lag die Kontrolle automatisch beim Menschen. Sobald sie selbst in die Tabelle schreibt, verschwindet diese natürliche Sicherung. Die zwei Tore werden damit nicht optional, sondern zur Voraussetzung für verlässliche Arbeit.   Tor 1: Präzise Eingaben Die Qualität eines KI-Ergebnisses entscheidet sich schon bei der Eingabe. Eine vage Frage erzeugt eine vage Antwort. Das ist keine Schwäche der Technik, sondern eine Eigenschaft: Das Modell füllt Lücken mit Annahmen, und je mehr Lücken Sie lassen, desto mehr rät es.   Vier Bausteine einer guten Anweisung für Copilot in Excel Eine wirksame Eingabe enthält in der Regel vier Elemente: Ein klares Ziel: Was genau soll herauskommen? Nicht „analysieren", sondern „die drei Regionen mit dem stärksten Umsatzrückgang finden". Kontext: Worum geht es, und für wen ist das Ergebnis gedacht? Ein Bericht für die Geschäftsführung sieht anders aus als eine schnelle interne Prüfung. Explizite Erwartung: Format, Umfang, Struktur – etwa „als sortierte Tabelle" oder „als kurzer Fließtext mit drei Kernpunkten". Eine benannte Quelle: Welcher Datenbereich, welche Spalten? Je eindeutiger der Bezug, desto geringer das Risiko, dass sich die KI etwas zusammenreimt.   Vom vagen zum präzisen Prompt Zurück zum Beispiel der Umsatztabelle. Statt „Analysiere die Daten" lautet die bessere Anweisung etwa: „Vergleiche den Umsatz je Region über die letzten vier Quartale. Markiere alle Regionen mit einem Rückgang von mehr als zehn Prozent und gib das Ergebnis als nach Rückgang sortierte Tabelle aus." Das Resultat ist sofort brauchbar: konkrete Regionen, klare Schwelle, sinnvolle Sortierung. Wer zusätzlich Beispiele mitliefert und die Tabelle vorausschauend strukturiert – eindeutige Überschriften, keine verbundenen Zellen, klar abgegrenzte Bereiche –, erhält nicht nur einmalig ein besseres Ergebnis, sondern eine Lösung, die auch mit neuen Zeilen stabil bleibt. Auch Microsoft selbst formuliert es unmissverständlich und weist darauf hin, dass die KI umso besser helfen kann, je genauer die Angaben sind. (Microsoft Support, o. D.)   Tor 2: Konsequente Kontrolle des Ergebnisses Eine präzise Eingabe erhöht die Wahrscheinlichkeit eines guten Ergebnisses – sie garantiert es nicht. Hier kommt das zweite Tor ins Spiel, und es ist genau jenes, das am häufigsten übersprungen wird.   Warum Prüfen Pflicht bleibt Das Modell kann die Bedeutung seiner Ausgabe nicht verstehen und ihre Richtigkeit nicht bewerten – darauf weist auch Microsoft in den eigenen Hinweisen ausdrücklich hin. (Microsoft Support, o. D.) Untersuchungen zur KI-gestützten Formelerstellung zeigen zudem ein klares Muster: Solange die Aufgabe überschaubar ist, liefert die KI oft korrekte Ergebnisse mit nachvollziehbarer Herleitung. Sobald aber Informationen fehlen oder das Problem komplex wird, brechen Genauigkeit und Schlussfolgerung ein – bis hin zu frei erfundenen Werten, die dennoch überzeugend aussehen. (Thorne, 2023) Die KI signalisiert diesen Bruch nicht. Sie zögert nicht, sie warnt nicht. Der falsche Wert kommt mit derselben Selbstsicherheit wie der richtige.   So prüfen Sie ein Copilot Ergebnis in Excel in der Praxis Kontrolle muss nicht aufwendig sein. Drei Routinen reichen meist aus: Stichproben gegen bekannte Werte: Rechnen Sie einige Zellen von Hand nach oder gegen eine Zahl, die Sie sicher kennen. Eine kleine Kontrollzeile einbauen: Eine Quersumme oder ein Plausibilitätscheck, der sofort auffällt, wenn etwas nicht passt. Die Logik lesen, nicht nur das Ergebnis: Sehen Sie sich die erzeugte Formel an. Stimmt der Zeitraum? Wurde versehentlich eine Summenzeile mitgezählt? Oder ist die Formel möglicherweise unnötig kompliziert?   Fazit: Zwei Tore, eine Haltung KI in Excel ist eine schnelle, fähige Assistenz. Sie wird produktiv, wenn Sie sie präzise anweisen – und vertrauenswürdig erst, wenn Sie ihre Ergebnisse gegenprüfen. Beide Tore gehören zusammen: Das erste sorgt dafür, dass möglichst wenig schiefgeht; das zweite fängt das ab, was trotzdem schiefgeht. Die eigentliche Verschiebung durch agentische KI ist deshalb keine technische, sondern eine der Verantwortung: weg vom Ausführen, hin zum Kontrollieren. Die KI bringt das Können. Den Zweifel und die passenden Eingaben liefern Sie.   Literaturverzeichnis Microsoft Support. (o. D.). Häufig gestellte Fragen zu Copilot in Excel, abgerufen am 8. Juni 2026  Thorne, S. (2023). Experimenting with ChatGPT for spreadsheet formula generation: Evidence of risk in AI generated spreadsheets [Preprint]. arXiv.    Autorin: Kerstin Vogel Seminartipp: Datenverarbeitung mit Excel und KI

Professionelle Texte mit KI entstehen nicht durch zufälliges Ausprobieren, sondern durch klare Steuerung. Wer Text-KIs gezielt einsetzt, kann schnell Headlines, Newsletter, Blogbeiträge, Social-Media-Postings oder gekürzte Langtexte erstellen. Entscheidend ist aber: Der Mensch gibt Ziel, Botschaft, Tonalität und Qualitätsmaßstab vor. KI kann sehr gute Textvorschläge liefern. Sie ersetzt jedoch nicht die redaktionelle Entscheidung. Gute KI-Texte entstehen dann, wenn der Mensch die Richtung vorgibt und die KI als Werkzeug oder Sparringpartner nutzt.   Was bedeutet „Human in Command“ beim Texten mit KI? „Human in Command“ bedeutet, dass der Mensch den gesamten Texterstellungsprozess aktiv steuert. Die KI liefert Varianten, Vorschläge, Strukturen, Rohfassungen, Gegenargumente oder alternative Formulierungen. Die Entscheidung, was fachlich richtig, markengerecht und überzeugend ist, bleibt beim Menschen. Damit geht „Human in Command“ weiter als „Human in the Loop“. Beim „Human in the Loop“-Prinzip kontrolliert der Mensch vor allem das Ergebnis. Beim „Human in Command“-Prinzip führt der Mensch den Prozess von Anfang an.   Warum reicht Kontrolle allein beim KI-Texten nicht aus? Kontrolle ist wichtig, aber sie kommt zu spät, wenn der Auftrag an die KI unklar war. Ein allgemeiner Prompt wie „Schreib mir einen Text über unser Produkt“ führt häufig zu austauschbaren Ergebnissen. Die KI kann dann zwar sprachlich saubere Texte erzeugen, trifft aber nicht automatisch die passende Botschaft, Zielgruppe oder Tonalität. Gute KI-Texte brauchen klare Führung.  KI berechnet Sprache, kennt aber nicht automatisch die Markenstrategie, Zielgruppe oder kommunikative Absicht.   Wenn die KI fünf unterschiedliche Texteinstiege erstellt – etwa sachlich, pointiert, emotional, überraschend oder besonders einfach –, muss der Mensch entscheiden, welcher Ansatz am besten passt.   Wie schreiben Sie bessere Prompts für KI-Texte? Ein guter Prompt ist ein präziser Arbeitsauftrag. Je klarer die Vorgaben sind, desto besser kann die KI unterstützen. Prompt-Baustein Leitfrage Zweck Textsorte Welche Art von Text soll entstehen? z. B. Newsletter, Blogbeitrag, Posting, Headline Rolle Wer schreibt den Text? legt Perspektive und Kompetenzniveau fest Zielgruppe Wer liest den Text? macht Sprache und Argumentation passender Kernaussage Was ist die wichtigste Botschaft? verhindert beliebige oder zu breite Texte Tonalität Wie soll der Text klingen? z. B. sachlich, pointiert, einfach, beratend Inhalte Welche Fakten, Begriffe oder Argumente müssen vorkommen? sichert fachliche Relevanz Wirkung Was soll der Text bei den Leser:innen auslösen? unterstützt klare Kommunikation Format Wie soll das Ergebnis geliefert werden? z. B. Liste, Fließtext, Tabelle, Varianten   Schritt für Schritt: So steuern Sie KI beim Texten richtig Kernaussage festlegen: Klären Sie zuerst, was der Text vermitteln soll. Zielgruppe definieren: Bestimmen Sie, für wen der Text geschrieben wird und welches Vorwissen vorhanden ist. Tonalität vorgeben: Entscheiden Sie, ob der Text sachlich, einfach, pointiert, emotional oder beratend klingen soll. Format und Länge bestimmen: Geben Sie an, ob Sie eine Headline, einen Einstieg, einen Newsletter, einen Blogbeitrag oder eine Kurzfassung benötigen. Varianten erzeugen lassen: Bitten Sie die KI um mehrere unterschiedliche Vorschläge. Ergebnis kritisch prüfen: Bewerten Sie, ob Inhalt, Stil, Aussage und Zielgruppenansprache passen. Text redaktionell weiterentwickeln: Nutzen Sie den besten Vorschlag als Grundlage und schärfen Sie ihn fachlich und sprachlich nach.   Welche Aufgaben kann KI beim Texten übernehmen? KI kann viele Arbeitsschritte im Textprozess beschleunigen. Dazu gehören zum Beispiel: Headlines entwickeln Texteinstiege formulieren Blogbeiträge strukturieren Newsletter vorbereiten Social-Media-Postings entwerfen lange Texte kürzen Formulierungsvarianten erstellen Gegenargumente sammeln komplexe Inhalte vereinfachen unterschiedliche Tonalitäten testen Die KI liefert dabei nicht automatisch den finalen Text. Sie liefert Material, aus dem der Mensch die beste Fassung entwickelt.   Welche Risiken entstehen, wenn KI Texte ohne Steuerung erstellt? Wer KI einfach „machen lässt“, erhält oft Texte, die zunächst professionell wirken, aber wenig Profil haben. Sie können sprachlich korrekt sein, bleiben jedoch häufig allgemein, austauschbar oder nicht passend zur Marke. Ein weiteres Risiko: Die KI erkennt nicht zuverlässig, welche Information wichtig ist, und welche weggelassen werden sollte. Diese Bewertung muss der Mensch übernehmen.   KI als Sparringpartner: Was bringt der Ansatz in der Praxis? KI ist besonders hilfreich, wenn sie als Sparringpartner genutzt wird. Sie kann schnell mehrere Denk- und Formulierungsrichtungen anbieten. Dadurch wird der kreative Prozess beschleunigt, ohne dass die redaktionelle Verantwortung abgegeben wird. Ein sinnvoller Test ist, die KI fünf verschiedene Headlines oder Texteinstiege entwickeln zu lassen: sachlich pointiert emotional überraschend besonders einfach Anschließend entscheidet der Mensch, welcher Ansatz weiterverfolgt oder kombiniert wird.   Fazit: KI ist ein Werkzeug und kein Autopilot KI kann professionelle Textarbeit deutlich erleichtern. Sie erstellt schnell Vorschläge, Varianten und Strukturen. Gute Texte entstehen aber nur, wenn der Mensch den Prozess aktiv führt. Wer KI als Autopilot nutzt, bekommt meist durchschnittliche Ergebnisse. Wer KI gezielt steuert, erhält schneller bessere, klarere und wirkungsvollere Texte.   Autor: FORUM Redaktion Seminartipp! Überzeugend Texten mit KI-Unterstützung   Häufig gestellte Fragen zum Texten mit KI   Was ist beim Texten mit KI besonders wichtig? Wichtig ist ein klarer Arbeitsauftrag. Die KI sollte wissen, welche Textsorte entstehen soll, wer die Zielgruppe ist, welche Botschaft vermittelt werden soll und welche Tonalität gewünscht ist.   Warum reicht ein einfacher Prompt oft nicht aus? Ein einfacher Prompt liefert der KI zu wenig Kontext. Ohne Angaben zu Zielgruppe, Botschaft, Format und Stil entstehen häufig allgemeine Texte, die nicht präzise genug auf den Kommunikationszweck einzahlen.   Ersetzt KI professionelle Texterstellung? Nein. KI kann Textarbeit beschleunigen und gute Vorschläge liefern. Die fachliche Bewertung, strategische Einordnung und finale redaktionelle Entscheidung bleiben Aufgabe des Menschen.

Ab 2. August 2026 gilt die Kennzeichnungspflicht für KI-generierte Inhalte. Was müssen Kreative bei Deepfakes, Bildern und Texten beachten, welche Pflichten und Ausnahmen gibt es?  Die rasante Entwicklung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) hat die kreative Welt revolutioniert. Ob beeindruckende KI-Bilder, lippensynchrone Deepfakes oder automatisierte Texte – die Werkzeuge sind mächtig. Doch mit großer kreativer Freiheit kommt auch Verantwortung. Ab dem 2. August 2026 greift in der Europäischen Union (EU) eine entscheidende Regelung des sogenannten „EU AI Act“ (KI-Verordnung): die Transparenz- und Kennzeichnungspflicht. Was bedeutet das konkret für Designer, Autoren, Video-Creator und andere kreative Anwender? Dieser Leitfaden gibt einen klaren Überblick über die neuen Pflichten, Ausnahmen und die praktische Umsetzung.   Warum gibt es die neue Kennzeichnungspflicht? Das Hauptziel der EU-Verordnung nach Artikel 50 des KI-Gesetzes ist Transparenz. Im digitalen Raum wird es immer schwieriger, zwischen menschengemachten und maschinell erstellten Inhalten zu unterscheiden. Verbraucher sollen davor geschützt werden, getäuscht zu werden – sei es durch fotorealistische Fake-Bilder, manipulierte Videos (Deepfakes) oder automatisierte Falschberichte. Wer kreative Inhalte veröffentlicht, muss künftig in vielen Fällen mit offenen Karten spielen.   Wann müssen kreative Inhalte gekennzeichnet werden? Die Pflicht zur Kennzeichnung betrifft aber nicht alle KI-generierten Inhalte, sondern vor allem solche, die eine gewisse Wirkung entfalten oder in bestimmten Kontexten stehen. Als kreativer Anwender (im Gesetz oft als „Betreiber“ oder „Nutzer“ des KI-Systems bezeichnet) müssen Sie besonders in folgenden Fällen aufpassen: Täuschend echte Medien (Deepfakes): Wenn Sie Bilder, Audio- oder Videodateien erstellen, die echte Personen, Gegenstände oder Ereignisse darstellen und täuschend echt wirken („synthetische Medien“), müssen Sie diese zwingend als KI-generiert kennzeichnen. Texte von öffentlichem Interesse: Veröffentlichen Sie KI-generierte Texte, die Themen von öffentlichem Interesse behandeln (z. B. Nachrichten, politische Kommentare oder gesellschaftliche Debatten), besteht eine Kennzeichnungspflicht. Dies gilt primär dann, wenn die Texte ohne tiefgreifende menschliche Prüfung oder redaktionelle Überarbeitung online gehen. Direkte Interaktion mit Kunden: Nutzen Sie als Kreativer einen automatisierten Chatbot oder KI-Assistenten auf Ihrer Website, um mit Kunden zu kommunizieren, müssen die Nutzer darüber informiert werden, dass sie mit einer Maschine sprechen.   Welche Ausnahmen gibt es für Kreative? Nicht jeder Pinselstrich, der mit Unterstützung einer KI getätigt wird, erfordert ein Label. Die EU hat wichtige Ausnahmen definiert, um den kreativen Workflow nicht lahmzulegen: Unterstützende KI-Nutzung: Nutzen Sie KI-Tools lediglich als Hilfsmittel – etwa zur Grammatikkorrektur, zur Strukturierung von Ideen oder für ein grobes Text-Brainstorming –, entfällt die Kennzeichnungspflicht. Voraussetzung ist, dass Sie als Mensch das Endergebnis maßgeblich prägen und verantworten. Offensichtliche Fiktion und Kunst: Wenn für einen durchschnittlich informierten Betrachter sofort erkennbar ist, dass es sich um ein künstliches oder künstlerisches Werk handelt (z. B. ein offensichtlich im Comic-Stil geriertes Bild oder ein Science-Fiction-Kunstwerk), ist keine Kennzeichnung nötig. Reine interne Nutzung: Dokumente oder Grafiken, die nur für den internen Betriebsauslauf gedacht sind, müssen nicht gelabelt werden.   Wie muss die Kennzeichnung praktisch aussehen? Die Umsetzung erfolgt auf zwei Ebenen: technisch und visuell.   1. Technische Kennzeichnung (unsichtbar) Die Entwickler der KI-Tools (z. B. von Bild- und Textgeneratoren) sind ab August 2026 verpflichtet, eine maschinenlesbare Kennzeichnung direkt in die Daten einzubauen. Das passiert meist über unsichtbare digitale Wasserzeichen oder Metadaten. Wichtig für Kreative: Sie müssen sicherstellen, dass diese technischen Kennzeichnungen beim Bearbeiten und Exportieren der Dateien (z. B. beim Speichern in Photoshop oder beim Videoschnitt) nicht versehentlich gelöscht werden.   2. Visuelle Kennzeichnung (sichtbar) Wo es für den Endnutzer notwendig ist, müssen Sie klare und verständliche Hinweise anbringen. Da es noch kein einheitliches EU-Logo gibt, reichen vorerst transparente Formulierungen: „Dieses Bild wurde mit Unterstützung von KI erstellt.“ „Hinweis: Bei diesem Audiobeitrag handelt es sich um eine KI-generierte Stimme.“   Was passiert bei Verstößen? Die EU meint es ernst mit der Transparenz. Wer absichtlich oder fahrlässig Inhalte verbreitet, die den Anschein erwecken, rein menschlichen Ursprungs zu sein, obwohl sie einer Kennzeichnungspflicht unterliegen, riskiert empfindliche Konsequenzen. Es drohen Abmahnungen, Imageverluste bei Kunden und im schlimmsten Fall hohe Bußgelder.   Checkliste für den kreativen Alltag Damit Sie ab August 2026 rechtssicher arbeiten, hilft diese kurze Routine bei jedem Projekt: Analysieren: Handelt es sich um eine täuschend echte bildliche Darstellung oder einen Text zu einem Thema von öffentlichem Interesse? Prüfen: Habe ich die KI nur als Assistent genutzt oder das Werk fast komplett generieren lassen? Erhalten: Bleiben die unsichtbaren Metadaten des KI-Tools beim Export meiner Datei intakt? Deklarieren: Ist ein sichtbarer Hinweis für mein Publikum notwendig und platziert?   Fazit In der Praxis sind die meisten Inhalte also auch nach dem 1.8.2026 nicht kennzeichnungspflichtig. Kreative müssen aber diese Regeln und Ausnahmen kennen und sollten im Zweifelsfall lieber einmal zu viel als einmal zu wenig zugeben, dass sie eine KI benutzt haben.   Autor: Forum Media (MKR) Seminartipp! ChatGPT für Einsteiger

Frei verfügbare GPTs wie etwa ChatGPT werden auch in vielen Unternehmen genutzt. Aber im professionellen Einsatz haben sie eine Reihe von Nachteilen. Individuelle GPTs sind hier die bessere Lösung. Künstliche Intelligenz ist längst im Unternehmensalltag angekommen. Viele Menschen nutzen bereits frei verfügbare GPTs, um Texte zu erstellen, Informationen zu recherchieren oder kreative Ideen zu entwickeln. Diese allgemein zugänglichen Systeme bieten einen einfachen Einstieg in die Welt der KI. Doch sobald Unternehmen KI gezielt in ihre Prozesse integrieren möchten, reichen Standardlösungen oft nicht mehr aus. Individuelle GPTs bieten hier entscheidende Vorteile.   Was ist der Unterschied zwischen frei verfügbaren und individuellen GPTs im Unternehmen? Frei verfügbare GPTs bieten einen einfachen Zugang zu moderner KI-Technologie und eignen sich gut für allgemeine Aufgaben. Individuelle GPTs gehen jedoch deutlich weiter. Durch Spezialisierung, besseren Datenschutz, konsistente Ergebnisse und die Integration in bestehende Prozesse entstehen Lösungen mit echtem Mehrwert für Unternehmen. Statt einer allgemeinen KI erhalten Organisationen einen digitalen Assistenten, der ihre Sprache spricht, ihre Abläufe versteht und gezielt unterstützt. Genau darin liegt der entscheidende Unterschied: Individuelle GPTs sind nicht nur intelligente Werkzeuge, sondern strategische Systeme zur Optimierung von Arbeitsprozessen und Kommunikation.   Frei verfügbare GPTs: leistungsfähig, aber allgemein gehalten Öffentlich zugängliche GPTs sind darauf ausgelegt, möglichst viele Anwendungsfälle abzudecken. Sie liefern Antworten auf allgemeine Fragen, unterstützen beim Schreiben von Texten oder helfen bei alltäglichen Aufgaben. Das Problem dabei: Sie kennen weder interne Unternehmensprozesse noch branchenspezifische Anforderungen. Informationen müssen immer wieder neu erklärt werden, Ergebnisse bleiben oft oberflächlich und die Antworten sind nicht dauerhaft auf die Bedürfnisse eines Unternehmens abgestimmt. Für private Nutzung oder einfache Aufgaben sind solche Systeme häufig ausreichend. Im professionellen Umfeld entstehen jedoch schnell Grenzen bei Effizienz, Qualität und Datenschutz.   Individuelle GPTs verstehen den Unternehmenskontext Der größte Vorteil individueller GPTs liegt in ihrer Spezialisierung. Sie werden gezielt auf ein Unternehmen, ein Team oder einen bestimmten Prozess angepasst. Dadurch kennt die KI beispielsweise: interne Abläufe, Produkte und Dienstleistungen, Unternehmensrichtlinien, branchenspezifische Begriffe, gewünschte Kommunikationsstile oder relevante Wissensdatenbanken. Die Antworten werden dadurch deutlich präziser und relevanter als bei frei verfügbaren GPTs. Mitarbeitende müssen Informationen nicht ständig neu formulieren oder erklären. Die KI arbeitet direkt im richtigen Kontext.   Warum bringen individuelle GPTs bessere Ergebnisse? Frei verfügbare GPTs liefern oft unterschiedliche Ergebnisse – abhängig davon, wie Fragen formuliert werden. Individuelle GPTs hingegen können mit festen Regeln und klaren Vorgaben arbeiten. Unternehmen können definieren: welche Tonalität verwendet wird, wie Inhalte strukturiert sein sollen, welche Informationen priorisiert werden und welche Themen ausgeschlossen bleiben. Das sorgt für eine gleichbleibend hohe Qualität der Ergebnisse. Besonders in Bereichen wie Kundenservice, Marketing oder interner Kommunikation ist Konsistenz ein wichtiger Erfolgsfaktor.   Deutliche Zeitersparnis im Arbeitsalltag Während allgemeine GPTs oft zusätzliche Erklärungen benötigen, liefern individuelle Systeme schneller verwertbare Ergebnisse. Prozesse werden dadurch effizienter. Ein individuelles GPT kann beispielsweise: Support-Anfragen automatisch beantworten, Angebote vorbereiten, interne Dokumente zusammenfassen, Meeting-Protokolle erstellen oder Wissen aus verschiedenen Quellen bündeln. Mitarbeitende sparen Zeit bei Routineaufgaben und können sich stärker auf strategische oder kreative Tätigkeiten konzentrieren.   Warum bieten individuelle GPTs einen besseren Datenschutz? Datenschutz ist einer der wichtigsten Unterschiede zwischen individuellen und frei verfügbaren GPTs. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sensible Informationen geschützt bleiben und interne Daten nicht unkontrolliert verarbeitet werden. Individuelle GPTs bieten hier deutlich mehr Kontrolle. Unternehmen können festlegen: welche Daten genutzt werden dürfen, wo Informationen gespeichert werden, welche Zugriffsrechte gelten und welche Sicherheitsrichtlinien eingehalten werden müssen. Dadurch lassen sich KI-Lösungen besser mit Compliance-Anforderungen und Datenschutzrichtlinien vereinbaren.   Integration in bestehende Systeme Frei verfügbare GPTs arbeiten meist isoliert. Individuelle GPTs können dagegen direkt mit bestehenden Unternehmenssystemen verbunden werden. Dazu gehören beispielsweise: CRM-Systeme, Wissensdatenbanken, Support-Plattformen, Projektmanagement-Tools oder interne Dokumentationssysteme. Die KI wird dadurch zu einem aktiven Bestandteil der Arbeitsprozesse und nicht nur zu einem separaten Hilfsmittel.   Welche Wettbewerbsvorteile bringt eine maßgeschneiderte KI? Unternehmen, die individuelle GPTs einsetzen, profitieren langfristig von schnelleren Prozessen, besserer Kommunikation und effizienterer Wissensnutzung. Während frei verfügbare GPTs allen gleichermaßen zur Verfügung stehen, entsteht durch individuell angepasste Systeme ein echter Wettbewerbsvorteil. Die KI unterstützt exakt dort, wo Unternehmen den größten Nutzen erzielen können. Besonders in wettbewerbsintensiven Märkten kann dies ein entscheidender Faktor sein, um schneller, kundenorientierter und produktiver zu arbeiten.   Autor: Forum Media (MKR) Seminartipp! Mit individuellen GPTs zur persönlichen Assistenz

Österreichs führendes Treffen für Ausbilderinnen und Ausbilder lieferte neue Impulse für die Lehre. Am 11. März 2026 versammelten sich Österreichs Ausbilderinnen und Ausbilder im Steigenberger Hotel Herrenhof in Wien, um sich über erfolgreiche Recruiting-Strategien, KI in der Lehre und die neuesten Entwicklungen aus dem Wirtschaftsministerium auszutauschen. Die Teilnehmenden erwartete bereits zum achten Mal geballtes Know-How und eine etablierte Plattform für Austausch, Weiterbildung und Vernetzung.   Die erfolgreichsten Strategien im Lehrlings-Recruiting Zu Beginn nahm Claudia Lorber (HR-Expertin) in einem pointierten Vortrag ihre Zuhörenden mit in die Welt der Jugendlichen. Denn deren Informationsverhalten unterscheidet sich von den Gewohnheiten der vorangegangenen Generationen wesentlich. Die Expertin rüstete ihr Publikum mit effektiven Praxisanleitungen aus, die sich auch in kleineren Unternehmen mühelos umsetzen lassen. Damit sollen nicht vorrangig die besten, sondern die passenden Lehrlinge für den eigenen Betrieb gewonnen werden.   Erwartungen von Lehrlingen an ihre Ausbilder:innen Im Lehrlingspanel teilten Greta Gundlach und Levi Deutschmann ihre Erfahrungen als ehemals Auszubildende. Mit Humor und großer Ehrlichkeit blickten sie zurück auf ihre kürzlich abgeschlossene Berufsausbildung. Sie thematisierten nicht nur ihre Erwartungen, sondern auch Best Practice für Unternehmen im Umgang mit jungen Menschen, die erst am Beginn ihrer beruflichen Laufbahn stehen. Seminartipp! Business English für Lehrlinge | Online-Seminar   KI in der Lehre: Vom Recruiting bis zur LAP In seinem Fachvortrag zeigte Dr. Branko And̵ić (Dozent an der JKU Linz), wo Künstliche Intelligenz bereits heute eingesetzt werden kann – z.B. bei der Vorbereitung auf die Lehrabschlussprüfung. So können Ausbildende ihre Lehrlinge nicht nur mit einer höheren Feedbackdichte und gezieltem Lernen, sondern sogar mit der Simulation von Prüfungssituationen unterstützen. Seminartipp! ChatGPT und Co. in der Lehre | Online-Seminar (75% gefördert)   Best Practice zur Motivation der Lehrlinge Die heurige Best Practice-Runde widmete sich dem Thema Motivation. Beim Lehrlingshackathon, den Anna Gawin (CEO & Co-Founder von apprentigo) vorstellte, werden IT-Kompetenzen von Lehrlingen aller Branchen genutzt, um Begeisterung für den Betrieb zu erzeugen. Ursula Jobst stellte das Lehrlingscenter der Österreichischen Post AG vor, das als zentrale Drehscheibe für die Betreuung, Ausbildung und Vernetzung der Lehrlinge in ganz Österreich fungiert. Lena Preglau stellte die BILLA-Lehrlingswoche vor, in deren Rahmen österreichweit Lehrlinge im Alleingang Filialen des Einzelhändlers führen dürfen – ein echter Motivationsbooster!   Film ab fürs Team: Mit kreativen Videoprojekten Lehrlinge gewinnen und begeistern Michael Prager (Camfire.media) zeigte, wie Auszubildenden zu echten Markenbotschafter:innen für ihre Unternehmen werden können. Mit einem Video, das die Lehrlinge selbst gestalten, fördern Ausbilder:innen nicht nur das Teambuilding, sondern erlauben auch der nächsten Generation durch die Augen der jetzigen Lehrlinge einen authentischen Blick ins Innere des Betriebs. Seminartipp! Film Ab: Der Imagefilm für Deinen Lehrbetrieb | Inhouse-Seminar   Austausch-Workshops am Nachmittag Der Erfahrungsaustausch über die alltäglichen Herausforderungen von Ausbildenden – und erfolgversprechende Lösungsstrategien – erfreute sich wie jedes Jahr großer Beliebtheit. In zahlreichen Gruppen diskutierten die Teilnehmenden intensiv über die Themen: Erfolgsfaktoren für den Lernfortschritt von Lehrlingen Tipps für die Integration von Lehrlingen ins Team Lehrlingsmotivation: Praxiserfahrungen und Erkenntnisse Professionelle Kommunikation im Generationen-Mix   Auslagern und Zusammenschließen in der Ausbildung In einem mitreißenden Plädoyer für mehr Kooperation von Lehrbetrieben zeigte Mario Derntl (Lehrlingsexperte), wie Betriebe durch den Zusammenschluss oder durch die gezielte Auslagerung von Lehraufgaben gezielt entlastet werden können – und damit auch die Qualität der Lehre sichern. Seminartipp! Ausbilder: Ihre Rechte und Pflichten in der Lehrlingsausbildung | Online-Seminar   Perspektiven für die Lehre in Österreich & Neues aus dem Ministerium Die Pläne und Perspektiven für die Zukunft der Lehrlingsausbildung zeigte der Generalsekretär des Wirtschaftsministeriums, Dr. Severin Gruber, auf. Im Anschluss fasste Mag. Bettina Spieß die neuesten Entwicklungen aus der Abteilung für Berufsausbildung zusammen. Susanna Wendler (WKO Wien) stellte die aktuellen Fördermodelle und geplante Anpassungen vor. Sie ermunterte die Ausbildungsbetriebe, sich die nötige finanzielle Unterstützung für die Lehrausbildung zu sichern.   Keynote: Von Einzelkämpfern zur Arbeitsfamilie – was Teams zusammenführt und zusammenhält In einer fulminanten Abschluss-Keynote rückte Gabriela Konrad den Menschen in den Mittelpunkt moderner Arbeitswelten. Sie zeigte eindrucksvoll, welche zwischenmenschlichen Ebenen eine Zusammenarbeit gelingen lassen und wie die Zuhörenden mit kleinen Schritten erste Veränderungen in ihrem eigenen Berufsalltag bewirken können.