Erinnern Sie sich an den Hype, als OpenAI benutzerdefinierte GPTs einführte? Die Aufregung war echt. Wir alle stellten uns vor, unsere eigenen kleinen KI-Assistenten zu bauen, perfekt auf eine bestimmte Aufgabe zugeschnitten oder mit einer einzigartigen Persönlichkeit ausgestattet. Das Herzstück dieses Traums war eine Funktion namens GPT Actions, die es diesen Assistenten ermöglichen sollte, sich mit unseren alltäglichen Apps zu verbinden und tatsächlich Dinge zu erledigen.
Aber wenn Sie zu den vielen gehörten, die versuchten, einen zu bauen, fanden Sie das Ganze wahrscheinlich eher frustrierend als futuristisch. Das Versprechen war eine einfache, leistungsstarke Zukunft, aber die Realität war ein Gewirr aus technischen Hürden. Was war also der wirkliche Unterschied zwischen GPTs und Actions, warum scheiterte diese brillante Idee bei Unternehmen, und wie sieht die nächste Generation der KI-Automatisierung wirklich aus?
Der Unterschied zwischen GPTs und Actions: Was sind benutzerdefinierte GPTs und Actions?
Um wirklich zu verstehen, was schiefgelaufen ist, müssen wir uns zunächst auf ein gemeinsames Verständnis darüber einigen, wofür die einzelnen Komponenten gedacht waren. Lassen Sie uns die beiden Schlüsselteile der Gleichung aufschlüsseln.
Was ist ein benutzerdefiniertes GPT?
Ein benutzerdefiniertes GPT ist im Wesentlichen eine personalisierte Version von ChatGPT. Sie können ihm spezifische Anweisungen, eine bestimmte Persönlichkeit (zum Beispiel einen freundlichen und hilfsbereiten Support-Mitarbeiter oder einen witzigen Kreativpartner) und sogar eine dedizierte Wissensdatenbank durch das Hochladen von Dateien wie PDFs oder internen Dokumenten geben.
Stellen Sie es sich so vor: Wenn das Standard-ChatGPT ein generalistischer Bibliothekar ist, der über alles ein wenig weiß, ist ein benutzerdefiniertes GPT ein Spezialist, der ein absoluter Experte für ein Nischenthema ist. Vielleicht ist das die Literatur des 19. Jahrhunderts oder vielleicht die internen HR-Richtlinien Ihres Unternehmens. Diese Funktion, die in den kostenpflichtigen ChatGPT-Plänen verfügbar ist, ermöglicht es Ihnen, diese fokussierten Assistenten für bestimmte Aufgaben zu erstellen. Sie könnten einen für das Brainstorming von Marketingtexten in der Stimme Ihrer Marke und einen anderen für die Zusammenfassung dichter, technischer Forschungsarbeiten haben. Es ist eine großartige Möglichkeit, die KI an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.
Was waren GPT Actions?
GPT Actions waren die andere Hälfte des Puzzles, und hier wurde es kompliziert. Diese inzwischen veraltete Funktion wurde entwickelt, um einem benutzerdefinierten GPT die Verbindung mit externen Apps und Diensten über APIs zu ermöglichen. Dies war der Schlüssel, der Ihr spezialisiertes GPT von einem Gesprächspartner in einen Macher verwandeln sollte. Eine Action war das, was es einem GPT ermöglichte, tatsächlich Aufgaben in der realen Welt auszuführen.
Mit der richtigen Action könnte Ihr GPT zum Beispiel theoretisch:
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Ihren Google Kalender überprüfen, um zu sehen, ob Sie für ein Meeting frei sind.
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Ein neues Kundensupport-Ticket in einem Helpdesk wie Zendesk erstellen.
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Live-Bestandszahlen aus einer Unternehmensdatenbank abrufen.
Das benutzerdefinierte GPT war also das „Gehirn“ und die Persönlichkeit der KI, während die Action ihre „Hände“ waren, die es ihr ermöglichten, mit der Welt außerhalb des Chatfensters zu interagieren. Bei der gesamten Diskussion um GPTs vs. Actions ging es wirklich darum, wie dieses Gehirn und diese Hände zusammenarbeiten sollten, um Aufgaben zu automatisieren.
Das Versprechen des GPTs-vs-Actions-Modells: Eine Welt der vernetzten Automatisierung
Die Idee hinter GPT Actions war wirklich aufregend. Sie malte das Bild einer Zukunft, in der man mit einfacher Alltagssprache komplexe Arbeitsabläufe starten konnte, ohne jemals die Chat-Oberfläche verlassen zu müssen. Entwickler und Unternehmen waren begeistert von den Ideen, wie dies unsere Arbeitsweise grundlegend verändern könnte.
Einige der Anwendungsfälle, die alle begeisterten, waren:
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Für Vertriebsteams: „Finde den Marketingleiter von Acme Corp auf LinkedIn, besorge seine Kontaktdaten und entwirf eine freundliche Follow-up-E-Mail basierend auf unserem letzten Gespräch.“
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Für Support-Mitarbeiter: „Ein Kunde möchte eine Rückerstattung. Suche seine Bestellnummer in Shopify, bestätige, dass sie berechtigt ist, und bearbeite die Rücksendung.“
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Für interne Abläufe: „Buche morgen Nachmittag einen 30-minütigen Besprechungsraum für das Engineering-Team und sende eine Kalendereinladung.“
Dies sollte die Brücke zwischen konversationeller KI und praktischer, alltäglicher Geschäftsautomatisierung sein. Es versprach, leistungsstarke Werkzeuge für jeden zugänglich zu machen, der einen Satz tippen kann. Es war eine fantastische Idee, aber wie viele von uns feststellten, war die Umsetzung eine andere Geschichte.
Die Realität von GPTs vs. Actions: Häufige Fallstricke
Obwohl die Vision großartig war, zeigten sich beim Versuch, GPT Actions für reale Geschäftsaufgaben zu nutzen, viele Risse. Das System war von Herausforderungen geplagt, die verhinderten, dass es jemals ernsthaft an Zugkraft gewann, insbesondere für Unternehmen, die etwas Zuverlässiges und einfach zu Verwaltendes brauchten.
Die hohe technische Einstiegshürde
Jeder, der damals Zeit damit verbracht hat, durch Entwicklerforen oder Reddit-Threads zu scrollen, kann Ihnen sagen, dass der Bau einer funktionierenden Action alles andere als eine „No-Code“-Erfahrung war. Die technischen Hürden waren steil.
Zuerst musste man ein detailliertes OpenAPI-Schema schreiben. Dies ist im Grunde ein hochstrukturiertes Dokument, geschrieben in JSON oder YAML, das als Übersetzer fungiert und dem GPT mitteilt, wie es mit der API eines externen Tools kommunizieren soll. Allein dieser Schritt erforderte ein ziemlich gutes Verständnis von API-Designprinzipien, was es für die meisten Marketing-, Vertriebs- oder Support-Fachleute sofort unerreichbar machte.
Dann musste man sich mit der Authentifizierung auseinandersetzen. Die Einrichtung einer sicheren Verbindung mit API-Schlüsseln oder OAuth ist komplex, und für viele Unternehmen war die Vorstellung, sensible Anmeldedaten an ein System mit so wenig Transparenz zu übergeben, ein No-Go. Selbst für erfahrene Entwickler wurde der Prozess oft zu einem Kopfzerbrechen aus Versuch und Irrtum. Man verbrachte Stunden damit, das Schema zu optimieren und herauszufinden, warum das GPT einen bestimmten Befehl nicht verstand oder warum ein API-Aufruf fehlschlug. Es war einfach nicht die Plug-and-Play-Lösung, auf die wir alle gehofft hatten.
Eine fragmentierte und eingeschränkte Benutzererfahrung
Einer der größten Workflow-Killer war, dass eine Action vollständig in ihrem spezifischen benutzerdefinierten GPT isoliert war. Man konnte nicht einfach ein normales Gespräch mit GPT-4 führen und seinen speziellen „Zendesk-Assistenten“ aufrufen, um eine schnelle Aufgabe auszuführen.
Das bedeutete, dass man ständig zwischen verschiedenen Chatfenstern wechseln musste, was den Arbeitsfluss komplett unterbrach. Stellen Sie sich vor, Sie analysieren einen Kundenfeedback-Bericht in einem Chat und haben eine Idee für einen neuen Hilfeartikel. Sie müssten Ihre Erkenntnisse kopieren, ein anderes benutzerdefiniertes GPT öffnen, das für Ihre Wissensdatenbank erstellt wurde, alles einfügen und ihm dann den Befehl geben. Es war umständlich, ineffizient und fühlte sich wie ein Rückschritt an.
Schlimmer noch, man konnte keine Aktionen miteinander verketten, um einen sinnvollen, mehrstufigen Workflow zu erstellen. Jede Aktion war ein einmaliges Ereignis. Das GPT hatte kein eingebautes Gedächtnis oder keine Logik, um einen echten Prozess wie „Finde einen neuen Lead, reicher seine Kontaktdaten mit einem zweiten Tool an und füge ihn dann unserem CRM hinzu“ zu bewältigen. Es konnte nur einen isolierten Teil auf einmal erledigen, was seinen Einsatz für jede Art von ernsthafter Geschäftsautomatisierung stark einschränkte.
Unzuverlässige Leistung: Ein großes Problem
Für Unternehmen, die hofften, GPTs in kundenorientierten Rollen einzusetzen, war die Plattform einfach nicht dafür ausgelegt.
Es gab keinen offiziellen Store oder eine einfache Möglichkeit für Benutzer, benutzerdefinierte GPTs zu entdecken und zu installieren, sodass all die Mühe, die man in den Aufbau investierte, wahrscheinlich kein Publikum erreichen würde. Noch wichtiger war, dass es keine Möglichkeit gab, zu simulieren oder zu testen, wie Ihre Action mit realen Eingaben funktionieren würde, bevor Sie sie live schalteten. Man musste sie im Grunde bauen, veröffentlichen und auf das Beste hoffen. Für jedes ernsthafte Unternehmen ist die Bereitstellung ungetesteter Automatisierung in einer Live-Umgebung ein enormes Risiko.
Schließlich war der Mangel an Kontrolle ein großes Problem. Man konnte keine granularen Regeln festlegen, um zu definieren, wann die KI handeln und wann sie schweigen sollte. Ein Support-Team möchte möglicherweise nur Antworten auf einfache „Wo ist meine Bestellung?“-Fragen automatisieren, aber nicht auf komplexe technische Probleme. Mit GPT Actions war dieses Maß an Kontrolle einfach nicht möglich, und das machte es zu einem K.o.-Kriterium für Teams, die Qualität und Vertrauen aufrechterhalten müssen.
Die Evolution jenseits von GPTs vs. Actions: Von umständlichen Actions zu integrierten KI-Agenten
Die Schwierigkeiten mit GPT Actions haben der Branche letztendlich eine wertvolle Lektion erteilt: Unternehmen brauchen keinen komplizierten Baukasten. Sie benötigen eine vollständig integrierte, zuverlässige und benutzerfreundliche Plattform, die das Versprechen der Automatisierung ohne Kopfschmerzen einlöst. Hier kommen KI-Agenten-Plattformen wie eesel AI ins Spiel, die dort anknüpfen, wo GPT Actions aufgehört haben.
In wenigen Minuten live gehen
Anstatt Wochen damit zu verbringen, sich mit OpenAPI-Schemata herumzuschlagen, bieten moderne KI-Agenten-Plattformen Ein-Klick-Integrationen mit den Tools, auf die Sie sich bereits verlassen, wie Zendesk, Freshdesk und Intercom.
Der gesamte Einrichtungsprozess ist darauf ausgelegt, wirklich im Self-Service zu funktionieren. Sie können Ihre Wissensquellen sicher verbinden, sei es frühere Support-Tickets, interne Wikis in Confluence oder Verfahrensanleitungen in Google Docs, und haben in wenigen Minuten einen funktionsfähigen KI-Agenten einsatzbereit. Es gibt keinen obligatorischen Verkaufsanruf oder Wartezeiten auf einen Entwickler, der Ihnen hilft. Dieser Ansatz beseitigt die technische Hürde vollständig, die so viele Menschen davon abgehalten hat, jemals mit GPT Actions anzufangen.
Moderne KI-Agenten-Plattformen ermöglichen Ein-Klick-Integrationen, um all Ihre Wissensquellen zu verbinden, ein entscheidender Vorteil im Vergleich zwischen GPTs und Actions.Die volle Kontrolle erlangen
Wo GPT Actions isoliert und starr waren, bietet Ihnen eine Plattform wie eesel AI eine komplette Workflow-Engine. Sie können präzise Regeln erstellen, um selektiv nur die Arten von Anfragen zu automatisieren, mit denen Sie sich wohlfühlen, und haben so die volle Kontrolle über den gesamten Prozess.
Sie können auch benutzerdefinierte Aktionen definieren, die die KI befähigen, weit mehr zu tun als nur eine Frage zu beantworten. Sie kann Echtzeit-Bestellinformationen aus Ihrem Backend abrufen, ein Ticket an den richtigen menschlichen Agenten eskalieren oder Ticketfelder automatisch mit relevanten Tags aktualisieren. Dies ist die Art von granularer Kontrolle, die bei benutzerdefinierten GPTs immer gefehlt hat, und ermöglicht es Ihnen, Vertrauen in Ihre Automatisierung aufzubauen und sie mit Zuversicht zu skalieren.
Dedizierte KI-Plattformen bieten granulare Kontrolle und benutzerdefinierte Regeln, eine notwendige Weiterentwicklung des starren Modells von GPTs vs. Actions.Mit Vertrauen testen
Eines der größten Risiken bei GPT Actions war, blindlings vorzugehen, ohne eine echte Möglichkeit, Ihre Kreation zu testen. eesel AI löst dieses Problem mit einem leistungsstarken Simulationsmodus.
Bevor Ihr KI-Agent jemals mit einem echten Kunden interagiert, können Sie ihn mit Tausenden Ihrer eigenen historischen Support-Tickets testen. Die Plattform zeigt Ihnen genau, wie die KI in jedem Fall reagiert hätte, und gibt Ihnen eine genaue Prognose ihrer Leistung und Lösungsrate. Diese risikofreie Testumgebung ermöglicht es Ihnen, das Verhalten der KI zu optimieren, ihren Wert für Ihr Team mit harten Daten zu belegen und sie mit der Gewissheit einzuführen, genau zu wissen, was Sie erwartet.
Die Fähigkeit, die Leistung anhand historischer Daten zu testen und zu simulieren, ist ein entscheidender Vorteil von KI-Agenten-Plattformen gegenüber dem ursprünglichen Modell von GPTs vs. Actions.ChatGPT-Preise
Nur zum Kontext: Das Erstellen und Verwenden von benutzerdefinierten GPTs erfordert einen kostenpflichtigen Plan von OpenAI. Hier ist eine kurze Übersicht über die Preise für ihre Einzel- und Teampläne.
| Plan | Preis (pro Benutzer/Monat) | Hauptfunktionen für die Erstellung |
|---|---|---|
| Plus | 20 $ | Zugriff auf GPT-4o, Erstellen und Teilen von GPTs für den persönlichen Gebrauch. |
| Team | 25 $ (jährliche Abrechnung) / 30 $ (monatlich) | Alles in Plus, dedizierter Arbeitsbereich, Erstellen und Teilen von GPTs mit Ihrem Team. |
| Enterprise | Vertrieb kontaktieren | Alles in Team, erweiterte Sicherheit, unbegrenzter GPT-4o-Zugriff, Anpassung. |
Die Preise stammen von OpenAIs offizieller Preisseite von Ende 2024. Beachten Sie, dass sich Pläne und Funktionen ändern können.
Automatisierung erfordert mehr als ein Chatfenster
Letztendlich sind benutzerdefinierte GPTs ein fantastisches Werkzeug zur Personalisierung eines Chat-Erlebnisses oder für individuelle Produktivitäts-Hacks. Aber das große Experiment mit GPTs vs. Actions hat uns gezeigt, dass ernsthafte Geschäftsautomatisierung mehr braucht als eine clevere Funktion, die an eine Verbraucher-Chat-App angeflanscht ist. Die ursprüngliche Implementierung war zu komplex für die meisten Benutzer, zu fragmentiert, um in echte Arbeitsabläufe zu passen, und zu unzuverlässig für kundenorientierte Aufgaben.
Echte Automatisierung erfordert eine Plattform, die von Grund auf für diese Aufgabe entwickelt wurde. Die Zukunft liegt nicht darin, an umständlichen Verbindungen in einem Chatfenster herumzubasteln; es geht darum, intelligente, integrierte KI-Agenten einzusetzen, die einfach einzurichten, sicher zu testen und leistungsstark genug sind, um echte Geschäftsprozesse von Anfang bis Ende zu bewältigen. Für Teams, die bereit sind, den Hype hinter sich zu lassen und echte Ergebnisse mit KI zu erzielen, ist eine dedizierte Plattform der klare Weg nach vorn.
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Häufig gestellte Fragen
Die ursprüngliche Vision für GPTs vs. Actions stieß aufgrund hoher technischer Hürden, einer fragmentierten Benutzererfahrung und unzuverlässiger Leistung auf erhebliche Herausforderungen. Unternehmen empfanden es als zu komplex und starr für reale, skalierbare Automatisierungsanforderungen.
Ein benutzerdefiniertes GPT war als das „Gehirn“ oder die personalisierte Persönlichkeit und Wissensdatenbank der KI konzipiert. Actions waren die „Hände“, die es dem GPT ermöglichten, sich mit externen Anwendungen zu verbinden und Aufgaben in der realen Welt über APIs auszuführen.
Zu den wichtigsten technischen Hürden gehörten die Notwendigkeit, detaillierte OpenAPI-Schemata zu schreiben, was erhebliche Kenntnisse im API-Design erforderte. Eine komplexe Authentifizierungseinrichtung und ein frustrierender Debugging-Prozess nach dem Trial-and-Error-Prinzip stellten ebenfalls große Hindernisse dar.
Die isolierte Natur bedeutete, dass Benutzer ständig zwischen verschiedenen Chatfenstern wechseln mussten, was ihren Arbeitsfluss unterbrach. Darüber hinaus fehlte dem System die Fähigkeit, Aktionen für mehrstufige Prozesse miteinander zu verketten, was seinen Nutzen für komplexe Automatisierungen einschränkte.
Der nächste Schritt umfasst dedizierte KI-Agenten-Plattformen, die Ein-Klick-Integrationen, vollständige Workflow-Engines und robuste Testumgebungen bieten. Diese Plattformen bieten eine größere Kontrolle, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit im Vergleich zum ursprünglichen Modell von GPTs vs. Actions.
Ja, benutzerdefinierte GPTs bleiben ein wertvolles Werkzeug zur Personalisierung von Chat-Erlebnissen, zur Bereitstellung spezifischer Anweisungen und zur Nutzung dedizierter Wissensdatenbanken für die individuelle Produktivität. Sie zeichnen sich dadurch aus, die Konversationsfähigkeiten der KI auf Nischenthemen oder Rollen zuzuschneiden.
