Stellen Sie sich vor: Ihr Kollege nutzt GPT-5 für eine Recherche-Aufgabe und erhält halluzinierte Quellen. Gleichzeitig hätte Perplexity Pro dieselbe Frage mit verifizierbaren Quellenangaben in Sekunden beantwortet. Das falsche Tool kostet nicht nur Zeit — es produziert schlechtere Ergebnisse. Ein klares Entscheidungs-Framework verhindert genau solche Fehler.
Jede AI-Aufgabe lässt sich einem von fünf Grundtypen zuordnen. Für jeden Typ gibt es ein optimales Tool:
📖 Definition: Ein Entscheidungs-Framework ist ein strukturierter Prozess, der die Toolauswahl von Bauchgefühl auf nachvollziehbare Kriterien umstellt. Das Ziel: konsistente, begründbare Entscheidungen.
| Aufgabentyp | Bestes Tool | Zweitbeste Option | Warum |
|---|---|---|---|
| 📝 Texte & Kommunikation | Claude Opus 4.6 | GPT-5 | Präzision, Ton, lange Kontexte |
| 💻 Code & Entwicklung | Claude Opus 4.6 | GitHub Copilot | Coding-Benchmark-Leader, Safety |
| 🖼️ Bilder & Design | Midjourney v7 | DALL-E 3 | Visuelle Qualität, Stilkontrolle |
| 📊 Datenanalyse | GPT-5 Code Interpreter | Claude Artifacts | Python-Ausführung, Charts |
| 🔍 Recherche & Fakten | Perplexity Pro | Gemini 3.1 | Echtzeit-Quellen, Verifizierung |
Drei Leitfragen führen Sie zum richtigen Tool:
💡 Tipp: Pinnen Sie dieses Framework als Quick-Reference an Ihren Arbeitsplatz. Nach zwei Wochen treffen Sie die Toolauswahl intuitiv.
Die Monatslizenz ist nur die halbe Wahrheit. Hier die realen Kosten für ein 10-Personen-Team:
| Tool | Einzellizenz/Monat | Team (10 Nutzer)/Monat | Inkludiert |
|---|---|---|---|
| 🤖 GPT-5 Plus | 20 $ | 200 $ | GPT-5, DALL-E, Code Interpreter |
| 🧠 Claude Pro | 20 $ | 200 $ | Opus 4.6, Artifacts, Projects |
| 🔍 Perplexity Pro | 20 $ | 200 $ | Unbegrenzte Pro-Suchen, File-Upload |
| 💼 Copilot for M365 | 30 $ | 300 $ | Alle M365-Apps, Graph-Zugriff |
| 🔍 Gemini Advanced | 20 $ | 200 $ | Workspace-Integration, 1 TB Speicher |
| 🦙 Llama 4 (Self-Hosted) | 0 $ | ~500 $ Infrastruktur | Volle Kontrolle, keine Datenabflüsse |
⚠️ Achtung: Viele Teams unterschätzen die versteckten Kosten: API-Overages, Schulungszeit und den Produktivitätsverlust durch Tool-Wechsel. Rechnen Sie immer mit 20–30 % Aufschlag auf die reinen Lizenzkosten.
Nicht jeder Mitarbeitende braucht sofort eine Pro-Lizenz. Hier die Faustregel:
Free-Tier reicht, wenn:
Pro/Enterprise lohnt sich, wenn:
🔑 Merke: Der ROI einer 20-$/Monat-Lizenz ist positiv, sobald sie eine Stunde Arbeitszeit pro Woche spart. Bei einem Durchschnittsgehalt von 60 $/Stunde ist das ab der ersten Woche profitabel.
Die erfolgreichsten Teams nutzen nicht ein Tool, sondern eine kuratierte Kombination:
Strategie A — Der Dreiklang (empfohlen):
Strategie B — Der Minimalist:
Strategie C — Der Datenschutz-Fokus:
🏢 Praxis-Beispiel: Eine Anwaltskanzlei (45 Mitarbeitende) setzt auf Strategie C: Llama 4 auf eigenen Servern für mandantenbezogene Dokumente, Claude Pro für allgemeine Analyse und Perplexity Pro für Rechtsprechungsrecherche. Ergebnis: vollständige DSGVO-Konformität bei 40 % Zeitersparnis.
🎯 Übung: Erstellen Sie ein Kosten-Dashboard für Ihr Team: Listen Sie alle aktuell genutzten AI-Tools auf, deren monatliche Kosten und die geschätzte Zeitersparnis pro Tool. Identifizieren Sie mindestens ein Tool, das Sie konsolidieren könnten.
Nächste Lektion: AI für Texte und Kommunikation — Praktische Prompts für den Alltag