KI-Praxis
Was kann ChatGPT wirklich?, Stand 2026
Drei Jahre nach dem Hype: Welche Aufgaben löst ChatGPT zuverlässig, wo scheitert es immer noch, und was hat sich 2026 geändert? Eine ehrliche Bestandsaufnahme.
Lukas Wagner
Founder & Curator von ahead
8. April 2026
~8 min Lesezeit
Drei Jahre nach dem Public-Launch ist ChatGPT für die meisten Menschen kein Hype mehr, sondern ein Werkzeug, das sie täglich oder gar nicht nutzen. Die Frage „kann das was?” ist beantwortet. Die Frage „was genau, und wie zuverlässig?” ist es nicht.
Hier eine ehrliche Bestandsaufnahme, was 2026 sicher funktioniert, wo es noch wackelt, und was sich seit 2024 geändert hat.
Was sicher funktioniert
Sprache & Texte
- Übersetzen zwischen großen Sprachen: hervorragend, oft besser als DeepL bei Kontext-Verständnis
- Zusammenfassen von Texten bis zur Context-Length-Grenze: zuverlässig
- Umformulieren / Tonalität anpassen: sehr gut
- Korrektur lesen: solide; übersieht aber stilistische Inkonsistenzen
- Brainstorming: hervorragend für die ersten 20 Ideen, danach repetitiv
Strukturieren & Recherchieren
- Listen, Tabellen, Übersichten aus unstrukturiertem Text: zuverlässig
- Erklären komplexer Konzepte auf verschiedenen Niveaus: solide, mit Vorsicht bei Details
- Vergleichstabellen aus mehreren Quellen: gut, wenn die Quellen mit-bereitgestellt werden
Code
- Boilerplate generieren: zuverlässig
- Bugs erklären: sehr gut
- Refactoring vorschlagen: solide
- Komplette Apps schreiben: nur mit klarer Spezifikation und Code-Review
Multimodal (seit 2024)
- Bild-Inhalte beschreiben: hervorragend
- Diagramme lesen: gut, mit Lücken bei sehr dichten Charts
- Sprach-Eingabe: zuverlässig auch im Dialekt
Was wackelt
Aktuelle Fakten
ChatGPT halluziniert. Bei Daten, Zahlen, Studien, Quellen. Die 2026er-Versionen mit Web-Suche reduzieren das stark, aber nur, wenn der Web-Modus aktiv ist und die Suche fündig wird. Bei aktuellen Ereignissen oder Nischen-Themen: weiterhin Vorsicht.
Mathematik & Logik mit vielen Schritten
Ab ~5 Schritten verkettet wird’s wackelig. Die o-Series (Reasoning-Modelle) hat das verbessert, aber für unternehmenskritische Berechnungen: nicht ohne menschliche Prüfung.
Lange Texte konsistent halten
In einem 30-seitigen Dokument den Stil konsistent halten? Schwierig. Modelle „vergessen” frühere Festlegungen, vor allem wenn das Context-Window voll wird.
Kreatives Schreiben
Brauchbar für erste Drafts. Aber: typische ChatGPT-Wendungen („In conclusion”, „It’s important to note”) sind erkennbar, und der Tonfall wirkt geglättet.
Quellen-Zitation
Auch mit RAG: nicht 100 % verlässlich. Quellen werden gelegentlich erfunden oder falsch zugeordnet.
Was 2026 neu ist
Längere Context-Windows. Die meisten Top-Modelle haben jetzt 200 000+ Tokens. Du kannst ganze Bücher reinpasten und befragen lassen, ohne Halluzinationen über Inhalt, der nicht mehr im Window steht.
Reasoning-Modelle. Die o-Series (OpenAI), Claude 4 (Anthropic), Gemini Deep Think, alle „denken länger nach”, bevor sie antworten. Genauigkeit bei Mathematik, Logik und mehrstufigen Aufgaben deutlich besser. Kosten: höhere Latenz und höhere Token-Preise.
Agenten-Fähigkeit. Modelle führen jetzt Multi-Step-Aufgaben aus: „Buche mir einen Termin in der Kalender-App und schicke der Person eine Bestätigung.” 2024 noch experimentell, 2026 produktiv für eingeschränkte Domänen.
Multimodal als Standard. Bild + Text + (manchmal) Audio in einer Konversation. Du fotografierst eine Tabelle, das Modell extrahiert sie und antwortet darauf.
Open-Source holt auf. Llama 4, DeepSeek, Qwen, Modelle, die du selbst hosten kannst, sind 2026 nicht mehr signifikant schlechter als die Top-Closed-Models.
Wo es noch nicht ist
- Echte Kreativität, ChatGPT kombiniert Bestehendes auf neue Weise. Echte Konzept-Sprünge: selten.
- Selbstkritik, wenn das Modell falsch liegt, weiß es das oft nicht.
- Eigene Ziele, Agenten haben Ziele, aber nur die, die du ihnen gibst.
- Domänen-Tiefe, ein Modell ist Generalist. Spezialwissen braucht Fine-Tuning oder RAG mit Fachquellen.
Die ehrliche Empfehlung
Probiere drei Aufgaben aus deinem Berufsalltag aus:
- Eine, die du dir leicht vorstellen kannst (Mail-Antwort entwerfen)
- Eine, die du dir nicht zutraust (Tabellen aus PDFs extrahieren)
- Eine, die kreativ sein soll (Werbetext schreiben)
Vergleiche das Ergebnis mit deinem eigenen Output. Diese drei Versuche sagen mehr als 1.000 Marketing-Demos.
ChatGPT ist 2026 ein Werkzeug auf dem Niveau einer guten Praktikantin: enthusiastisch, schnell, mit Lücken. Wer das versteht, holt mehr raus.