Custom GPT: Eigenes ChatGPT für Unternehmen

Eines der bekanntesten KI-Tools auf der Welt ist ChatGPT. Mit Hilfe der Plattform lassen sich viele Unternehmensprozesse automatisieren oder stark vereinfachen. Dennoch zeigen sich Grenzen und das besonders dann, wenn echte Unternehmensdaten ins Spiel kommen. Immer häufiger stellt sich daher für Unternehmen die Fragen, ob und wie sie eine eigene Version von ChatGPT mit reinem Fokus auf ihre Prozesse und Inhalte erstellen können.

Genau hier kommen sogenannte Custom GPTs zum Einsatz. Denn so unglaublich es vor ein paar Jahren noch schien: Unternehmen können heute ihre eigene KI erstellen, die perfekt an interne Daten, Prozesse und gängige Sicherheitsanforderungen angepasst sind. Wie genau das alles funktioniert und was Custom GPT eigentlich ist erklären wir dir in diesem Beitrag.

Was ist ein Custom GPT?

Unter dem Begriff Custom GPT versteht sich eine stark personalisierte und individuell angepasste Version eines ChatGPT-Bots. Damit sind Unternehmen in der Lage die KI gezielt auf ihre eigenen Anforderungen zu trainieren und zu konfigurieren. Custom GPT kann direkt in der gewohnten ChatGPT-Oberfläche angepasst werden. Du kannst dabei eigene Anweisungen und Trainingsdaten – z. B. in Form von Unternehmensdokumenten, an das Modell geben und Abläufe einfach automatisieren. Aber auch APIs und Tools lassen sich einbinden. Damit ersparst du dir eine große Menge an Zeit und sorgst für einen schnellen Einstieg ohne große Infrastruktur. Das Modell hinter deinem Custom GPT ist jedoch weiterhin dasselbe, wie beim „normalen“ ChatGPT (z. B. GPT-4).

Kostentechnisch ist diese Individualisierung mit einem ChatGPT Plus oder Enterprise-Abo verbunden. Es ist jedoch auch möglich für kleine Vorhaben kostenlos in den „bestehenden GPTs“ zu erkunden – jedoch sollten hierbei idealerweise keine vertraulichen Daten geteilt werden.

Wichtig: Es sollte dir bewusst sein, dass deine Daten trotz individuellem Charakter häufig weiterhin bei externen Anbietern liegen oder über deren Infrastruktur verarbeitet werden.

Vorteile eines Custom GPTs

• Individuelle Wissensbasis: Ein Custom GPT ist in der Lage eine für das Unternehmen passgenaue Basis zu konzipieren. Dabei kann das Modell z. B. auf interne Inhalte wie CRM-Daten oder Support-Dokumente zugreifen und deutlich präzisere Antworten geben.

• Anpassung an Unternehmensprozesse: Ein weiterer Vorteil liegt in der Tatsache, dass das Custom GPT exakt auf bestimmte Aufgaben spezialisiert werden kann. Dazu zählen z. B. wiederkehrende Aufgaben im Projektmanagement, der Content-Creation oder spezielle Problemlösungen im Support.

• Weniger Prompts: Durch klare Vorgaben und maßgeschneiderte Konfigurationen von dir an dein Custom GPT musst du weniger Prompting betreiben und sparst auch hier wieder wertvolle Zeit.

• Wettbewerbsvorteil: Die eigene KI wird langfristig zu einem strategischen Asset und verhilft Unternehmen damit zu klaren Wettbewerbsvorteilen.

Für wen lohnt sich ein Custom GPT?

Nicht jedes Unternehmen braucht zwingend ein Custom GPT. Es könnte jedoch für dich als Unternehmen interessant sein:

• Wenn du und dein Unternehmen hohen Dokumentationsaufwand haben, z. B. relevant für Industrieunternehmen oder Beratungsfirmen.

• Wenn viele Prozesse in deinem Unternehmen wiederkehrend ablaufen, lohnt sich der Einsatz eines Custom GPTs. Denn die Kombination aus interner Wissensbasis und den vielseitigen Fähigkeiten der KI eröffnet den Firmen großes Potenzial. Besonders bei der Automatisierung von Standardaufgaben kann KI ihre Stärken effizient ausspielen.

• Wenn dein Unternehmen hohes Support-Aufkommen hat, kann ein Custom GPT entlastend wirken. Das ist z. B. in SaaS-Unternehmen, für IT-Dienstleister oder auch für Unternehmen mit E-Commerce Fokus der Fall.

Eigenes ChatGPT: Gängige Anwendungsfälle für Unternehmen

Es gibt viele verschiedene Einsatzmöglichkeiten für ein eigenes ChatGPT innerhalb eines Unternehmens. Beispielsweise kann ein Custom GPT als interner KI-Assistent fungieren und dabei Mitarbeiterfragen zu Prozessen, Vorlagen oder Richtlinien beantworten. Dabei greift das System direkt auf interne Datenquellen zu und kann gezielt optimierte Antworten geben.

Im Kundensupport kann ein Custom GPT Tickets beantworten, FAQs automatisieren oder individuelle Produktempfehlungen geben. Dadurch lassen sich Supportkosten deutlich reduzieren und das Support-Team kann langfristig entlastet werden.

Im Vertrieb unterstützt KI bei Angebotsentwürfen, Kundenanalysen, der Gesprächsvorbereitung, Lead-Qualifizierung und der automatischen Zusammenfassung von CRM-Daten. Darüber hinaus eignet sich ein eigenes GPT hervorragend für die Dokumentenanalyse. Verträge, Ausschreibungen, oder technische Dokumentationen können hierbei effizienter ausgewertet werden.

Nicht zuletzt profitieren auch Entwicklungsteams von eigenen KI-Systemen – etwa bei der Code-Generierung, Dokumentation oder der Fehlersuche.

Custom GPTs erstellen: So funktioniert die Umsetzung

Der Aufbau eines eigenen KI-Systems in Form eines Custom GPTs erfolgt typischerweise in mehreren Schritten.

1. Ziel und Anwendungsfall festlegen

Überlege dir zunächst, was dein Custom GPT alles können soll. Achte dabei auf die gängigsten Fälle, die du mit Hilfe der KI optimieren oder sogar automatisieren möchtest.

Dazu zählen z. B.:

• Kundensupport-Anfragen beantworten

• Content-Texte schreiben oder korrigieren

• Interne Unternehmensdokumente durchsuchen

2. GPT-Builder öffnen

Öffne den GPT-Builder und erstelle ein neues GPT und konfiguriere es nach deinen Vorgaben.

3. Anweisungen definieren

Beschreibe der KI dabei möglichst klar, welche Rolle es übernehmen soll und welche Aufgaben damit verbunden sein können. Gehe dabei unbedingt auch auf Restriktionen ein, indem du dem Modell klar aufzeigst, was es vermeiden soll. Du kannst den Kommunikations- und Schreibstil deines Modells ebenfalls personalisiert auf dein konkretes Vorgaben festlegen.

Beispiel: Du bist ein deutschsprachiger Marketing-Assistent. Formuliere professionell, verständlich und kundenorientiert. Verwende kurze Absätze und konkrete Handlungsempfehlungen.

4. Wissen und Funktionen hinzufügen

Bei Bedarf kannst du auch zusätzliche Informationen bereitstellen, wie z. B. PDF-Dokumente, Handbücher oder Produktinformationen und -kataloge. Außerdem lassen sich je nach Bedarf Funktionen aktivieren, etwa die Websuche, Bildgenerierung und die Datenanalyse.

5. Testen und veröffentlichen

Bevor du dein Custom GPT mit allen relevanten Daten befüllst, solltest du es prüfen. Nutze dafür z. B. für deine Aufgabe typische Nutzerfragen. Hinterfrage für dich selbst, ob dein Custom GPT die gewünschten Antworten liefert und es den vorgegebenen Stil korrekt einhält. Gerade bei speziellem Fach-Jargon ist es wichtig, dass das Modell die Fachbegriffe korrekt versteht.

Anschließend kannst du das Custom GPT auch mit anderen Mitarbeitern per Link teilen oder für bestimmte Teams freigeben.

Sicherheit und Risiko: Das musst du bei Custom GPTs beachten

• Datenschutz und DSGVO: Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, gelten strenge Anforderungen. Besonders wichtig ist daher die klare Zugriffskontrolle, eine hohe Verschlüsselung und feste Löschkonzepte.

• Halluzinationen der KI: LLMs können falsche Informationen erzeugen. Deshalb sollten Unternehmen darauf achten Quellen anzeigen zu lassen, Freigabeprozesse etablieren und in jedem Fall die erhaltenen Antworten manuell prüfen.

• Prompt Injection: Es besteht die Gefahr, dass Angreifer versuchen, das Modell durch versteckte Befehle oder schädliche Eingaben zu manipulieren. Deshalb sind Sicherheitsfilter essenziell.

• Rechte- und Rollenkonzepte: Nicht jeder Mitarbeiter sollte Zugriff auf alle Informationen haben. Denn ein gutes Custom GPT benötigt Rollen, Berechtigungen und idealerweise auch Zugriffsebenen sowie Audit-Logs.

• Vendor Lock-in vermeiden: Viele Unternehmen machen sich abhängig von einzelnen KI-Anbietern. Open-Source-Modelle und Self-Hosting reduzieren dieses Risiko deutlich.

Ein eigenes LLM selbst hosten

Gerade diese Herausforderungen sorgen bei vielen Unternehmen (zurecht) für hohe Datenschutzbedenken – genau dann, wenn sie sensible Kunden- oder Geschäftsdaten analysieren oder verwerten möchten. Daher ist das Betreiben von einem eigenen Large Language Modell (LLM) auf der eigenen Infrastruktur oder in einer privaten Cloud für viele Unternehmen deutlich attraktiver.

Dadurch entsteht praktisch ein eigenes ChatGPT, welches als interner KI-Assistent eingesetzt werden kann und zudem hohe Kontrolle über Daten und Zugriffe besitzt.

Fazit

Custom GPT oder ein selbst gehostetes LLM sind zwei Bereiche, die Unternehmen enorme Vorteile für effizientere Abläufe im Unternehmensalltag bieten können. Aber nicht nur das: Sie sichern sich damit auch klare Wettbewerbsvorteile. Denn es kann davon ausgegangen werden, dass dieses Thema gerade in Europa in den kommenden Jahren an Bedeutung gewinnen wird. Wer sich heute mit Custom GPTs beschäftigt, sichert sich einen entscheidenden Vorsprung, stärkt seine Innovationskraft und investiert langfristig in den Wert seiner eigenen Marke.