ChatGPT Workspace Agents: So erledigen KI-Agenten deine Aufgaben automatisch – auch wenn du gerade nicht arbeitest

Du öffnest morgens deinen Laptop und findest bereits einen fertig vorbereiteten Wochenreport, eine Zusammenfassung der wichtigsten Kundenanfragen und eine Übersicht deiner offenen Aufgaben.

Nicht, weil jemand aus deinem Team früher angefangen hat.

Sondern weil ein KI-Agent die Informationen selbstständig zusammengetragen und für dich aufbereitet hat.

Genau solche Arbeitsabläufe werden durch die neuen ChatGPT Workspace Agents möglich.

Am 22. April 2026 hat OpenAI die Funktion erstmals vorgestellt. Seit dem 22. Mai 2026 sind Workspace Agents regulär für berechtigte Business-, Enterprise- und Edu-Workspaces verfügbar.

Damit entwickelt sich ChatGPT immer stärker von einem klassischen KI-Chatbot zu einer Plattform, auf der du vollständige Arbeitsabläufe automatisieren kannst.

Du musst nicht mehr jede einzelne Aufgabe manuell anstoßen.

Stattdessen kannst du einen Agenten erstellen, ihm eine konkrete Aufgabe zuweisen und festlegen, wann oder wodurch diese Aufgabe ausgeführt werden soll.

Der Agent kann anschließend Informationen aus verschiedenen Anwendungen zusammentragen, Dokumente analysieren, Ergebnisse erstellen und je nach Berechtigung sogar Änderungen in verbundenen Systemen vornehmen.

Und das funktioniert auch dann, wenn du gerade nicht vor deinem Computer sitzt.

Das Interessante daran: Du benötigst dafür keine Programmierkenntnisse.

Allerdings gibt es einige Unterschiede zwischen Workspace Agents, ChatGPT Work, geplanten Aufgaben und den bisherigen Custom GPTs.

Außerdem hat OpenAI seit der ursprünglichen Einführung bereits mehrere Funktionen und Preise verändert.

Deshalb schauen wir uns an, was im Oktober 2026 tatsächlich möglich ist.

Ein Workspace Agent ist ein KI-Assistent, den du für einen bestimmten Arbeitsablauf einrichtest.

Im Gegensatz zu einer gewöhnlichen ChatGPT-Unterhaltung arbeitet er nicht ausschließlich auf einzelne Fragen hin.

Du kannst ihm einen wiederkehrenden Auftrag geben, bestimmte Datenquellen zur Verfügung stellen und einen Ablauf definieren, den er immer wieder ausführt.

Der Agent kann beispielsweise jeden Freitag die wichtigsten Kennzahlen aus deinen Marketingtools abrufen, daraus einen Bericht erstellen und diesen für dein Team bereitstellen.

Oder er überprüft neue Kundenanfragen, recherchiert zusätzliche Unternehmensinformationen und bereitet passende Antwortentwürfe vor.

Das funktioniert, weil Workspace Agents unterschiedliche Funktionen miteinander kombinieren.

Sie können auf verbundene Anwendungen zugreifen, Dateien verarbeiten, festgelegte Arbeitsanweisungen befolgen und Aufgaben über mehrere Schritte hinweg bearbeiten.

Technisch werden die Agenten von OpenAIs Codex-Technologie unterstützt.

Dadurch können sie unter anderem Dateien bearbeiten, Code ausführen, Informationen auswerten und vollständige Arbeitsergebnisse erstellen.

Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem normalen Chatbot?

Bei einem gewöhnlichen Chatbot beginnt die Arbeit meistens mit einer Nachricht von dir.

Du stellst eine Frage, erhältst eine Antwort und entscheidest anschließend selbst, was du damit machst.

Ein KI-Agent kann dagegen einen vollständigen Arbeitsablauf übernehmen.

Ein Beispiel aus dem Marketing:

Du möchtest wissen, welche deiner Kampagnen in der vergangenen Woche besonders gut funktioniert haben.

Mit einem gewöhnlichen Chatbot würdest du folgendermaßen arbeiten:

Du öffnest deinen Werbeanzeigenmanager, exportierst die relevanten Zahlen und lädst sie in ChatGPT hoch.

Anschließend bittest du ChatGPT, die Daten auszuwerten und einen Bericht zu erstellen.

Mit einem passend eingerichteten Workspace Agent kann der Ablauf anders aussehen:

Der Agent ruft die verfügbaren Kampagnendaten selbstständig über eine autorisierte Verbindung ab.

Anschließend analysiert er die Ergebnisse, identifiziert auffällige Entwicklungen und erstellt einen strukturierten Performance-Report.

Wenn du einen entsprechenden Zeitplan eingerichtet hast, kann dieser Prozess regelmäßig ausgeführt werden.

Du erhältst die Ergebnisse, ohne jedes Mal sämtliche Arbeitsschritte neu erklären zu müssen.

Voraussetzung ist natürlich, dass die benötigten Daten über unterstützte Verbindungen verfügbar sind.

Was können die Agenten übernehmen?

Workspace Agents können Informationen recherchieren, Daten auswerten, Dokumente erstellen und Aufgaben innerhalb verbundener Anwendungen ausführen.

Sie eignen sich besonders für wiederkehrende Prozesse, bei denen mehrere Informationen zusammengeführt oder standardisierte Arbeitsschritte erledigt werden müssen.

Dazu gehören beispielsweise die Erstellung von Reports, die Vorbereitung von Meetings, die Analyse von Kundenfeedback und die Bearbeitung eingehender Anfragen.

Mit welchen Anwendungen lassen sich Workspace Agents verbinden?

Workspace Agents können unterschiedliche Anwendungen und Werkzeuge nutzen.

Dazu gehören unter anderem:

• Google Drive und Google Kalender.
• Gmail und weitere unterstützte E-Mail-Dienste.
• Slack.
• Microsoft 365 und SharePoint.
• Salesforce und andere unterstützte CRM-Systeme.
• Notion.
• Atlassian-Anwendungen wie Jira.
• Weitere Apps und individuell konfigurierte MCP-Verbindungen.

Die tatsächlich verfügbaren Anwendungen hängen von deinem Tarif, den Einstellungen deines Workspaces und den Berechtigungen der jeweiligen Verbindung ab.

Nicht jede Anwendung unterstützt sämtliche Aktionen.

Einige Integrationen ermöglichen beispielsweise nur das Abrufen von Informationen. Andere können zusätzlich Dateien bearbeiten, Aufgaben erstellen oder Nachrichten versenden.

Wer kann Workspace Agents verwenden?

Workspace Agents sind für berechtigte Organisationen mit folgenden ChatGPT-Tarifen verfügbar:

ChatGPT Business, ChatGPT Enterprise und ChatGPT Edu.

Der Zugang kann zusätzlich von den Einstellungen und Berechtigungen innerhalb des jeweiligen Workspaces abhängen.

ChatGPT for Teachers wurde ebenfalls im Zusammenhang mit der ursprünglichen Einführung genannt. Ob die Funktion für einen konkreten Lehrkräfte-Workspace verfügbar ist, solltest du in den jeweiligen Workspace-Einstellungen prüfen.

Mit einem persönlichen ChatGPT-Plus- oder Pro-Abonnement erhältst du nicht automatisch dieselbe organisationsweite Workspace-Agent-Funktion.

Es gibt allerdings inzwischen eine wichtige Alternative, auf die wir später noch genauer eingehen: ChatGPT Work mit geplanten Aufgaben.

Was kosten Workspace Agents?

Bei der Einführung waren Workspace Agents zunächst kostenlos nutzbar.

Die ursprüngliche Ankündigung sah das Ende dieser Phase für den 6. Mai 2026 vor.

Später verlängerte OpenAI die kostenlose Testphase bis zum 6. Juli 2026.

Diese Phase ist inzwischen beendet.

Die Nutzung wird nun im Rahmen der jeweiligen Tarif- und Credit-Regelungen abgerechnet.

Wie viele Credits ein Agent benötigt, hängt unter anderem vom verwendeten Modell, der Aufgabenkomplexität und der Menge der verarbeiteten Informationen ab.

Ein typischer vollständiger Agentendurchlauf mit GPT-5.6 kann laut OpenAI etwa fünf bis 25 Credits verbrauchen.

Das ist allerdings kein garantierter Festpreis.

Für die Einrichtung benötigst du grundsätzlich keine Programmierkenntnisse.

OpenAI stellt einen Agent Builder zur Verfügung, über den du deinen Agenten mithilfe natürlicher Sprache erstellen kannst.

Du beschreibst also zunächst, was dein Agent erledigen soll.

Anschließend kannst du seine Aufgaben, Werkzeuge, Berechtigungen und Ausführungsregeln konfigurieren.

Schritt 1 Überprüfe deinen Zugang zu Workspace Agents

Öffne zunächst ChatGPT und wechsle gegebenenfalls in deinen geschäftlichen Workspace.

Schaue anschließend in die linke Seitenleiste.

Dort solltest du bei entsprechendem Zugriff den Bereich „Agents“ beziehungsweise „Agenten“ finden.

Wenn der Bereich angezeigt wird, kannst du darüber vorhandene Agenten aufrufen oder einen neuen Agenten erstellen.

Was kannst du tun, wenn du den Bereich nicht findest?

Überprüfe zunächst, welchen ChatGPT-Tarif du verwendest.

Wenn du ChatGPT Business, Enterprise oder Edu nutzt, kann es sein, dass die Funktion innerhalb deines Workspaces noch nicht aktiviert wurde oder du nicht die erforderlichen Berechtigungen besitzt.

Bei Enterprise-Workspaces waren Workspace Agents zur Einführung standardmäßig deaktiviert.

Admins können die Funktion für berechtigte Mitglieder aktivieren und über rollenbasierte Berechtigungen steuern.

Bei Business-Workspaces hängt der Zugriff ebenfalls von den jeweils geltenden Einstellungen und Freigaben ab.

Falls du keinen Zugriff hast, solltest du deshalb zunächst die verantwortliche Person für deinen ChatGPT-Workspace kontaktieren.

Schritt 2 Erstelle deinen ersten Agenten

Öffne den Bereich „Agents“ in der linken Seitenleiste.

Klicke anschließend auf „Create“ beziehungsweise „Erstellen“.

Du hast grundsätzlich zwei Möglichkeiten.

Möglichkeit 1: Einen Agenten aus einer Vorlage erstellen

OpenAI stellt unterschiedliche Vorlagen für bestimmte Arbeitsbereiche bereit.

Dazu gehören beispielsweise Vertrieb, Marketing und Finanzen.

Diese Vorlagen enthalten bereits grundlegende Arbeitsabläufe und passende Werkzeuge.

Du kannst eine geeignete Vorlage auswählen und anschließend an deine Anforderungen anpassen.

Dafür öffnest du den Vorlagenbereich, wählst eine Vorlage aus und legst fest, welche Werkzeuge dein Agent verwenden darf.

Möglichkeit 2: Einen Agenten selbst erstellen

Alternativ kannst du mit einem leeren Agenten beginnen.

Dafür beschreibst du ChatGPT einfach, welche Aufgabe dein Agent übernehmen soll.

Das funktioniert ähnlich wie ein gewöhnlicher Prompt.

Du könntest beispielsweise schreiben:

AUFTRAG: WÖCHENTLICHEN MARKETING-REPORT ERSTELLEN

Ich möchte einen KI-Agenten erstellen, der mich bei der regelmäßigen Auswertung meiner Marketingaktivitäten unterstützt.

Der Agent soll jeden Freitag einen strukturierten Wochenreport vorbereiten.

Dafür soll er die verfügbaren Informationen aus meinen verbundenen Marketing- und Projektmanagement-Anwendungen verwenden.

Der Bericht soll folgende Bereiche enthalten:

1. Eine Zusammenfassung der wichtigsten Marketingaktivitäten der vergangenen sieben Tage.

2. Eine Übersicht der verfügbaren Performance-Kennzahlen, beispielsweise Werbeausgaben, Conversions, CPA und ROAS.

3. Eine Einordnung auffälliger Veränderungen im Vergleich zur Vorwoche.

4. Eine Übersicht der abgeschlossenen und noch offenen Aufgaben aus meinem Projektmanagement.

5. Drei konkrete Empfehlungen, welche Themen in der kommenden Woche überprüft oder priorisiert werden sollten.

Achte darauf, dass du tatsächliche Daten von deinen eigenen Einschätzungen unterscheidest.

Wenn Informationen fehlen oder eine Anwendung nicht verbunden ist, weise mich ausdrücklich darauf hin.

Erstelle einen vollständigen Bericht mit klaren Überschriften und verständlichen Erklärungen.

Nimm keine eigenständigen Änderungen an Werbekampagnen, Budgets oder Projekten vor.

Versende keine Nachrichten und veröffentliche keine Inhalte ohne meine ausdrückliche Zustimmung.

Das soll ein wiederverwendbarer Agent werden, dessen Ergebnisse ich jede Woche überprüfen kann.

Was passiert anschließend?

ChatGPT erstellt auf Grundlage deiner Beschreibung einen ersten Plan für den Agenten.

Diesen Plan kannst du überprüfen und anpassen.

Wenn du mit der vorgeschlagenen Struktur einverstanden bist, kannst du über „Build this agent“ die eigentliche Agentenkonfiguration öffnen.

Dort kannst du die einzelnen Einstellungen weiter verfeinern.

Du musst also nicht bereits beim ersten Prompt sämtliche technischen Details kennen.

Schritt 3 Verbinde die Anwendungen, die dein Agent benötigt

Damit dein Agent tatsächlich mit deinen vorhandenen Daten arbeiten kann, musst du ihm die passenden Anwendungen zur Verfügung stellen.

Öffne dafür im Agent Builder den Bereich für Werkzeuge beziehungsweise „Tools“.

Über „Add tool“ kannst du zusätzliche Anwendungen und Funktionen auswählen.

Welche Anwendungen du benötigst, hängt von der Aufgabe deines Agenten ab.

Ein Agent für die Meeting-Vorbereitung braucht beispielsweise andere Informationen als ein Agent für die Analyse von Marketingkampagnen.

Beispiel: Agent für deine Projektorganisation

Angenommen, du organisierst deine Kundenprojekte in Notion.

Dann könnte dein Agent über eine entsprechende Verbindung auf deine freigegebenen Projektinformationen zugreifen.

Du könntest ihn beispielsweise fragen:

„Welche Aufgaben wurden diese Woche abgeschlossen und welche Aufgaben sind überfällig?“

Der Agent kann dann die verfügbaren Informationen aus den freigegebenen Notion-Datenbanken auswerten.

Beispiel: Agent für deine E-Mails

Wenn du Gmail verbunden hast, kann ein entsprechend berechtigter Agent E-Mails durchsuchen und relevante Informationen zusammenstellen.

Du könntest ihn beispielsweise bitten:

„Überprüfe die eingegangenen Kundenanfragen der letzten 24 Stunden und erstelle eine priorisierte Übersicht. Bereite für jede wichtige Anfrage einen Antwortentwurf vor.“

Beispiel: Agent für deine Termine

Mit einem verbundenen Kalender kann der Agent deine bevorstehenden Termine berücksichtigen.

So kannst du beispielsweise ein automatisches Meeting-Briefing vorbereiten lassen.

Welche Berechtigungen solltest du vergeben?

Achte darauf, deinem Agenten nur Zugriff auf die Anwendungen und Daten zu geben, die er tatsächlich benötigt.

Wenn ein Agent lediglich Informationen recherchieren oder Berichte erstellen soll, benötigt er normalerweise keine Berechtigung zum Löschen von Dateien oder zum Versenden von Nachrichten.

Je nach Verbindung kannst du außerdem festlegen, ob dein Agent über das Konto der jeweiligen Person oder über eine eigens eingerichtete Verbindung arbeitet.

Für gemeinsam genutzte Agenten können geeignete Servicekonten sinnvoll sein.

Verwende persönliche Kontoverbindungen nicht unbedacht für Agenten, auf die mehrere Teammitglieder Zugriff haben.

Schritt 4 Lege fest, wann dein Agent arbeiten soll

Jetzt kommt eine der interessantesten Funktionen.

Du kannst deinen Agenten nicht nur manuell starten, sondern auch wiederkehrende Ausführungen einrichten.

Damit legst du fest, wann dein Agent seine Aufgabe automatisch übernehmen soll.

Möglichkeit 1: Manuelle Ausführung

Du oder ein berechtigtes Teammitglied startet den Agenten selbst.

Das ist besonders sinnvoll, wenn eine Aufgabe nur gelegentlich anfällt oder du vor jeder Ausführung entscheiden möchtest, welche Informationen berücksichtigt werden sollen.

Ein Beispiel wäre die Erstellung einer Präsentation für einen neuen Kunden.

Möglichkeit 2: Automatische Ausführung nach Zeitplan

Du kannst festlegen, dass der Agent regelmäßig zu bestimmten Zeiten ausgeführt wird.

Beispielsweise:

• Jeden Morgen um 8:00 Uhr.
• Jeden Freitag um 15:00 Uhr.
• Jeden Montag vor dem ersten Teammeeting.
• An festgelegten Tagen eines Monats.

Für diese Funktion öffnest du in der Agentenkonfiguration den Bereich „Channels“ und wählst den ChatGPT-Kanal aus.

Dort kannst du unter „Add schedule“ eine regelmäßige Ausführung hinzufügen.

Anschließend legst du den Zeitplan und gegebenenfalls zusätzliche Anweisungen fest.

Möglichkeit 3: Ausführung durch ein bestimmtes Ereignis

Workspace Agents können auch über unterstützte API-Aufrufe gestartet werden.

Damit lassen sie sich in weitere technische Arbeitsabläufe integrieren.

Beispielsweise könnte ein internes System einen Agenten starten, sobald eine neue qualifizierte Kundenanfrage eingeht.

Dafür muss allerdings ein entsprechender API-Trigger eingerichtet werden.

Für viele einfache Arbeitsabläufe reicht zunächst eine tägliche oder wöchentliche Ausführung aus.

Schritt 5 Definiere klare Sicherheitsregeln

Bevor du deinen Agenten regelmäßig oder automatisch arbeiten lässt, solltest du festlegen, welche Aktionen erlaubt sind.

Das ist besonders wichtig, wenn der Agent nicht nur Informationen auswerten, sondern aktiv Veränderungen vornehmen kann.

Beispielsweise könnte ein Agent grundsätzlich in der Lage sein, E-Mails zu versenden, CRM-Daten zu bearbeiten oder Dateien in einem Projektordner zu verändern.

Solche Funktionen sind hilfreich, sollten aber nicht ohne passende Kontrolle verwendet werden.

Welche Sicherheitsmöglichkeiten gibt es?

1. Bestätigung vor Änderungen

Für schreibende Aktionen ist die Standardeinstellung bei unterstützten App-Verbindungen grundsätzlich „Always ask“.

Der Agent muss also während der Ausführung um Zustimmung bitten, bevor er entsprechende Aktionen durchführt.

2. Individuelle Freigaberegeln

Je nach unterstützter Anwendung kannst du festlegen, für welche Aktionen eine Bestätigung erforderlich ist.

So kannst du beispielsweise erlauben, dass der Agent Informationen liest und Berichte erstellt, während das Versenden von E-Mails weiterhin eine manuelle Freigabe benötigt.

3. Zusätzliche Einschränkungen

Für unterstützte Anwendungen kannst du sogenannte Action Constraints definieren.

Dabei handelt es sich um konkrete Einschränkungen, die festlegen, wie bestimmte Funktionen verwendet werden dürfen.

Du könntest beispielsweise bestimmen, dass ein Agent nur auf bestimmte Dokumente zugreifen oder E-Mails ausschließlich an freigegebene Empfänger senden darf.

SICHERHEITSREGELN FÜR MEINEN KI-AGENTEN

Du darfst Informationen aus den freigegebenen Anwendungen lesen und analysieren.

Du darfst Berichte, Zusammenfassungen, Dokumente und Antwortentwürfe erstellen.

Du darfst keine E-Mails oder Nachrichten eigenständig versenden.

Du darfst keine vorhandenen Dateien löschen.

Du darfst keine Werbebudgets verändern.

Du darfst keine zahlungspflichtigen Bestellungen oder Buchungen auslösen.

Du darfst keine Kundeninformationen an nicht autorisierte Empfänger weitergeben.

Wenn eine Aufgabe eine dieser Aktionen erfordert, musst du mich zunächst darüber informieren und meine ausdrückliche Zustimmung einholen.

Wenn dir wichtige Informationen fehlen, sollst du diese nicht erfinden, sondern die fehlenden Daten klar benennen.

Schritt 6 Teste deinen Agenten und gib ihn für dein Team frei

Bevor du einen neuen Agenten regelmäßig einsetzen lässt, solltest du ihn zunächst testen.

Dafür bietet OpenAI innerhalb des Agent Builders eine Vorschaufunktion.

Über „Preview“ kannst du eine Beispielaufgabe ausführen und überprüfen, ob der Agent wie gewünscht arbeitet.

Achte dabei insbesondere darauf, ob er die richtigen Informationen verwendet und sich an deine festgelegten Regeln hält.

Wenn etwas nicht passt, kannst du seine Anweisungen anpassen und den Test wiederholen.

Anschließend kannst du den Agenten bereitstellen

Für den ChatGPT-Kanal stehen unterschiedliche Freigabemöglichkeiten zur Verfügung.

Du kannst einen Agenten beispielsweise ausschließlich privat verwenden, ihn über einen Link innerhalb deiner Organisation zugänglich machen oder im gemeinsamen Workspace-Verzeichnis veröffentlichen.

Außerdem lassen sich berechtigte Teammitglieder zur Zusammenarbeit einladen.

Je nach Berechtigung können diese den Agenten lediglich verwenden oder zusätzlich an seiner Konfiguration mitarbeiten.

Kannst du deinen Agenten auch in Slack nutzen?

Ja.

Workspace Agents können in unterstützte Slack-Workspaces eingebunden werden.

Dafür musst du den entsprechenden Kanal hinzufügen und die erforderlichen Berechtigungen einrichten.

Gegebenenfalls muss auch die verantwortliche Person für deinen Slack-Workspace die Verbindung genehmigen.

Anschließend kann der Agent innerhalb der unterstützten Slack-Kanäle verwendet werden.

Du kannst damit beispielsweise einen Agenten bereitstellen, der Fragen zu internen Prozessen beantwortet oder Informationen aus freigegebenen Dokumenten zusammenstellt.

Workspace Agents sind vor allem dann interessant, wenn du Aufgaben automatisierst, die regelmäßig anfallen.

Dafür musst du nicht unbedingt ein großes Unternehmen besitzen.

Auch kleine Teams und Selbstständige können von klar definierten Arbeitsabläufen profitieren.

Die folgenden fünf Beispiele zeigen dir, wie solche Agenten eingesetzt werden können.

1 Lead-Recherche-Agent: Neue Kundenanfragen automatisch vorbereiten

Wenn du regelmäßig neue Anfragen über deine Website, E-Mails oder andere Vertriebskanäle erhältst, kannst du einen Agenten für die erste Recherche und Qualifizierung einsetzen.

Normalerweise müsstest du dir zunächst die Anfrage durchlesen, das Unternehmen recherchieren und anschließend eine passende Antwort vorbereiten.

Ein entsprechend eingerichteter Agent kann große Teile dieses Prozesses unterstützen.

NEUE KUNDENANFRAGEN ANALYSIEREN

Erstelle einen Agenten, der neue Kundenanfragen analysiert und die weitere Bearbeitung vorbereitet.

Verwende ausschließlich Informationen aus meinen freigegebenen Anwendungen und öffentlich zugängliche, zulässige Unternehmensinformationen.

Analysiere für jede neue Anfrage zunächst, welche Dienstleistung oder Unterstützung gesucht wird.

Recherchiere anschließend grundlegende Informationen über das anfragende Unternehmen.

Bewerte die Anfrage anhand meiner festgelegten Kriterien für passende Kunden.

Unterscheide zwischen besonders relevanten Anfragen, grundsätzlich passenden Anfragen und Anfragen, die nicht zu meinem aktuellen Angebot passen.

Erkläre deine Einordnung anhand nachvollziehbarer Kriterien.

Erstelle anschließend einen individuellen Antwortentwurf.

Die Antwort soll sich auf die tatsächliche Anfrage beziehen und nicht wie eine allgemeine Vertriebsvorlage klingen.

Zeige mir die Ergebnisse und den Antwortentwurf zur Überprüfung.

Versende keine E-Mails und ändere keine CRM-Daten ohne meine ausdrückliche Freigabe.

Warum ist das interessant?

Du musst nicht mehr bei jeder Anfrage sämtliche Informationen selbst zusammensuchen.

Stattdessen erhältst du bereits eine strukturierte Übersicht und einen vorbereiteten nächsten Schritt.

Gerade bei mehreren Kundenanfragen pro Woche kann das Zeit sparen.

Achte dabei auf einen datenschutzkonformen Umgang mit personenbezogenen Daten und vermeide ungeprüfte automatisierte Bewertungen von Personen.

2 Meeting-Vorbereitungs-Agent: Vor jedem Kundengespräch automatisch ein Briefing erstellen

Dieser Anwendungsfall ist besonders interessant, wenn du viele Gespräche mit Kunden, Geschäftspartnern oder Interessenten führst.

Normalerweise musst du vor einem Termin zunächst herausfinden, was zuletzt besprochen wurde, welche Aufgaben noch offen sind und ob neue Informationen vorliegen.

Ein Meeting-Agent kann diese Recherche vorbereiten.

AUTOMATISCHE MEETING-VORBEREITUNG

Erstelle einen Agenten, der meine bevorstehenden Kundentermine vorbereitet.

Überprüfe die relevanten Termine in meinem verbundenen Kalender.

Erstelle für jedes geschäftlich relevante Meeting 30 Minuten vor dem geplanten Beginn ein strukturiertes Briefing.

Berücksichtige dabei die Informationen aus meinen freigegebenen E-Mails, Dokumenten und Projektmanagement-Anwendungen.

Recherchiere bei Bedarf zusätzliche öffentlich verfügbare Informationen über das Unternehmen.

Wenn ein öffentliches LinkedIn-Profil verfügbar und der Zugriff zulässig ist, kannst du relevante berufliche Informationen ergänzen.

Der Bericht soll folgende Informationen enthalten:

1. Den Termin, die Uhrzeit und die teilnehmenden Personen.

2. Eine kurze Zusammenfassung des bisherigen Kontakts.

3. Die wichtigsten Entscheidungen aus vorherigen Gesprächen.

4. Noch offene Aufgaben und Vereinbarungen.

5. Relevante neue Informationen aus freigegebenen Dokumenten.

6. Drei konkrete Themen, die ich während des kommenden Gesprächs ansprechen sollte.

Erstelle daraus ein übersichtliches Briefing.

Nutze nur tatsächlich verfügbare und nachvollziehbare Informationen.

Wenn Daten fehlen, weise ausdrücklich darauf hin.

Warum ist das interessant?

Du gehst deutlich besser vorbereitet in deine Gespräche, ohne vorher sämtliche Informationen manuell zusammensuchen zu müssen.

Besonders bei mehreren laufenden Kundenprojekten kann ein solcher Agent hilfreich sein.

3 Wochenreport-Agent: Jeden Freitag automatisch deine wichtigsten Kennzahlen zusammenfassen

Regelmäßige Berichte gehören in vielen Unternehmen zu den zeitintensivsten Routineaufgaben.

Du musst unterschiedliche Systeme öffnen, relevante Zahlen zusammentragen und anschließend versuchen, daraus eine verständliche Zusammenfassung zu erstellen.

Genau dafür eignen sich Workspace Agents.

AUTOMATISCHER WOCHENREPORT

Erstelle einen Agenten, der jeden Freitag um 15:00 Uhr einen Wochenreport vorbereitet.

Verwende dazu die Informationen aus meinen verbundenen Anwendungen.

Analysiere die wichtigsten Entwicklungen der vergangenen sieben Tage.

Der Bericht soll folgende Bereiche enthalten:

1. Ergebnisse

Welche wichtigen Aufgaben oder Projekte wurden in dieser Woche abgeschlossen?

2. Kennzahlen

Welche relevanten Performance-Kennzahlen liegen für die vergangene Woche vor?

Vergleiche diese nach Möglichkeit mit der Vorwoche.

3. Auffälligkeiten

Welche ungewöhnlichen Veränderungen sind erkennbar?

Unterscheide dabei zwischen tatsächlichen Daten und möglichen Ursachen.

4. Offene Aufgaben

Welche Aufgaben sind noch nicht abgeschlossen?

Welche Fristen stehen bevor?

5. Prioritäten

Welche drei Themen sollten in der kommenden Woche besondere Aufmerksamkeit erhalten?

Erstelle einen vollständigen Bericht mit klaren Überschriften, Tabellen und nachvollziehbaren Erläuterungen.

Nenne die verwendeten Datenquellen.

Falls Informationen fehlen, kennzeichne dies ausdrücklich.

Bereite den Bericht für meinen freigegebenen Slack-Kanal vor.

Wenn für das Veröffentlichen eine Bestätigung erforderlich ist, warte auf meine Freigabe.

Warum ist das interessant?

Du musst nicht mehr jeden Freitag dieselben Daten manuell zusammentragen.

Außerdem erhalten alle Beteiligten eine einheitliche Übersicht.

Das kann Abstimmungen erleichtern und dafür sorgen, dass wichtige Entwicklungen schneller sichtbar werden.

4 Kundenfeedback-Agent: Rückmeldungen sammeln und automatisch kategorisieren

Wenn du Produkte, Online-Kurse oder Dienstleistungen anbietest, erhältst du Feedback häufig über unterschiedliche Kanäle.

Manche Kunden schreiben E-Mails.

Andere hinterlassen Kommentare oder wenden sich über einen Support-Kanal an dich.

Wieder andere geben Rückmeldungen während eines Meetings.

Ein Agent kann dir dabei helfen, diese Informationen systematisch auszuwerten.

KUNDENFEEDBACK AUTOMATISCH AUSWERTEN

Erstelle einen Agenten, der regelmäßig das Kundenfeedback aus meinen freigegebenen Kommunikations- und Supportkanälen analysiert.

Untersuche die eingegangenen Rückmeldungen und teile sie in sinnvolle Kategorien ein.

Dazu gehören beispielsweise:

- Technische Probleme.
- Fragen zur Nutzung.
- Verbesserungsvorschläge.
- Wiederkehrende Beschwerden.
- Positives Feedback.
- Neue Ideen für Produkte oder Dienstleistungen.

Identifiziere außerdem Themen, die besonders häufig genannt werden.

Bewerte, welche Probleme aufgrund ihrer Häufigkeit oder ihrer Auswirkungen besonders dringend überprüft werden sollten.

Erstelle für relevante Probleme konkrete Aufgabenentwürfe.

Wenn eine geeignete Verbindung vorhanden ist, bereite die entsprechenden Tickets in meinem Projektmanagement vor.

Veröffentliche oder übertrage diese Aufgaben erst nach den festgelegten Freigaberegeln.

Erstelle zusätzlich jeden Freitag eine strukturierte Zusammenfassung für mein Team.

Der Bericht soll die wichtigsten Erkenntnisse, wiederkehrende Probleme und mögliche Verbesserungsmaßnahmen enthalten.

Warum ist das interessant?

Kundenfeedback wird dadurch nicht nur gesammelt, sondern systematisch ausgewertet.

Du erkennst schneller, welche Probleme wiederholt auftreten und welche Verbesserungen besonders relevant sein könnten.

Das ist gerade dann hilfreich, wenn du ein digitales Produkt, eine Community oder einen Online-Kurs anbietest.

5 Content-Monitoring-Agent: Trends, Wettbewerber und Branchennews beobachten

Auch für die Content-Erstellung können Workspace Agents interessant sein.

Wenn du regelmäßig über neue Entwicklungen in deiner Branche informierst, musst du normalerweise zahlreiche Websites, Blogs und andere Quellen überprüfen.

Ein Agent kann diese Recherche regelmäßig für dich übernehmen.

TÄGLICHES BRANCHEN- UND CONTENT-MONITORING

Erstelle einen Agenten, der jeden Werktag die wichtigsten Entwicklungen meiner Branche recherchiert.

Meine Branche ist:

[BRANCHE EINFÜGEN]

Besonders interessant sind folgende Themen:

[THEMEN EINFÜGEN]

Berücksichtige außerdem diese Wettbewerber und Informationsquellen:

[WEBSITES UND QUELLEN EINFÜGEN]

Überprüfe jeden Morgen, ob es relevante neue Entwicklungen gibt.

Achte insbesondere auf:

1. Neue Produkte und Funktionen.

2. Wichtige Unternehmensankündigungen.

3. Neue Trends und Veränderungen innerhalb meiner Branche.

4. Relevante Inhalte und Veröffentlichungen von Wettbewerbern.

5. Entwicklungen, aus denen sich interessante Content-Ideen ableiten lassen.

Erstelle eine strukturierte Zusammenfassung.

Erkläre bei jeder relevanten Entwicklung, was passiert ist und warum sie für meine Zielgruppe interessant sein könnte.

Verlinke die jeweiligen Originalquellen.

Unterscheide eindeutig zwischen bestätigten Informationen, Einschätzungen und möglichen Entwicklungen.

Leite aus den wichtigsten Erkenntnissen anschließend drei konkrete Ideen für Instagram- oder LinkedIn-Beiträge ab.

Verwende keine erfundenen Nachrichten oder unbelegten Behauptungen.

Veröffentliche keine Inhalte automatisch.

Warum ist das interessant?

Du musst nicht mehr jeden Morgen selbst zahlreiche Quellen überprüfen.

Stattdessen erhältst du eine strukturierte Übersicht der Entwicklungen, die für dich tatsächlich relevant sind.

Besonders für Marketing, Technologie und KI kann ein regelmäßiger News-Agent hilfreich sein.

Vielleicht hast du bereits eigene Custom GPTs erstellt.

Dann fragst du dich wahrscheinlich, worin genau der Unterschied zu den Workspace Agents besteht.

Ein Custom GPT war ursprünglich eine individuell konfigurierte ChatGPT-Version, die bestimmte Aufgaben übernehmen sollte.

Du konntest eigene Anweisungen hinterlegen, Dateien hochladen und zusätzliche Funktionen einrichten.

Damit ließ sich beispielsweise ein spezialisierter Assistent für Copywriting, Marketingstrategien oder die Analyse von Dokumenten erstellen.

Workspace Agents gehen darüber hinaus.

Sie sind stärker auf wiederkehrende Arbeitsabläufe, die Zusammenarbeit im Team und die Ausführung vollständiger Aufgaben ausgelegt.

Der wichtigste Unterschied liegt also nicht darin, dass Custom GPTs grundsätzlich keine externen Anwendungen verwenden konnten.

Auch dort waren über benutzerdefinierte Aktionen bereits bestimmte Integrationen möglich.

Workspace Agents sind jedoch gezielt dafür entwickelt worden, vollständige und wiederkehrende Arbeitsprozesse innerhalb einer Organisation zu übernehmen.

Hier gibt es eine weitere wichtige Entwicklung.

OpenAI hat inzwischen angekündigt, die bisherigen individuell erstellten GPTs einzustellen.

Der regulär geplante Abschalttermin ist der 11. Dezember 2026.

Für bestimmte Enterprise-Workspaces mit genehmigtem Aufschub ist eine Verlängerung bis zum 11. Februar 2027 vorgesehen.

Die Umstellung betrifft grundsätzlich die ChatGPT-Tarife, wobei sich konkrete Migrationsmöglichkeiten und Berechtigungen unterscheiden können.

Was bedeutet das für dich?

Wenn du bereits eigene Custom GPTs erstellt hast, solltest du dich rechtzeitig mit der Umstellung beschäftigen.

OpenAI empfiehlt inzwischen, die bisherigen GPT-Workflows in Plugins zu überführen.

Plugins können wiederverwendbare Anweisungen, Referenzdateien und verbundene Anwendungen bündeln.

Sie lassen sich je nach Berechtigung in unterschiedlichen ChatGPT-Arbeitsabläufen verwenden.

Wenn die Migration für dein Konto freigeschaltet ist, findest du bei deinen eigenen GPTs die entsprechende Migrationsfunktion.

Wichtig ist allerdings, dass nicht sämtliche bisherigen Funktionen automatisch übertragen werden.

Insbesondere benutzerdefinierte API-Aktionen benötigen möglicherweise zusätzliche Anpassungen.

Was solltest du jetzt tun?

Überprüfe zunächst, welche deiner bisherigen GPTs du tatsächlich noch verwendest.

Sichere beziehungsweise dokumentiere ihre wichtigsten Anweisungen und Referenzdateien.

Teste anschließend die verfügbaren Migrationsmöglichkeiten.

Vergleiche die Ergebnisse deiner bisherigen GPTs mit den entsprechenden Plugins.

Erst wenn der neue Arbeitsablauf zuverlässig funktioniert, solltest du vollständig umstellen.

Workspace Agents und Plugins sind also zwei unterschiedliche Entwicklungen.

Workspace Agents dienen vor allem der automatisierten und gemeinsamen Bearbeitung von Aufgaben.

Plugins bündeln dagegen bestimmte Fähigkeiten, Informationen und Werkzeugverbindungen zu wiederverwendbaren Arbeitsabläufen.

Beide Konzepte können sich ergänzen.

Nein.

Und genau das ist für Selbstständige und kleinere Unternehmen besonders interessant.

Denn inzwischen gibt es neben den Workspace Agents auch ChatGPT Work.

ChatGPT Work wurde am 9. Juli 2026 vorgestellt.

Die Funktion richtet sich an längere und komplexere Aufgaben.

Du kannst ChatGPT damit beispielsweise umfangreiche Recherchen durchführen, Dokumente analysieren, Websites bearbeiten oder vollständige Präsentationen und Berichte erstellen lassen.

Je nach Aufgabe kann Work dafür auf verbundene Anwendungen, Dateien und einen eigenen Cloud-Browser zurückgreifen.

Was ist der Unterschied zu Workspace Agents?

Workspace Agents sind speziell darauf ausgelegt, wiederkehrende Arbeitsabläufe innerhalb eines Unternehmens gemeinsam zu organisieren.

Du kannst einen Agenten erstellen, ihn im Team freigeben und dauerhaft für bestimmte Prozesse verwenden.

ChatGPT Work richtet sich dagegen stärker auf die Bearbeitung konkreter Aufgaben und Projekte.

Auch Work kann über geplante Aufgaben automatisch tätig werden.

Du kannst damit wiederkehrende Recherchen einrichten, Informationen überwachen oder bestimmte Aufgaben zu festgelegten Zeiten ausführen lassen.

Bei unterstützten Anwendungen sind inzwischen außerdem ereignisgesteuerte Aufgaben möglich.

Dazu gehören beispielsweise Auslöser durch neue Gmail-Nachrichten, Slack-Nachrichten oder bestimmte GitHub-Aktivitäten.

Welche Tarife unterstützen ChatGPT Work?

ChatGPT Work steht in unterstützten Regionen für berechtigte kostenpflichtige Tarife zur Verfügung.

Dazu gehören unter anderem Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu.

Free und Go sind davon ausgeschlossen.

Die genaue Verfügbarkeit kann je nach Konto und Freischaltung variieren.

Was bedeutet das für dich als Selbstständige oder Selbstständiger?

Du musst nicht automatisch einen ChatGPT-Business-Workspace einrichten, nur weil du wiederkehrende Aufgaben automatisieren möchtest.

Wenn du hauptsächlich alleine arbeitest, kann ChatGPT Work mit geplanten Aufgaben bereits ausreichend sein.

Beispielsweise könntest du jeden Morgen die wichtigsten KI-News recherchieren lassen.

Oder du lässt einmal pro Woche neue Informationen aus deinen verbundenen Anwendungen zusammenfassen.

Wenn du dagegen mehrere Teammitglieder hast, Agenten gemeinsam verwalten und standardisierte Prozesse innerhalb eines Unternehmens etablieren möchtest, werden Workspace Agents interessanter.

Die ursprüngliche Einführungsphase ist inzwischen beendet.

Workspace Agents verwenden ein Credit-basiertes Abrechnungsmodell.

Dabei entstehen nicht automatisch bei jeder Ausführung dieselben Kosten.

Entscheidend ist unter anderem, welches KI-Modell verwendet wird und wie aufwendig der jeweilige Arbeitsablauf ist.

Wie funktioniert die Berechnung?

OpenAI berücksichtigt bei der Nutzung unter anderem die verarbeiteten Eingabe-Tokens, bereits zwischengespeicherte Eingaben und die generierten Ausgaben.

Vereinfacht ausgedrückt:

Je mehr Informationen ein Agent verarbeiten muss und je umfangreicher seine Arbeit ausfällt, desto höher kann der Credit-Verbrauch sein.

Die aktuelle OpenAI-Preisliste nennt für vollständige Workspace-Agent-Durchläufe mit GPT-5.6 einen typischen Verbrauch von ungefähr fünf bis 25 Credits.

Eine kurze Auswertung kann also weniger Credits benötigen als ein umfangreicher Arbeitsablauf mit vielen Dokumenten und mehreren Werkzeugaufrufen.

Beispiel: Täglicher Report

Angenommen, du lässt einen Agenten jeden Arbeitstag einen Bericht erstellen.

Wenn eine Ausführung beispielsweise zehn Credits verbraucht und der Agent an 20 Arbeitstagen im Monat läuft, ergibt sich ein rechnerischer Verbrauch von 200 Credits.

Das ist ausdrücklich nur ein Rechenbeispiel und kein zugesicherter Verbrauch.

Die tatsächliche Nutzung kann abweichen.

Was kostet ein Credit in Euro?

Einen allgemeingültigen Eurobetrag pro Workspace-Agent-Ausführung gibt es nicht.

Die tatsächlichen Kosten hängen vom geltenden Vertrag, deinem Tarif und dem verfügbaren beziehungsweise erworbenen Credit-Kontingent ab.

Außerdem können unterschiedliche Abrechnungsmodelle zur Anwendung kommen.

Deshalb solltest du nicht automatisch davon ausgehen, dass beispielsweise zehn Credits einem festen Eurobetrag entsprechen.

Prüfe die aktuell geltenden Konditionen in deinem Workspace.

Was kostet ChatGPT Business selbst?

Laut aktueller OpenAI-Preisübersicht kostet ein Standardarbeitsplatz bei monatlicher Abrechnung 25 US-Dollar pro Person und Monat.

Bei jährlicher Abrechnung werden 20 US-Dollar pro Person und Monat genannt.

Für einen Business-Workspace sind mindestens zwei kostenpflichtige Arbeitsplätze erforderlich.

Hinzu können je nach Nutzung und Tarif zusätzliche Kosten beziehungsweise Credits kommen.

Die tatsächlichen Preise in Deutschland können aufgrund von Währung, Abrechnung und Steuern abweichen.

Workspace Agents liefern ihre Ergebnisse nicht zwangsläufig sofort.

Je nach Umfang kann eine Aufgabe mehrere Minuten oder auch deutlich länger dauern.

Die ursprüngliche Einführung sprach häufig von Bearbeitungszeiten zwischen fünf und 30 Minuten.

Diesen Zeitraum solltest du allerdings nicht als verbindliche Leistungszusage verstehen.

Die tatsächliche Dauer hängt von der Komplexität der Aufgabe, den verwendeten Werkzeugen und möglichen Freigabeschritten ab.

Wenn ein Agent auf deine Zustimmung warten muss, kann sich die Bearbeitung entsprechend verzögern.

Der Vorteil besteht darin, dass die Aufgaben in der Cloud ausgeführt werden können.

Du musst deshalb nicht dauerhaft vor deinem Computer sitzen und den Fortschritt beobachten.

Allerdings bedeutet das nicht, dass jeder Agent vollständig ohne Eingriffe arbeitet.

Gerade bei sensiblen Aktionen oder fehlenden Informationen kann eine Bestätigung erforderlich sein.

Wenn du KI-Agenten für dein Unternehmen einsetzt, solltest du nicht ausschließlich auf die technische Funktionalität achten.

Besonders wichtig ist der Umgang mit Kundeninformationen, geschäftlichen Dokumenten und personenbezogenen Daten.

Denn ein Agent kann nur dann sinnvoll arbeiten, wenn er Zugriff auf die benötigten Informationen erhält.

Genau deshalb solltest du bewusst entscheiden, welche Daten du mit welchen Anwendungen verbindest.

Werden deine Unternehmensdaten für das KI-Training verwendet?

OpenAI gibt an, dass Daten aus ChatGPT Business, Enterprise und Edu standardmäßig nicht zum Training der Modelle verwendet werden.

Diese Regelung unterscheidet sich von bestimmten Einstellungen bei persönlichen ChatGPT-Konten.

Trotzdem solltest du die Datenschutzbedingungen deines jeweiligen Tarifs prüfen.

Außerdem gelten für verbundene Drittanbieter deren eigene Datenschutzbedingungen.

Wenn du beispielsweise Google Drive, ein CRM oder eine Projektmanagementplattform mit ChatGPT verbindest, solltest du nachvollziehen können, welche Informationen darüber zugänglich sind.

Können Daten innerhalb der EU gespeichert werden?

OpenAI bietet für berechtigte Enterprise- und Edu-Kunden Datenresidenz in verschiedenen Regionen an, darunter Europa.

Zusätzlich gibt es für bestimmte berechtigte Konfigurationen eine regionale Verarbeitung durch die Modelle.

Allerdings bedeutet eine europäische Datenresidenz nicht automatisch, dass sämtliche externen Anwendungen oder Verarbeitungsschritte ausschließlich innerhalb der EU stattfinden.

Prüfe deshalb die tatsächliche Konfiguration deines Workspaces und die Datenverarbeitung der angebundenen Dienste.

Was solltest du vor der Einrichtung prüfen?

Bevor du einen Agenten mit sensiblen Unternehmensdaten verwendest, solltest du mindestens folgende Punkte klären:

1. Welche Daten benötigt der Agent?

Gib nur die Informationen frei, die für den jeweiligen Arbeitsablauf notwendig sind.

2. Welche Anwendungen darf der Agent verwenden?

Vermeide unnötige Verbindungen zu sensiblen Systemen.

3. Welche Aktionen darf er eigenständig ausführen?

Gerade bei E-Mails, Kundeninformationen, Zahlungen und Veröffentlichungen solltest du klare Freigaberegeln definieren.

4. Welche Personen können den Agenten verwenden?

Prüfe insbesondere, ob gemeinsam genutzte Agenten über persönliche oder geteilte Kontoverbindungen auf Informationen zugreifen.

5. Welche datenschutzrechtlichen Anforderungen gelten?

Wenn du personenbezogene Daten von Kunden oder Mitarbeitenden verarbeitest, musst du unter anderem die Anforderungen der DSGVO berücksichtigen.

Dazu gehören eine geeignete Rechtsgrundlage, erforderliche Verträge zur Auftragsverarbeitung und angemessene technische sowie organisatorische Schutzmaßnahmen.

Ein Business-Abonnement allein bedeutet nicht automatisch, dass jeder denkbare Einsatz datenschutzkonform ist.

Fehler 1 Du möchtest direkt alles automatisieren.

Ein häufiger Fehler besteht darin, einen einzigen Agenten für möglichst viele unterschiedliche Aufgaben einzurichten.

Dieser soll dann gleichzeitig deine E-Mails beantworten, deine Termine organisieren, Marketingkampagnen analysieren und Kundenprojekte verwalten.

Das klingt zunächst praktisch.

Allerdings wird es dadurch schwieriger, klare Zuständigkeiten und Regeln festzulegen.

Beispielsweise mit einem wöchentlichen Report.

Wenn dieser zuverlässig funktioniert, kannst du weitere Aufgaben ergänzen.

Fehler 2 Du definierst kein klares Ergebnis.

Ein Prompt wie „Organisiere mein Marketing“ ist für einen automatisierten Agenten zu allgemein.

Der Agent weiß dadurch nicht, welche Informationen relevant sind und woran du ein gutes Ergebnis erkennst.

Je konkreter deine Anforderungen sind, desto einfacher kannst du die Qualität überprüfen.

Fehler 3 Du gewährst zu viele Berechtigungen.

Nicht jeder Agent benötigt Schreibzugriff auf deine Anwendungen.

Wenn ein Agent lediglich Daten analysieren soll, muss er normalerweise keine Nachrichten versenden oder Dateien verändern können.

Erweitere diese erst, wenn du eine bestimmte Funktion tatsächlich benötigst.

Fehler 4 Du überprüfst die Ergebnisse nicht.

Auch ein gut eingerichteter KI-Agent kann Informationen falsch interpretieren oder wichtige Zusammenhänge übersehen.

Deshalb solltest du seine Ergebnisse insbesondere in der Anfangsphase regelmäßig kontrollieren.

Das gilt besonders für finanzielle Entscheidungen, Vertragsinhalte, Kundeninformationen und geschäftskritische Aufgaben.

Vergleiche seine Ergebnisse mit den Originaldaten.

Fehler 5 Du berücksichtigst die laufenden Kosten nicht.

Wenn du mehrere Agenten einrichtest, die regelmäßig umfangreiche Aufgaben ausführen, kann der Credit-Verbrauch steigen.

Besonders bei häufigen Ausführungen solltest du deshalb überprüfen, ob der tatsächliche Nutzen die Kosten rechtfertigt.

Das hängt vor allem davon ab, wie du arbeitest.

Wenn du überwiegend alleine tätig bist und bisher nur gelegentlich ChatGPT verwendest, benötigst du nicht zwangsläufig einen eigenen Workspace Agent.

Für einzelne Aufgaben kann ChatGPT Work bereits ausreichen.

Auch geplante Aufgaben können sinnvoll sein, wenn du beispielsweise regelmäßige Recherchen oder Zusammenfassungen erhalten möchtest.

Sobald du allerdings mehrere Personen koordinierst, wiederkehrende Arbeitsprozesse standardisieren möchtest und unterschiedliche Unternehmensanwendungen miteinander verbindest, werden Workspace Agents interessanter.

Besonders sinnvoll finde ich die Funktion für Aufgaben, bei denen regelmäßig dieselben Informationen gesucht, geprüft und aufbereitet werden müssen.

Dazu gehören beispielsweise die Vorbereitung von Meetings, die Analyse von Kundenanfragen, die Erstellung von Wochenreports und die Auswertung von Kundenfeedback.

Du solltest dabei aber nicht den Fehler machen, jede Tätigkeit automatisieren zu wollen.

Manche Aufgaben erfordern weiterhin deine Erfahrung, dein Urteilsvermögen und eine bewusste Entscheidung.

Ein Agent kann beispielsweise einen Performance-Report erstellen und mögliche Optimierungen vorschlagen.

Ob eine Werbekampagne tatsächlich skaliert werden sollte, hängt jedoch von deiner gesamten Marketingstrategie und deinen wirtschaftlichen Zielen ab.

Deshalb würde ich gerade am Anfang vor allem die zeitintensiven Vorbereitungs- und Analyseaufgaben automatisieren.

Mit Workspace Agents wird ChatGPT zunehmend zu einem Werkzeug, mit dem du nicht nur einzelne Fragen beantwortest, sondern vollständige Arbeitsabläufe organisieren kannst.

Du kannst Agenten erstellen, sie mit deinen vorhandenen Anwendungen verbinden und festlegen, wann bestimmte Aufgaben ausgeführt werden sollen.

Das eröffnet neue Möglichkeiten für Selbstständige, kleine Unternehmen und größere Teams.

Besonders interessant ist, dass viele dieser Funktionen ohne eigene Programmierung eingerichtet werden können.

Allerdings solltest du Workspace Agents nicht mit einer vollständig eigenständig arbeitenden KI verwechseln, die sämtliche geschäftlichen Entscheidungen für dich übernimmt.

Die besten Ergebnisse entstehen dann, wenn du klare Aufgaben definierst, geeignete Datenquellen bereitstellst und wichtige Aktionen bewusst kontrollierst.

Vielleicht ist es die Vorbereitung von Meetings, das Erstellen von Reports oder das Zusammensuchen von Informationen aus unterschiedlichen Programmen.

Genau dort würde ich ansetzen.

Erstelle einen ersten Agenten beziehungsweise richte eine entsprechende Aufgabe in ChatGPT Work ein.

Teste den Ablauf sorgfältig und überprüfe, ob du damit tatsächlich Zeit sparst.

Wenn das funktioniert, kannst du den Prozess schrittweise erweitern.

Denn das eigentliche Potenzial von KI-Agenten liegt nicht darin, möglichst viele Automatisierungen einzurichten.

Es liegt darin, wiederkehrende Arbeit sinnvoll abzugeben, damit du dich stärker auf die Aufgaben konzentrieren kannst, bei denen deine Erfahrung und deine Entscheidungen wirklich gefragt sind.

Die Informationen in diesem Artikel wurden anhand der offiziellen OpenAI-Dokumentation überprüft.

Aktualitätsstand: 24. Oktober 2026

• OpenAI: Einführung von Workspace Agents
• OpenAI Help Center: Workspace Agents einrichten und verwalten
• OpenAI: ChatGPT Work und Codex
• OpenAI: Geplante Aufgaben in ChatGPT
• OpenAI: Aktuelle Credit-Preisliste
• OpenAI: Einstellung und Migration individueller GPTs
• OpenAI: Datenschutz für Unternehmensdaten

Da OpenAI seine KI-Agenten und Automatisierungsfunktionen kontinuierlich weiterentwickelt, können sich einzelne Funktionen, Preise und Verfügbarkeiten nach der Veröffentlichung dieses Artikels verändern.