Mit der Welt der KI Schritt zu halten, kann sich anfühlen, als würde man versuchen, aus einem Feuerwehrschlauch zu trinken. Gerade wenn man eine Sache verstanden hat, taucht schon wieder etwas Neues auf. Seit einiger Zeit bietet uns OpenAI Möglichkeiten, die Funktionen von ChatGPT anzupassen, was zu zwei großen Konzepten geführt hat: ChatGPT Plugins und, seit Kurzem, benutzerdefinierte GPTs.
Wenn Sie das Ganze mitverfolgt haben, kratzen Sie sich vielleicht am Kopf und fragen sich, was der wirkliche Unterschied ist, welche Option besser ist und was das alles für Sie bedeutet. Die ganze Diskussion um GPTs vs. Plugins kann etwas unübersichtlich werden, also bringen wir mal Licht ins Dunkel. Wir werden uns ansehen, was jede dieser Optionen leistet, wo ihre Schwächen liegen und was das alles bedeutet, wenn Sie benutzerdefinierte KI für echte Geschäftsaufgaben wie den Kundensupport einsetzen möchten.
Den Unterschied in der Debatte „GPTs vs. Plugins“ verstehen
Im Grunde wurden sowohl Plugins als auch GPTs entwickelt, um dasselbe Problem zu lösen: ChatGPT ist unglaublich intelligent, aber es steckt in einer Box fest, abgeschnitten von Echtzeitinformationen. Beide Werkzeuge wurden entwickelt, um ihm eine Verbindung zur Außenwelt für aktuelle Daten und neue Fähigkeiten zu ermöglichen. Stellen Sie es sich so vor, als würden Sie einem brillanten Gehirn Zugang zum Internet und einem Werkzeugkasten geben. Aber obwohl das Ziel dasselbe war, war der Weg dorthin völlig unterschiedlich.
Die Rolle von ChatGPT Plugins
Plugins waren der erste Versuch von OpenAI, ChatGPT über APIs mit anderen Apps und Diensten zu verbinden. Im Grunde waren es Add-ons, die man installieren konnte, um der KI neue Superkräfte zu verleihen. Man konnte sich ein Plugin holen, um Flugpreise zu prüfen, ein anderes für die Wettervorhersage und ein drittes, um einen Tisch im Restaurant zu reservieren.
Das Coolste daran war, dass man bis zu drei verschiedene Plugins von völlig unterschiedlichen Entwicklern im selben Chat aktivieren konnte. Das bedeutete, man konnte ihre Fähigkeiten verketten, um ziemlich komplexe Anfragen zu bearbeiten. Es war eine nette Idee, aber OpenAI hat im März 2024 offiziell damit begonnen, Plugins abzuschalten, um Platz für benutzerdefinierte GPTs zu machen. Diese Debatte dreht sich also wirklich darum zu verstehen, wie sich eine Idee zur nächsten entwickelt hat.
Die Rolle von benutzerdefinierten GPTs
Benutzerdefinierte GPTs sind die neue und verbesserte Methode, um eigene spezialisierte Versionen von ChatGPT zu erstellen. Jeder kann einen erstellen, ihm einen einzigartigen Namen und eine Persönlichkeit geben und ihm spezifische Anweisungen zur Befolgung an die Hand geben. Man kann ihn auch mit eigenem Wissen füttern, indem man Dokumente wie PDFs oder Textdateien hochlädt.
Der größte Vorteil von GPTs ist, wie unglaublich einfach sie zu erstellen sind. Man kann einen einfach durch ein Gespräch mit einem „GPT Builder“ in einer einfachen No-Code-Oberfläche erstellen. Diese Zugänglichkeit führte zu einer massiven Welle der Kreativität, bei der Nutzer in nur wenigen Monaten über 3 Millionen GPTs erstellten. Wie Plugins können sie auch „Aktionen“ ausführen, die sich mit externen APIs verbinden, aber das alles muss innerhalb eines einzigen, in sich geschlossenen GPT geschehen.
GPTs vs. Plugins: Funktionalität und Anwendungsfälle – Die Macht von vielen gegen einen
Also, was konnte man mit diesen Dingern eigentlich machen? Ihre unterschiedlichen Designs führten zu sehr unterschiedlichen Stärken und Schwächen, besonders wenn man es aus der Sicht eines Nutzers betrachtet.
Wie Plugins komplexe Arbeitsabläufe handhabten
Die Magie der Plugins lag im Mix-and-Match. Ein Power-User konnte ziemlich kreativ werden, indem er Werkzeuge spontan kombinierte. Man konnte ihm zum Beispiel eine Aufforderung wie diese geben: „Finde mir für nächste Woche einen Flug nach Miami, wenn das Wetter am schönsten sein wird, und buche mir dann einen Tisch in einem top-bewerteten italienischen Restaurant in der Nähe meines Hotels.“
Theoretisch konnte diese eine Anfrage drei separate Plugins auslösen:
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Ein Reise-Plugin (wie Kayak), um Flüge zu finden.
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Ein Wetter-Plugin, um die Vorhersage zu prüfen.
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Ein Reservierungs-Plugin (wie OpenTable), um ein Restaurant zu buchen.
Das war unglaublich leistungsstark für komplexe Recherchen und Planungen. Das Problem? Die Benutzererfahrung war ziemlich umständlich. Man musste in einen separaten Store gehen, die gewünschten Plugins finden und installieren und dann daran denken, sie für jedes Gespräch ein- oder auszuschalten. Es war eine Menge manuelle Arbeit, und der Store hatte von Anfang an nie eine riesige Auswahl.
Die fokussierte Erfahrung von benutzerdefinierten GPTs
Benutzerdefinierte GPTs gingen den entgegengesetzten Weg. Anstatt ein Alleskönner zu sein, ist jeder GPT darauf ausgelegt, ein Meister in einer ganz bestimmten Sache zu sein. Man kombiniert keine Werkzeuge, man wählt einfach das richtige für die jeweilige Aufgabe aus. Man könnte einen „PDF Analyzer“-GPT verwenden, um einen langen Bericht zusammenzufassen, und dann für die nächste Aufgabe zu einem „SEO Content Strategist“-GPT wechseln.
Ein einzelner GPT kann mehrere „Aktionen“ haben, die sich mit verschiedenen APIs verbinden, aber sie müssen alle vom selben Ersteller gebaut werden. Man kann nicht einfach eine PDF-Aktion von einem Entwickler und eine Websuch-Aktion von einem anderen nehmen und sie zusammenwürfeln. Der Kompromiss ist eine viel einfachere, intuitivere Erfahrung. Man findet einfach den benötigten GPT im Store und beginnt zu chatten. Keine Schalter, kein Aufwand.
| Merkmal | ChatGPT Plugins | Benutzerdefinierte GPTs |
|---|---|---|
| Hauptfunktion | Mehrere Drittanbieter-Tools in einem Chat verketten | Eine einzelne, fokussierte KI für eine spezifische Aufgabe erstellen |
| Flexibilität | Hoch (Kombination von bis zu 3 Plugins möglich) | Gering (Aktionen sind in einem GPT in sich geschlossen) |
| Benutzererfahrung | Umständlich (manuelle Installation und Umschalten erforderlich) | Einfach (im GPT Store finden und chatten) |
| Entwicklungshürde | Hoch (Programmierung und Server-Setup erforderlich) | Sehr gering (No-Code, dialogorientierter Builder) |
| Verfügbarkeit | Seit März 2024 auslaufend | Derzeit aktiv und expandierend |
Die ganze Situation um GPTs vs. Plugins wirft ein Licht auf eine zentrale Herausforderung für Unternehmen: Wie kombiniert man tiefes Wissen aus vielen verschiedenen Quellen mit der Fähigkeit, spezifische, zuverlässige Aktionen auszuführen? Dies einem öffentlichen, auf Verbraucher ausgerichteten Tool zu überlassen, ist ein großes Wagnis. Eine dedizierte Plattform wie eesel AI ist speziell dafür entwickelt worden. Sie verbindet Ihr gesamtes verstreutes Unternehmenswissen, von Hilfeartikeln und früheren Tickets bis hin zu Google Docs und Confluence, und gibt Ihnen ein leistungsstarkes System, um genau zu steuern, was Ihre KI tun kann und was nicht.
Entwicklung, Kontrolle und Zuverlässigkeit bei GPTs vs. Plugins
Über ihre oberflächlichen Fähigkeiten hinaus kommt es wirklich darauf an, wie sie aufgebaut sind und wie gut sie funktionieren, besonders wenn Sie darüber nachdenken, sie für Ihr Unternehmen einzusetzen.
Warum Plugins leistungsstark, aber unerreichbar waren
Ein Plugin zu erstellen, war nichts, was man aus einer Laune heraus tun konnte. Es erforderte echtes technisches Know-how, wie zum Beispiel das Wissen, wie man eine OpenAPI-Spezifikation schreibt und einen Server zur Bearbeitung der Anfragen betreibt. Diese hohe Eintrittsbarriere bedeutete, dass nicht viele Leute sie tatsächlich bauen konnten, weshalb es jemals nur etwa 1.000 Plugins gab. Der Vorteil war, dass die existierenden Plugins im Allgemeinen von höherer Qualität waren und oft von etablierten Unternehmen unterstützt wurden.
Warum GPTs einfach, aber unzuverlässig sind
Benutzerdefinierte GPTs sind das genaue Gegenteil. Der No-Code-Builder ermöglichte es Millionen von Menschen, ihre eigenen KI-Assistenten zu erstellen. Es war ein brillanter Schachzug, die KI-Erstellung für alle zugänglich zu machen, aber es gab einen riesigen Haken: die Zuverlässigkeit.
Wenn Sie Diskussionen in Foren wie Hacker News durchlesen, werden Sie ein gemeinsames Thema finden: Nutzer beschweren sich, dass GPTs unzuverlässig sind. Sie vergessen oft ihre benutzerdefinierten Anweisungen mitten in einem Gespräch oder führen eine Aktion einfach ohne Erklärung nicht aus. Diese Art von Inkonsistenz ist für ein lustiges Nebenprojekt in Ordnung, aber ein K.o.-Kriterium für jede geschäftskritische Funktion wie den Kundensupport, bei dem jede einzelne Interaktion zählt.
Für ein Support-Team ist eine KI, die manchmal die Rückerstattungsrichtlinien des Unternehmens vergisst, kein hilfreiches Werkzeug, sondern ein Risiko. Unternehmen benötigen eine KI, die jedes Mal vorhersehbar funktioniert. Hier bringt eesel AI mit seinem leistungsstarken Simulationsmodus einen riesigen Vorteil ins Spiel. Bevor Ihr KI-Agent jemals mit einem echten Kunden spricht, können Sie ihn anhand von Tausenden Ihrer tatsächlichen vergangenen Support-Tickets testen. Sie erhalten eine klare Prognose seiner Leistung und Lösungsrate, sodass Sie genau sehen können, wie er sich verhalten wird, und eventuelle Probleme in einer sicheren, kontrollierten Umgebung beheben können. Das nimmt jegliches Rätselraten aus der Gleichung, sodass Sie mit Zuversicht live gehen können.
Der Business Case für benutzerdefinierte KI
Also, wenn man den persönlichen Gebrauch beiseitelässt, wie schlagen sich diese Werkzeuge für ein echtes Unternehmen? Die kurze Antwort lautet: Das Bauen auf einer Verbraucherplattform birgt einige ernsthafte Risiken.
Das Problem der Verbraucherplattform
OpenAI hat einen GPT Store mit dem Plan gestartet, Einnahmen mit den Erstellern zu teilen, was auf dem Papier großartig klingt. Aber in der Realität ist es ein neuer, unbewährter Kanal, der mit minderwertigen GPTs überflutet ist, die oft kaum mehr als eine einfache Anweisung sind. Es ist schwer, herauszustechen, und für Nutzer noch schwerer, qualitativ hochwertige Werkzeuge zu finden.
Noch wichtiger ist die riesige rote Flagge des Datenschutzes. Die Nutzung einer öffentlichen Plattform für Verbraucher für sensible Kundengespräche ist für fast jedes Unternehmen ein No-Go. Obwohl OpenAI Geschäftstarife mit besseren Datenschutzeinstellungen anbietet, ist die DNA der Plattform auf Verbraucher ausgerichtet und nicht für die Sicherheits- und Compliance-Anforderungen eines Unternehmens konzipiert.
Einen Kernbereich Ihres Geschäfts auf die experimentelle Plattform eines anderen zu setzen, ist ein riskanter Schritt. Eine zweckgebundene Lösung wie eesel AI gibt Ihnen die Stabilität, Sicherheit und Kontrolle, die ein Unternehmen benötigt. Sie ist so konzipiert, dass sie direkt an die Helpdesks, die Sie bereits verwenden, wie Zendesk, Freshdesk und [Intercom], angebunden werden kann, sodass Sie Ihre bestehenden Arbeitsabläufe nicht überarbeiten müssen. Das Beste von allem ist, dass eesel AI von Grund auf sicher konzipiert ist. Ihre Daten werden niemals zum Trainieren verallgemeinerter Modelle verwendet, und die transparenten Preispläne bedeuten, dass Sie nach einem geschäftigen Monat keine überraschende Rechnung erhalten.
Dieses Video befasst sich mit dem Vergleich von allgemeinen GPT-Modellen und spezialisierten Plugins und erkundet die Zukunft der KI-Interaktionen.
GPTs vs. Plugins: Über den öffentlichen Spielplatz hinaus
Die Geschichte von GPTs vs. Plugins ist wirklich eine Geschichte der Evolution. Plugins waren ein leistungsstarkes, aber nischenhaftes Experiment zur Verkettung von KI-Werkzeugen. GPTs machten die KI-Anpassung für alle verfügbar, aber dabei verloren sie die Multi-Tool-Flexibilität der Plugins und, was noch wichtiger ist, die für den professionellen Einsatz erforderliche Zuverlässigkeit.
Letztendlich unterstreicht diese ganze Debatte die Grenzen des Versuchs, ein allgemeines Verbraucher-Tool für spezifische, hochriskante Geschäftsanforderungen anzupassen. Für Unternehmen geht es nicht nur darum, eine „benutzerdefinierte KI“ zu erstellen. Es geht darum, ein zuverlässiges, sicheres und kontrollierbares System bereitzustellen, das echte Probleme löst, wie das Reduzieren des Ticketvolumens, das Beschleunigen der Antwortzeiten und das Glücklicher-Machen von Kunden und Agenten.
Wenn Sie bereit sind, die Grenzen öffentlicher GPTs zu überwinden, ist es vielleicht an der Zeit, eine Plattform zu erkunden, die von Grund auf für Unternehmen entwickelt wurde. Mit eesel AI können Sie in wenigen Minuten einen KI-Support-Agenten live schalten, der aus all Ihren einzigartigen Wissensquellen lernt, sich in die von Ihrem Team bereits genutzten Werkzeuge integriert und Ihnen die Kontrolle gibt, die Sie für eine zuversichtliche Automatisierung benötigen.
Häufig gestellte Fragen
Plugins ermöglichten die Verkettung mehrerer Werkzeuge für komplexe Aufgaben, während benutzerdefinierte GPTs fokussierte, in sich geschlossene Einheiten sind, die für einen bestimmten Zweck entwickelt wurden. Beide zielten darauf ab, ChatGPT mit externen Daten und Aktionen zu verbinden, jedoch mit unterschiedlichen architektonischen Ansätzen.
Nein, OpenAI hat im März 2024 offiziell mit der Abschaltung der ChatGPT Plugins begonnen. Der Blog erklärt, dass Plugins auslaufen, um Platz für das Framework der benutzerdefinierten GPTs zu machen, das eine optimierte Erfahrung bietet.
Benutzerdefinierte GPTs sind zwar einfach zu erstellen, weisen aber oft Unzuverlässigkeit und Inkonsistenz auf, was ein großer Nachteil für geschäftskritische Funktionen ist. Plugins waren zwar schwieriger zu erstellen, aber aufgrund ihrer höheren technischen Entwicklungsanforderungen im Allgemeinen robuster.
Die Erstellung eines Plugins erforderte erhebliche technische Fähigkeiten, einschließlich des Wissens, wie man eine OpenAPI-Spezifikation schreibt und einen Server betreibt. Im Gegensatz dazu verfügen benutzerdefinierte GPTs über einen No-Code-Builder, der es jedem ermöglicht, sie über eine einfache dialogorientierte Schnittstelle zu erstellen.
Die Nutzung von Plattformen für Verbraucher für sensible Geschäftsdaten wirft erhebliche Datenschutzbedenken auf, da die DNA der Plattform oft auf Verbraucher ausgerichtet ist. Zweckgebundene Lösungen bieten bessere Sicherheit und Kontrolle, stellen sicher, dass Daten nicht zum Trainieren verallgemeinerter Modelle verwendet werden, und bieten eine vorhersagbare Leistung.
Nicht ganz. Während Plugins es den Nutzern ermöglichten, bis zu drei verschiedene Werkzeuge spontan zu kombinieren, kann ein einzelner benutzerdefinierter GPT mehrere „Aktionen“ haben, aber diese müssen alle vom selben Ersteller innerhalb dieses einen GPTs erstellt werden. Das macht GPTs fokussierter, aber weniger flexibel für die Ad-hoc-Verkettung von Werkzeugen durch Endbenutzer.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
