ChatGPT oder Claude im Beruf: welches LLM wann?

ChatGPT oder Claude im Beruf: beide sind gute Werkzeuge, und welches du nutzt, hängt von der Aufgabe und oft vom Arbeitgeber ab. ChatGPT ist das breiteste, bekannteste Modell und tief in den Microsoft-Stack integriert. Claude ist besonders stark bei langen Texten, strukturierten Business-Aufgaben und vorsichtiger Ausgabe. Als Digitalisierungsmanager solltest du beide kennen und grob einschätzen können, wann welches besser passt.

In meiner Beratungspraxis kommt diese Frage fast jede Woche. Oft steckt dahinter die Hoffnung, es gäbe ein “bestes” Modell, damit man nur eines lernen muss. Diese Hoffnung ist falsch. Große Sprachmodelle sind heute ein Baukasten. Wer im Beruf mit ihnen arbeitet, wechselt zwischen zwei oder drei Werkzeugen, je nach Kontext. Das ist Alltag.

Was die beiden Modelle unterscheidet

ChatGPT stammt von OpenAI und ist seit Ende 2022 das bekannteste große Sprachmodell. Es ist in Microsoft Copilot, in Azure und in unzähligen Unternehmensanwendungen integriert. Wer Microsoft 365 einsetzt, stolpert in Teams, Word oder Outlook automatisch über die ChatGPT-Basis. Das macht ChatGPT zur naheliegenden Wahl in Unternehmen, die ohnehin auf Microsoft setzen.

Claude stammt von Anthropic und hat sich in den letzten zwei Jahren vor allem als zuverlässiges Arbeitstier für strukturierte Aufgaben etabliert. Zwei Merkmale stechen heraus: Es arbeitet auffallend gut mit langen Kontexten, also mit mehreren Dokumenten gleichzeitig, und es verweigert heikle Ausgaben vorsichtiger als die meisten anderen Modelle. Beides ist im Unternehmensalltag ein Vorteil, weil du oft ganze Verträge, Richtlinien oder Prozessbeschreibungen als Input fütterst und weil Haftung eine Rolle spielt.

Laut Bitkom steigt der Anteil deutscher Unternehmen, die generative KI im Alltag nutzen, seit 2024 rasant. Dabei sind ChatGPT und Claude die beiden mit Abstand am häufigsten genannten Modelle jenseits der Microsoft-Integration. Wer im Beruf ernsthaft mitreden will, sollte beide wenigstens einmal in echten Szenarien bedient haben.

Wann ChatGPT passt

ChatGPT ist die pragmatische Wahl überall dort, wo du schnell, breit und ohne viel Kontext-Setup arbeiten willst. Drei Szenarien stechen heraus:

• Ideensammlung und erste Entwürfe: Wenn du zu einem Thema zehn Varianten brauchst, erste Überschriften testen willst oder ein Brainstorming simulieren möchtest.
• Integration in Microsoft 365: Wenn dein Arbeitgeber Copilot lizenziert hat, läuft ChatGPT im Hintergrund, und du nutzt es einfach direkt in Word, Excel, Outlook und Teams.
• Tool-Nutzung mit vielen Plugins und Funktionen: Wenn du Webrecherche, Bildgenerierung, Code-Interpreter und andere Erweiterungen in einem Fenster brauchst.

Ein typisches Beispiel aus der Beratungspraxis: Eine Fachabteilung will eine erste Version eines Handbuchs zur neuen Urlaubsregelung. Du öffnest ChatGPT, fütterst den groben Inhalt, lässt fünf Varianten schreiben, und die Fachabteilung wählt aus. Zeitaufwand: zehn Minuten. Klassischer Fall für ein breit aufgestelltes Modell, das du schnell zum Laufen bringst.

Wann Claude passt

Claude spielt seine Stärken bei zwei Situationen aus. Die erste ist langer Kontext. Wenn du Claude ein dreißigseitiges Dokument oder mehrere PDFs gleichzeitig gibst, behält es auffällig gut den Überblick. Zusammenfassungen sind präziser, Querverweise funktionieren besser, und die Ausgabe bleibt näher am Originaltext. Das ist Gold wert, wenn du in einem Projekt zwanzig Lieferantenverträge nach einer bestimmten Klausel durchsuchen sollst.

Die zweite Situation sind strukturierte Business-Aufgaben mit klarer Vorgabe. Claude folgt Anweisungen wie “analysiere diesen Prozess nach den folgenden fünf Kriterien” besonders sauber und hält sich an vorgegebene Formate, etwa Tabellen oder Listen. Wer im Beruf regelmäßig wiederholbare Analysen macht, schätzt diese Verlässlichkeit.

Typische Einsatzszenarien für Claude im Berufsalltag:

• Analyse und Zusammenfassung langer Dokumente (Verträge, Richtlinien, Studien)
• Strukturierte Prozessbeschreibungen nach vorgegebenen Rastern
• Gegenprüfung eines ChatGPT-Ergebnisses, um eine zweite Meinung zu bekommen
• Vorsichtige Aufgaben, bei denen Haftung oder rechtliche Sensibilität eine Rolle spielt

Eine Faustregel für den Alltag

Eine einfache Faustregel, die sich in meiner Praxis bewährt hat: Kurze, kreative Aufgaben mit breitem Anspruch passen oft zu ChatGPT. Lange, strukturierte Aufgaben mit klarer Vorgabe passen oft zu Claude. Das ist keine absolute Wahrheit, aber eine brauchbare Richtschnur für den Berufseinstieg.

Aufgabe	Tendenziell besser geeignet
Ideensammlung, Brainstorming	ChatGPT
Entwurf eines E-Mail-Textes	Beide
Zusammenfassung eines 30-seitigen Dokuments	Claude
Analyse eines Prozesses nach festem Raster	Claude
Integration in Microsoft-Anwendungen	ChatGPT (Copilot)
Vorsichtige, haftungssensible Texte	Claude
Bildgenerierung und Webrecherche in einem Fenster	ChatGPT

Diese Tabelle ist bewusst keine Wertung “wer besser ist”. Beide Modelle entwickeln sich schnell, und was heute stimmt, kann in sechs Monaten anders sein. Die Haltung, die du mitnehmen solltest, ist: Ich nutze das Werkzeug, das zur Aufgabe passt, und ich prüfe jede Ausgabe.

Sicherer Umgang im Beruf

Der wichtigste Skill im Umgang mit beiden Modellen heißt nicht “Prompting” und auch nicht “KI-Kompetenz”, sondern schlicht ehrliche Prüfung. Große Sprachmodelle produzieren glaubhaft klingende Texte, auch wenn Fakten falsch sind. Wer sie im Beruf einsetzt, muss eine Haltung entwickeln, Ausgaben immer zu prüfen, vor allem bei Zahlen, Zitaten und rechtlichen Aussagen.

Die Weiterbildung zum Digitalisierungsmanager widmet Modul 6 diesen großen Sprachmodellen und ihrer Einbettung in Geschäftsprozesse. Du arbeitest dabei mit beiden Modellen in echten Aufgaben, baust kleine Workflows, die ein LLM aufrufen, und lernst, Ausgaben strukturiert zu bewerten. 720 Unterrichtseinheiten über vier Monate, komplett online, DEKRA-zertifiziert nach AZAV. Der Fokus liegt nicht auf “welches Modell ist besser”, sondern “wie setze ich Modelle sinnvoll ein und wo ist die Grenze”.

Dazu gehört auch das Thema EU AI Act. Seit dem 2. Februar 2025 gilt die Schulungspflicht nach Artikel 4 der KI-Verordnung für Mitarbeiter, die KI-Systeme einsetzen. Als Digitalisierungsmanager bist du in der Rolle, diese Schulung oft selbst zu begleiten. Dafür musst du die Werkzeuge selbst verstanden haben.

Skills rundherum

Der Umgang mit ChatGPT und Claude ist ein Teilaspekt der Rolle. Drumherum brauchst du die klassischen Bausteine: Du musst verstehen, wie du Automatisierungen in n8n oder Power Automate mit einem LLM-Aufruf kombinierst. Du solltest BPMN in Grundzügen lesen und zeichnen können, damit du Prozesse strukturiert besprichst. Du brauchst keine Programmiersprache, aber ein solides Excel- und SQL-Verständnis, um Datenquellen zu verbinden. Und du solltest einschätzen können, wo deine eigenen Skills stehen und welche du priorisiert ausbaust.

Der wichtigste Punkt, den ich in der Beratung immer wieder mitgebe: Du bist nicht Anwender von einem Modell, sondern Orchestrator zwischen mehreren Modellen, Werkzeugen und Menschen. Das unterscheidet dich vom Endnutzer, der ChatGPT nur für kleine Alltagsaufgaben öffnet. Du baust Systeme, die LLMs gezielt einsetzen, und du verantwortest das Ergebnis.

Häufige Fragen zu ChatGPT und Claude im Beruf

Welches Modell nutzen deutsche Unternehmen am häufigsten? In der Praxis ist ChatGPT über die Microsoft-Copilot-Integration am weitesten verbreitet, weil es in Office-Anwendungen mitgeliefert wird. Claude wird häufiger dort eingesetzt, wo lange Dokumente im Fokus stehen. Wer alle denkbaren Unternehmen abdeckt, sieht beide.

Brauche ich ein bezahltes Abo oder reicht die kostenlose Version? Für den Berufseinstieg reicht eine bezahlte Version mindestens eines Modells. Kostenlose Varianten haben oft Limits, die im professionellen Einsatz stören. Welches Abo das Unternehmen später bezahlt, entscheidet meist die IT-Abteilung.

Muss ich Prompt Engineering als eigenes Fachgebiet lernen? Nein. Prompt Engineering ist ein überverkaufter Begriff. Wer klar formulieren kann, was er will, und Ausgaben prüft, ist bereits auf einem guten Niveau. Der Kurs führt praxisnahe Muster ein, ohne aus Prompting ein eigenes Studium zu machen.

Was ist mit Datenschutz, wenn ich Unternehmensdaten in ein LLM gebe? Das ist eine zentrale Frage. In der Praxis gilt: Niemals personenbezogene oder vertrauliche Daten in öffentliche Versionen geben, ohne dass dein Unternehmen das freigegeben hat. Der Kurs behandelt Datenschutz und Compliance ausführlich in Modul 12. Die DSGVO bleibt der rechtliche Rahmen.

Wird es in zwei Jahren noch beide Modelle geben? Das weiß niemand. Der Markt bewegt sich schnell. Wichtig ist, die grundlegende Logik der Modelle zu verstehen, dann kannst du zu einem neuen Modell wechseln, ohne jedes Mal von vorne zu lernen. Das ist einer der Gründe, warum die Weiterbildung auf Prinzipien setzt, nicht auf tagesaktuelle Tool-Ausbildung.

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Über den Autor

Dr. Jens Aichinger ist Gründer von SkillSprinters, einem DEKRA-zertifizierten Bildungsträger für KI- und Digitalisierungs-Weiterbildungen. Promovierter Naturwissenschaftler, seit über zehn Jahren in Bildung und Digitalisierung aktiv, Kursleiter und Berater für Quereinsteiger. Mehr über den Autor.

Zuletzt geprüft am 14. April 2026 von Dr. Jens Aichinger.

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