Große Sprachmodelle wie GPT verändern unsere Arbeitswelt grundlegend.
Doch während sich Anwendungsbeispiele und mediale Aufmerksamkeit überschlagen, fehlt es in vielen Unternehmen noch an Klarheit: Was genau ist GPT? Was kann es leisten – und wo liegen die Grenzen?
Dieser Artikel bildet den Auftakt einer dreiteiligen Serie zu GPT im Unternehmenseinsatz. Er liefert einen strategisch geerdeten Einstieg – für Entscheider:innen, die nicht „Prompt Engineering“ lernen wollen, sondern verstehen möchten, wie GPT als Produktivitäts- und Innovationsfaktor gedacht werden kann.
GPT in der Praxis: Kein Chatbot, sondern ein Sprachmodell
Zunächst zur Begriffsklärung:
GPT steht für Generative Pre-trained Transformer – ein maschinelles Lernmodell, das darauf trainiert ist, menschliche Sprache zu verstehen und auf Basis von Eingaben (Prompts) sinnvolle, sprachlich kohärente Ausgaben zu generieren.
GPT ist kein statisches Regelwerk, sondern ein dynamischer Wahrscheinlichkeitsraum, der auf Milliarden von Texten basiert. Es „weiß“ nicht im klassischen Sinne, sondern „antwortet“ auf Basis statistisch plausibler Muster.
Wichtig: GPT ist kein Chatbot.
Ein Chatbot ist eine Anwendung. GPT ist die technologische Grundlage, auf der solche Anwendungen aufbauen können – z. B. für:
- automatisierte Textgenerierung
- Zusammenfassungen von Dokumenten
- Dateninterpretation auf Sprachebene
- semantische Suche
- synthetische Kundeninteraktion
- u. v. m.
Woher kommt GPT – und was bedeutet das für Unternehmen?
GPT-Modelle wie ChatGPT (entwickelt von OpenAI) basieren auf einem generalisierten Vortraining auf sehr großen Textmengen – von Webseiten, Büchern, wissenschaftlichen Artikeln bis hin zu Programmiercode. Die Modelle werden danach ggf. durch Fine-Tuning oder Instruct Training (z. B. RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback) weiter geschärft.
Für Unternehmen bedeutet das:
GPT ist kein domänenspezifisches Wissenssystem.
Es kennt keine internen Daten, keine Unternehmensprozesse und keine fachlichen Spezifika – solange diese nicht gezielt eingebracht werden.
Daraus folgt:
Die Stärke von GPT liegt nicht im Wissen, sondern im Sprachverständnis.
GPT kann Prozesse, Kommunikation und Datenflüsse in Sprache übersetzen – und umgekehrt. Das eröffnet neue Perspektiven auf Informationsverarbeitung, Kundeninteraktion und Effizienzsteigerung.
Die größten Missverständnisse rund um GPT im Business-Kontext
1. „GPT kann eigenständig denken“ → Nein.
GPT hat keine Intention, kein Ziel, kein Bewusstsein. Es folgt statistischen Mustern. Was wie „Denken“ wirkt, ist Mustervollzug mit hoher Komplexität.
2. „GPT weiß alles“ → Nein.
Das Modell hat keine Echtzeit-Anbindung an Unternehmensdaten oder aktuelle Ereignisse (außer mit Plugins oder Webzugriff). Es produziert plausibel klingende Aussagen – diese können faktisch falsch sein.
3. „GPT ersetzt Fachwissen“ → Nein.
GPT kann Fachwissen strukturieren, in Sprache übersetzen oder Ideen generieren – aber es ersetzt keine qualifizierte Prüfung, keine Erfahrung und keine kontextuelle Urteilskraft.
Was GPT kann – wenn man es richtig nutzt
GPT ist ein leistungsstarker Sprachbeschleuniger – vergleichbar mit Excel für Zahlen oder Photoshop für Bilder.
Richtig eingesetzt, kann GPT:
- Texte schneller, klarer, strukturierter erstellen
- Wissensarbeit unterstützen und entlasten
- Kommunikation vereinheitlichen und beschleunigen
- Prozesskommunikation automatisieren
- Brücken zwischen Teams, Daten und Sprachen schlagen
Dabei geht es nicht um „Magie“, sondern um strukturierte Anwendungsszenarien, die in vorhandene Systeme und Abläufe eingebettet werden.
Fazit
GPT ist kein Hype – sondern eine Basistechnologie, die Unternehmen in die Lage versetzt, Sprache als operative Ressource zu nutzen.
Wer GPT strategisch denkt, schafft eine neue Ebene der Effizienz und Interaktion.
Doch dafür braucht es Klarheit, Governance und einen realistischen Erwartungshorizont.
In Teil 2 der Serie geht es um:
„Anwendungsfelder im Unternehmen: Wie GPT produktiv gemacht wird – von Marketing bis Compliance“
