KI-Tools verstehen: Vom Chat zum Agenten
Für: Alle, die ChatGPT, Gemini oder Claude im Browser nutzen
Ziel: Verstehen, warum manche Aufgaben scheitern – und was die Lösung ist
Lesezeit: 20 Minuten
1. Das Frustrations-Problem
Kennst du das?
- Du kopierst eine Excel-Tabelle in ChatGPT, bekommst ein Ergebnis – aber beim nächsten Mal ist es anders strukturiert
- Du erklärst der KI zum dritten Mal den gleichen Kontext, weil sie sich nicht erinnert
- Du willst ein Dokument gemeinsam bearbeiten, aber die KI kann nur Text ausgeben
- Du fragst nach einer Analyse, aber das Ergebnis ist nicht nachvollziehbar – du weißt nicht, wie sie darauf kam
Das liegt nicht an dir. Das liegt am Werkzeug.
Du versuchst, mit einem Schraubenzieher einen Nagel einzuschlagen. Es geht irgendwie – aber es ist frustrierend und das Ergebnis ist wackelig.
2. Die drei KI-Welten
Es gibt nicht "die KI". Es gibt verschiedene Werkzeuge für verschiedene Aufgaben.
Übersicht
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│ WELT 1 WELT 2 WELT 3 │
│ ════════ ════════ ════════ │
│ │
│ 💬 CHAT 📁 PROJEKTE 🤖 AGENTEN │
│ │
│ ChatGPT Claude Projects Claude Code │
│ Gemini ChatGPT mit Cursor │
│ Claude Chat Custom GPTs GitHub Copilot │
│ Perplexity Gemini Gems Windsurf │
│ NotebookLM │
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│ ───────────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ "Ich stelle "Die KI kennt "Die KI arbeitet │
│ eine Frage" meinen Kontext" selbstständig" │
│ │
│ Einmal-Interaktion Längere Projekte Dateien & Prozesse │
│ Kein Gedächtnis Wissen bleibt Automatisierung │
│ Nur Text rein/raus Dokumente als Liest & schreibt │
│ Kontext Dateien selbst │
│ │
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Die Welten im Detail
Welt 1: Chat – "Die schnelle Frage"
| Tool | Stärke |
|---|---|
| ChatGPT | Allrounder, große Nutzerbasis, viele Plugins |
| Gemini | Google-Integration, aktuelle Infos, lange Kontexte |
| Claude Chat | Nuanciertes Denken, lange Dokumente, Coding |
| Perplexity | Recherche mit Quellen |
Gut für: - Schnelle Fragen ("Was bedeutet X?") - Brainstorming ("Gib mir 10 Ideen für...") - Texte schreiben (einmalig, kein Folgeprozess) - Recherche und Zusammenfassungen - Erklärungen und Lernen
Schlecht für: - Wiederkehrende Aufgaben mit gleichem Format - Arbeit mit Dateien (Excel, Word, etc.) - Längere Projekte über Wochen - Nachvollziehbare, reproduzierbare Prozesse
Welt 2: Projekte – "Der informierte Assistent"
| Tool | Stärke |
|---|---|
| Claude Projects | Dokumente hochladen, Kontext bleibt, gute Analyse |
| Custom GPTs | Eigene "Mini-Apps" mit festem Verhalten |
| Gemini Gems | Ähnlich wie Custom GPTs, Google-Ökosystem |
| NotebookLM | Mehrere Dokumente als Wissensbasis |
Gut für: - Projekte mit stabilem Hintergrundwissen - Analyse von hochgeladenen Dokumenten - Wiederkehrende Gespräche zum gleichen Thema - Konzeptentwicklung über mehrere Sessions
Schlecht für: - Automatische Verarbeitung von Dateien - Reproduzierbare Pipelines - Direkte Bearbeitung von Dokumenten - Integration mit anderen Tools (Notion, GitHub, etc.)
Welt 3: Agenten – "Der selbstständige Mitarbeiter"
| Tool | Stärke |
|---|---|
| Claude Code | Dateien lesen/schreiben, Automatisierung, MCP-Anbindung |
| Cursor | Code-fokussiert, direkt im Editor |
| GitHub Copilot | Code-Completion, in IDE integriert |
| Windsurf | Ähnlich Cursor, andere UI |
Gut für: - Wiederkehrende Aufgaben automatisieren - Dateien direkt bearbeiten (nicht nur lesen) - Reproduzierbare Prozesse - Integration mit anderen Systemen - Dokumentenverarbeitung im großen Stil
Schlecht für: - Mal eben eine schnelle Frage stellen - Wenn du nicht weißt, was du willst - Erste Exploration eines neuen Themas
3. Welches Tool wofür?
Die Entscheidungsmatrix
| Aufgabe | Chat | Projekte | Agent |
|---|---|---|---|
| "Was bedeutet Agilität?" | ✅ | – | – |
| "Fasse dieses PDF zusammen" | ✅ | ✅ | ✅ |
| "Begleite mein 3-Monats-Projekt" | ❌ | ✅ | ✅ |
| "Analysiere diese 20 Excel-Dateien" | ❌ | ❌ | ✅ |
| "Erstelle jeden Monat den gleichen Report" | ❌ | ❌ | ✅ |
| "Verarbeite Kundendaten immer nach Schema X" | ❌ | ❌ | ✅ |
| "Hilf mir, eine Idee zu entwickeln" | ✅ | ✅ | – |
| "Schreib mir eine E-Mail" | ✅ | – | – |
| "Validiere Ergebnis A mit Tool B" | ✅ | – | – |
Beispiele aus dem Alltag
Controlling: Excel-Auswertung
❌ CHAT-VERSUCH:
"Hier ist meine Excel-Tabelle [Paste]. Berechne die Summen pro Monat."
Problem:
- Formatierung geht verloren beim Kopieren
- Nächsten Monat: anderes Ergebnis-Format
- Keine Nachvollziehbarkeit
✅ AGENT-LÖSUNG:
"Lies die Excel-Datei aus /input/.
Wende das Berechnungsschema aus /docs/controlling-schema.md an.
Speichere das Ergebnis in /output/."
Vorteil:
- Datei wird direkt gelesen (kein Copy-Paste)
- Schema ist dokumentiert (immer gleich)
- Ergebnis ist eine echte Datei
Workshop-Vorbereitung
✅ CHAT (für Ideenfindung):
"Gib mir 10 Ideen für interaktive Workshop-Elemente zum Thema KI"
✅ PROJEKTE (für Konzeptentwicklung):
Claude Project mit:
- Hochgeladene Teilnehmerliste
- Vorheriger Workshop als Referenz
- Unternehmenspräsentation als Kontext
"Entwickle eine Workshop-Agenda, die auf unsere Zielgruppe passt"
✅ AGENT (für Produktion):
"Erstelle aus der finalen Agenda:
- PowerPoint-Präsentation
- Handout als PDF
- Teilnehmer-Mails"
Recherche mit Validierung
✅ MULTI-TOOL-WORKFLOW:
1. Perplexity: "Aktuelle Studien zu KI-Adoption in Agenturen"
→ Sammelt Quellen
2. Gemini: "Fasse diese 3 Studien zusammen"
→ Hat lange Kontextfenster
3. Claude Chat: "Wie passt das zu unserem Agentur-Kontext?"
→ Kritische Einordnung
4. Claude Project: Ergebnisse dokumentieren für später
→ Wissen bleibt erhalten
4. Das Kontrollproblem: Warum Chat für Dateien scheitert
Das grundlegende Problem
CHAT-WELT: DATEI-WELT:
═══════════ ════════════
Text rein → KI → Text raus Datei → Prozess → Datei
"Hier ist eine Tabelle..." Excel-Datei mit Formeln,
[als Text kopiert] Formatierung, Struktur
↓ ↓
Formatierung verloren Alles bleibt erhalten
Formeln weg Formeln funktionieren
Struktur interpretiert Struktur exakt
↓ ↓
Ergebnis als Text Ergebnis als Excel
[muss zurückkopiert werden] [direkt nutzbar]
Warum Chat nicht deterministisch ist
Deterministisch = Gleiches Eingabe → Gleiches Ergebnis
TASCHENRECHNER (deterministisch):
5 + 3 = 8
5 + 3 = 8
5 + 3 = 8
→ Immer 8
CHAT-KI (nicht deterministisch):
"Fasse zusammen" → Version A
"Fasse zusammen" → Version B (anders formuliert)
"Fasse zusammen" → Version C (andere Struktur)
→ Inhaltlich ähnlich, aber nie identisch
Das ist kein Bug, das ist by Design. Chat-KIs sind kreativ – sie variieren.
Für Controlling, Reporting, Prozesse brauchst du aber Vorhersagbarkeit.
Die Lösung: Agenten mit Anweisungen
AGENT MIT PROMPT:
"Verarbeite die Excel-Datei nach folgendem Schema:
1. Lies Spalte A als Datum
2. Summiere Spalte B pro Monat
3. Formatiere Output als Tabelle mit Headers
4. Speichere als /output/report-[MONAT].xlsx"
→ Ergebnis ist IMMER gleich strukturiert
→ Prozess ist dokumentiert und nachvollziehbar
→ Kann wiederholt werden ohne Variation
5. Meta vs. Operativ: Der richtige Workflow
Das Zwei-Ebenen-Modell
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│ │
│ META-EBENE (Denken & Planen) │
│ ════════════════════════════ │
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│ Tool: Chat oder Projekte (Claude, ChatGPT, Gemini) │
│ │
│ • Ideen entwickeln │
│ • Konzepte klären │
│ • Strategien diskutieren │
│ • Zweite Meinung einholen │
│ • Lernen und verstehen │
│ │
│ Modus: Explorativ, offen, kreativ │
│ Tempo: Langsam, reflektiert │
│ Ergebnis: Klarheit, Entscheidungen │
│ │
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│ ↓ │
│ Entscheidung getroffen │
│ ↓ │
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│ │
│ OPERATIVE EBENE (Machen & Produzieren) │
│ ══════════════════════════════════════ │
│ │
│ Tool: Agent (Claude Code, Cursor) │
│ │
│ • Dokumente verarbeiten │
│ • Reports erstellen │
│ • Dateien transformieren │
│ • Prozesse ausführen │
│ • Ergebnisse produzieren │
│ │
│ Modus: Strukturiert, wiederholbar │
│ Tempo: Schnell, effizient │
│ Ergebnis: Fertige Artefakte (Dateien, Reports) │
│ │
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Praktisches Beispiel: Workshop vorbereiten
PHASE 1: META (Claude Chat + Gemini)
══════════════════════════════════════
Tag 1 – Ideenfindung:
├── Claude Chat: "Was sind aktuelle Trends bei KI-Workshops?"
├── Gemini: "Zeig mir Beispiel-Agendas von ähnlichen Workshops"
└── Eigene Notizen: Was passt zu unserer Zielgruppe?
Tag 2 – Konzept schärfen:
├── Claude Chat: "Hier ist mein Entwurf. Was fehlt?"
├── ChatGPT: "Wie würdest du das strukturieren?" (zweite Meinung)
└── Entscheidung: Finale Agenda steht
Tag 3 – Validierung:
├── Claude Project: Agenda + Teilnehmerliste hochladen
└── "Passt diese Agenda zu den Teilnehmerprofilen?"
PHASE 2: OPERATIV (Claude Code)
═══════════════════════════════
Tag 4 – Produktion:
├── "Erstelle PowerPoint aus /docs/agenda.md"
├── "Generiere Teilnehmer-Handout als PDF"
├── "Erstelle E-Mail-Entwürfe für Einladungen"
└── Alles landet als fertige Dateien in /output/
Warum diese Trennung?
| Aspekt | Meta | Operativ |
|---|---|---|
| Ziel | Verstehen | Produzieren |
| Denken | Divergent (viele Optionen) | Konvergent (eine Lösung) |
| Fehler | Erwünscht (lernen) | Vermeiden (Qualität) |
| Tempo | Langsam okay | Schnell wichtig |
| Tool-Wechsel | Sinnvoll (Perspektiven) | Störend (Kontextverlust) |
6. Multi-Tool-Strategien
Strategie 1: Zweite Meinung einholen
AUFGABE: Konzept bewerten lassen
1. Claude Chat: "Hier ist mein Konzept. Bewerte es kritisch."
→ Bekomme Perspektive A
2. ChatGPT: "Hier ist mein Konzept. Was würdest du anders machen?"
→ Bekomme Perspektive B
3. Gemini: "Vergleiche diese beiden Bewertungen. Was ist der Konsens?"
→ Synthese
WARUM: Jede KI hat "blinde Flecken". Mehrere Meinungen = robusteres Ergebnis.
Strategie 2: Stärken kombinieren
AUFGABE: Recherche + Einordnung
1. Perplexity: Fakten sammeln (mit Quellen)
2. Gemini: Lange Dokumente zusammenfassen (großes Kontextfenster)
3. Claude: Kritisch einordnen (nuanciertes Denken)
WARUM: Jedes Tool hat Stärken. Nutze sie gezielt.
Strategie 3: Chat → Projekt → Agent
AUFGABE: Neues Thema erschließen und dann produktiv werden
Woche 1 (Chat):
├── Viele Fragen stellen
├── Verschiedene Tools ausprobieren
└── Verständnis aufbauen
Woche 2-4 (Projekt):
├── Wissen in Claude Project sammeln
├── Konzept entwickeln
└── Entscheidungen treffen
Ab Woche 5 (Agent):
├── Wiederkehrende Aufgaben automatisieren
├── Prozesse dokumentieren
└── Skalieren
WARUM: Erst verstehen, dann systematisieren, dann automatisieren.
7. Der Weg nach vorn: Schrittweiser Übergang
Stufe 1: Chat bewusster nutzen (sofort)
Was du morgen anders machen kannst:
- Tool bewusst wählen: Vor jeder Aufgabe fragen: "Ist Chat das richtige Tool?"
- Zweite Meinung: Bei wichtigen Themen: gleiches Prompt an zweites Tool
- Grenzen akzeptieren: Wenn Chat scheitert → nicht frustriert sein, sondern Tool wechseln
Stufe 2: Projekte nutzen (diese Woche)
Claude Projects oder Custom GPTs einrichten:
- Ein Projekt anlegen für ein laufendes Thema
- Dokumente hochladen die als Kontext dienen
- Erleben wie viel besser Antworten werden mit Kontext
Stufe 3: Ersten Agenten kennenlernen (diesen Monat)
Mit Unterstützung (TPO, Tech Lead):
- Demo anschauen: Wie sieht Claude Code in Aktion aus?
- Erste eigene Aufgabe: Eine wiederkehrende Aufgabe identifizieren
- Begleitet ausprobieren: Nicht alleine, sondern mit jemandem der es kennt
Stufe 4: Eigenen Workflow entwickeln (Quartal)
Hybrid-Workflow etablieren:
- Meta-Ebene: Welches Chat-Tool für welches Denken?
- Operative Ebene: Welche Aufgaben können Agenten übernehmen?
- Übergänge: Wie fließen Ergebnisse von Chat → Agent?
8. Häufige Missverständnisse
"KI ist KI – ist doch egal welches Tool"
Nein. Genau wie Hammer und Schraubenzieher beides Werkzeuge sind, aber für verschiedene Aufgaben.
"Agenten sind nur für Entwickler"
Nein. Claude Code ist für alle, die mit Dokumenten arbeiten. Du musst nicht programmieren können.
"Ich muss mich für ein Tool entscheiden"
Nein. Die besten Workflows nutzen mehrere Tools für ihre jeweiligen Stärken.
"Chat wird besser, dann brauche ich keine Agenten"
Teilweise. Chat wird besser, aber die fundamentalen Unterschiede (Dateizugriff, Reproduzierbarkeit) bleiben.
"Agenten ersetzen meine Arbeit"
Nein. Agenten ersetzen repetitive Tätigkeiten. Dein Urteil, deine Entscheidungen, dein Kontext – das bleibt bei dir.
9. Glossar: Die wichtigsten Begriffe
| Begriff | Einfache Erklärung |
|---|---|
| Chat | KI-Gespräch im Browser. Frage → Antwort. Kein Gedächtnis zwischen Sessions. |
| Projekt | Chat mit hochgeladenem Hintergrundwissen. KI "kennt" deinen Kontext. |
| Agent | KI, die selbstständig Aufgaben ausführt. Kann Dateien lesen und schreiben. |
| Prompt | Anweisung an die KI. Bei Agenten: gespeicherte Arbeitsanweisung. |
| Kontext | Alles, was die KI "weiß" – hochgeladene Dokumente, vorherige Nachrichten, etc. |
| Deterministisch | Gleiches Eingabe = Gleiches Ergebnis. Chat ist NICHT deterministisch. |
| MCP | Schnittstelle, über die Agenten mit anderen Tools (Notion, GitHub) sprechen. |
| Pipeline | Mehrere Verarbeitungsschritte hintereinander. Input → Schritt 1 → Schritt 2 → Output. |
10. Zusammenfassung: Die drei Regeln
Regel 1: Das richtige Tool für die Aufgabe
Schnelle Frage, Brainstorming, Lernen → CHAT
Längeres Projekt mit stabilem Kontext → PROJEKTE
Wiederkehrende Aufgaben mit Dateien → AGENT
Regel 2: Meta und Operativ trennen
DENKEN (was?) → Chat & Projekte
MACHEN (wie?) → Agent
Regel 3: Mehrere Perspektiven nutzen
Wichtige Entscheidung? → Zweites Tool fragen
Komplexe Recherche? → Tools kombinieren
Unsicher? → Ergebnis validieren lassen
Nächster Schritt
Frag dich bei der nächsten Aufgabe:
"Ist Chat das richtige Tool – oder versuche ich gerade, mit einem Schraubenzieher einen Nagel einzuschlagen?"
Wenn Chat scheitert: Das ist kein Versagen. Das ist ein Signal, dass du ein anderes Werkzeug brauchst.
KI-Tools verstehen v1.0 – Januar 2026