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- Was ist ein Custom-GPT?
- Wann sich ein Custom-GPT lohnt
- Custom-GPT oder GPT-Projekt: Was ist der Unterschied?
- Erst Prozess klären, dann Custom-GPT erstellen
- Custom-GPT-Anweisungen – was gehört hinein?
- Video: Vom Prompt zum eigenen Custom-GPT
- Checkliste: Custom-GPT erstellen in 9 Schritten
- Häufige Fehler beim Einsatz von Custom-GPTs
Uns erreicht immer wieder die Frage: Wie baut man eigentlich ein eigenes Custom-GPT? Die Frage ist verständlich. Viele arbeiten inzwischen mit ChatGPT oder anderen KI-Tools. Oft beginnt die Nutzung mit einfachen Prompts. Aber nach kurzer Zeit zeigt sich:
- Die Ergebnisse sind oft zu allgemein.
- Sie passen nicht zur eigenen Einrichtung.
- Sie berücksichtigen keine internen Abläufe.
- Und sie treffen nicht immer den richtigen Ton.
Genau hier hilft ein Custom-GPT.
Was ist ein Custom-GPT?
Ein Custom-GPT ist ein individuell eingerichteter KI-Assistent. Er arbeitet nach festen Regeln und kennt bestimmte Aufgaben, Abläufe und Vorgaben. Du richtest ihn auf einen bestimmten Zweck aus. Dazu hinterlegst du Anweisungen, Wissen und mehr. In anderen KI-Tools tragen Custom-GPTs oft andere Namen: Agent, Assistent oder Bot. Das Prinzip dahinter bleibt gleich.
Aber: Ein Custom-GPT ist kein Selbstläufer. Er braucht klare Anweisungen, gute Beispiele und gepflegte Wissensgrundlagen. Vor allem braucht er einen geklärten Prozess. Denn ein ungleichmäßiger Prozess wird durch KI nicht besser. Er wird nur schneller wiederholt.
Wann sich ein Custom-GPT lohnt
Ein Custom-GPT lohnt sich bei wiederkehrenden Aufgaben. Also immer dann, wenn du ähnliche Aufgaben mehrfach stellst. Oder wenn mehrere Personen im Team ähnlich arbeiten sollen.
- Programme für Veranstaltungen planen
- Protokolle aus Transkripten erstellen
- E-Mails vorbereiten
- Häufig gestellte Fragen verständlich erklären
- Leitfäden für Mitarbeitende entwickeln
- Texte für verschiedene Zwecke überarbeiten
- Prozesse erklären
- Checklisten für wiederkehrende Abläufe erstellen
Custom-GPT oder GPT-Projekt: Was ist der Unterschied?
Viele verwechseln Custom-GPTs und GPT-Projekte. Beides hilft bei der Arbeit mit KI. Aber beide lösen unterschiedliche Probleme.
Custom-GPT
Ein Custom-GPT ist ein spezialisierter Assistent. Er hat feste Anweisungen und kann Dateien als Wissensgrundlage nutzen. Damit eignet er sich für wiederkehrende Workflows.
Nutze einen Custom-GPT, wenn du sagst:
„Ich will einen Assistenten bauen, der immer auf eine bestimmte Art arbeitet oder eine bestimmte Aufgabe für mich oder andere erledigt.“
GPT-Projekt
Ein Projekt ist ein Arbeitsbereich für ein bestimmtes Vorhaben, quasi eine digitale Bibliothek. Du kannst dort mehrere Chats, Dateien und projektbezogene Anweisungen bündeln, sodass der Kontext innerhalb dieses Projekts zusammenhält.
Nutze ein GPT-Projekt, wenn du sagst:
„Ich arbeite an dieser einen Sache und will alles dazu an einem Ort haben.“
Kann ich die Hinweise identisch halten?
Grundsätzlich ja, du kannst die Hinweise in der Konfiguration teilweise identisch halten, aber du solltest sie nicht 1:1 gleich verwenden. Die beste Logik ist folgende:
Custom-GPT = allgemeine Arbeitsweise
GPT-Projekt = konkreter Kontext dieses Vorhabens
Verwende eine gemeinsame Basis-Anweisung für Stil und Arbeitsprinzipien, aber ergänze pro GPT-Projekt eine konkrete Projektbeschreibung und definiere den Auftrag, die Dateien, die Zielgruppe und die aktuellen Regeln. Beim Custom-GPT definierst du die Rolle.
Erst Prozess klären, dann Custom-GPT erstellen
Viele starten zu früh mit dem Bau eines Custom-GPT.
Der bessere Weg beginnt vor dem Tool.
Zuerst sollte der Prozess geklärt werden. Denn der Custom-GPT soll einen Ablauf unterstützen.
Diese Fragen helfen dir vor dem Start:
- Welche Aufgabe soll der Custom-GPT übernehmen?
- Wer nutzt ihn später?
- Welche Eingaben braucht er?
- Welche Rückfragen soll er stellen?
- Welche Ergebnisse soll er liefern?
- Welche Qualitätskriterien gelten?
- Welche Grenzen darf er nicht überschreiten?
- Welche Daten darf er nutzen?
Custom-GPT-Anweisungen – was gehört hinein?
Die Anweisungen sind das Herzstück eines Custom-GPT. Sie legen fest, wie der Assistent arbeitet. Du kannst sie als Bauanleitung verstehen. Je klarer sie sind, desto besser arbeitet der Custom-GPT.
Ein guter Aufbau besteht aus sieben ineinandergreifenden Bauteilen: Rolle, Aufgabe, Kontext, Beispiele, Reasoning, Output-Format und Stopp-Kriterium.
Vom Prompt zum eigenen Custom-GPT
Video einbinden, wie man Custom-GPT baut
Checkliste: Custom-GPT erstellen in 9 Schritten
Diese Checkliste hilft dir beim Start.
1. Aufgabe festlegen
Welche wiederkehrende Aufgabe soll der Custom-GPT unterstützen? Formuliere sie so konkret wie möglich.
2. Nutzergruppe bestimmen
Wer arbeitet später mit dem Custom-GPT? Einzelperson, Team, Fachbereich oder gesamte Einrichtung?
3. Prozess beschreiben
Wie läuft die Aufgabe ab? Welche Schritte sollen erhalten bleiben? Welche Schritte sollen einfacher werden?
4. Eingaben klären
Welche Informationen braucht der Custom-GPT? Welche Fragen soll er stellen, bevor er loslegt?
5. Ergebnis definieren
Was soll am Ende entstehen? Zum Beispiel Tabelle, Checkliste, Protokoll oder Textentwurf?
6. Anweisungen schreiben
Nutze die sieben Bauteile: Rolle, Aufgabe, Kontext, Beispiele, Reasoning, Output-Format und Stopp-Kriterium.
7. Dateien auswählen
Welche Dokumente helfen wirklich? Welche Dateien sind aktuell und freigegeben? Welche Daten dürfen nicht hochgeladen werden?
8. Datenschutz prüfen
Enthalten Dateien personenbezogene Daten? Ist Anonymisierung möglich? Gibt es interne Vorgaben zur KI-Nutzung?
9. Testen und verbessern
Teste den Custom-GPT mit echten Beispielen. Prüfe die Ergebnisse kritisch und passe Anweisungen und Dateien an.
Häufige Fehler beim Einsatz von Custom-GPTs
Beim Bau eines Custom-GPT passieren typische Fehler. Die meisten lassen sich vermeiden.
Fehler 1: Custom-GPT soll zu viel können
Einer für alles ist selten hilfreich und wird schwammig. Besser sind mehrere gute Custom-GPTS, als einer für alles.
Fehler 2: Zu allgemeine Anweisungen
Der Custom-GPT braucht konkrete Regeln. Er muss wissen, wie er arbeiten soll. Sonst liefert er generische Ergebnisse.
Fehler 3: Es fehlen Beispiele
Beschreibe nicht nur, was du willst. Beispiele sind oft der schnellste Weg zu besseren Antworten. Ein gutes Beispiel ersetzt lange Erklärungen.
Fehler 4: Dateien werden ungeprüft hochgeladen
Nicht jede Datei gehört in einen Custom-GPT. Manche Dokumente sind veraltet., andere enthalten personenbezogene Daten oder andere passen nicht zur Aufgabe.
Fehler 5: Custom-GPT wird nicht gepflegt
Einrichtungen entwickeln sich weiter. Programme ändern sich. Vorlagen werden angepasst. Rechtliche Vorgaben können sich ändern. Auch der Custom-GPT muss dann aktualisiert werden.
Fehler 6: Ergebnisse werden ungeprüft übernommen
KI macht Fehler, gewichtet Informationen falsch. Deshalb bleibt fachliche Prüfung notwendig. Ein Custom-GPT unterstützt dich, aber ersetzt keine Verantwortung.
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