Während der erste Teil dieser Serie die Grundlagen und Funktionsweise von GPT-Modellen beleuchtet hat, fokussiert Teil 2 auf die zentralen Anwendungsfelder im Unternehmenskontext.
Was kann GPT heute schon leisten – konkret, skalierbar und mit Mehrwert für Fachbereiche?
Und was müssen Entscheider:innen beachten, um aus punktuellen Einsätzen tragfähige Lösungen zu entwickeln?
GPT-Anwendungsfelder entlang der Wertschöpfungskette
GPT ist keine Universalmaschine. Seine Stärke liegt dort, wo Sprache, Text und Interpretation eine entscheidende Rolle spielen – also in nahezu jedem Unternehmensbereich.
1. Marketing & Kommunikation
- Automatisierte Erstellung von Textbausteinen, Posts, Newslettern
- Unterstützung bei SEO-optimierten Inhalten (Meta-Texte, Snippets, FAQs)
- Übersetzungen & Tonalitätsanpassungen für unterschiedliche Zielgruppen
- Konzeption von Kampagnenideen oder Landingpage-Texten
GPT wird hier als Co-Creator eingesetzt – schnell, ideenreich, konsistent.
2. Vertrieb & Kundenansprache
- Erstellung von personalisierten E-Mails auf Basis von CRM-Daten
- Vorbereitung von Pitch-Dokumenten oder One-Pagern
- Automatisierte Follow-ups oder Reaktionsvorschläge
- Training von Chatbots mit GPT als semantischem Layer
GPT beschleunigt die Interaktion mit Leads, reduziert Reibung im Funnel und spart Zeit bei Routinekommunikation.
3. HR & Recruiting
- Formulierung und Verfeinerung von Stellenanzeigen
- Analyse und Matching von Lebensläufen und Jobprofilen
- Vorbereitung von Interviewleitfäden
- Zusammenfassungen aus Mitarbeiterbefragungen oder Feedback-Loops
GPT übernimmt hier unterstützende Aufgaben im Recruiting-Prozess, ohne menschliches Urteil zu ersetzen.
4. Strategie & Analyse
- Clustering von Informationen aus Interviews, Reports oder Umfragen
- Erstellung von Executive Summaries oder Briefing-Dokumenten
- Konsolidierung von Argumentationssträngen in Präsentationen
- Identifikation semantischer Muster in Stakeholder-Statements
GPT kann hier als Sparringspartner für strategische Klarheit dienen – nicht als Entscheidungsträger, sondern als Textanalyst.
5. Legal, Compliance & Dokumentation
- Erste Entwürfe von Standardverträgen oder AGBs
- Vereinheitlichung von Formulierungen in Richtlinien
- Extraktion relevanter Passagen aus umfangreichen PDFs
- Checklisten oder Musterformulierungen für interne Schulungen
Voraussetzung ist stets ein Review durch qualifizierte Personen – GPT fungiert hier als Strukturgeber, nicht als Rechtsquelle.
Was GPT nicht leisten kann – und warum das wichtig ist
„GPT ist keine Antwortmaschine, sondern ein Sprachmodell.“
Daher gilt:
- GPT ersetzt kein Fachurteil.
Es kann strukturieren, clustern, umformulieren – aber keine fundierte Entscheidung treffen. - GPT versteht keine Unternehmenslogik.
Ohne Prompt-Design, Kontextwissen und Zieldefinition ist das Ergebnis zufällig oder irreführend. - GPT kennt Ihre Daten nicht.
Erst durch gezielte Anbindung an eigene Wissensbasen (z. B. über RAG oder API-Zugriff) entsteht echter Mehrwert.
Produktiv statt spielerisch: Von Piloten zu Prozessen
Viele Unternehmen experimentieren mit GPT – in Einzelanwendungen, Pilotprojekten oder internen Initiativen. Das ist sinnvoll.
Doch der eigentliche Nutzen entsteht erst durch:
- Systematische Use Case-Auswahl: Wo entstehen heute hohe Kommunikationskosten oder repetitive Textaufwände?
- Governance & Qualitätssicherung: Wer darf GPT nutzen? Wie wird das Ergebnis validiert?
- Integration in bestehende Workflows: Wo passt GPT als Teil eines größeren Prozesses (z. B. CRM, HRM, Ticketing)?
Ein isolierter Prompt in ChatGPT ist kein Business Case. Aber ein GPT-basierter Kommunikationslayer im Kundenservice ist einer.
Fazit: GPT als Werkzeug zur operativen Intelligenz
GPT entfaltet seinen unternehmerischen Nutzen nicht durch technologische Begeisterung, sondern durch strukturierten Einsatz.
Wenn Sprache, Kontext und Interaktion zu Engpässen im Prozess werden, kann GPT diese Engpässe auflösen – effizient, skalierbar und oft mit geringem Implementierungsaufwand.
Voraussetzung ist: strategisches Denken, klare Use Cases und operative Integration.
In Teil 3 dieser Serie geht es um:
„Risiken, Governance und strategische Einführung von GPT im Unternehmen“
– inklusive Fragestellungen zu Datenschutz, Prompt-Sicherheit, interner Schulung und konkreten Rollout-Modellen.
