ChatGPT für Fortgeschrittene: Schulung für KI-Workflows

ChatGPT heute: mehr als ein Chatbot

• ChatGPT als Arbeitsplatz: Chat, Projekte, Apps, Recherche, Bilder und Datenanalyse im Zusammenspiel
• Modelle und Denkmodi gezielt wählen: schnelle Antwort oder längeres Nachdenken
• Werkzeuge wie Websuche, Bildgenerierung oder Datenanalyse gezielt anstoßen
• Von einzelnen Prompts zu strukturierten Arbeitsabläufen mit festen Zwischenschritten
• Dateien, Fotos und Links als zusätzliche Informationsquellen einbeziehen
• Personalisierung: eigene Anweisungen, Antwortstil und Angaben zur eigenen Rolle
• Memory und Chatverlauf: was ChatGPT behält, wie Sie Einträge prüfen und löschen
• Temporäre Chats: kein Verlauf, keine neuen Memory-Einträge, wahlweise ohne Personalisierung
• Sensible Informationen erkennen, Datenkontrollen und Trainingsnutzung einstellen
• Privates Konto oder Business-Arbeitsbereich: Unterschiede bei Datenverwendung und Verwaltung
• Einfacher Chat oder spezialisiertes Werkzeug: Entscheidungshilfe nach Art der Aufgabe

Professionelle Textarbeit mit Schreibblöcken (Nachfolger von Canvas)

• Vom Canvas zu Schreibblöcken (Writing Blocks): was sich in den aktuellen Modellen geändert hat
• Längere Dokumente gemeinsam mit ChatGPT in Schreibblöcken entwickeln
• Bestehende Texte gezielt überarbeiten, statt sie komplett neu erzeugen zu lassen
• Einzelne Abschnitte auswählen und präzise verändern
• KI-Überarbeitungen kontrolliert prüfen, rückgängig machen oder nachschärfen
• Textversionen entwickeln, nebeneinanderlegen und Unterschiede bewerten
• Texte für Fachpublikum, Management und Kundschaft unterschiedlich zuschneiden
• Übersetzen und sprachlich transformieren: Fachsprache, Leichte Sprache, Tonalität
• Aus einem Ausgangsdokument Mail, Kurzfassung, FAQ und Beitrag ableiten
• Fertige Texte zur Weiterbearbeitung in Word oder Google Docs übergeben, Formatierung prüfen

ChatGPT-Projekte: aus einzelnen Chats werden Arbeitsräume

• Wiederkehrende Aufgaben in Projekten bündeln: Chats, Dateien und Anweisungen an einem Ort
• Projektwissen dauerhaft strukturieren: Referenzdokumente, Glossar, getroffene Entscheidungen
• Eigene Dateien und Quellen als Arbeitsgrundlage im Projekt hinterlegen
• Projektanweisungen für wiederkehrende Aufgaben formulieren und pflegen
• Frühere Gespräche im Projekt als Kontext nutzen, projektbezogenes Memory einordnen
• Schreibweisen, Fachbegriffe und Arbeitsregeln je Projekt festlegen
• Typische Vorhaben strukturieren: Angebotsvorbereitung, Berichtswesen, Veranstaltungsplanung
• Persönliche Chats und berufliche Arbeitsräume sauber trennen
• Projekte im Team teilen: Rechte, gemeinsame Dateien und Grenzen

Apps und externe Informationen in ChatGPT einbinden

• Prinzip verbundener Anwendungen: Apps (früher Konnektoren) und ihre Berechtigungen
• Informationen aus Cloud-Ablagen wie Google Drive oder SharePoint einbeziehen
• Postfach, Kalender und Teamkommunikation als Kontext verwenden
• Geeignete Anwendungsfälle für verbundene Datenquellen erkennen und abgrenzen
• Informationen über mehrere Quellen suchen, zusammenführen und weiterverarbeiten
• Zugriffsrechte und Datenkontext: ChatGPT sieht nur, was Ihr Konto sehen darf
• App-Zugriff im Business-Arbeitsbereich: was Administrator:innen freigeben oder sperren
• Grenzen externer Integrationen: Aktualität, Dateiformate, Umfang der Suche
• Praxisworkflow vom Informationsfund in der Ablage bis zum fertigen Dokument
• ChatGPT-Agent für mehrstufige Aufgaben im Browser: Einsatzfälle und Bestätigungen

Websuche und Deep Research professionell einsetzen

• Aktuelle Informationen mit der Websuche recherchieren und Quellen direkt öffnen
• Websuche und Deep Research unterscheiden: Dauer, Tiefe, Form des Ergebnisses
• Aus einer Frage einen belastbaren Rechercheauftrag mit Ziel und Abgrenzung entwickeln
• Rechercheumfang, Zeitraum, Quellentypen und Gliederung des Berichts vorgeben
• Recherche auf bestimmte Websites oder verbundene Apps eingrenzen
• Quellenqualität prüfen: Primärquelle, Datum, Interessenlage, Zitat im Original
• Ergebnisse mehrerer Recherchen vergleichen und verdichten
• Umfangreiche Research-Reports lesen, gliedern und Lücken erkennen
• Ergebnisse für Entscheidungsvorlagen, Briefings und Marktanalysen weiterverwenden

Bilder mit ChatGPT erstellen und bearbeiten

• Bildideen aus fachlichen Anforderungen und Zielgruppe ableiten
• Aussagekräftige Bildprompts: Motiv, Zweck, Format, Textelemente
• Stil, Perspektive, Licht und Bildkomposition steuern
• Schrift im Bild, Seitenverhältnis und Auflösung für Präsentation und Web festlegen
• Bestehende Bilder im Dialog gezielt verändern
• Einzelne Bildbereiche auswählen und bearbeiten
• Bilder auf Basis vorhandener Fotos, Skizzen oder Logos entwickeln
• Rechercheergebnisse in visuelle Konzepte wie Infografiken übersetzen
• Varianten und Bildserien mit einheitlichem Stil effizient erzeugen
• Wiederverwendbare visuelle Vorlagen als Prompt-Bausteine im Projekt ablegen
• Nutzungsrechte, Abbildung realer Personen und Kennzeichnung generierter Bilder

Datenanalyse mit ChatGPT

• Excel-, CSV- und PDF-Tabellen als Arbeitsgrundlage hochladen
• Wie die Datenanalyse arbeitet: Python-Code im Hintergrund, Rechenweg einblenden
• Unstrukturierte Daten sichten: Spalten, Datentypen, Wertebereiche verstehen
• Fehler, Lücken, Dubletten und Inkonsistenzen identifizieren
• Daten bereinigen, vereinheitlichen und für Analysen vorbereiten
• Geschäftliche Fragestellungen in konkrete Auswertungen übersetzen
• Kennzahlen und KPIs berechnen und an einer Stichprobe von Hand nachprüfen
• Muster, Ausreißer und Zusammenhänge erkennen, Korrelation und Ursache trennen
• Analyseergebnisse verständlich interpretieren und Unsicherheiten benennen

Von Rohdaten zu Diagrammen und Managementinformationen

• Passende Visualisierung je Fragestellung: Verlauf, Vergleich, Anteil, Verteilung
• Diagramme mit ChatGPT erzeugen, anpassen und als Bild exportieren
• KPIs verständlich darstellen: Achsen, Bezugsgrößen, Zielwerte
• Daten und Ergebnisse kritisch validieren, Ausgangsdaten mit Ergebnis abgleichen
• Aus Analyseergebnissen belastbare Kernaussagen ableiten
• Managementgerechte Zusammenfassungen auf einer Seite erstellen
• Zahlen in verständliche Geschichten übersetzen, ohne sie zu überzeichnen
• Fehlinterpretationen und scheinbar plausible KI-Ergebnisse erkennen

Tabellen und Präsentationen als fertige Arbeitsergebnisse

• Rechercheinformationen in strukturierte Tabellen mit Quellenspalte überführen
• Daten für Excel-orientierte Workflows aufbereiten: Formate, Formeln, Grundlage für Pivot
• Tabellen und Folien als Excel- oder PowerPoint-Datei erzeugen und nachbearbeiten
• Analysen in übersichtliche Reports verwandeln
• Aus Zahlen eine Präsentationslogik entwickeln
• Folieninhalte aus Daten und Rechercheergebnissen erzeugen
• Aussagen, Diagramme und Storyline aufeinander abstimmen
• Ergebnisse für Geschäftsführung, Fachbereich und Kundschaft unterschiedlich aufbereiten
• Vom Rohmaterial zum präsentierbaren Ergebnis: Endkontrolle vor der Weitergabe

Der persönliche ChatGPT-Workflow

• Wiederkehrende Aufgaben im eigenen Arbeitsalltag identifizieren und nach Aufwand bewerten
• Den passenden Workflow wählen: Chat, Projekt, Recherche oder Analyse
• Schreibblöcke, Projekte, Recherche, Bilder und Daten zu einem Ablauf kombinieren
• Komplexe Aufgaben in prüfbare Arbeitsschritte zerlegen
• Zwischenergebnisse prüfen statt blind übernehmen
• Qualitätskontrollen einbauen: Checkliste, Gegenprobe, zweiter Chat als Gutachter
• Wiederverwendbare Arbeitsmuster als Projektanweisung oder Vorlage festhalten
• Einen konkreten ChatGPT-Workflow für den eigenen Berufsalltag entwerfen
• KI-Kompetenz im Team fördern: Art. 4 EU AI Act in der Fassung des Digital Omnibus im Überblick

ChatGPT-Workflows absichern: Konten, Apps, Quellen, Zahlen

• Vertrauliche Unterlagen nur im Business-Arbeitsbereich verarbeiten, nie im privaten ChatGPT-Konto
• Apps mit möglichst engen Rechten verbinden und nach Projektende wieder trennen
• Prompt Injection bei Recherche und Apps: Anweisungen aus Webseiten und fremden Dokumenten nicht befolgen lassen
• Beim ChatGPT-Agenten jede Aktion mit Außenwirkung wie Mailversand oder Formular selbst bestätigen
• Belege aus Deep Research stichprobenartig im Original öffnen, bevor Zahlen in eine Vorlage gehen
• Rechenweg der Datenanalyse zusammen mit dem Ergebnis ablegen

Praxisprojekt: Standortanalyse für eine neue Filiale einer Bäckereikette

• Deep Research zu Einwohnerentwicklung, Pendlerwegen und Wettbewerb in drei Stadtteilen
• Ergebnisse als Tabelle mit Quellenspalte, Kennzahlen je Stadtteil in der Datenanalyse
• Diagramme, Kernaussagen und eine Entscheidungsvorlage mit fünf Folien
• Eröffnungstext in einem Schreibblock und ein Motiv für den Aushang im Schaufenster
• Ablauf als Projektanweisung festhalten und für den nächsten Standort wiederverwenden

Lernziele

• Sie wählen für eine Aufgabe begründet zwischen Chat, Schreibblock, Projekt, Websuche, Deep Research und Datenanalyse.
• Sie richten Projekte mit Anweisungen, Dateien und Arbeitsregeln für wiederkehrende Aufgaben ein.
• Sie formulieren Rechercheaufträge mit Umfang und Ergebnisstruktur und prüfen die Quellen eines Research-Reports.
• Sie bereinigen Tabellen, berechnen Kennzahlen und kontrollieren den Rechenweg der Datenanalyse.
• Sie erstellen aus Analyseergebnissen Diagramme, Kernaussagen und Folieninhalte für eine bestimmte Zielgruppe.
• Sie legen fest, welche Daten und Apps in Ihrem ChatGPT-Arbeitsbereich zulässig sind.

Zielgruppe

• Wissensarbeiter:innen, die ChatGPT regelmäßig nutzen und es in ihre Arbeitsabläufe einbauen wollen
• Fach- und Führungskräfte, Analyst:innen, Marketing- und Projektverantwortliche
• Keine Programmierkenntnisse erforderlich