Eigene GPTs waren für viele Nutzende eine der praktischsten Funktionen von ChatGPT: Einmal mit Anweisungen, Wissen und Werkzeugen ausgestattet, wurden daraus persönliche KI-Assistenten für wiederkehrende Aufgaben. Nun stellt OpenAI das Konzept um. Custom GPTs sollen schrittweise Plugins weichen. Das klingt zunächst nach dem Ende der selbst gebauten Helfer – tatsächlich verändert sich vor allem die Art, wie solche Spezialisten künftig funktionieren.

Wer ChatGPT intensiv nutzt, hat sich möglicherweise mehrere eigene GPTs eingerichtet: einen für Recherche, einen zum Schreiben, einen für Datenanalysen oder einen Assistenten, der interne Vorgaben und wiederkehrende Arbeitsabläufe kennt.

Dieses Prinzip wird von OpenAI nun neu organisiert.

Aus dem eigenen GPT wird eine Fähigkeit

Bislang war ein Custom GPT im Grunde eine eigene Variante von ChatGPT. Er konnte dauerhafte Anweisungen erhalten, auf hinterlegte Dateien zugreifen und für einen bestimmten Zweck konfiguriert werden.

Künftig rückt das Plugin an diese Stelle. Dabei ist mit Plugin nicht einfach eine Erweiterung eines Drittanbieters gemeint. Das neue Konzept kann Anweisungen, sogenannte Skills, Apps und weitere Werkzeuge zu einem wiederverwendbaren Arbeitsablauf verbinden. Der entscheidende Unterschied für Nutzende: Statt für eine Aufgabe einen separaten GPT aufzurufen, soll ChatGPT künftig spezialisierte Fähigkeiten innerhalb der normalen Arbeit nutzen können.

Aus dem „GPT für meine Social-Media-Texte“ könnte beispielsweise ein entsprechender Skill werden. Ein Assistent zur Auswertung von Unterlagen wird zu einem Workflow, der Anweisungen und benötigte Werkzeuge kombiniert.Der Spezialist verschwindet also nicht zwangsläufig. Er bekommt eine andere technische Form.

Was passiert mit meinen bestehenden GPTs?

Bestehende GPTs verschwinden nicht sofort. OpenAI plant eine Migration, mit der wichtige Bestandteile in das neue Plugin-System übertragen werden können.Dabei sollen insbesondere die Anweisungen eines GPT zu einem Skill innerhalb eines Plugins werden. Bereits angebundene Apps können ebenfalls Teil des Plugins werden.Allerdings wird nicht alles automatisch übernommen. Bisherige Chats, Gesprächseinstiege oder die gewählte Modellkonfiguration können verloren gehen beziehungsweise müssen neu eingerichtet werden. Auch Referenzdateien, Beispiele und Werkzeuge sollten nach der Migration überprüft werden.

Noch wichtiger ist das bei GPTs mit Custom Actions. Solche individuellen API-Anbindungen werden nicht automatisch migriert und müssen gegebenenfalls über unterstützte Connectoren oder MCP-Server neu umgesetzt werden.Wer seine GPTs beruflich nutzt, sollte die Umstellung deshalb wie eine kleine Softwaremigration behandeln: Anweisungen sichern, wichtige Dateien dokumentieren, typische Aufgaben festhalten und das Ergebnis nach der Migration testen.

Kann ich weiterhin eigene KI-Assistenten bauen?

Ja – aber nicht mehr unbedingt als eigenen GPT.

Genau hier liegt die wichtigste Botschaft der Umstellung.Auf persönlichen Free-, Go-, Plus- und Pro-Konten können nach aktuellem Stand keine neuen Custom GPTs mehr in der bisherigen Form erstellt und veröffentlicht werden. Bestehende GPTs lassen sich vorerst weiter nutzen und teilweise bearbeiten. Für Business-, Enterprise- und Edu-Umgebungen gelten abhängig vom jeweiligen Workspace noch andere Übergangsregelungen. Das bedeutet jedoch nicht, dass persönliche Arbeitsassistenten abgeschafft werden.Statt einen neuen GPT zu bauen, sollen Nutzende künftig eher Skills und Plugins für bestimmte Aufgaben und Arbeitsabläufe verwenden.

Das bisherige Prinzip lautete:

„Ich baue mir einen eigenen GPT für diese Aufgabe.“

Künftig lautet es eher:

„Ich gebe ChatGPT eine spezialisierte Fähigkeit für diese Aufgabe.“

Was bedeutet das konkret im Arbeitsalltag?

Für Nutzende könnte die neue Struktur langfristig sogar komfortabler werden. Bislang musste man häufig wissen, welcher eigene GPT für welche Aufgabe zuständig ist, und diesen gezielt öffnen.

Das Plugin-Modell soll spezialisierte Fähigkeiten stärker in ChatGPT selbst integrieren. Ein Skill kann beispielsweise festlegen, nach welchen Regeln ein Bericht geschrieben, eine Analyse durchgeführt oder ein bestimmter Arbeitsprozess abgearbeitet werden soll. Apps wiederum stellen Verbindungen zu externen Diensten und Daten her. Ein Plugin kann beides miteinander verbinden. Vereinfacht gesagt: Der Skill beschreibt, wie ChatGPT arbeiten soll. Eine App liefert bei Bedarf Daten oder Funktionen. Das Plugin verbindet daraus einen wiederverwendbaren Workflow.

Das könnte besonders bei komplexeren Arbeitsabläufen ein Vorteil sein. Statt zahlreiche voneinander getrennte GPTs zu verwalten, lassen sich Fähigkeiten und Werkzeuge modular miteinander kombinieren.

Sind meine bisherigen GPTs damit für die Katz?

Nein – insbesondere ihre Anweisungen können weiterhin ausgesprochen wertvoll sein. Wer über Monate einen GPT verfeinert hat, besitzt darin häufig etwas viel Wichtigeres als einen Chatbot: einen dokumentierten Arbeitsprozess. Die Anweisungen enthalten beispielsweise Regeln zur Tonalität, zum Aufbau von Texten, zu Qualitätsanforderungen, zur Auswertung von Informationen oder zum Umgang mit bestimmten Dokumenten. Genau dieses Wissen kann die Grundlage eines zukünftigen Skills bilden. Deshalb sollten Nutzende ihre wichtigsten GPTs jetzt durchsehen und insbesondere deren Anweisungen, Wissensquellen und Integrationen dokumentieren. Sinnvoll ist außerdem, einige typische Aufgaben samt guten Ergebnissen aufzubewahren. Damit lässt sich später überprüfen, ob ein migrierter Workflow ähnlich zuverlässig arbeitet.

Was sollte ich jetzt tun?

Akuter Handlungsdruck besteht nicht, Vorbereitung ist trotzdem sinnvoll. Wer eigene GPTs produktiv einsetzt, sollte zunächst unterscheiden: Welche davon sind Experimente – und welche sind tatsächlich Bestandteil der täglichen Arbeit? Bei den wichtigen Assistenten sollten Anweisungen, Dateien, externe Verbindungen und typische Anwendungsfälle gesichert beziehungsweise dokumentiert werden.Sobald die Migration für das eigene Konto verfügbar ist, empfiehlt es sich, zunächst einen weniger kritischen GPT zu übertragen und das Ergebnis zu testen. Erst danach sollten zentrale Arbeitsabläufe folgen.

Fazit: Die eigenen GPTs gehen – die persönlichen Assistenten bleiben

OpenAI verabschiedet sich mit der Umstellung von einem vertrauten Konzept. Eigene GPTs waren leicht verständlich: Für eine bestimmte Aufgabe baute man sich einfach einen eigenen kleinen KI-Spezialisten. Dieses Modell wird nun durch eine modularere Struktur ersetzt. Für Nutzende bedeutet das zunächst Umgewöhnung und bei komplexen GPTs möglicherweise auch Arbeit. Langfristig könnte das neue System jedoch flexibler sein, weil persönliche Anweisungen, Fähigkeiten und externe Anwendungen nicht mehr zwingend an einen einzelnen GPT gebunden sind.

Die entscheidende Nachricht lautet deshalb:

Die eigenen GPTs sind ein Auslaufmodell. Die Möglichkeit, ChatGPT zum persönlichen Arbeitsassistenten zu machen, ist es nicht.

Aus dem selbst gebauten Chatbot wird vielmehr ein wiederverwendbarer Arbeitsablauf – und damit möglicherweise genau das, wofür viele ihre eigenen GPTs ohnehin schon eingesetzt haben.