Selbst gebaute Assistenten für wiederkehrende Aufgaben (Custom GPTs, Copilot-Agenten, Gems)

Viele Büroaufgaben wiederholen sich nach denselben Regeln: die Standardfrage eines Lieferanten beantworten, ein Angebot anhand der Einkaufs-Checkliste prüfen, Baustellennotizen in einen Servicebericht verwandeln. Heute tippen die meisten Menschen jedes Mal denselben Prompt neu oder fügen dieselben Dateien in einen Chat ein. Ein eigener Assistent speichert die Anweisungen und wenige Referenzdateien einmalig. So wird die Aufgabe zu einem Klick, und eine Kollegin oder ein Kollege erhält dieselbe Qualität. Die typische Einrichtung dauert einen Nachmittag; der Nutzen liegt in Einheitlichkeit und eingesparter Tipparbeit, nicht in einem neuen Prozess.

Problem & Nutzen

• Heute: Mitarbeitende führen persönliche Prompt-Notizen, kopieren Regeln aus alten Mails und fügen dieselbe Preisliste oder Checkliste in einen Chat ein. Die Ergebnisse unterscheiden sich je nach Person, und das Wissen bleibt in einem Kopf.
• KI-Nutzen: ein benannter Assistent mit festen Anweisungen, einem Ausgabeformat und einem kleinen Satz an Dateien. Er übernimmt erste Entwürfe und Prüfungen; der Mensch entscheidet.
• Nutzenzahlen: für Mikro-Assistenten gibt es keine verlässliche unabhängige Zahl. Messen Sie stattdessen im Pilotbetrieb Ihre eigene Ausgangslage (Minuten pro Aufgabe vorher und nachher), statt sich auf Herstellerangaben zu verlassen.

Varianten

• Assistent pro Person: privater Helfer, keine Weitergabe, geringstes Risiko.
• Team-Assistent: innerhalb einer Abteilung geteilt, mit einer verantwortlichen Person, die Anweisungen und Dateien pflegt.

So funktioniert es

1. Aufgabenverantwortliche(r) schreibt Anweisungen + Ausgabeformat
2. lädt 2-10 Referenzdateien hoch (Checkliste, Preisliste, Vorlage)
3. Plattform indexiert die Dateien (Retrieval) und speichert den Assistenten
4. Nutzer fügt Eingabe ein (Angebot, Mail, Notizen)
5. Modell antwortet gemäß Anweisungen und Dateien
6. Mensch prüft, korrigiert, versendet

• Zentrale Bausteine: ein allgemeines LLM, ein System-Prompt und eine einfache Dateisuche (Retrieval). In den kommerziellen Baukästen ist kein Code nötig.
• Mensch-in-der-Schleife (Human-in-the-Loop): der Assistent erstellt nur Entwürfe. Versenden, Freigeben und Verbuchen bleiben bei der Person.

Datenaufbereitung

Welche Daten: eine kurze schriftliche Aufgabenbeschreibung, 2-10 saubere Referenzdateien und 5-10 Beispieleingaben mit dem Ergebnis, das Sie für richtig halten.

Wo sie liegen: SharePoint oder OneDrive, Google Drive, eine Nextcloud-Freigabe oder schlicht die eigenen Dokumente der Mitarbeitenden.

Typische Lücken: veraltete Preislisten, widersprüchliche Versionen einer Checkliste, gescannte PDFs ohne Text, Dateien mit personenbezogenen oder vertraulichen Daten, die nicht hochgeladen werden sollten, und unklare Verantwortung für die Inhalte.

Aufbereitungsschritte: 1. Pro Assistent eine verantwortliche Person benennen, die die Dateien aktuell hält. 2. Scans in Text-PDFs oder Markdown umwandeln (OCR in Paperless-ngx oder der Scanner-Software) und alte Versionen entfernen (siehe PREP-Anwendungsfälle zur Dokumentenbereinigung). 3. Die Quelle eingrenzen: nur behalten, was die Aufgabe braucht; keine ganzen Ordner hochladen. 4. Personenbezogene Daten in Beispielen entfernen oder anonymisieren. 5. 5-10 Testeingaben mit erwarteten Ergebnissen schreiben, um nach jeder Änderung erneut zu prüfen.

Aufwand: ein halber bis zwei Tage pro Assistent, überwiegend für das Bereinigen der Dateien. Siehe GUIDE-003.

Umsetzungswege

Welcher Weg für wen

• KMU - Weg A: die Baukästen in Microsoft 365, Google Workspace oder einem Chat-Produkt gibt es bereits, und der Prozess ist Standard. Die Lizenzen sind meist schon vorhanden.
• Großunternehmen - Weg B: viele Assistenten in mehreren Abteilungen brauchen Governance, Protokollierung und Integration; das spricht für Copilot Studio oder eine gemeinsame interne Plattform auf Cloud-KI-Diensten.
• Entwickler - Weg C: Open WebUI mit Ollama bietet eigene Modelle und Wissensbestände auf eigener Hardware ohne Lizenzgebühren pro Nutzer.
• Privat - Weg A: Verbraucher- oder günstige Tarife der gängigen Chat-Werkzeuge genügen für persönliche Helfer.
• Öffentliche Hand - Weg C: Vergaberegeln und Souveränität sprechen für eine selbst betriebene Plattform oder eine Plattform in einer deutschen Cloud; zertifizierte Produkte nur mit ordnungsgemäßem AVV.

Weg A - Kaufen (für die meisten KMU empfohlen)

• Microsoft 365 Copilot: Agent Builder und Copilot Studio erstellen Agenten für Teams, SharePoint und Copilot. Laut Microsofts Lizenzleitfaden (Ausgabe Februar 2026; neuere Ausgaben existieren, z. B. Juli 2026) ist die Nutzung durch Mitarbeitende abgedeckt, wenn die Nutzer eine Microsoft-365-Copilot-Lizenz besitzen; andere Nutzung wird über Copilot Credits abgerechnet [1]. Prüfen Sie vor dem Rollout die aktuellen Bedingungen.
• Google Workspace: Gems in der Gemini-App. Google bietet für bestimmte Editionen Steuerungen zur EU-Datenregion der Gemini-App [2]; prüfen Sie, ob Ihre Edition und Gems abgedeckt sind.
• Mistral (EU-Anbieter, Paris): das frühere Le Chat, am 28. Mai 2026 in Vibe umbenannt, bietet Agenten in Business-Tarifen; die Angaben, welcher Tarif sie enthält, weichen voneinander ab, bestätigen Sie sie daher beim Anbieter [3].
• ChatGPT Business und Claude Team/Enterprise: Custom GPTs und Projects; prüfen Sie vor der Nutzung die Optionen zur EU-Datenhaltung und den AVV.
• Weg A wählen, wenn: die Daten nicht hoch sensibel sind, das Werkzeug bereits lizenziert ist und die Weitergabe innerhalb eines Teams genügt.

Weg B - Auf Cloud-KI-Diensten aufbauen

• Plattform: Copilot Studio oder n8n / Power Automate, die eine Modell-API in einer EU-Region aufrufen (Azure OpenAI in EU-Regionen, Mistral API, Google Vertex AI EU).
• Aufwand: 2-6 Wochen für eine gesteuerte Plattform mit den ersten fünf Assistenten.

Weg C - Selbst betreiben (Open Source)

• Stack: Open WebUI (eigene Modelle mit angehängtem Wissen) plus Ollama oder vLLM; ein Open-Weight-Modell mit 7-14 Mrd. Parametern, etwa der Klasse Mistral oder Qwen, genügt für Checklisten und Entwürfe. n8n für Auslöser, Nextcloud für Dateien.
• Hardware: HW1 (ein moderner CPU-Server oder Laptop-NPU) betreibt kleine Modelle für wenige Nutzer; HW2 liefert für ein Team eine akzeptable Geschwindigkeit.
• Weg C wählen, wenn: Personal-, Betriebsgeheimnis- oder regulierte Kundendaten betroffen sind oder eine Plattform viele Anwendungsfälle bedient (Baukasten-Effekt mit AUTO-023, KNOW-002).

Weg D - Eigenes Training

Nicht erforderlich. Anweisungen und Dateien decken diesen Anwendungsfall ab; Feintuning lohnt sich erst bei sehr hohem Volumen.

Stand der Technik (2026)

• Alle großen Suiten liefern inzwischen einen No-Code-Assistenten-Baukasten, und die Weitergabe innerhalb des Mandanten (Tenant) ist Standard. Governance (wer darf veröffentlichen, welche Quellen) ist das wichtigste Unterscheidungsmerkmal, und Microsoft verlangt ab 1. Juli 2026 eine separate Agent-365-Lizenz für KI-Agenten-Sicherheitsfunktionen bei Copilot-Studio-Agenten [4].
• Die Dateisuche funktioniert gut bei kurzen, gut strukturierten Dokumenten und schlecht bei langen Tabellen, Scans und widersprüchlichen Versionen.
• Fehlerbilder: erfundene Klauseln oder Preise, ignorierte Anweisungen bei langen Eingaben, veraltete Dateien und Prompt Injection durch eingefügte externe Mails. Die menschliche Kontrolle immer beibehalten.

Gemeinsame Bausteine & Kombinationen

• Teilt sich die LLM- und Retrieval-Bausteine mit KNOW-002 und die Prompt-Inhalte mit AUTO-023 (Prompt-Bibliotheken).
• Kombinieren Sie ihn mit AUTO-018 (Skript-Hilfe) und AUTO-027 (Anleitung und Nachhilfe); derselbe Open-WebUI-Server kann alle beherbergen.

Aufwand, Kosten & Kennzahlen

• Weg A: 2-8 Stunden pro Assistent; die Kosten sind überwiegend bereits vorhandene Lizenzen, gegebenenfalls Credits.
• Weg B: 2-6 Wochen für eine Plattform; die API-Kosten pro Nutzung sind meist gering.
• Weg C: 3-7 Tage zur Einrichtung von Open WebUI und Ollama; laufende Administration von wenigen Stunden pro Monat.
• Kennzahlen: eingesparte Minuten pro Aufgabe (gemessen), Anteil der Entwürfe, die mit kleinen Korrekturen übernommen werden, Anzahl aktiver Assistenten und Nutzer, Anzahl veralteter Assistenten, die in der vierteljährlichen Überprüfung gefunden werden.

Menschen & Veränderung

Früh einbinden: die Geschäftsführung für die KI-Richtlinie, die Abteilungsleitungen als Verantwortliche, die IT für Konten, Freigaberegeln und die Liste zugelassener Werkzeuge. Die Datenschutzbeauftragte bzw. der Datenschutzbeauftragte prüft, welche Daten hochgeladen werden dürfen, sowie den AVV (Art. 28 DSGVO); eine DSFA (Art. 35) ist normalerweise nicht nötig, außer Personen werden systematisch bewertet (GUIDE-005, GUIDE-007).

Betriebsrat: abhängig vom Einzelfall. Assistenten auf Basis von Microsoft 365 Copilot oder ähnlichen Werkzeugen protokollieren die Nutzeraktivität, und das BAG vertritt, dass die objektive Eignung zur Überwachung für die Mitbestimmung nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG genügt. § 90 Abs. 1 Nr. 3 verlangt die rechtzeitige Unterrichtung, wenn Arbeitsabläufe mit KI geplant werden; der Betriebsrat darf nach § 80 Abs. 3 einen KI-Sachverständigen hinzuziehen. Öffentliche Stellen beteiligen den Personalrat. Nur relevant, wo ein Betriebsrat besteht. Eine kurze Betriebsvereinbarung zu den zugelassenen Werkzeugen klärt die meisten Fragen (GUIDE-004).

KI-Kompetenz: nach Art. 4 KI-Verordnung (AI Act) müssen Arbeitgeber Maßnahmen ergreifen, die den Aufbau von KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten fördern. Ein zweistündiger Workshop zum Schreiben von Anweisungen, zum Testen und zur Liste dessen, was nicht hochgeladen werden darf, genügt hier (GUIDE-006).

Kommunikation und Pilot: beginnen Sie mit 3-5 neugierigen Mitarbeitenden als KI-Botschaftern (AI Champions), je einem Assistenten, und einem gemeinsamen Katalog, damit sich gute Assistenten verbreiten (GUIDE-008, GUIDE-009). Typische Bedenken: Angst vor Überwachung (Protokollierung transparent machen), Schatten-KI (ein zugelassenes Werkzeug anbieten statt zu verbieten), Qualitätssorgen (die menschliche Prüfung bleibt verpflichtend).

Risiken, Regulierung & Compliance

• KI-Verordnung (AI Act): minimales Risiko für Entwurfs- und Prüfaufgaben. Bauen Sie keine Assistenten, die Bewerber einstufen oder auswählen oder Beschäftigte beurteilen; das führte in Richtung der Pflichten für Hochrisiko-Systeme nach Anhang III (Geltung ab 2. Dezember 2027). Die Transparenzpflicht nach Art. 50 gilt, wenn der Assistent direkt mit externen Personen spricht (GUIDE-014).
• DSGVO: personenbezogene Daten in hochgeladenen Dateien oder Eingaben brauchen eine Rechtsgrundlage, einen AVV und bevorzugt EU-Hosting; laden Sie keine Kundenlisten hoch.
• Vertraulichkeit: Betriebsgeheimnisse gehören nicht in öffentliche Verbraucher-Werkzeuge; nutzen Sie Business-Tarife ohne Training mit Ihren Daten.
• Sicherheit: eingefügte externe Mails können eingeschleuste Anweisungen enthalten (GUIDE-013).

Erste Schritte

1. Eine wiederkehrende Aufgabe mit klaren Regeln auswählen, zum Beispiel die Prüfung eines Angebots gegen die Checkliste.
2. 5-10 echte Eingaben und die richtigen Ergebnisse sammeln; 2-3 Referenzdateien bereinigen.
3. Den Assistenten im bereits lizenzierten Werkzeug bauen; das Ausgabeformat ausdrücklich beschreiben.
4. Mit den Beispieleingaben testen, danach einen zweiwöchigen Pilot mit drei Kolleginnen oder Kollegen durchführen.
5. In einem gemeinsamen Katalog mit verantwortlicher Person, Dateien und Prüfdatum registrieren; mit der bzw. dem Datenschutzbeauftragten und dem Betriebsrat (falls vorhanden) entscheiden, welche Werkzeuge zugelassen sind.

Quellen

1. Microsoft - Copilot Studio Licensing Guide (February 2026) - https://cdn-dynmedia-1.microsoft.com/is/content/microsoftcorp/microsoft/bade/documents/products-and-services/en-us/microsoft-365/1084694-Microsoft-Copilot-Studio-Licensing-Guide-February-2026-PUB.pdf
2. Google Workspace Updates - Data regions support for the Gemini app (June 2026) - https://workspaceupdates.googleblog.com/2026/06/gemini-app-data-regions-support.html
3. Mistral AI - Vibe (formerly Le Chat) - https://mistral.ai/products/vibe/
4. Microsoft - Defender XDR: transition of agent security to Agent 365 - https://learn.microsoft.com/en-us/defender-xdr/security-for-ai/transition-agent-security-to-agent-365
5. Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act) - https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj