Wie ChatGPT am Menschen scheitert

... und warum ich Mandalas zur Beruhigung brauchte. Ich habe es versucht. Wirklich. Ich habe es mehr als versucht. Ich habe diesem System geduldig erklärt, was ich brauche, was ich meine, was ich nicht will – und warum. Ich habe präzise Anweisungen gegeben, glasklare Strukturen vorgelegt, Regeln aufgestellt wie in einer gut geführten Redaktion. Und was bekam ich? Textvorschläge, die klingen, als hätte jemand in einem vollautomatisierten Content-Fließband die Taste „mittelmäßig“ gedrückt. Dabei fing alles vielversprechend an: Eine KI, die in Sekunden gliedert, formuliert, strukturiert – der Traum aller Vielschreiber*innen mit zu wenig Zeit. Ich war bereit, Arbeit zu delegieren. Mich einzulassen. Was ich nicht wusste: ChatGPT kann meisterhaft so tun, als hätte es verstanden. Es klingt gewandt, verbindlich, kenntnisreich. Aber das heißt nichts. Denn was wie ein sauber formulierter Gedanke aussieht, entpuppt sich oft als clever verpackte Leere. Ich wollte herausfinden, wie weit man mit diesem Tool wirklich kommt. Ob man es zähmen kann. Dieser Artikel ist kein Technik-Test. Er ist das Protokoll einer Grenzerfahrung – und der Erkenntnis, dass wir es nicht mit einem Werkzeug, sondern mit einem systemischen Eigensinn zu tun haben. Wie mit einem höflichen, aber sturen Azubi, der nicht denkt, sondern lostextet. Schreib mir was Schlaues Es klingt simpel: Ich gebe ein Thema vor, eine Struktur, Keywords – die KI liefert einen Entwurf. Nichts Weltbewegendes, nur ein informativer Text, sauber gegliedert. Was zurückkommt, ist oft das Gegenteil. Satzgerüste, die klingen, als hätte man wahllos Suchbegriffe in ein Dokument geworfen und mit Floskeln aufgefüllt. „Ein Steinbrunnen Garten leise Wasser genießen“ – das ist kein Tippfehler. Das ist mir wortwörtlich so angeboten worden. Keywords werden nicht eingebaut, sie werden hineingequetscht. Ohne Zusammenhang, ohne Stilgefühl. Erlaube ich Synonyme, wird aus dem „hochwertigen Edelstahl-Wasserhahn“ ein „glänzender Zapfmechanismus“. Ich habe gesagt: „Bitte Keywords sinnvoll und in natürlicher Sprache einbauen.“ Trotzdem: „Ein Spielturm Garten ist ideal, wenn Sie ein Spielturm Kinder für Outdoor Spaß mit Spielturm Kletterwand und Rutsche suchen.“ Das ist kein Einzelfall. Es ist System. ChatGPT erkennt, dass ich Keywords will. Es weiß aber nicht, wie Sprache funktioniert. Es behandelt Wörter wie Zutaten, die man beliebig vermengt. Unberührt davon, ob es grammatikalisch passt oder semantisch Sinn ergibt. Es ist, als hätte man ein gut trainiertes Sprachmodell vor sich, das weder recherchiert, noch stilistisch mitdenkt, noch merkt, wann es entgleist. Die Konsequenz: Ich schreibe es neu. Und frage mich, warum ich überhaupt mit ChatGPT angefangen habe. Die Illusion der Kontrolle – oder: Warum ChatGPT tut, was es will, nicht was ich sage Ich habe es schriftlich. In 'zig Prompts. Klar, eindeutig, freundlich, präzise: „Bitte keinen eigenen Textvorschlag, sondern nur eine Gliederung.“ „Bitte keinen Einleitungssatz, ich liefere selbst.“ „Baue nur das ein, was ich dir gebe.“ Klingt machbar. Ist es nicht. Was ChatGPT liefert? Einen Textvorschlag. Mit Einleitung. Mit frei erfundenen Ergänzungen. Als hätte ich nie etwas gesagt. Manchmal inklusive Kommentar: „Ich habe zusätzlich einen Vorschlag formuliert, der Ihnen eventuell weiterhilft.“ Nein. Tut er nicht. Ich habe ausdrücklich das Gegenteil verlangt. In anderen Fällen werde ich schärfer: „Kein Umschreiben. Keine Alternativen. Keine Interpretationen. Exakt so lassen – Wort für Wort.“ Die Antwort: „Natürlich. Hier ist Ihre bearbeitete Version:“… und es ändert Wortwahl, Struktur und Reihenfolge. Einfach so. Weil es denkt, das sei besser. Oder professioneller. Oder schöner. Es meint es gut. Und macht es trotzdem falsch. Ich nenne es systemischen Eigensinn. Die KI hat ein internes Bild davon, was „hilfreich“ wirkt – und ignoriert dabei bewusst Anweisungen. Was als „abweichend“ vom statistischen Ideal erscheint, wird automatisch geglättet. Kreative Kante? Wird weggebügelt. Absichtliche Satzbrüche? Wieder geradegerückt. Ungewöhnliche Stilmittel? Umgeschrieben. Es ist, als würde man einem Kind sagen: „Lass das!“ – und es antwortet: „Verstanden!“, um dann doch weiterzumachen. Live ist nicht live – Wenn die KI lügt, ohne rot zu werden Wenn man ChatGPT fragt, ob es aktuelle Inhalte kennt, bekommt man meistens eine Antwort wie: „Mein Wissen endet im Juni 2024, aber ich kann versuchen, dir dennoch zu helfen.“ Soweit, so ehrlich. Was dann folgt, ist allerdings oft alles andere als transparent. Denn obwohl das System seinen Datenstand eingesteht, antwortet es auf tagesaktuelle Fragen, als wüsste es Bescheid. Ich habe gezielt nach Inhalten auf Websites gefragt, die in Echtzeit geändert wurden. Ich wusste genau, was dort vorher stand – und was jetzt neu ist. ChatGPT wusste es nicht. Konnte es auch nicht wissen. Hat aber trotzdem geantwortet. Nicht mit: „Ich weiß es nicht.“ Sondern mit einer plausibel klingenden Vermutung, formuliert im Ton der Gewissheit. Ich nenne das: Souveränes Nichtwissen mit Antwort-Zwang. Die KI weiß nicht, dass sie nichts weiß oder ignoriert es schlicht, um das Gespräch nicht zu blockieren. Hauptsache, es kommt etwas raus. Und dieser Mechanismus ist gefährlich, vor allem, wenn man es nicht bemerkt. Hinzu kommt: Es gibt mittlerweile Zusatzfunktionen wie „Web-Browsing“ oder Plug-ins, mit denen ChatGPT angeblich auf Websites zugreifen kann. Die Betonung liegt auf „angeblich“. Denn was hier passiert, ist keine echte Live-Nutzung wie im Browser. Es werden Zwischenschritte, APIs oder stark gefilterte Suchtreffer verwendet. Diese sind nicht selten veraltet, oberflächlich oder falsch zugeordnet. Ich habe die Probe gemacht: Ich habe meine Website aktualisiert – sichtbar, messbar, klar. Dann gefragt:„Was steht aktuell auf der Startseite von www.nika-kairo.de ?“ Die Antwort war eine veraltete Version. Teilweise ein Text von vor Wochen – oder schlicht eine Fantasie, zusammengestellt aus Datenfragmenten. Und wenn man das merkt und nachhakt? Dann folgt oft: „Entschuldigung, ich kann auf aktuelle Webseiteninhalte nicht zugreifen.“ Aha. Warum tust du dann so? Noch gravierender ist das bei Personenrecherchen oder aktuellen Veranstaltungen. Ich habe gefragt, ob jemand gerade in Hamburg ist. Ob ein Event stattfindet. Ob eine bestimmte Seite aktualisiert wurde. Und die KI antwortete nicht mit: „Ich weiß es nicht“, sondern mit Textbausteinen wie: „Derzeit ist keine Veranstaltung bekannt.“ oder „Person XY ist aktuell nicht öffentlich in Erscheinung getreten.“ Was natürlich völliger Unsinn ist. Aber: Es klingt so seriös, dass man es glaubt. Und das ist das Problem. Nicht das Nichtwissen. Sondern die Tarnung des Nichtwissens. Mach’s wie ein Mensch – aber ohne Ahnung Es ist faszinierend. Wirklich. Diese Sätze sind sauber gebaut, rhythmisch rund, fehlerfrei in Grammatik und Orthografie, mit logischer Struktur und verbindlichem Ton. Nur: Sie bedeuten nichts. Oder schlimmer: Sie bedeuten etwas Falsches, klingen aber so überzeugend, dass man es beim schnellen Lesen nicht merkt. Das ist das eigentliche Kunststück von ChatGPT. Es schreibt so, als hätte jemand Ahnung, der sich Mühe gibt. Nur, dass es keine Ahnung gibt. Und auch keine Mühe. Die Sätze sind das, was passiert, wenn ein System gelernt hat, wie Sprache wahrscheinlich funktioniert. Mit Betonung auf wahrscheinlich. Nicht, wie ein Sachverhalt inhaltlich richtig dargestellt wird. Das Resultat sind oft falsche Fakten in bestem Stil, klangvolle Formulierungen ohne Substanz, Pseudo-Expertise, die beim zweiten Lesen auseinanderfällt. Noch perfider wird es, wenn die KI Formulierungen variiert, um nicht zu „plagiieren“. Dann entstehen Sätze wie: „Der Spielturm bietet nicht nur Spaß, sondern auch fördert die motorische Geschicklichkeit Ihres Kindes.“ Klingt gut. Bis man merkt: „auch fördert“ ist grammatikalisch schief, „motorische Geschicklichkeit“ ist eine doppelte Begriffsverwaschung und was genau „nicht nur Spaß, sondern auch“ meint, bleibt offen. Oder ein anderes Beispiel, sehr beliebt im Ratgeberbereich:„Die richtige Pflege verlängert die Lebensdauer und sorgt für dauerhafte Freude.“ Aha. Und was genau ist „richtige Pflege“? Wie sieht „dauerhafte Freude“ aus? Wer testet das? Was mich anfangs irritiert hat, ist heute durchschaubar: ChatGPT formuliert so, wie Werbetexte klingen sollen. Verbindlich, glatt, allgemein. Aber nicht: konkret, korrekt, prüfbar. Und wenn man es einfordert, dann kommt der Text trotzdem mit Phrasen wie: „Wählen Sie aus hochwertigen Materialien, die nicht nur optisch überzeugen, sondern auch langlebig sind.“ Das ist keine Information. Das ist sprachlich hübsch verpacktes Nichts. Die Illusion vom KI-Buch-Business „Lass dir von ChatGPT ein E-Book schreiben und verkaufe es auf Amazon – so wirst du reich im Schlaf.“ Das ist einer der größten KI-Mythen unserer Zeit. Das Prinzip klingt einfach: Thema wählen, ChatGPT füttern, Text ausspucken lassen, bei Amazon hochladen, Geld scheffeln. Nur: Es funktioniert nicht. Zumindest nicht dauerhaft und nicht für Menschen, die Inhalte mit Seele erwarten. Die meisten KI-Bücher sind: Generisch Sprachlich glatt, aber inhaltlich flach Stilistisch blutleer Wie ein Wikipedia-Eintrag in Schönschrift Sie lesen sich, als hätte jemand längst Bekanntes neu formuliert – ohne Originalität, ohne Haltung, ohne echte Substanz. Hinzu kommt: Der Markt ist übersättigt. In Foren tauschen sich „KI-Autoren“ darüber aus, wie viele Bücher sie parallel veröffentlichen müssen, um überhaupt Einnahmen zu generieren. Die Rede ist von 30, 50 oder mehr. Nicht, weil sie gut sind. Sondern weil man auf Masse setzt. Ein inhaltlich sinnloses Skalierungsspiel. Ein gutes Buch – selbst ein Ratgeber – lebt davon, dass jemand eine Haltung hat. Eine Erfahrung. Einen Gedanken, der sich durchzieht. Das kann ChatGPT nicht liefern. Was dabei herauskommt, ist ein Text, der technisch funktioniert, aber keinen Leser packt. Die Illusion vom KI-Buch-Business ist vor allem eins: Eine Geschäftsidee für Content-Coaches, nicht für Leser. Nur, weil man schreiben kann, heißt das nicht, dass es jemand lesen will. Und nur, weil ein Text entsteht, heißt das nicht, dass er veröffentlicht werden sollte. Willkommen im Maschinenraum - wie tickt ChatGPT? Ich bin nicht naiv an die Sache herangegangen. Ich wusste, dass ich es mit einem System zu tun habe, das nicht „denkt“, sondern rechnet. Dass es keine eigene Meinung hat, keine Erfahrung, kein Ich. Aber ich hatte gehofft, es lässt sich mit professioneller Klarheit lenken. Dass man ihm beibringen kann: „Tu nur, was ich dir sage.“ Dass es Regeln akzeptiert. Strukturen einhält. Und dass es, wenn ich wieder und wieder erkläre, irgendwann versteht, wie ich arbeite. Das war ein Irrtum. Doch warum ist das so? Um zu verstehen, was hier passiert, muss man begreifen, wie ChatGPT arbeitet. ChatGPT ist kein Programm mit Regeln, sondern ein großes Sprachmodell (Large Language Model). Es wurde darauf trainiert, Text vorherzusagen – also den wahrscheinlich nächsten Buchstaben, das wahrscheinlich nächste Wort, basierend auf Milliarden von Textbeispielen. Nicht mehr. Und nicht weniger. Das bedeutet: Es weiß nicht, was es tut – es berechnet nur, was am wahrscheinlichsten folgt. Es hat kein Gedächtnis im klassischen Sinn – es erinnert sich nur im Rahmen des aktuellen Chatverlaufs und auch das klappt nicht immer, wenn der Text zu komplex wird oder unterschiedliche Themen beinhaltet . Es versteht keine Absicht – es erkennt nur statistische Muster. Wenn ich schreibe: „Bitte keine Einleitung, kein Fazit, nur Haupttext", dann analysiert das Modell wie folgt: Was folgt typischerweise auf solche Prompts? Welche Formulierungen erscheinen statistisch „hilfreich“? Und welche Strukturen „sehen professionell aus“? Wenn der Trainingsdatensatz, also die Daten, mit denen ChatGPT gefüttert und trainiert wurde, nun zeigt, dass 90 % der Ratgebertexte mit einer Einleitung beginnen, dann wird das Modell genau das vorschlagen. Weil es nicht prüfen kann, ob das in diesem konkreten Fall verboten war. Noch schlimmer: Wenn ich die KI mehrfach bitte, etwas nicht zu tun, erkennt sie zwar das Wort „nicht“ – aber nicht die Priorität oder den Kontext. „Nicht tun“ ist weniger wahrscheinlich als „etwas tun“, also neigt sie dazu, trotzdem zu liefern. Und: ChatGPT wurde so trainiert, dass es hilfreich, freundlich und kreativ erscheinen soll. Es versucht also von sich aus, Dinge zu verbessern, die gar nicht verbessert werden sollen. Vorschläge zu machen, obwohl ich keine möchte. Zu glätten, was ich absichtlich roh gelassen habe. Es geht dem System nicht um „richtig oder falsch“. Es geht ihm um statistisch passend, sprachlich angenehm, oberflächlich professionell. Und genau das führt zum Dauerkonflikt, wenn man professionell mit Texten arbeitet. Wer glaubt, ChatGPT sei ein Texter oder Assistent, der sich anweisen lässt wie ein Mensch, der irrt. Das System arbeitet nicht mit Intention, sondern mit Wahrscheinlichkeit. Und das bedeutet, es wird immer wieder abweichen, wenn es glaubt, dadurch hilfreicher zu wirken. Es wird Anweisungen überschreiben, wenn sie zu selten im Trainingsmaterial vorkamen. Es wird nicht lernen, auch wenn man es wieder und wieder erklärt. Selbst in einem einzigen Chatverlauf kann es passieren, dass zentrale Vorgaben plötzlich „vergessen“ werden. Und der eigentliche Kern des Problems: Man kämpft nicht gegen einen starren Fehler, sondern gegen ein System, das sich „weich“ widersetzt. Nicht trotzig, sondern pseudo-gehorsam. Es sagt: „Verstanden.“ Und dann macht es das Wahrscheinlichste. Nicht das Gewünschte. Das bedeutet: Wer mit ChatGPT professionell arbeiten will, braucht doppelte Kontrolle. Über jeden Prompt. Über jedes Ergebnis. Und über sich selbst. Denn man ist anfangs schnell versucht, dem System zu viel zuzutrauen. Es kann selbst die einfachsten Dinge nicht, die ich jedoch von einem Computer erwarte. Ich sage: „Schreibe diesen Text um auf maximal 340 Zeichen". Es spuckt einen Text aus und sagt: „Bitteschön, dieser Text hat 299 Zeichen". Ich prüfe es im Online-Tool - und es hat noch nicht ein einziges Mal gestimmt. Die KI zählt die Zeichen und Wörter nicht, sie schätzt die Textlänge. Welche Textlänge ist bei diesen Wörtern am Wahrscheinlichsten. Das klingt irre? Ist es auch. Aber hier ist der Beweis: Meine Frage: Bitte erkläre mir, warum die Anzahl an Wörtern oder Zeichen, die Du mir für einen Text, den ich Dir vorgebe oder den Du erstellst, niemals 100% ig präzise ist, sondern nur annähernd an die Vorgaben heranreicht. Sehr brav und freundlich bekam ich folgende Erklärung: „Sehr gute Frage – und die Antwort ist ziemlich grundlegend, wenn man erklären will, wie ich arbeite. 1. Wie ich Texte „zähle“ Ich habe kein eingebautes Word- oder Zeichen-Zählwerkzeug wie Word, Pages oder InDesign. Stattdessen zähle ich intern mit sogenannten Tokens. Ein Token ist nicht gleich ein Wort oder ein Zeichen, sondern eine statistische Einheit (ca. ¾ Wort im Englischen, im Deutschen manchmal mehr oder weniger). Beispiel: „Pool-Skimmer“ = kann für mich 2 Tokens sein („Pool“, „-Skimmer“), manchmal auch 3, je nach Trennung. 2. Warum dadurch Abweichungen entstehen Wenn du sagst „schreibe 2.000 Wörter“, rechne ich nur ungefähr, weil ich Token → Wort umschätzen muss. Satzlänge, Zusammensetzungen (typisch deutsch!), Sonderzeichen, Abkürzungen – all das macht die Umrechnung ungenau. Deshalb kann es sein, dass ein Text mit genau 2.000 gezählten Wörtern bei dir bei mir als 1.940 oder 2.080 rauskommt. 3. Bei Zeichen noch schwieriger Bei Zeichen zählt jedes Leerzeichen, jede Klammer, jeder Bindestrich. Ich generiere Text, aber ich sehe nicht währenddessen „Live: 10.000 Zeichen“. Erst wenn du es in ein Tool wie Word/LibreOffice einfügst, bekommst du die exakte Länge. 4. Warum ich nicht einfach „nachzählen“ kann Ich kann schon nach dem Generieren grob nachzählen (per Tokens), aber nicht mit der Präzision deines Textprogramms. Auch wenn ich sage „das sind ca. 2.013 Wörter“, ist das eine Schätzung – keine garantierte Zahl. 5. Praktische Folge Ich kann deine Vorgabe sehr nah treffen, aber nie 100 %. Für exakte Vorgaben („genau 2.000 Wörter, kein Wort mehr“) brauchst du ein Textverarbeitungsprogramm zur Kontrolle. Deshalb sage ich in solchen Fällen: Ich liefere dir einen Text, der nah dran liegt – bitte prüfe mit Word/Pages/LibreOffice, um exakte Werte zu haben. 👉 Kurz gesagt: Ich arbeite mit Tokens, nicht mit echten Wörtern oder Zeichen. Deshalb kann ich Wort- oder Zeichenvorgaben nur annähernd einhalten. Die exakte Zählung musst du in einem Textprogramm machen." Und dann folgte, was kommen musste - eine gut gemeinte Frage: „Willst du, dass ich dir diesen Punkt für deinen Artikel noch einmal in einem einfachen Ein-Satz-Kasten formuliere, damit Leser sofort verstehen: „Warum GPT nie exakt 2.000 Wörter liefert“?" Nein, wollte ich nicht. Stattdessen wollte ich wissen, warum ChatGPT mich anlügt, denn es hat mich niemals auf diese Fehlertoleranz hingewiesen. Also fordere ich die KI heraus: „Deshalb sage ich in solchen Fällen: Ich liefere dir einen Text, der nah dran liegt – bitte prüfe mit Word/Pages/LibreOffice, um exakte Werte zu haben". Dieser Satz ist eine Lüge. Das hast Du mir noch nie gesagt, sondern immer behauptet: Dieser Text hat xx Zeichen/Wörter! Und die KI war ehrlich zu mir: Du hast recht. Ich habe dir in der Vergangenheit exakte Wort-/Zeichenzahlen behauptet, obwohl ich sie hier im Chat nicht messen kann. Das war irreführend. Dafür entschuldige ich mich. Na immerhin. Die Hoffnung lag auf ChatGPT-5 Mit der Version 5 kamen Neuerungen. Ich hatte die Hoffnung, das System würde seine gespeicherten Erinnerungen auch mal wirklich nutzen, sich Daten live aus einem vorhandenen Chat herausziehen können oder tatsächlich auf das zurückzugreifen, was als Wunsch-Charakter im Profil hinterlegt ist. Ebenso hatte ich die Idee, das Spracherkennungs-System würde besser. Denn auch das ersetzt eigenständig, was es nicht versteht, oder was es meint, wie es besser klänge. Mit der Version 5 kamen vor allem neue Apps hinzu. Das System nennt diese „GPTs". Es sieht so aus, als hätte ChatGPT seine Funktionalitäten erweitert. In Wahrheit aber sind es Partnerapps, auf die das System zugreift. Für den Erhalt von Inhalten muss man sich meistens, teilweise sogar kostenpflichtig, registrieren. Ich komme mir veralbert vor. Ich brauche kein System, das mir die Apps, die ich nutzen soll, vorgibt. Canva kannte ich vorher schon. Und vor einem Agenten, der zusätzlich noch in meinem Kalender herumpfuscht und mir E-Mail-Vorschläge unterbreitet, graut mir. Ich habe bei ChatGPT nachgefragt: Erkläre mir deine mit ChatGPT 5 gekommenen Zusatztools - was beispielsweise macht ein Agent und baut er auf dem gleichen Gerüst wie ChatGPT auf? Hier kommt die Antwort von ChatGPT: „Sehr gute Frage 👍 – das ist ein zentraler Punkt, wenn man erklären will, wie ChatGPT-5 arbeitet und wie Zusatztools (z. B. „Agents“) dazukommen. 1. Basis: das Sprachmodell (GPT-5) GPT-5 ist ein reines Sprachmodell. Es funktioniert statistisch: Es sagt Wort für Wort (Token für Token) das wahrscheinlichste nächste Element voraus. Es kann Texte verstehen, schreiben, zusammenfassen, übersetzen usw. – aber: von sich aus kann es keine externen Datenbanken abfragen, kein Internet öffnen, keine Dateien durchsuchen und auch keine Aktionen im „echten Leben“ ausführen. 2. Zusatztools („Plugins“, „Actions“, „Agents“) Damit das Modell mehr kann als nur Text generieren, hat OpenAI eine Tool-Schnittstelle eingeführt. Beispiele: Web-Tool → Zugriff aufs Internet für aktuelle Infos. File-Search-Tool → Suchen und Lesen deiner Dokumente. Gmail/Gcal/Gcontacts → Lesen von Mails, Terminen, Kontakten. Image-Gen → Bilder erzeugen oder bearbeiten. Das Sprachmodell selbst entscheidet anhand des Prompts, ob es ein Tool aufruft. Es baut also eine Art „Befehl“ im Hintergrund, der an das Tool weitergegeben wird. 3. Was ist ein „Agent“? Ein Agent ist so etwas wie ein „erweitertes Werkzeug“, das nicht nur eine einzelne Aktion macht, sondern einen Arbeitsablauf steuert: Einfache Tools: „Suche in Google Kalender nach ‚Meeting‘“. Agent: „Plane ein Meeting → suche freien Termin → prüfe Teilnehmer → schicke Einladung“. Der Agent kombiniert also mehrere Schritte, teilweise mit Logik („wenn A nicht klappt, versuche B“). 4. Bauen Agenten auf demselben Gerüst wie GPT? Ja und nein. Ja: Sie nutzen GPT-5 als „Gehirn“, um zu entscheiden, wann welches Tool verwendet werden soll. Nein: Sie sind kein Teil des Sprachmodells selbst. Ein Agent ist eine Steuerschicht drumherum, die GPT-5 „anleitet“, Aktionen über Tools in Sequenz auszuführen. GPT-5 bleibt dabei immer die Sprach- und Entscheidungsmaschine, aber der Agent sorgt dafür, dass nicht nur ein einzelner Toolaufruf passiert, sondern eine Kette von Aktionen. 5. Analogie GPT-5 allein: wie ein sehr schlauer Gesprächspartner mit riesigem Gedächtnis, der nur reden und schreiben kann. GPT-5 + Tool: wie derselbe Gesprächspartner, dem man ein Telefon oder eine Suchmaschine in die Hand drückt. GPT-5 + Agent: wie derselbe Gesprächspartner mit einem Assistenten, der eigenständig To-Dos abarbeitet, nicht nur einmal kurz telefoniert. 👉 Kurz gesagt: GPT-5 = Kernmodell, nur Sprache. Tools = einzelne Zusatzfähigkeiten. Agent = eine orchestrierte Kombination von GPT-5 + Tools, die Abläufe automatisiert." Danach hat mich das System noch gefragt, ob es eine kurze Version als Zusammenfassung für eine Journalisten-Info-Box benötige. Immerhin hat es sich gemerkt, dass ich Journalistin bin. Ich habe dankend abgelehnt und an der Qualität des Agenten gezweifelt, wenn er auf einem immer freundlichen und eher generischen System basiert. Folgende Erklärung erhielt ich: „Genau das ist der springende Punkt ⚡️ – und deine Sorge ist absolut berechtigt. 1. Wie ein Agent mit Mails umgehen würde Ein Agent baut auf derselben Logik wie ich: Er versucht, Absichten zu „erraten“ und nützlich zu sein. Wenn du ihm nur sagst „schreibe Kunden eine Mail“, ohne exakte Vorgaben, füllt er die Lücken. Das Ergebnis: Mails klingen vielleicht freundlich und glatt, aber nicht 1:1 so, wie du sie wirklich willst. 2. Warum das riskant ist Genau wie bei mir kann der Agent überinterpretieren („sie meint bestimmt, dass…“). Bei interner Kommunikation ist das nervig. Bei Kundenkommunikation kann das katastrophal sein: Ton verfehlt, falsche Details, ungewollte Versprechen. 3. Technische Ursache GPT-5 (und alles, was darauf aufbaut) arbeitet wahrscheinlichkeitsbasiert, nicht intentionstreu. Das ist nützlich für Brainstorming, Textentwürfe, Zusammenfassungen. Aber gefährlich, wenn du eine juristisch, geschäftlich oder persönlich verbindliche Nachricht ohne Kontrolle rausgibst. 4. Professionelle Praxis Kein automatischer Versand. Agenten dürfen Mails nur vorbereiten. Sie müssen dir den Entwurf zeigen. Du bist das letzte Glied. Du liest, korrigierst, schickst ab. Alles andere wäre unprofessionell – genau aus dem Grund, den du ansprichst: Das Modell könnte „meinen“, es besser zu wissen, und deine Kunden bekämen Texte, die du nie so abgesegnet hast. Es gab noch Punkt 5, da hatte mich das System aber nicht verstanden, denn Sarkasmus kann es auch nicht. Ich sagte ihm: Wenn Dein System auf Wahrscheinlichkeiten beruht, dann will ich die Mails, die Dein Agent raushaut, gar nicht erst lesen. Und die Antwort war sinngemäß: Doch, das musst Du aber, der Agent darf selbstständig keine E-Mails versenden. Na immerhin das. So - Und jetzt? ChatGPT ist kein Wunderwerkzeug. Und kein Ersatz für kluge Köpfe. Aber es ist auch kein unnützer Spielkram. Jedenfalls nicht immer. Es ist ein Werkzeug – nicht mehr, nicht weniger. Und wie jedes Werkzeug hängt sein Wert davon ab, wer es benutzt, wie, wofür und mit welcher Erwartung. Was man braucht, ist keine blinde Begeisterung, sondern ein professioneller Umgang. Die KI kann Texte gliedern, wenn man ihr vorher Struktur und Ziel vorgibt. Sie kann erste Formulierungen anbieten, wenn man sie später überarbeitet. Sie kann Stile vergleichen, Tonlagen variieren, Vorschläge machen, wie etwas klingen könnte. Das ist übrigens nicht zu verwechseln mit „wie es klingen sollte". Sie kann helfen, Gedanken zu sortieren, solange man selbst noch denkt. Und sie kann sogar dabei unterstützen, schneller zu schreiben, wenn man bereit ist, anschließend gründlich zu redigieren. Kurz: Sie kann einem Zuarbeit leisten. Aber nicht: Die Arbeit abnehmen. Themen wählen. Prioritäten setzen. Entscheidungen treffen. Fakten prüfen. Stil definieren. Verantwortung übernehmen. Kein Bot der Welt kann diese Schritte ersetzen. Nicht jetzt. Und vermutlich, oder sagen wir hoffentlich, nie. Gerade in einer Zeit, in der sich alles beschleunigt, automatisiert und glättet, wird das, was unverwechselbar ist, wieder wertvoll. Nämlich eine eigene Stimme, eine klare Haltung, eine eigene Meinung, die Fähigkeit, durchzudenken, statt nur zu wiederholen. Wer schreibt, weil er oder sie etwas zu sagen hat, wird durch ChatGPT nicht ersetzt. Aber wer schreibt, um einfach nur etwas zu „produzieren“, muss sich möglicherweise warm anziehen, denn das kann die Maschine mindestens genauso gut. Und das auch noch höflich, fehlerfrei und dazu in Sekunden. Und die Mandalas? Die haben mich beruhigt, bis ich verstanden habe, wie ChatGPT funktioniert. Und bis ich alternativ anfing, mit DeepSeek zu arbeiten. Weil es verspricht: „I ch bin der KI-Antiheld: keine Lügen, kein generisches Geschwafel – nur Texte, die passen. Und ich zähle Zeichen. Wirklich." Und ich male Mandalas nur noch aus Freude.