Die Lösung sind Custom GPTs (bei Google ‚Gems‘) – individuell trainierte Chatbots, die spezifische Abläufe kennen, das Wissen bündeln und sinnvoll ausspielen. So können echte KI-Produkte entstehen – ob Corporate-Wording-Checker oder FAQ-Bot – den Möglichkeiten sind kaum Grenzen gesetzt. Ganz ohne Inhouse-Data-Science-Spezialist:innen oder Coding-Skills. So geht’s:

1. Der richtige Bot zur richtigen Zeit

Wann ist es sinnvoll, einen Bot zu erstellen? Nicht jeder Use Case lohnt sich. Ein Namens-Generator für das neue Katzenbaby ist süß, braucht aber keine Automation. Ideale Bot-To-do’s sind Tätigkeiten, die häufig und immer gleich ausgeführt werden – etwa für automatische Rechtschreib- und Stilprüfungen mit strukturiertem Korrektur-Output, statt jedes Mal manuell „Bitte prüfe Rechtschreibung und Grammatik“ zu schreiben und anschließend Text und Kontext einzufügen.

2. Präzision statt Alleskönnerei

Soll die KI beim Brainstorming unterstützen? Texte überprüfen? Produktexperte sein? Oder Captions für Social Media verfassen? Sie braucht einen klaren Auftrag – einen Korridor, in dem sie sich bewegen soll. Im Hinweise-Feld des Custom-GPTs kann die Rolle und der Fokus der KI definiert werden. Beispielsweise „Du bist Social Media-Spezialistin für DIY-Content und hilfst mir dabei Captions zu verbessern“, oder „Du bist ein hilfreicher Onboarding-Assistent, der neue Mitarbeitende mit den wichtigsten Informationen versorgt“. Custom-Bots funktionieren am besten, wenn sie nicht alles können sollen, sondern eine Sache richtig gut: Also lieber einen Single-topic-Experten aufbauen als ein schwaches Universalgenie.

3. Gute Daten, guter Output

Je besser das „Futter“, desto besser der Output. Damit ein Bot sein Potenzial voll ausschöpfen kann, braucht er Informationen: Abläufe, Fachbegriffe, Beispiele, No-go’s, Zahlen und Zusammenhänge. KI liefert immer eine Antwort – aber sie kann nicht zwischen den Zeilen lesen. Ohne präzise Daten entstehen Lücken, Annahmen und Fehlschlüsse. Deshalb gilt: klare Daten, saubere Quellen, minimaler Interpretationsspielraum.

4. Tonalität als Identitätsmerkmal

Manche Themen passen besser zur bedachten Verwalterin, andere zum unkonventionellen Kreativen. Der Ton macht den Bot. Seine Haltung. Sein Auftreten. Antwortet er locker oder förmlich, duzt oder siezt er den User, reagiert er auf Kritik cool oder kontert er charmant? Ein sachlich trockener Stil kann genauso richtig sein wie eine ausgeprägte poetische Ader – wichtig ist der Match. Die Persönlichkeit des Bots muss zum Use Case und zur Zielgruppe passen – nur dann wird er wirklich nutzbar und sympathisch.

5. Top! Und jetzt nochmal? 
Ein gutes Custom-GPT ist kein One-Hit-Wonder, sondern ein neues Mitglied im Team – das entwickelt werden will. Ein guter Bot wächst mit den Menschen. Sobald die erste Version überzeugt, beginnt der Roll-out im kleinen Kreis. Das Feedback fließt ein, das Testumfeld wächst Schritt für Schritt. Je mehr konstruktive Resonanz, desto besser für den Bot. Was funktioniert und was nicht? Welche unerwarteten Ergebnisse gab es? Welche Features wären noch sinnvoll? Entscheidend ist, dass der Bot im Einsatz bleibt, lernt und sich stetig weiterentwickelt.

Fazit: Ein eigenes Custom-GPT zu bauen, ist kein technisches Hexenwerk

Ein eigenes Custom-GPT zu bauen ist ein strategischer Schritt in Richtung Wissensautomatisierung: Mit klarer Zielsetzung, sauberem Input und einer definierten Persönlichkeit ist der eigene Bot schnell einsatzbereit.

Wirklich stark wird er jedoch erst, wenn festgelegt ist, wie er spricht, zu wem er kommuniziert, was er wissen soll und wofür er gebaut ist. Entscheidend ist nicht die Technik allein, sondern wie Kontext, Regeln und Haltung definiert werden. So wird aus einem Experiment ein nützliches, unverzichtbares KI-Produkt – und aus einem Tool ein echter Wettbewerbsvorteil.