Warum ChatGPT an echten Aufgaben scheitert – und was Unternehmen stattdessen brauchen

Warum ChatGPT bei echten Aufgaben versagt

Eine echte Projektausschreibung: Ein Unternehmen möchte Kontaktdaten von Ordnungsämtern in Bayern und NRW scrapen und in eine Excel-Tabelle eintragen. Klingt nach einer typischen KI-Aufgabe. Also haben sie ChatGPT benutzt.

Das Ergebnis: Mehrfache Versuche, kläglich gescheitert. Die Excel wurde nie korrekt befüllt. Immer wieder hat irgendwas nicht gepasst. Am Ende wurde das Projekt ausgeschrieben – weil ChatGPT es schlicht nicht geschafft hat.

Das Problem ist aber nicht „die KI”. Das Problem ist das Werkzeug.

Chat-Interface vs. KI-Agent: Der entscheidende Unterschied

ChatGPT im Browser ist ein Chat-Interface. Du tippst eine Frage, bekommst eine Antwort. Das funktioniert hervorragend für:

• Texte schreiben und überarbeiten
• Fragen beantworten und recherchieren
• Ideen brainstormen und strukturieren

Aber für Aufgaben, die echten Systemzugriff brauchen – Webseiten besuchen, Daten extrahieren, Dateien erstellen, Fehler korrigieren und erneut versuchen – ist ein Chat-Fenster das falsche Werkzeug.

Ein KI-Agent hingegen hat Zugriff auf:

1. Dateisystem: Dateien lesen, erstellen, bearbeiten
2. Browser: Webseiten besuchen und Daten auslesen
3. Code-Ausführung: Skripte schreiben und direkt ausführen
4. Iteration: Fehler erkennen, korrigieren und es erneut versuchen

Der Unterschied ist fundamental: Ein Chat antwortet auf Fragen. Ein Agent führt Aufgaben aus.

Was bedeutet das für Unternehmen im Mittelstand?

Viele Unternehmen nutzen ChatGPT – und sind dann enttäuscht, wenn es bei komplexeren Aufgaben versagt. Das führt zu zwei gefährlichen Schlussfolgerungen:

• „KI funktioniert nicht” – Falsch. Das Tool war nur das falsche.
• „Wir brauchen teure Individualsoftware” – Nicht unbedingt. Oft reicht das richtige KI-Tool.

Wann brauchst du ein Chat-Tool, wann einen Agenten?

Aufgabe	Chat-Tool (ChatGPT, Claude)	KI-Agent (Claude Code, Cowork)
Text verfassen	Perfekt geeignet	Überdimensioniert
Daten aus Webseiten extrahieren	Scheitert meist	Erste Wahl
Excel mit externen Daten befüllen	Unzuverlässig	Zuverlässig
Dokumente analysieren	Gut für einzelne Docs	Besser für viele Docs
Prozesse automatisieren	Nicht möglich	Kernkompetenz

Der richtige Ansatz: Problem zuerst, Tool danach

Bevor du entscheidest, ob ChatGPT, Claude, ein Agent oder eine Eigenentwicklung die richtige Lösung ist, stell dir drei Fragen:

1. Braucht die Aufgabe Systemzugriff? Wenn ja, ist ein Chat-Interface das falsche Werkzeug.
2. Muss die Aufgabe iterieren können? Also: Fehler erkennen, korrigieren, erneut versuchen? Dann brauchst du einen Agenten.
3. Geht es um Textverständnis oder Ausführung? Für reines Textverständnis reicht oft ein Chat. Für Ausführung brauchst du mehr.

Fazit: Nicht die KI ist schuld – sondern das Werkzeug

ChatGPT ist nicht schlecht. Es ist nur nicht für alles gemacht. Wer mit einem Schraubenzieher einen Nagel einschlagen will, wird auch enttäuscht – das liegt nicht am Schraubenzieher.

Die KI-Landschaft bietet für jeden Anwendungsfall das passende Werkzeug. Die Kunst liegt darin, das richtige zu wählen.

Transkript

[00:00] Gerade über eine Projektausschreibung gestoßen, wo ChatGPT wohl kläglich an seiner Aufgabe gescheitert ist. [00:07] Es geht um diese Projektausschreibung hier, wo die Firma jemanden sucht, der von allen Ordnungsämtern in Bayern und NRW die Kontaktdaten scrapen kann. [00:15] Und die haben quasi den Chatverlauf, den sie hatten, mit ChatGPT hier zur Verfügung gestellt. Und man sieht, dass ChatGPT immer wieder kläglich daran gescheitert ist, diese Excel auszufüllen. Also mehrfache Versuche, und ich vermute, dass immer wieder irgendwas nicht gepasst hat. [00:30] Ich frage mich gerade, was passiert, wenn ich das Ganze jetzt in Claude Code einfach eingebe. Ich vermute, dass es das auf den ersten Anhieb nur von diesem ganzen Chatinterface relativ gut hinkriegen würde. [00:42] Heißt, ich könnte denen auf den ersten Anhieb wahrscheinlich alle Daten, die sie brauchen, da direkt zuschicken.