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Grundlagen und Zielbild

CustomGPTs erstellen in 5 Schritten

Ein Workshop für Einsteiger

Workshop-Ziele

Der 5-Schritte-Prozess

Schritt 1: Einsatzszenarien und Ideenentwicklung

Schritt 1: Brainstorming

Ziel

Fragen zur Ideenfindung

Beispiele für CustomGPTs

Schritt 3: Verhalten, Grenzen und Wissensbasis definieren

Schritt 3: Custom Instructions

Das Herzstück deines GPTs

Rolle (Persona)

Aufgaben (Task)

Sicherheit & Grenzen

Beispiel für Custom Instructions

Schritt 3b: Trainingsdaten

Was sind Trainingsdaten?

Warum wichtig?

Optimale Formate

Quellen für Trainingsdaten

Effektivität der Datenquellentypen (Diagramm)

Schritt 4: Umsetzung in der Oberfläche und Zugriff

Schritt 4: GPT erstellen

Der "Configure"-Tab

Upload der Trainingsdaten

Capabilities (Fähigkeiten)

Zugriff festlegen

Schritt 5: Testen, Debugging und Optimierung

Schritt 5: Testen

Der "Preview"-Modus

Live-Testing

Debugging-Fenster

Test-Checkliste

Optimierung

Iterativer Prozess

Anpassung der Custom Instructions

Anpassung des JSON-Aufbaus

Anpassung der Trainingsdaten

Betrieb, Integration und QM-Fokus

Wartung & Updates

Ein GPT braucht Pflege

Halbjährliche Prüfung

Versionen klonen

Kurseinheit: Custom GPTs erstellen und gezielt im Qualitätsmanagement einsetzen

1. Lernziele

2. Einordnung in den Kurs

3. Zentrales Prinzip: Gute GPTs stellen Rückfragen

4. Praxisbeispiel: Strukturierte Inhalte mit Custom GPTs erzeugen

4.1 Ausgangssituation

4.2 Beispiel: „Hooks“ im QM-Kontext

4.3 Strukturierter Hauptteil (vom Custom GPT vorbereitet)

4.4 Abschluss und Handlungsimpuls (QM-gerecht)

5. Iteratives Arbeiten mit Custom GPTs

6. Workflow-Integration

7. Qualität und Verantwortung

8. Übung für Teilnehmende

9. Ergebnis der Kurseinheit

Abschluss, Wissensüberprüfung und Feedback

Key Takeaway & Nächste Schritte

Nächste Schritte für dich

Weiterführende Ressourcen

Fragen & Antworten

Quiz 1: Einsatzszenarien und Brainstorming

Quiz 2: Custom Instructions

Quiz 3: Trainingsdaten

Quiz 4: GPT erstellen, Capabilities und Zugriff

Quiz 5: Testen, Debugging und iterative Optimierung

Abschlussbefragung zur Kurseinheit

Mastering CustomGPTs: Build and Optimize AI for Your Workplace ist Ihr praxisnaher Kurs, um passgenaue KI-Assistenten für den Arbeitsalltag zu konzipieren, zu bauen und kontinuierlich zu verbessern. Von der Ideenfindung über Custom Instructions, Wissensbasis und Trainingsdaten bis hin zu Testing, Debugging, Sicherheit und iterativer Optimierung – Sie lernen den vollständigen 5‑Schritte‑Prozess und setzen ihn direkt um. Ob für Qualitätsmanagement, Kundenservice, Marketing oder interne Prozesse: Sie definieren klare Rollen, Aufgaben und Grenzen, integrieren die richtigen Capabilities und legen Zugriffsrechte sicher fest. Dank Checklisten, Beispielen, Übungen und Quizzes transferieren Sie das Gelernte sofort in die Praxis. Besonderer Fokus liegt auf Qualität, Verantwortung und Pflege im Betrieb: Sie planen Updates, dokumentieren Versionen und stellen sicher, dass Ihr GPT zuverlässig Rückfragen stellt, strukturiert antwortet und sich nahtlos in bestehende Workflows einfügt. Am Ende verfügen Sie über einen produktiv nutzbaren CustomGPT inklusive optimierter Trainingsdaten, belastbaren Testprotokollen und einem Vorgehensmodell für kontinuierliche Verbesserung – damit Ihre Teams schneller zu konsistenten, prüfbaren Ergebnissen kommen und Ihre Organisation messbar effizienter arbeitet.

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    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Die fortschreitende Digitalisierung fordert von Fachkräften im Qualitätsmanagement eine kontinuierliche Anpassung ihrer Arbeitsprozesse an moderne Technologien. Dieser Kurs vermittelt die methodischen Kompetenzen, um durch den Einsatz von CustomGPTs maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln, die den spezifischen Anforderungen im beruflichen Alltag gerecht werden. Anhand eines strukturierten 5-Schritte-Prozesses lernen die Teilnehmenden, von der ersten Ideenfindung über die Definition präziser Verhaltensregeln bis hin zur technischen Umsetzung in der OpenAI-Oberfläche, funktionale und effiziente KI-Assistenten zu gestalten. Dabei steht die Transformation theoretischer Konzepte in praktische Werkzeuge im Vordergrund, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und die operative Exzellenz nachhaltig zu steigern.</p>

<p>Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der qualitativen Ausgestaltung der Wissensbasis sowie der strikten Einhaltung von Datenschutzstandards gemäß der DSGVO, was insbesondere für den Einsatz in deutschen Unternehmen und sensiblen QM-Bereichen unerlässlich ist. Die Teilnehmenden vertiefen ihr Verständnis für die Erstellung von Custom Instructions, die Auswahl geeigneter Trainingsdatenformate und die gezielte Nutzung technischer Capabilities, um die Verlässlichkeit der KI-Ausgaben sicherzustellen. Durch iterative Testphasen und systematisches Debugging im Preview-Modus wird ein tiefgreifendes Verständnis für die kontinuierliche Optimierung der Modelle entwickelt. Abschließend wird die Integration dieser Werkzeuge in bestehende Qualitätsmanagementsysteme beleuchtet, wobei der Fokus auf der langfristigen Wartung, der Versionierung und der verantwortungsvollen Steuerung der KI-Systeme liegt.</p>
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