16.06.2026
Von Peter Hecker, Inhaber von HECKER CONSULTINGWas hinter Projekten, Custom GPTs und Gems, Skills, Agenten, Plugins und Connectors steckt und welcher dieser Bausteine sich für welche Aufgabe eignet.
Wer in diesen Wochen ChatGPT, Claude oder Gemini öffnet, fühlt sich schnell wie in einem Sprachkurs für eine Technik, die es vor Kurzem noch gar nicht gab.
Projekte, Gems, Custom GPTs, Skills, Agenten, Plugins, Connectors, Loops, Subagenten, jede Firma scheint drei neue Wörter für "selbst gebautes KI-Ding" erfunden zu haben. Die Begriffe vermehren sich schneller, als die meisten Menschen die Werkzeuge überhaupt ausprobieren können.
Die gute Nachricht: Hinter dem Buchstabensalat steckt eine erstaunlich klare Ordnung. Jedes dieser Werkzeuge hat eine bestimmte Aufgabe und fast jede Aufgabe passt am besten zu genau einem davon. Wer das Prinzip einmal verstanden hat, hört auf, ein Werkzeug für alles zu missbrauchen und der KI dann Unzuverlässigkeit vorzuwerfen, obwohl schlicht das falsche Instrument im Einsatz war.
Der eigentliche Grund für die Verwirrung ist nicht die Technik, sondern das Tempo. Die Funktionen sind zu unterschiedlichen Zeitpunkten des KI-Hypes aufgetaucht, jede mit eigenem Marketingnamen. Dabei lassen sich die wichtigsten Bausteine wie folgt zusammenfassen:
Für den Einstieg genügen die ersten vier. Der Rest gehört in die Kür, wir kommen darauf zurück.
Ein Projekt ist der unaufgeregteste, aber praktischste Baustein. Man kann es sich vorstellen wie einen Ordner in Microsoft 365 oder Google Drive, nur dass die KI mitdenkt. In einem Projekt bleiben Chats, Dateien, Anweisungen und Kontext für ein längerfristiges Vorhaben beisammen.
Das klingt langweilig, und genau deshalb ist es nützlich. Ein Projekt erledigt drei Dinge, mit denen ein normaler Chat überfordert ist: Es hält zusammengehörige Unterhaltungen beieinander, speichert Referenzdateien und Beispiele und gibt der KI projektspezifische Anweisungen mit.
Nehmen wir einen vierteljährlichen Verkaufsbericht. Liegen im Projekt die früheren Berichte, die Firmenrichtlinien, die Verkaufsprozesse und die bevorzugte Form, lässt sich der nächste Bericht erstellen, ohne den gesamten Aufbau jedes Mal neu zu erklären. Ein Personal-Projekt könnte das Mitarbeiterhandbuch enthalten, damit die KI Texte auf Konformität prüfen kann.
Mindestens ebenso wichtig: Projekte lösen das Chaos im Chatverlauf. Wer den ganzen Tag mit KI arbeitet, verwandelt seine letzten Unterhaltungen schnell in eine Grabbelkiste. Ein Projekt gibt der Arbeit ein Zuhause.
Die Faustregel ist einfach: Sobald ein Vorhaben einen Namen verdient, "Mein Newsletter", "Meine Jobsuche", "Mein Q3-Vertrieb", gehört es in ein Projekt.
Wenn ein Projekt der Ordner ist, dann sind Gems und Custom GPTs die Helfer, die man immer wieder aufruft. Beide sind im Kern dasselbe: ein für eine bestimmte Aufgabe maßgeschneiderter Assistent, der den immer gleichen Aufbau speichert, damit man nicht jedes Mal denselben Prompt neu schreiben muss.
Gems sind Googles Variante. Man legt einen neuen Gem an, vergibt einen Namen, beschreibt die Aufgabe und legt das Verhalten fest. Hilfreich ist die Empfehlung, in vier Teilen zu denken: Rolle, Aufgabe, Kontext und Format. Ein Wort der Warnung allerdings, das aus der Praxis stammt: Bei Bildern arbeiten solche Helfer oft unsauber und packen zu viel Text in die Grafik. Gems und GPTs sparen Einrichtungsaufwand, sie machen nicht automatisch jedes Ergebnis perfekt.
Custom GPTs leben in der Welt von OpenAI und bestehen aus denselben Bausteinen: Name und Beschreibung, Gesprächseinstiege, Anweisungen, Wissensdateien sowie Fähigkeiten wie Websuche oder Datenanalyse. Ihr besonderer Wert liegt im Team: Baut man einen GPT für Kolleginnen und Kollegen, lassen sich Anweisungen und Format festzurren. Alle nutzen denselben Assistenten, ohne den Aufbau verändern zu können, nur ausgewählte Personen dürfen den Prompt anfassen.
Ein wichtiger Hinweis für Einsteiger: Sobald ein GPT über sogenannte Actions komplizierte Arbeit außerhalb des Chats erledigen soll, betritt man Agenten-Gebiet. Genau hier wird es spannend.
An dieser Stelle macht es bei vielen Menschen Klick. Ein Skill ist, schlicht gesagt, ein gespeicherter Arbeitsablauf, eine wiederverwendbare Spielanleitung dafür, wie die KI eine Aufgabe erledigen soll. Offiziell beschreiben die Anbieter Skills als Ordner mit Anweisungen, Skripten und Ressourcen, die das System bei Bedarf lädt.
Ein guter Skill speichert mehr als nur eine Aufforderung. Er hält fest: Hier ist das Format. Hier ist der Prozess. So sieht ein gutes Ergebnis aus. Das ist zu vermeiden. Hier sind Beispiele. Bei Bedarf liegen sogar kleine Skripte bei, damit bestimmte Schritte exakt gleich ablaufen.
Der treffendste Vergleich lautet: Skills sind Makros für die KI. Ein Prompt ist das, was man einmal tippt. Ein Skill ist der gespeicherte Prozess, den die KI immer wieder abrufen kann, aufrufbar in jedem Chat, oft mit einem beiläufigen "Nutze meinen B-Roll-Skill". Das spart die ständige Wiederholung derselben Anweisungen.
Besonders unterschätzt ist die Portabilität. Skills liegen in standardisierten Dateien, lassen sich herunterladen und zwischen Werkzeugen wie ChatGPT, Claude oder Codex bewegen, sofern die Plattform das Format unterstützt. Ein Projekt nützt innerhalb eines Tools. Ein Skill kann zu portabler Prozess-Infrastruktur werden.
Aus der Praxis stammt eine eingängige Regel: Wer etwas mehr als zweimal tut, sollte daraus einen Skill machen. Hinzu kommt ein lebensnaher Grund, wer denselben Ablauf in drei Monaten wieder braucht, findet den alten Chat, in dem es einmal perfekt funktioniert hat, garantiert nicht mehr.
Der beste Arbeitsweg ist deshalb: das Ergebnis zuerst im normalen Chat richtig hinbekommen und dann sagen: "Das ist es, mach daraus einen Skill." Nicht aus einer vagen Idee, sondern aus einem funktionierenden Prozess.
Ein Agent ist eine KI, die auf ein Ziel hinarbeiten und dabei eigenständig Schritte gehen kann. Er recherchiert ein Thema und baut eine Tabelle, prüft Dateien und entwirft Aktualisierungen oder behebt einen Programmierfehler und bereitet die Änderung zur Freigabe vor. Dafür braucht er mehr als einen Prompt: ein Ziel, Werkzeuge, Berechtigungsgrenzen, ein Gedächtnis für den aktuellen Schritt und meist einen menschlichen Freigabepunkt.
Der vielleicht klärendste Satz dieser Debatte: Skills wissen, wie es geht, Agenten tun es. Ein anschauliches Beispiel ist ein Recherche-Agent, der jeden Morgen um halb sechs aufwacht, Daten aus ausgewählten Quellen sammelt, sie auswertet, als PDF speichert und per Mail verschickt. Das ist kein gespeicherter Prompt mehr, sondern ein mehrstufiger, automatisierter Ablauf.
Die praktische Faustregel: Wer selbst Hand anlegen möchte, nutzt einen Skill. Wer möchte, dass morgens etwas im Posteingang liegt, baut einen Agenten. Und die Sicherheitsregel für den Anfang lautet: Geben Sie Agenten nur Aufgaben, die Sie auch einem Praktikanten anvertrauen würden, mit Kontrolle, bevor etwas Unwiderrufliches passiert. Agenten sind nützlich, weil sie handeln. Und aus demselben Grund riskant.
Hier beginnt die fortgeschrittene Hälfte. Ein Plugin bündelt mehrere Bausteine, Skills, Agenten, Connectors, Werkzeuge, zu einem installierbaren Paket. Wenn Skills die Werkzeuge sind, ist das Plugin der Werkzeugkasten, etwa ein Datenanalyse-Paket oder ein Bündel, das den kompletten Bau einer App ermöglicht.
Ein Loop ist ein wiederholter Prozess: Die KI prüft ihren Zustand, handelt, kontrolliert, ob das Ziel erreicht ist, verbessert und versucht es erneut, bis zu einem Haltepunkt. Ein Prompt fragt einmal und antwortet einmal; ein Loop erledigt, prüft, verbessert und wiederholt. Entscheidend ist eine klare Abbruchbedingung. Wer "verbessere das" sagt, lädt zum Endlosspiel ein. Wer "nach drei Durchläufen stoppen" vorgibt, setzt eine Ziellinie. Subagenten schließlich sind Spezialisten innerhalb eines Ablaufs, idealerweise mindestens zwei: einer, der schreibt, und einer, der prüft. Denn wer etwas verfasst hat, hält das eigene Werk gern für gelungen.
Connectors sind die Brücke zu externen Apps wie Gmail, Google Drive oder Slack. Hier zählt das Berechtigungsmodell: Lesen ist eine Risikostufe, Senden, Löschen oder Ändern eine ganz andere. Die kluge Regel lautet, lesenden Zugriff zu erlauben, wenn man der Verbindung vertraut, schreibende und löschende Aktionen aber immer einzeln freizugeben.
Wer sich nur einen Spickzettel merken will, dann diesen:
Die größte Versuchung beim Anblick all dieser Werkzeuge ist, sofort einen ausgeklügelten Agenten bauen zu wollen. Der bessere erste Schritt ist viel bescheidener: einen einzigen Skill für eine Aufgabe anlegen, die man ohnehin ständig wiederholt. Diese eine Gewohnheit verändert mehr als das Auswendiglernen von zehn neuen Fachbegriffen.
Genau das ist die eigentliche Botschaft hinter dem Buchstabensalat. Wir hören auf, gute Prompts in alten Chats zu horten, und beginnen, gute Prozesse in wiederverwendbare Bausteine zu verwandeln.
Noch fehlt die wirklich elegante Stufe: ein System, das von selbst bemerkt, dass man dasselbe zum fünften Mal von Hand erledigt, und vorschlägt, daraus einen Skill zu machen. Wer das zuerst anbietet, wird, so viel Erfahrung lehrt der KI-Markt, etwa vier Wochen später von allen anderen kopiert. Bis dahin liegt der Vorteil bei denen, die heute klein anfangen.
Nein. Skills entstehen in normaler Alltagssprache: Man bekommt ein Ergebnis im Chat richtig hin und bittet die KI anschließend, daraus einen wiederverwendbaren Ablauf zu machen. Verwirrend ist allenfalls, dass Werkzeuge wie Codex oder Claude Code das Wort "Code" im Namen tragen. Sie eignen sich aber ausdrücklich auch für Wissensarbeit, Automatisierungen und allgemeine Produktivität, nicht nur fürs Programmieren.
Ein Custom GPT oder Gem definiert den Assistenten, also Rolle, Ton und verfügbares Wissen. Ein Skill definiert den Arbeitsablauf, also den Prozess, das Format und die Qualitätsmaßstäbe für eine wiederkehrende Aufgabe. Vereinfacht: Der Assistent ist das Wer, der Skill ist das Wie. Ein Agent kann auf Skills zugreifen, um eine Aufgabe tatsächlich auszuführen.
Das Risiko ist real, lässt sich aber eingrenzen. Sinnvoll sind eine feste Obergrenze an Durchläufen, ein klar definiertes "fertig sieht so aus" und ein menschlicher Kontrollpunkt nach wenigen Schritten. Wer per Programmierschnittstelle arbeitet, sollte besonders auf Stoppbedingungen achten, weil dort pro Verarbeitungseinheit bezahlt wird. Erreicht ein Ablauf 98 oder 99 Prozent, sollte er aufhören, statt um den theoretisch perfekten Wert zu ringen.
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Wenn Menschen über künstliche Intelligenz (KI) sprechen, ist den meisten nicht bewusst, dass es verschiedene Arten von KI gibt. Schwache oder enge KI ist die einzige, die heute existiert. Starke oder allgemeine KI wird erreicht, wenn Maschinen die kognitiven Fähigkeiten haben, die Menschen haben, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Werfen wir einen Blick auf die Möglichkeiten der starken KI und einige Beispiele.
Historisch gesehen ist Deutschland ein innovativer Weltmarktführer. Wenn es jedoch um künstliche Intelligenz geht, hatte Deutschland einen etwas langsamen Start. Seit einiger Zeit gibt es jetzt schon eine KI-Strategie und mehrere deutsche Unternehmen erforschen und implementieren künstliche Intelligenz aktiv in ihre Abläufe, Produkte und Dienstleistungen. Sehen Sie, wie künstliche Intelligenz heute in Deutschland eingesetzt wird.
Bei all dem Fokus auf die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen könnte man meinen, dass diese Technologien hauptsächlich von Softwareentwicklern und Ingenieuren beherrscht werden. Aber während diese Technologen sicherlich die nächste Generation von "intelligenten" Apps und Diensten entwickeln, ist es wichtig zu beachten, dass die Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen für jeden immer wichtiger werden - auch für Manager und Führungskräfte.
Bevor die globale Pandemie im Jahr 2020 zuschlug und die Welt auf den Kopf stellte, sorgten künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere der Zweig der KI, der als maschinelles Lernen (ML) bekannt ist, bereits für eine weitreichende Disruption in fast jeder Branche.
Die enormen Fortschritte, die in jüngster Zeit im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) gemacht wurden, sind im Begriff, Branchen vom Gesundheitswesen über das Transportwesen und Versicherungen bis hin zu Fertigung, Dienstleistungen und Verteidigung zu revolutionieren. Wie bei jeder revolutionären technologischen Veränderung, z. B. bei Automobilen oder dem Aufkommen von Fabriken, wirft dieser Fortschritt erhebliche Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schutz auf.
Was ist künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz ist eine Konstellation vieler verschiedener Technologien, die zusammenarbeiten, um Maschinen in die Lage zu versetzen, mit menschenähnlichen Intelligenzebenen zu fühlen, zu begreifen, zu handeln und zu lernen. Vielleicht scheint es deshalb so, als ob jeder Mensch eine andere Definition von künstlicher Intelligenz hat: KI ist nicht nur eine Sache.
