1. Grundlagen von OpenAI & Modellen
- Überblick über das OpenAI-Ökosystem.
- Lizenzen und Abrechnungsmodalitäten (auch API erklären).
- Konzepte und Funktionsweise der Modelle (GPT-5, GPT-5 Thinking, GPT-4o, Alternativen).
- Modelle für unterschiedliche Einsatzzwecke auswählen.
2. Tools & Einsatzszenarien
- Chat, Deep Research, Internetsuche, Canvas, Studieren & Lernen.
- Prompt- und Kontext-Engineering.
- Entscheidungshilfe: welches Tool wann einsetzen?
3. Output-Formate & Automatisierung
- PowerPoint, Excel, PDF, Markdown, HTML, Roadmaps, Tabellen.
- Datenanalysen: Import, Bereinigung, Statistik, Visualisierung.
4. Erweiterte Funktionen & Strategien
- Custom GPTs: Erstellung & Anpassung, Einsatzgebiete.
- Projekte: strukturierte Arbeit, Wissensaufbau, Content-Produktionen.
- Agentenmodus: autonomes Arbeiten an komplexen Aufgaben.
- Voice Assistant: sprachbasierte Interaktion, eigene Use Cases.
- Assistenten-Teams: Rollen definieren, Ergebnisse kombinieren, Iteration.
5. Optimale Nutzung & Strategien
- Einstellungen: Profile, Memory, Datenschutz, Ausgabeformate.
- Kontextbereitstellung: Dokumente hochladen, Rollen & Ziele definieren.
- Langformate erstellen (z. B. Bücher, Reports, Schulungsmaterial).
- Anfragen kombinieren, Tools verknüpfen (Deep Research + Canvas + DALL·E).
6. OpenAI Playground
- Überblick und Einsatzmöglichkeiten.
- Modelle vergleichen, Parameter einstellen.
- Prompt-Optimierung, Testen von Ideen, Simulation von Custom GPTs.
- Best Practices: wann Playground statt ChatGPT-UI?
7. Strategien & Beispiele aus der Praxis
- Schritt-für-Schritt-Vorgehen: Ziel definieren → Tool auswählen → Promptstrategie → Validierung.
- User Stories: Marketingkampagne, Marktanalyse, Schulungsmaterial, Buchprojekt.
8. Best Practices & Zukunft
- Erfolgsfaktoren (Prompts, Toolauswahl, Arbeitsweise).
- KI-Governance & Ethik.
- Ausblick auf kommende Entwicklungen.