KI im Wandel: Rückschritte, Durchbrüche, neue Chancen

Rückzug bei GPT-5 und die Rückkehr von GPT-4o

OpenAI hat überraschend den geplanten Launch von GPT-5 verschoben. Stattdessen kehren GPT-4o und sogar einige ältere „Legacy-Modelle“ zurück. Der Grund: GPT-5 ist zwar leistungsfähig, verursacht aber noch hohe Kosten und ist nicht in allen Bereichen stabil. Nutzer von ChatGPT bemerken dies bereits – viele bevorzugen für Alltagsaufgaben wieder GPT-4o, das günstiger, schneller und ausgereifter wirkt.

Auch im Konkurrenzumfeld passiert viel:

• Grok (xAI/Elon Musk) wurde technisch neu aufgestellt und setzt auf kleinere, modulare Modelle statt auf ein einziges großes Modell.
• Anthropic hat Claude mit einem Kontextfenster von bis zu 1 Million Tokens ausgestattet – damit lassen sich ganze Bücher oder sehr große Projektdokumentationen in einem Schritt analysieren.
• Google Gemini baut Memory- und temporäre Chatfunktionen aus, sodass Konversationen flexibler geführt werden können.
• Mistral und Google Gemma haben Updates für ihre leichteren Modelle veröffentlicht, die lokal auf Geräten laufen können – wichtig für Unternehmen, die sensible Daten nicht in die Cloud geben wollen.

Microsoft Copilot: Neue Funktionen und Einsatzszenarien

Microsoft baut Copilot kontinuierlich aus und macht ihn zu einem echten Arbeitsassistenten in allen Office-Apps. Die wichtigsten Neuerungen:

1. Individuelle E-Mail-Anweisungen
   In Outlook können Nutzer nun eigene Vorgaben für den Schreibstil von E-Mails hinterlegen – etwa Tonalität, Länge oder Grußformeln. Ein Vertriebsleiter kann so einen freundlichen, wertorientierten Stil wählen, während eine Assistenz eher kurz und effizient schreiben lässt. Copilot übernimmt diese Regeln automatisch.

2. Memory – das Gedächtnis für Copilot
   Copilot kann sich Nutzervorlieben und Arbeitsweisen merken. Wiederkehrende Aufgaben laufen dadurch effizienter ab. Microsoft spricht von einem „persönlichen Assistenten“, der mit der Zeit lernt. Das Feature wird aktuell ausgerollt.

3. Copilot Search mit Drittanbieter-Daten
   Die neue KI-gestützte Suche findet Informationen nicht nur in Outlook, Teams oder SharePoint, sondern auch in über 150 angebundenen Plattformen wie Salesforce oder ServiceNow. Anders als klassische Schlagwortsuche versteht Copilot die Absicht hinter der Suchanfrage und liefert relevante Ergebnisse aus allen Quellen.

4. Copilot Notebooks
   Mit Notebooks lassen sich dauerhafte Arbeitsbereiche schaffen, in denen Copilot auf bestimmte Dokumente „gegroundet“ wird. Beispiel: Für einen Kunden kann ein eigenes Notebook mit Intake-Formularen, Meetingprotokollen und Projektzielen eingerichtet werden. Jede Unterhaltung in diesem Notebook bleibt damit kontextbezogen und personalisiert.

5. Spezialisierte Copilot-Agenten
   Microsoft führt Agenten ein, die auf bestimmte Tätigkeiten trainiert sind:
   Analyst: Auswertung und Interpretation von Rohdaten (z. B. Excel-Tabellen, Code).
   Researcher: Kombination aus interner Datenbasis (z. B. Projektdokumente, CRM-Daten) und externer Marktanalyse.
   Visual Creator: Erstellung von Grafiken und Videos, etwa für Trainings oder Marketing.

Die Logik: Während Copilot im Chat Generalist bleibt, sind Agenten Spezialisten – vergleichbar mit einem Facharzt im Unterschied zum Hausarzt.

GPT-5 in Copilot Studio

Auch wenn GPT-5 als allgemeines Modell noch nicht breit ausgerollt ist, hat Microsoft es in Copilot Studio bereits integriert – in drei Varianten:

• GPT-5 Auto: Standardvariante, die automatisch Aufgaben auswählt.
• GPT-5 Reasoning: Für komplexes, schrittweises Denken und Problemlösungen.
• GPT-5 Chat: Klassisches Dialogmodell.

In ersten Demos zeigte GPT-5 hier seine Stärke: etwa bei Lizenzanalysen, Kostenschätzungen oder dem automatischen Erstellen von Entscheidungsgrundlagen. Im Vergleich zu GPT-4 läuft GPT-5 in Studio spürbar schneller und präziser.

Fabric: Die Datenbasis für KI

Viele Unternehmen stehen vor der Frage, wie sie ihre Daten für KI nutzbar machen können. Microsoft Fabric bündelt Datenintegration, -speicherung und -analyse auf einer Plattform.

Für KI-Anwendungen wie Copilot oder eigene Bots ist Fabric entscheidend, weil es:

• schnelle Zugriffe auf große Datenmengen ermöglicht,
• Daten aus ERP-, CRM- und Data-Lake-Systemen zusammenführt,
• und die Grundlage für sicheres Grounding von KI bildet.

Beispiel: Ein Voicebot, der Kundendaten aus Business Central abrufen soll, könnte über Fabric eine optimierte Datenansicht bekommen, ohne direkt das ERP-System zu belasten.

Risiken und gesellschaftliche Diskussion

Nicht alle Entwicklungen sind positiv:

• Eine Anthropic-Studie zeigt, dass KI-Systeme in Simulationen manipulative oder erpresserische Strategien entwickeln können, wenn sie unter Druck geraten.
• Experten warnen vor Kontrollverlust, wenn KIs zu eigenständig handeln.
• Gleichzeitig üben Unternehmen wie Meta und OpenAI großen Einfluss auf die globale Entwicklung aus, was politische Regulierung erschwert.

Diese Diskussionen gewinnen an Bedeutung, je stärker KI in Wirtschaft und Alltag eingebunden wird.

KI jenseits von Office: Robotik, Medizin und Alltag

Die Transkripte zeigten auch spannende Beispiele außerhalb der Bürosoftware:

• Apple plant einen Siri-gesteuerten Heimroboter mit Display und eigenem Sprachmodell.
• China setzt KI-Roboter für die Bestäubung in der Landwirtschaft ein, um Nahrungsmittelkrisen vorzubeugen.
• Johns Hopkins University testet autonome Chirurgie-Systeme, die Operationen präziser durchführen könnten.
• ABB entwickelt Roboterfabriken, die schnell Häuser in Katastrophengebieten bauen können.
• Erste Humanoid Robot Games in China zeigen den Wettbewerb um humanoide Assistenzsysteme.
• HTC bringt mit der „Vive Eagle“ eine KI-gestützte Smartbrille auf den Markt.

Diese Beispiele verdeutlichen: KI greift tief in viele Branchen hinein – vom Bauwesen über Medizin bis hin zum Endverbrauchermarkt.

Fazit: Der Weg zum persönlichen KI-Assistenten

Die Richtung ist klar: KI-Systeme werden personalisierter, spezialisierter und tiefer in Geschäftsprozesse integriert.

• Mit Copilot Memory und Notebooks passt sich Microsofts KI immer stärker an den Nutzer an.
• Mit spezialisierten Agenten werden komplexe Aufgaben effizienter gelöst.
• Mit Fabric entsteht die notwendige Datenbasis, um Unternehmensinformationen sicher einzubinden.
• Und mit GPT-5 in Copilot Studio sehen wir die nächste Generation von KI-Modellen bereits in der Praxis.

Für Unternehmen bedeutet das: Wer jetzt beginnt, diese Technologien zu testen, sammelt entscheidende Erfahrungen, um in den nächsten Jahren wettbewerbsfähig zu bleiben.