ChatGPT & das OpenAI-Ökosystem
Ein tiefgehender, praxisorientierter Weg zur Beherrschung von ChatGPT: Modelle und Projects, Custom GPTs, Actions und Connectors, Datenanalyse und Multimodalität, Codex und Canvas, Agents, die OpenAI API, Automatisierung und ein Capstone.
Sie wissen bereits, dass ChatGPT eine E-Mail schreiben kann. Deshalb sind Sie nicht hier. Dieser Block macht Sie zu jemandem, der das gesamte OpenAI-Ökosystem gut genug versteht, um es unternehmensweit einzusetzen, die Risiken zu vertreten und Wettbewerber zu überholen, die noch im Free-Tier feststecken.
Wir beginnen mit den Grundlagen, die auf Ihrem Niveau wirklich zählen. Welches Modell wann sinnvoll ist, wie Projects und Memory die Arbeit kohärent halten und wie Custom Instructions für konsistente Ergebnisse sorgen statt für Zufall. Darauf bauen Sie auf. Custom GPTs, der GPT Store und die Governance-Fragen, die Ihre Rechtsabteilung stellt, bevor irgendetwas davon im Arbeitsalltag ausgerollt wird.
Dann wird es ernst. Actions lassen ChatGPT Ihre APIs aufrufen. Connectors bringen Ihr Drive und Ihre Tools in die Konversation. Sie kümmern sich um Security, Privacy und Data Controls, die ein echtes Deployment von einer Demo unterscheiden. Sie führen Advanced Data Analysis auf Dateien, Charts und Spreadsheets durch, arbeiten über Bilder, Voice und Vision hinweg und schieben lange Dokumente durch ein Context Window, das die meisten Leute verschwenden.
Die Engineers in Ihrem Team werden merken, dass Sie Codex verstehen, agentic coding, PR-Reviews und den kompletten Weg vom Issue zum gemergten Pull Request. Sie steuern den ChatGPT Agent, geplante Automatisierungen und die Guardrails, die Berechtigungen und Kosten unter Kontrolle halten.
Zum Schluss schauen Sie unter die Haube. Echte API-Calls, Function Calling, Structured Outputs, das Agents SDK und Multi-Agent-Orchestrierung mit Handoffs und parallelen Agents. Das Capstone führt alles in einem echten End-to-End-Workflow zusammen, den Sie in Produktion bringen können.
Am Ende sind Sie kein ChatGPT-Nutzer. Sie sind die Person, die entscheidet, wie Ihre Organisation es einsetzt, und warum.
Was Sie beherrschen werden
- Das richtige OpenAI-Modell für Reasoning, Geschwindigkeit oder Kosten bei jeder Aufgabe auswählen
- Custom GPTs bauen und governen, die Ihre Teams sicher im Arbeitsalltag nutzen können
- ChatGPT mit Ihren APIs, Drives und Tools verbinden, mit passenden Data Controls
- Advanced Data Analysis und multimodale Workflows über Dateien, Bilder und Voice hinweg durchführen
- Agentic coding über Codex steuern, vom offenen Issue bis zum gemergten Pull Request
- Den ChatGPT Agent und geplante Automatisierungen mit Guardrails für Berechtigungen und Kosten einsetzen
- Einen produktionsreifen Workflow mit der OpenAI API, Function Calling und Multi-Agent-Orchestrierung ausliefern
Module
Führt durch die Modellpalette von OpenAI, die Apps, Projekte und das Memory von ChatGPT sowie Custom Instructions für konsistente Ergebnisse.
Zeigt, wie Sie speziell zugeschnittene Assistenten erstellen, konfigurieren und teilen und dabei die Governance-Risiken im Arbeitsalltag im Griff behalten.
Zeigt, wie Sie ChatGPT mit Ihren APIs, Drives und Tools verbinden und dabei Sicherheit, Datenschutz und Datenzugriff kontrollieren.
Zeigt, wie Sie Dateien, Charts und Spreadsheets analysieren, mit Bildern und Sprache arbeiten und lange Dokumente in einem einzigen Workflow bearbeiten.
Zeigt, wie Sie mit ChatGPT und Codex Code schreiben, reviewen und ausliefern, vom einzelnen Issue bis zum gemergten Pull Request.
Zeigt, wie ChatGPT im Web recherchiert und in Ihrem Namen handelt, geplante Aufgaben ausführt und über Berechtigungen, Review und Kostenlimits kontrolliert bleibt.
Zeigt, wie Sie API-Calls ausführen, Outputs mit Function Calling strukturieren und Single- sowie Multi-Agent-Systeme mit dem Agents SDK orchestrieren.
Zeigt, wie Sie ChatGPT mit anderen Tools verbinden, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und einen kompletten Workflow von Anfang bis Ende aufbauen.
Häufige Fragen
Was deckt der Block „ChatGPT & das OpenAI-Ökosystem“ konkret ab?
Er deckt den kompletten OpenAI-Stack in 8 Modulen und 28 Lektionen ab: Modellauswahl, Projects und Memory, Custom GPTs, Actions und Connectors, Advanced Data Analysis und multimodales Arbeiten, Codex, Agents und geplante Automatisierungen sowie die OpenAI API mit Function Calling und Multi-Agent-Orchestrierung. Am Ende steht ein Capstone, in dem Sie einen vollständigen End-to-End-Workflow bauen. Der Block ist Teil des Tracks AI Essentials.
Ist das für Leute, die ChatGPT schon täglich nutzen, oder für Anfänger?
Der Block richtet sich an Menschen, die ChatGPT bereits nutzen und es organisationsweit einsetzen wollen, statt bessere E-Mails zu schreiben. Das erste Modul setzt trotzdem die Grundlagen neu auf, die auf diesem Niveau zählen: welches Modell wann, wie Projects und Memory die Arbeit kohärent halten, Custom Instructions für konsistente Ergebnisse. Danach geht es zu Custom GPTs, Actions, Codex und der API.
Muss ich programmieren können, um die Module zu Codex und API zu bewältigen?
Das Codex-Modul (6 Lektionen) und das Modul zur OpenAI API (4 Lektionen) sind so geschrieben, dass auch Nicht-Engineers nachvollziehen können, was passiert, und die Arbeit steuern können, vom offenen Issue bis zum gemergten Pull Request. Sie lesen Code und verstehen Function Calling, Structured Outputs und das Agents SDK; Sie sollen keine Codebase von null aufbauen.
Was ist der Unterschied zwischen einem Custom GPT, einer GPT Action und einem Connector?
Ein Custom GPT ist ein zweckgebauter Assistent, den Sie mit Instructions, Knowledge Files und Capabilities konfigurieren und dann mit Ihren Teams teilen. Eine GPT Action erlaubt diesem Assistenten, Ihre eigenen APIs aufzurufen. Ein Connector bringt Ihr Drive und Ihre bestehenden Tools in die Konversation. Custom GPTs und Actions haben hier jeweils ihr eigenes Modul, zusammen mit den nötigen Security-, Privacy- und Data-Controls.
Wo werden Governance- und Security-Fragen behandelt?
An zwei Stellen. Das Modul zu Custom GPTs endet mit Sharing und Governance im Arbeitsalltag, also den Fragen, die eine Rechtsabteilung stellt, bevor irgendetwas ausgerollt wird. Das Modul zu Actions und Connectors hat eine eigene Lektion zu Security, Privacy und Data Controls, und das Agents-Modul schließt mit Guardrails zu Berechtigungen, menschlicher Prüfung und Kostengrenzen.
Was produzieren Sie im Capstone?
Einen echten End-to-End-ChatGPT-Workflow, gebaut für den Produktivbetrieb und nicht als Demo. Er kommt nach den Lektionen zu Ökosystem-Integrationen und zur Automatisierung wiederkehrender Arbeit mit dem OpenAI-Stack und bringt daher Modellwahl, verbundene Tools, agentische Ausführung und die zuvor im Block behandelten API-Bausteine zusammen.