Mit ChatGPT Work veröffentlicht OpenAI eine neue Agenten-App, die Codex mit den klassischen Chat-Funktionen vereint. Das Ziel ist das Büro. Laut OpenAI ist der neue Agent vor allem für Aufgaben geeignet, die über klassische Chat-Anfragen hinausgehen. Autonom kann dieser mit mehreren Apps und Dateien arbeiten.

Was OpenAI liefert, ist ein Assistent, der Nutzer kompetenter bei Alltagsaufgaben unterstützen soll. Einzug halten Plugins, über die sich externe Apps wie ein Kalender, Slack, Teams, Google Drive, SharePoint und weitere anbinden lassen. Von diesen Datenquellen kann ChatGPT Work dann Informationen ziehen, um autonome Aufgaben zu erledigen.

Laut OpenAI können dies folgende Aufgaben sein:

• Mehrstufige und komplexe Projekte, bei denen Inhalte aus mehreren Datenquellen und Apps erfasst und verarbeitet werden. Dazu zählen auch lokal gespeicherte Daten. Damit lassen sich dann etwa Dokumente oder Präsentationen erstellen.
• Wiederkehrende Aufgaben automatisieren, indem Nutzer etwa jeden Morgen eine Übersicht der Kalendereinträge oder aus dem Gmail-Postfach erhalten.
• Sites: Innerhalb von ChatGPT lassen sich direkt Dashboards und Web-Apps erstellen, die Nutzer auch per Link teilen können.

Technische Grundlage sind die neuen GPT-5.6-Modelle, die vor allem bei agentischen Aufgaben mit mehreren Schritten Vorteile bieten. In ChatGPT Work lassen sich diese in sechs Stufen auswählen: Das Einsteigermodell ist GPT-5.6 Terra mit Denkaufwand „kurz“, danach geht es von GPT-5.6 Sol „kurz“ bis GPT-5.6 Sol „ultra“ – je höher die Stufe, desto höher der Token-Verbrauch.

Direkt über die ChatGPT-Work-App lässt sich auch der Coding-Assistent Codex starten. Programmieraufgaben und Büroaufgaben finden jetzt in derselben App statt.

Was ist der erste Eindruck von ChatGPT Work?

Dass sich der Schwerpunkt verlagert, fällt bereits beim ersten Öffnen der App auf. Zum Start erscheint ein Einrichtungsassistent, der nach dem eigenen Tätigkeitsfeld fragt und erste Aufgaben zum Testen vorschlägt. Danach erscheint die neue App-Startseite, die Aufgaben in den Fokus rückt. Die Startfrage lautet nicht mehr „Was geht dir heute durch den Kopf?“, sondern „Was sollen wir erledigen?“.

Unten in der App-Ansicht befindet sich wie gehabt das klassische Chat-Fenster, dazu die Modellauswahl, der Genehmigungsschalter und das Plus-Symbol. Klickt man es an, erinnert die Auswahl aber eher an Codex als an ChatGPT. Es lassen sich Dateien und Ordner öffnen, zusätzliche Apps wie den Browser über die Plugins öffnen und auf alte Chatverläufe zugreifen.

„Neue Aufgaben“ ist nun auch der Titel für neue Chatverläufe. Zusätzlich rücken die Projekte stärker in den Fokus. So entsteht eine App, die weiter abrückt vom klassischen ChatGPT und sich eher wie Anthropic Cowork anfühlt. Allerdings bietet sie noch einige Zusatzfunktionen, die die Konkurrenz nicht bietet.

Browser direkt in der ChatGPT-App

Zu den bemerkenswerten Neuerungen zählt die integrierte Browser-Funktion. Mit ChatGPT Work ist es möglich, Webseiten direkt innerhalb der App zu öffnen. Damit ist es dann innerhalb der App möglich, etwa ComputerBase zu öffnen und direkt Fragen zu stellen. So lässt sich etwa eine Übersicht der Meldungen auf der Startseite geben oder man kann Fragen zu Artikeln stellen und diese sich zusammenfassen lassen.

Erste Testläufe zeigen aber die bekannten Probleme, die die KI-Assistenten nach wie vor haben. Während das Zusammenfassen von Artikeln samt Folgefragen ordentlich funktioniert, läuft das Erstellen von News-Übersichten nicht fehlerfrei. Bei der Aufgabe, in der Ticker-Ansicht eine Übersicht aller aktueller KI-Meldungen zu machen, erfasst ChatGPT Work nicht sämtliche News. Die Meldung zu Grok 4.5 fehlt etwa, bei der Robotik-News von Mistral wird das Datum nicht korrekt angegeben, bei der GPT-5.6-Meldung wurde das Datum nicht korrekt erfasst.

Bei den Browser-Funktionen bietet ChatGPT Work übliche Standards. So lassen sich mehrere Tabs öffnen, Browser-Daten wie Passwörter können Nutzer aus Chrome importieren. Passkeys werden unterstützt, Downloads sind auch innerhalb des KI-Assistenten möglich.

Ende für den Atlas-Browser

Grundlage für die KI-Browser-Fähigkeiten ist die Atlas-Technologie – also OpenAIs eigener Webbrowser, der im Oktober 2025 vorgestellt wurde und nun bereits sein Ende findet. Wie erwartet, stellt OpenAI das Projekt ein. Nach dem KI-Videogenerator Sora ist Atlas also das zweite prominente Opfer in OpenAIs Strategie, die Produkt- und Dienstauswahl zu optimieren.

Für externe Browser setzt OpenAI nun auf Erweiterungen wie die ]für Chrome.

ChatGPT Work: Aufgaben über mehrere Geräte hinweg bearbeiten

ChatGPT Work ist ein Agenten-Assistent, der laut OpenAI stets im Hintergrund laufen soll. Das ermöglicht es auch, Aufgaben über mehrere Geräte hinweg zu steuern. So können Nutzer eine Anfrage etwa in der Mobil-App starten und dort den laufenden Status checken, während Anpassungen und Änderungen am Desktop-App mit der macOS- oder Windows-App erfolgen. Dort ist auch der Zugriff auf Apps und Daten möglich.

Verfügbarkeit

ChatGPT Work ist zunächst im Web und in der Mobile-App für Nutzer mit Pro-, Enterprise- und EDU-Lizenzen verfügbar. In den kommenden Tagen wird es auch für Nutzer mit Plus- und Business-Konto freigeschaltet.

OpenAI aktualisiert zudem die Desktop-Apps von ChatGPT für Mac und Windows – dort lässt sich ChatGPT Work bereits jetzt für sämtliche Nutzer verwenden. Das kostenlose Abonnement reicht also aus, um die neue Agentenlösung im Desktop zu testen. Die alte Desktop-App bleibt bestehen, heißt nun aber ChatGPT Classic. Ein spezieller Reiter führt jetzt aber auch direkt in die Work-Umgebung.

Wie gehabt existieren Nutzungslimits, das Prinzip folgt dem Coding-Agenten Codex. Je aufwändiger die Aufgaben und leistungsfähiger die Modelle sind, desto höher ist der Verbrauch.

Auf dem Weg zur Super-App

Eine neue Super-App, die klassische ChatGPT-Funktionen mit Browser-Funktionen sowie dem Coding-Agenten Codex vereint, steht ohnehin im Raum. ChatGPT Work ist klar der erste Schritt in diese Richtung.

• „Chat is dead“: OpenAI plant größte Umgestal­tung von ChatGPT seit 2022
• ChatGPT, Codex und Browser verbinden: OpenAI will ChatGPT zur Super-App umbauen

Was sich mit der App auch zeigt: OpenAI verlagert wie angekündigt den Schwerpunkt. Weg von den Privatnutzern mit entsprechenden Angeboten wie Videogeneratoren und separaten Browsern. Stattdessen nimmt man die Geschäftskunden und Arbeitsaufgaben in den Blick. OpenAI folgt damit Anthropic.

Qubits reagieren deutlich empfindlicher auf ihre Umgebung als klassische Bits. Schon kleine Störungen können ihren Zustand verändern und damit das Ergebnis einer Berechnung verfälschen. Um das zu verhindern, werden mehrere physikalische Qubits zu einem logischen Qubit zusammengefasst.

Fehler einzelner Bausteine lassen sich so bis zu einem gewissen Grad erkennen und korrigieren. Das allein reicht jedoch nicht, die Steuerung eines Quantenprozessors muss laufend sehr präzise eingestellt werden. Verändern sich Umgebungsbedingungen oder einzelne Parameter, steigt die Fehlerrate. Bislang wird der Rechenvorgang für eine Neukalibrierung in der Regel unterbrochen. Für künftige Quantenalgorithmen, die möglicherweise Tage oder sogar Monate laufen müssen, wäre das ein erhebliches Problem.

Das Team um Google Quantum AI verfolgt deshalb einen neuen Ansatz. Die bei der Quantenfehlerkorrektur ohnehin anfallenden Fehlersignale dienen zusätzlich als Lernsignal für einen KI-Agenten. Dieser basiert auf Reinforcement Learning und passt die Kontrollparameter des Quantenprozessors während der Berechnung fortlaufend an. Mit großen Sprachmodellen wie ChatGPT hat der eingesetzte Agent allerdings nichts zu tun.

Willow wird während des Betriebs nachjustiert

Getestet wurde das Verfahren auf Googles supraleitendem Quantenprozessor Willow. Der KI-Agent verwaltete dabei mehr als 1.000 Kontrollparameter. Um seine Reaktion bewerten zu können, erzeugten die Forscher gezielt Veränderungen im System. Gegen diese künstlich hervorgerufene Drift verbesserte der Ansatz die Stabilität der logischen Fehlerrate zunächst um das 2,4-Fache, zusammen mit einer zusätzlichen Anpassung des Decoders stieg der Faktor auf 3,5.

Auch bei einem bereits gut kalibrierten Prozessor brachte das Reinforcement Learning noch einen Vorteil. Laut der in Nature, eine der weltweit ältesten, renommiertesten und meistzitierten wissenschaftlichen Fachzeitschriften, veröffentlichten Studie sank die logische Fehlerrate durch die weitere Feinabstimmung um 20 Prozent.

Simulationen deuten zudem darauf hin, dass sich der Ansatz auf größere Systeme übertragen lässt. Die Forscher simulierten Fehlerkorrektur-Codes mit Zehntausenden Kontrollparametern. Die Geschwindigkeit der Optimierung soll dabei nicht von der Größe des Systems abhängig gewesen sein.

Noch kein Durchbruch zum praktischen Quantencomputer

Trotz der Ergebnisse handelt es sich zunächst nur um eine technische Demonstration. Die Versuche konzentrierten sich darauf, einen logischen Quantenzustand über längere Zeit stabil zu halten. Gegenüber dem Science Media Center (SMC) sagt Prof. Dr. Stefan Filipp von der Technischen Universität München, der nächste Schritt bestehe darin, die automatische Neukalibrierung auch bei tatsächlichen Quantenalgorithmen mit mehreren logischen Qubits zu erproben.

Auch grundlegende Hardwareprobleme verschwinden durch die KI-Unterstützung nicht. Quantenfehlerkorrektur funktioniert nur, wenn die physikalischen Qubits bereits eine ausreichend geringe Fehlerrate erreichen. Zudem kann der Agent langsame Veränderungen ausgleichen, bei plötzlich auftretenden Störungen aber an Grenzen stoßen.

Das Maestro 900R ist ein großes Flaggschiff-Gehäuse mit ungewöhnlichen Features. Unter anderem kann es das Mainboard in vier Positionen drehen. Geschicktes Design sorgt dafür, dass das Show-Gehäuse von MSI zu schweben scheint.

Beim Maestro 900R denkt MSI die Schaukasten-Funktion schon beim Layout und nicht erst bei der Verkleidung eines Tower-Chassis mit. Das Mainboard setzt der Hersteller auf eine rotierbare Halterung zentriert in die Mitte des Gehäuses, das von drei Seiten mit Glas versehen wird. Ein Blickfang soll das Modell so werden.

Die Halterung der Hauptplatine kann zudem entnommen werden. Komponenten lassen sich dadurch außerhalb des Gehäuses montieren oder testen. Nicht alle Designelemente haben eine Funktion: Ein 75-Grad-Winkel für Zierblenden soll „kalte Rationalität“ aufbrechen, verspricht der Hersteller, und mit „Eleganz“ versehen. Sichtbarer ist jedoch der Sockel, der den 33 Kilogramm schweren Tower visuell schweben lässt.

Die Kühlung passt sich diesem Konzept an. Luft wird durch drei 160-mm-Lüfter mit invertierten Rotorblättern am Boden des Towers eingeblasen. Sie können entweder leicht angewinkelt parallel zu den Linien des Gehäuses oder parallel zum Boden montiert werden. Weitere Lüfter passen unter den Deckel sowie links und rechts neben das Mainboard. Dort besteht die Möglichkeit, maximal 420-mm-Radiatoren zu verbauen. Alternativ findet dort ein Display Raum. Die zugehörigen Halterungen können ebenfalls bis zu 90 Grad angewinkelt werden.

Darüber hinaus fasst das Maestro 900R eine große Anzahl Festplatten. Diese hebt MSI aber künstlich in die Höhe. Gemäß des Handbuchs sollen sie hinter dem Mainboard oder als Alternative zu Lüftern an den seitlichen Halterungen eingebaut werden. Das dürfte für viele Nutzer eine unrealistische Option sein.

Anwinkeln lässt sich darüber hinaus die Grafikkarte. Ihre Neigung kann bei vertikaler Montage in 10-Grad-Schritten gewählt werden. Das dazu nötige PCIe-5.0-Riserkabel gehört zum Lieferumfang. Größeneinschränkungen macht MSI vor allem theoretisch, entsprechende Angaben sind im Handbuch hinterlegt.

Preis und Verfügbarkeit

Wann und zu welchem Kurs das Gehäuse in den Handel kommt, ist unklar. Angesichts der umfangreichen und ungewöhnlichen Features wird sich das Modell wahrscheinlich in der Klasse zwischen 300 und 500 Euro ansiedeln.