KI im Unternehmen · Teil 1 von 3

Teil 1: ChatGPT Plugins, Skills, Agents und Custom GPTs: Was ist der Unterschied?

Du möchtest KI in deinem Unternehmen einsetzen. Aber brauchst du dafür einen Skill, ein Plugin, einen Agenten oder einen eigenen GPT? Die wichtigste Erkenntnis vorweg: Diese Begriffe bezeichnen nicht einfach vier unterschiedliche Lösungen für dasselbe Problem.

Wer sich mit KI beschäftigt, muss inzwischen nicht nur neue Möglichkeiten kennenlernen, sondern regelmäßig auch sein Begriffsverständnis aktualisieren.

Ein gutes Beispiel dafür sind ChatGPT Plugins. Bereits 2023 bezeichnete OpenAI damit Erweiterungen für den Zugriff auf externe Dienste. Die heutige Architektur geht darüber hinaus: Plugins können Arbeitsanweisungen, Systemverbindungen und weitere Fähigkeiten zu einem installierbaren Paket zusammenfassen. Gleicher Begriff, anderes Konzept.

Für eine vernünftige Entscheidung interessiert mich deshalb weniger, wie eine Funktion heißt. Entscheidend ist, welche Rolle sie im Geschäftsprozess übernimmt.

Vier Begriffe, vier unterschiedliche Rollen

Als Orientierung hilft diese vereinfachte Einteilung:

Skills und Plugins sind dabei Bausteine, die ein ausführendes KI-System nutzen kann. Ein Custom GPT ist hingegen eine konkrete Form eines konfigurierten ChatGPT-Assistenten. Die Begriffe liegen also nicht alle auf derselben technischen Ebene.

Der Skill: Eine Arbeitsanweisung, die wiederverwendbar wird

Ein Skill beschreibt ein bestimmtes Vorgehen. Er kann Anweisungen, Beispiele, Referenzmaterial und auch ausführbaren Code enthalten. ChatGPT kann passende installierte Skills bei einer Aufgabe heranziehen.

Stell dir vor, dein Unternehmen erstellt regelmäßig Projektberichte. Darin sollen nicht nur erledigte Tätigkeiten stehen. Erwartet werden auch offene Entscheidungen, Terminrisiken, Budgetabweichungen und konkrete nächste Schritte.

Du könntest diese Anforderungen jedes Mal neu formulieren. Oder du hältst das Verfahren in einem Skill fest.

Aus „Schreib mir einen Projektbericht“ wird damit eine wiederverwendbare Arbeitsmethode: Welche Informationen werden benötigt? Was wird geprüft? Wie werden Unsicherheiten dargestellt? Wie sieht das Ergebnis aus?

Der eigentliche Wert liegt nicht in der gespeicherten Formulierung. Er liegt in der sauber beschriebenen Arbeitsweise.

Ein Skill ist allerdings keine Qualitätsgarantie. Ein schlecht definierter Prozess wird durch seine Verpackung nicht besser. Er wird nur leichter wiederholt.

Das Plugin: Fähigkeiten sinnvoll zusammenstellen

Ein Plugin ist ein installierbares Paket. Es kann Skills, Verbindungen zu externen Systemen oder beides enthalten. Ein Plugin braucht deshalb nicht zwingend eine externe Schnittstelle. Ein Paket mit ausschließlich Arbeitsanweisungen und Vorlagen ist ebenfalls möglich.

Für unser Projektmanagement könnte ein Plugin beispielsweise mehrere Fähigkeiten zusammenfassen: Statusberichte erstellen, Risiken bewerten und Besprechungen nachbereiten. Dazu könnten Verbindungen zum Projektmanagementsystem und zur Dokumentenablage kommen.

Das ist der Unterschied zwischen einer einzelnen Arbeitsanweisung und einem zusammengestellten Werkzeugkasten.

Wichtig bleibt: Installation ist nicht gleich Berechtigung. Ein installiertes Plugin hebt weder die Zugriffsrechte eines verbundenen Kontos noch die Vorgaben des Unternehmens auf.

Der Agent: Aufgaben bearbeiten statt nur Fähigkeiten bereithalten

Ein Agent kann eine Aufgabe über mehrere Schritte hinweg bearbeiten, Werkzeuge einsetzen und anhand von Zwischenergebnissen den nächsten Schritt bestimmen. Dafür braucht es mehr als ein Sprachmodell: Die Laufzeitumgebung muss unter anderem Werkzeugaufrufe und den Arbeitszustand verwalten.

Beim Projektbericht könnte ein Agent zunächst den Projektstatus abrufen. Anschließend erkennt er einen widersprüchlichen Termin, prüft dazu Besprechungsnotizen und markiert eine ungeklärte Abhängigkeit.

Der Ablauf steht damit nicht vollständig im Voraus fest. Neue Informationen beeinflussen das weitere Vorgehen.

Ein Skill liefert dafür die Methode. Ein Plugin kann die benötigten Fähigkeiten bereitstellen. Der Agent nutzt sie während der Bearbeitung.

Das bedeutet nicht, dass du für jede Aufgabe einen eigenen Agenten entwickeln musst. ChatGPT Work ist beispielsweise bereits für längere, mehrstufige Arbeiten ausgelegt.

Der Custom GPT: Ein vertrautes Konzept im Übergang

Custom GPTs wurden 2023 als spezialisierte Varianten von ChatGPT vorgestellt. Eigene Anweisungen, zusätzliche Wissensquellen und ausgewählte Funktionen ließen sich zu einem Assistenten kombinieren, ohne dafür eine vollständige Anwendung zu entwickeln.

Dabei konnten Custom GPTs über Actions bereits externe Systeme ansprechen. Die Unterscheidung lautet also nicht einfach: „Ein GPT antwortet, ein Agent handelt.“

Inzwischen empfiehlt OpenAI, bestehende GPT-Workflows zu Plugins zu migrieren. Die Einstellung der Custom GPTs ist angekündigt; bestehende GPTs sind deshalb aber nicht pauschal schon verschwunden.

Für neue strategische Projekte würde ich heute zuerst prüfen, wie sich Arbeitsweise, Datenzugriff und Ausführung getrennt aufbauen lassen.

Mein Fazit: Nicht nach Produktnamen entscheiden

Die bessere Ausgangsfrage lautet nicht: „Brauchen wir einen Agenten?“

Sie lautet: Was soll zuverlässig erledigt werden, welche Informationen werden dafür benötigt und welche Entscheidungen darf die KI treffen?

Vielleicht reicht eine gute Arbeitsanweisung. Vielleicht braucht es zusätzlich eine Schnittstelle. Und vielleicht ist tatsächlich eine dynamische, mehrstufige Bearbeitung sinnvoll.

Meine Empfehlung: Zuerst den Prozess verstehen. Dann die passenden Bausteine auswählen.

Im zweiten Teil wird das konkret: an einer Kundenanfrage, die zu einem prüfbaren Angebotsentwurf werden soll.

Serie „KI im Unternehmen“: Teil 1 von 3

Fortsetzung: Hier geht es zu Teil 2: Vom Prompt zum Prozess →