GPT-5 im Berufsalltag, was wirklich neu ist

GPT-5 ist seit Januar 2026 live. Drei Monate später lässt sich nüchtern beurteilen, was wirklich neu ist und was Marketing war.

Was tatsächlich besser ist

Reasoning ist deutlich tiefer. Aufgaben, die GPT-4o noch in einfache Loops geführt haben, löst GPT-5 sauber im ersten Anlauf. Vor allem bei mehrstufigen Anweisungen mit mehreren Bedingungen.

Halluzinationen sind seltener, nicht weg. Bei Fragen nach konkreten Zahlen zu Schweizer Themen erfindet das Modell weniger, gibt aber immer noch Quellen, die nicht existieren, wenn es unsicher ist. Quellen-Prüfung bleibt Pflicht.

Lange Kontexte funktionieren. 1 Million Token Kontext nutzt das Modell wirklich, nicht nur als Marketing-Zahl. Du kannst ein Buch hochladen und über alle Kapitel hinweg konsistent fragen.

Wo es noch hakt

• Schweizer Hochdeutsch wird oft mit deutschem überschrieben. Custom Instructions mit “Schweizer Hochdeutsch, kein Eszett” sind weiterhin nötig.
• Live-Daten kommen über das Web-Tool, nicht aus dem Modell. Bei brisanten Themen lieber Perplexity Deep Research nutzen.
• Kosten sind höher als bei Sonnet 4.6 oder Gemini 2.5 Flash, ohne dass der Qualitäts-Vorsprung das immer rechtfertigt.

Drei Konsequenzen für KMU

1. Custom GPTs lohnen sich neu. Mit besserer Reasoning-Qualität werden vorgeprompte Assistants zuverlässiger. Wer 2024 damit aufgegeben hat, sollte es noch einmal probieren.
2. Modell-Mix wird Standard. Niemand braucht GPT-5 für FAQ-Antworten. Ein guter Workflow nutzt Flash für Standard, GPT-5 für komplexe Texte, Sonnet für kreatives Schreiben.
3. Daten-Anforderungen ernst nehmen. Für Personendaten weiterhin Azure OpenAI EU oder Vertex Gemini. Für Recherche und Brainstorming reicht GPT-5 direkt.

Was wir in den nächsten Wochen testen

In meinen Klubschule-Kursen und ibaw-Modulen vergleichen wir GPT-5 systematisch mit Sonnet 4.6 und Gemini 2.5 Pro auf typische KMU-Aufgaben: Stellenanzeige, Kundenmail, Sitzungsprotokoll, Newsletter. Resultate kommen in der Best-Practice-Spur.

Mein vorläufiges Fazit: GPT-5 ist gut, aber nicht in jeder Situation die richtige Wahl. Ein Modell-Switcher gehört in jeden ernsthaften KI-Workflow.