Hinweis zu dieser Ausgabe
Dieser Beitrag basiert auf der zweiten Ausgabe unseres Newsletters KI to go vom Januar 2026. Die beschriebenen Produktstände, Preise und Verfügbarkeiten beziehen sich auf den damaligen Zeitpunkt.
OpenAI veröffentlichte mit GPT 5.2 eine neue Modellgeneration, die stärker auf professionelle Wissensarbeit und länger laufende Aufgaben ausgerichtet war.
Das Modell sollte insbesondere beim Recherchieren, Strukturieren, Schreiben, Analysieren und Bearbeiten mehrstufiger Aufgaben zuverlässiger arbeiten. Für Unternehmen wurde KI dadurch zunehmend zu einem Werkzeug für vollständige Arbeitsabläufe und nicht nur für einzelne Textaufgaben.
Gleichzeitig brachte OpenAI eine neue Version von ChatGPT Images auf den Markt. Präzisere Bildbearbeitung, besseres Befolgen von Anweisungen und schnellere Generierung machten das Werkzeug für Marketing, Präsentationen und interne Kommunikation interessanter.
Bei Google standen unterdessen Änderungen bei Preisen und Modellverfügbarkeiten an. Unternehmen, die Gemini Modelle in Integrationen oder Automationen verwendeten, mussten prüfen, ob bestehende Prozesse von neuen Kosten oder abgeschalteten Modellen betroffen waren.
Auch organisatorische Fragen rückten stärker in den Vordergrund. Unternehmen benötigen klare Regeln dafür, wer welche KI Werkzeuge verwenden darf, welche Daten verarbeitet werden dürfen und wer die Ergebnisse kontrolliert.
OpenAI veröffentlichte GPT 5.2 am 11. Dezember 2025 mit einem klaren Fokus auf professionelle Wissensarbeit und länger laufende Agenten.
Gemeint sind Aufgaben, bei denen ein Modell nicht nur eine einzelne Antwort erstellt, sondern mehrere Schritte nacheinander ausführt, Informationen verarbeitet und bei Bedarf verschiedene Werkzeuge verwendet.
GPT 5.2 wurde insbesondere für komplexere berufliche Aufgaben weiterentwickelt. Dazu gehörten das Analysieren längerer Dokumente, das Strukturieren umfangreicher Informationen, die Erstellung professioneller Inhalte und die Bearbeitung mehrstufiger Prozesse.
Das Modell war in unterschiedlichen Varianten verfügbar. GPT 5.2 Instant war für schnelle alltägliche Aufgaben vorgesehen, während GPT 5.2 Thinking stärker auf komplexe Analysen, Planung und Entscheidungsunterstützung ausgerichtet war.
Viele Aufgaben im Unternehmen bestehen aus mehreren aufeinanderfolgenden Schritten.
Aus einem Meeting müssen beispielsweise zuerst die wichtigsten Aussagen extrahiert werden. Anschliessend werden Entscheidungen zusammengefasst, Verantwortlichkeiten zugewiesen und nächste Schritte formuliert.
Ein vollständiger Ablauf könnte so aussehen:
Je zuverlässiger ein Modell solchen Abläufen folgen kann, desto eher lässt es sich als Unterstützung für wiederkehrende Prozesse einsetzen.
Wähle eine Aufgabe, die mindestens einmal pro Woche anfällt. Geeignet sind beispielsweise:
Definiere anschliessend ein festes Ausgabeformat. Halte dabei fest:
Ein klares Format reduziert Interpretationsspielraum und sorgt häufig für konstantere Ergebnisse als ein langer, aber unstrukturierter Prompt.
Google kündigte Ende 2025 mehrere Änderungen für die Gemini API an.
Ab dem 5. Januar 2026 begann die Abrechnung für Grounding with Google Search bei Gemini 3. Gleichzeitig wurden zwei ältere Modelle im Januar abgeschaltet.
Das Modell text-embedding-004 wurde am 14. Januar 2026 eingestellt. Das Vorschaumodell gemini-2.5-flash-image-preview folgte am 15. Januar 2026.
Beim Grounding kann ein Gemini Modell auf aktuelle Inhalte aus der Google Suche zugreifen.
Dadurch kann das Modell Informationen verwenden, die nicht in seinem ursprünglichen Trainingsstand enthalten sind. Ausserdem können Quellen in die Antwort integriert werden.
Diese Funktion ist beispielsweise für aktuelle Recherchen, Marktbeobachtungen oder informationsbasierte Assistenten interessant.
Preisänderungen und abgeschaltete Modelle können bestehende Integrationen direkt beeinflussen.
Wird eine kostenpflichtige Funktion automatisch in einem häufig genutzten Prozess eingesetzt, können die laufenden Kosten steigen. Wird ein verwendetes Modell abgeschaltet, kann eine Integration ohne rechtzeitige Migration nicht mehr funktionieren.
Besonders relevant ist dies für Unternehmen, die Gemini Modelle in folgenden Bereichen einsetzen:
Frage deine interne IT oder deinen Umsetzungspartner:
Solche Prüfungen sollten nicht erst kurz vor einer Abschaltung stattfinden. Eine einfache Übersicht über verwendete Modelle, Schnittstellen und verantwortliche Personen erleichtert spätere Anpassungen erheblich.
Neben neuen Modellen und Funktionen gewinnt auch der verantwortungsvolle Umgang mit KI an Bedeutung.
Unternehmen müssen nicht nur entscheiden, welche Werkzeuge sie verwenden. Sie müssen auch sicherstellen, dass Mitarbeitende die Möglichkeiten, Grenzen und Risiken dieser Systeme verstehen.
AI Literacy beschreibt die Fähigkeit, KI Systeme sachgerecht und verantwortungsvoll zu verwenden.
Dazu gehört unter anderem:
Artikel 4 des europäischen AI Act gilt seit dem 2. Februar 2025. Er verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI Systemen dazu, Massnahmen für eine ausreichende KI Kompetenz der beteiligten Personen zu treffen.
Welche Anforderungen für ein konkretes Schweizer Unternehmen gelten, hängt unter anderem davon ab, ob es im europäischen Markt tätig ist und wie die eingesetzten KI Systeme verwendet werden.
In der Schweiz ist das bestehende Datenschutzrecht auch auf die Verarbeitung von Personendaten mit KI Systemen anwendbar.
Das bedeutet, dass ein Unternehmen seine Verantwortung nicht an den Anbieter eines KI Werkzeugs abgibt. Es muss weiterhin prüfen, welche Daten verarbeitet werden, zu welchem Zweck dies geschieht und ob die Bearbeitung rechtmässig und angemessen ist.
Besondere Vorsicht ist bei folgenden Informationen notwendig:
Regeln für KI werden häufig als Einschränkung wahrgenommen. In der Praxis können sie jedoch das Gegenteil bewirken.
Wenn Mitarbeitende wissen, welche Werkzeuge freigegeben sind und welche Daten sie verwenden dürfen, können sie KI sicherer und selbstständiger einsetzen.
Unklare Regeln führen hingegen häufig dazu, dass KI entweder unkontrolliert verwendet oder aus Unsicherheit vollständig vermieden wird.
Erstelle ein kurzes internes Dokument mit den wichtigsten Vorgaben.
Das Dokument sollte mindestens folgende Fragen beantworten:
Eine verständliche Seite ist im Alltag meist hilfreicher als ein umfangreiches Regelwerk, das kaum jemand liest.
Im Dezember 2025 veröffentlichte OpenAI eine neue Version von ChatGPT Images.
Die Bildgenerierung sollte Anweisungen genauer umsetzen, bestehende Bilder präziser bearbeiten und Ergebnisse bis zu viermal schneller erstellen.
Der grösste Fortschritt lag nicht allein in der Bildqualität. Entscheidend war, dass sich bestehende Ergebnisse gezielter verändern liessen, ohne jedes Mal ein vollständig neues Bild zu generieren.
In vielen Unternehmen fehlen nicht die Ideen für Inhalte, sondern die Zeit und Ressourcen für ihre visuelle Umsetzung.
Ein LinkedIn Beitrag benötigt ein Titelbild. Eine Präsentation braucht ein Kapitelbild. Eine Kampagne benötigt mehrere Varianten desselben Motivs.
Bildmodelle können solche Aufgaben beschleunigen, sofern ein klarer Stil und ein sinnvoller Prüfprozess vorhanden sind.
ChatGPT Images kann für Titelbilder, visuelle Einstiege und einfache Infografiken verwendet werden.
Ein bestehendes Motiv lässt sich dabei für unterschiedliche Beiträge variieren, ohne den grundlegenden Markenstil jedes Mal neu zu entwickeln.
Für Präsentationen eignet sich das Werkzeug beispielsweise für:
Die Bilder sollten den Inhalt unterstützen und nicht nur dekorativ eingesetzt werden.
Bestehende Bilder können angepasst werden, ohne das gesamte Motiv neu aufzubauen.
Mögliche Bearbeitungen sind:
Definiere einen wiederverwendbaren Prompt, der die wichtigsten visuellen Eigenschaften deiner Marke enthält.
Dazu gehören:
Der Standardprompt dient als Ausgangspunkt für alle weiteren Bilder. Der konkrete Inhalt wird anschliessend je nach Kanal und Thema ergänzt.
Jedes Bild sollte vor der Veröffentlichung kurz kontrolliert werden.
Dabei geht es nicht nur darum, ob das Ergebnis ästhetisch wirkt. Auch Inhalt, Verständlichkeit und mögliche Missverständnisse müssen geprüft werden.
Eine Prüfung von 30 Sekunden kann bereits viele typische Fehler verhindern.
Speichere Prompts, die besonders gute Ergebnisse erzeugt haben.
Ergänze nach Möglichkeit:
Mit der Zeit entsteht eine interne Bibliothek, auf die das gesamte Team zurückgreifen kann.
Gute Ergebnisse entstehen in der Regel nicht durch Anweisungen wie «Mach es einfach schön».
Bildmodelle benötigen wenige, aber klare Vorgaben. Besonders wichtig sind Format, Stil, Komposition, Textmenge und die Elemente, die vermieden werden sollen.
Auch beim Datenschutz ist Vorsicht notwendig. Für die Erstellung von Visuals sollten keine vertraulichen Kundendaten, internen Kennzahlen oder nicht freigegebenen Personenbilder verwendet werden, solange nicht eindeutig geklärt ist, wie die Daten verarbeitet werden.
Visuals werden im Arbeitsalltag häufig aufgeschoben, weil ihre Erstellung zu lange dauert oder weil jede Person einen anderen Stil verwendet.
Ein einfacher Standardprozess kann die Hürde deutlich senken.
Das Ziel ist nicht, für jeden Beitrag ein komplexes Designsystem aufzubauen. Es geht darum, innerhalb kurzer Zeit mehrere brauchbare Richtungen zu erstellen, die anschliessend ausgewählt und verfeinert werden können.
Ohne klare Vorgaben sehen Bilder je nach Person, Werkzeug und Wochentag unterschiedlich aus.
Typische Folgen sind:
Verwende einen Standardprompt, der die Bildsprache deiner Marke festlegt. Ergänze ihn durch eine kurze Checkliste für die finale Prüfung.
Ein realistisches Ziel kann sein, auf dieser Basis jede Woche mehrere verwendbare Visuals zu erstellen, ohne für jedes Motiv einen vollständigen Designprozess zu beginnen.
Wähle drei Begriffe, die den gewünschten Eindruck möglichst klar beschreiben.
Beispiel:
Clean, ruhig und hochwertig.
Vermeide allgemeine Begriffe wie schön, modern oder kreativ. Sie lassen zu viel Interpretationsspielraum.
Lege das Seitenverhältnis bereits im Prompt fest.
Beispiele:
Lege beide Elemente an einem Ort ab, an dem alle beteiligten Personen darauf zugreifen können.
Geeignet sind beispielsweise ein internes Wiki, ein Projektmanagement Werkzeug oder ein gemeinsames Dokument.
Erstelle ein Visual für [Kanal und Format].
Ziel des Visuals:
[Welche Aussage oder Idee soll vermittelt werden?]
Stil:
Clean, hochwertig, ruhig und passend zu einem Schweizer Unternehmen.
Text:
Maximal sechs Wörter als gut lesbare Überschrift. Der Text muss auch auf einem Smartphone sofort verständlich sein.
Komposition:
Viel freie Fläche, klares modernes Layout und eine eindeutige visuelle Hierarchie. Nicht verspielt und nicht überladen.
Farben:
[Grundfarbe und Farbwert]
[Akzentfarbe und Farbwert]
Bildsprache:
[Gewünschte Motive, Lichtstimmung und Materialität]
Nicht verwenden:
Keine fremden Logos, keine irreführenden fotorealistischen Darstellungen und keine übertriebenen Aussagen.
Varianten:
Erstelle drei deutlich unterschiedliche Varianten. Verändere dabei Komposition, Perspektive und Anordnung, aber behalte Farben und Bildstil bei.
Prüfe, ob das Bild etwas verspricht oder darstellt, das inhaltlich nicht stimmt.
Ein fotorealistisches KI Bild kann wie eine echte Aufnahme wirken.
Wenn diese Verwechslung problematisch wäre, sollte das Motiv abstrakter oder illustrativer gestaltet werden.
Kontrolliere Stil, Farben, Komposition, Typografie und Textmenge.
Betrachte das Visual in kleiner Grösse. Die wichtigste Aussage sollte sofort erkennbar sein.
Prüfe Rechtschreibung, Zahlen, Namen und Fachbegriffe. Bildmodelle können auch bei guter visueller Qualität Fehler im Text erzeugen.
Generische KI Antworten entstehen häufig nicht, weil das Modell zu wenig leistungsfähig ist, sondern weil wichtige Informationen fehlen.
Statt den ersten Entwurf mehrfach zu korrigieren, kannst du das Modell zunächst Rückfragen stellen lassen.
Die Methode eignet sich besonders, wenn:
Schreibe am Anfang deiner Anfrage:
Stelle mir zuerst drei Rückfragen, bevor du den finalen Output erstellst.
Beantworte die Fragen möglichst konkret. Lass das Modell erst danach mit der eigentlichen Aufgabe beginnen.
Stelle mir zuerst drei kurze und relevante Rückfragen, bevor du den finalen Output erstellst. Frage nur nach Informationen, die das Ergebnis tatsächlich verbessern. Fasse meine Antworten anschliessend in einem kurzen Briefing zusammen und erstelle erst danach den finalen Output.
Diese Methode verhindert nicht alle Fehler. Sie hilft jedoch dabei, fehlenden Kontext sichtbar zu machen, bevor Zeit in einen unpassenden Entwurf investiert wird.
KI Modelle werden zunehmend für vollständige Arbeitsabläufe entwickelt. Dadurch wächst ihr Potenzial für professionelle Aufgaben, aber auch die Verantwortung der Unternehmen.
Ein leistungsfähigeres Modell allein führt nicht automatisch zu besseren Prozessen. Entscheidend sind klare Aufgaben, feste Ausgabeformate, geeigneter Kontext und eine verlässliche Qualitätskontrolle.
Gleichzeitig sollten Unternehmen wissen, welche Modelle und Schnittstellen sie einsetzen. Preisänderungen, Abschaltungen und neue rechtliche Anforderungen können bestehende Prozesse direkt beeinflussen.
Für den Einstieg sind drei Schritte besonders sinnvoll:
So entsteht aus einzelnen Experimenten schrittweise eine verlässliche und verantwortungsvolle KI Nutzung.
