Damit können Nutzer wiederkehrende Arbeitsabläufe erstellen und speichern – und sparen laut ersten Anwendern mehrere Stunden Handarbeit pro Woche.
Neue Suchfunktion und lokale Datenverarbeitung
Das Skills-Feature erlaubt es, komplexe Aufgabenpakete zu definieren, die das KI-Modell dann eigenständig abarbeitet. Statt dem System jedes Mal aufs Neue erklären zu müssen, was es tun soll, genügt ein einziger Befehl. OpenAI verspricht eine deutliche Reduzierung von Routinearbeit.
Parallel dazu hat das Unternehmen die Suchfunktion seiner Plattform überarbeitet. Ein neues Tool in der Seitenleiste durchforstet jetzt sämtliche Chats, Projekte, Dokumente und Bilder – inklusive Filtern nach Inhaltstyp. Ein lang gehegter Wunsch vieler Nutzer, die sich zuvor durch unzählige Unterhaltungen klicken mussten.
Mit dem Rahmenwerk „ChatGPT Work“ führt OpenAI zudem eine wichtige Neuerung ein: Die Desktop-App verarbeitet Daten künftig lokal mit direktem Dateizugriff – ein Gewinn für den Datenschutz. Mobile und Web-Versionen bleiben dagegen cloudbasiert, um die Synchronisation zwischen Geräten zu gewährleisten.
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„Nützliche Intelligenz pro Euro“ statt Token-Zählerei
OpenAI-Finanzchefin Sarah Friar rief Unternehmen am Montag zu einem Umdenken bei der Bewertung von KI-Kosten auf. Statt auf günstige Token-Preise zu schielen, sollten Firmen lieber auf „nützliche Intelligenz pro Euro“ achten. Entscheidend seien reale Ergebnisse: Wie viel kostet die Erledigung einer Aufgabe? Wie stark verbessert sich die Genauigkeit?
Der Vorstoß kommt nicht zufällig. Der Markt für KI-Modelle ist in Bewegung: Erst Anfang Juli hatte der Launch des Kimi K3-Modells für Preisanpassungen bei den großen Anbietern gesorgt. OpenAI reagierte prompt, strich bestimmte Stundenlimits und setzte Nutzungskontingente zurück. Auch die Konkurrenz reagierte: Anthropic erhöhte die Zugriffe auf seine Spitzenmodelle und erweiterte die Entwicklerkontingente für Codierwerkzeuge.
KI schafft Jobs – aber nicht überall
Zwei neue Studien zeichnen ein widersprüchliches Bild der KI-Arbeitswelt. Eine Untersuchung von Ramp Economics Lab und Revelio Labs unter 21.559 US-Unternehmen zeigt: Firmen mit hoher KI-Nutzung stellten binnen zwei Jahren 10,2 Prozent mehr Mitarbeiter ein. Besonders auffällig: Die Zahl der Einstiegspositionen wuchs um zwölf Prozent. Von massiven Jobverlusten also vorerst keine Spur.
Ganz anders sieht es dagegen in der Praxis aus. Eine Studie der UC Berkeley vom heutigen Montag kommt zu ernüchternden Ergebnissen: Selbst die besten KI-Modelle scheitern an komplexen beruflichen Aufgaben. Der Spitzenreiter GPT-5.5 erreichte gerade einmal 24 Prozent Erfolgsquote. Bei den schwierigsten Aufgaben lag die Trefferquote bei null Prozent. Die Forscher betonen: Routineaufgaben lassen sich zunehmend automatisieren, anspruchsvolle Tätigkeiten erfordern weiterhin menschliche Kontrolle.
Besonders deutlich wird der Wandel in der Beratungs- und Finanzbranche. Die Zahl der Einstiegspositionen sank zwischen Januar 2023 und Mitte 2025 um 35 Prozent. McKinsey setzt Berichten zufolge Zehntausende KI-Agenten ein und spart damit über eine Million Arbeitsstunden pro Jahr. PwC wiederum plant, die Einstellung von Berufsanfängern in der Prüfungssparte bis 2028 drastisch zu reduzieren.
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Google kontert mit eigenem KI-Agenten
Auch die Konkurrenz schläft nicht: Google Cloud hat am Montag seinen AlphaEvolve-Agenten auf der Gemini Enterprise Agent Platform allgemein verfügbar gemacht. Das Tool optimiert Algorithmen und Code und erzielt in Entwicklungsumgebungen Leistungssteigerungen von 15 bis 20 Prozent. Forschungseinrichtungen und Datenbankbetreiber nutzen es bereits, um Schreibzugriffe zu reduzieren.
Der Schritt folgt auf Googles kürzlich vorgestellte Governance-Plattform für KI-Agenten. Ein dringend nötiges Angebot: Interne Umfragen zeigen, dass zwar 96 Prozent der Unternehmen KI-Agenten einsetzen – aber nur zwölf Prozent über formale Kontrollstrukturen verfügen.
