Nutzungs- und Akzeptanzmuster von ChatGPT am Arbeitsplatz

ChatGPT wurde vor nur zweieinhalb Jahren eingeführt und wird heute von Beschäftigten in allen Branchen, in jeder Funktion und in Unternehmen jeder Größe genutzt. Heute geben mehr als ein Viertel der Arbeitnehmer:innen in den USA – und 45 % derjenigen mit einem postgradualen Abschluss – an, ChatGPT bei der Arbeit zu nutzen.

Unternehmenstechnologie ist schon immer einem vertrauten Muster gefolgt: hohe Anfangsinvestitionen, langwierige Einführungen und langsame Akzeptanz, bevor sich der Nutzen auszahlt. ChatGPT durchbrach dieses Muster, als die Menschen es aus ihrem Privatleben in ihren Berufsalltag übertrugen. Sie brauchten weder monatelange Schulungen noch ein kompliziertes Onboarding; sie haben einfach damit angefangen und sinnvolle Arbeit erledigt.

Wir sehen bereits deutliche Signale. Alle – von Wissenschaftler:innen über Marketingfachleute bis hin zu Operator:innen – integrieren ChatGPT in ihren Arbeitsalltag. Vom Debuggen von Code bis zum Entwickeln von Kampagnenideen wird es zunehmend zum ersten Schritt in zentralen Workflows.

Dieser Bericht stellt neue Daten aus unserer eigenen Analyse, kombiniert mit begutachteten Quellen, darüber vor, wer ChatGPT bei der Arbeit nutzt, wie Menschen es einsetzen und wie es sich in Organisationen etabliert.

Dieser Bericht kombiniert Erkenntnisse aus unabhängigen branchenweiten Studien Dritter mit von OpenAI durchgeführten Analysen zur Nutzung von ChatGPT und ChatGPT Enterprise. Alle von OpenAI in diesem Bericht durchgeführten Analysen basierten auf anonymisierten oder aggregierten Nutzungsdaten. OpenAI hat keinerlei Inhalte von Nutzer:innen oder Kund:innen eingesehen (einschließlich Modell-Input oder -Output) und keine identifizierbaren Daten analysiert. Die gesamte Analyse der Nutzungstrends wurde mithilfe automatisierter Inhaltsklassifikatoren durchgeführt. Wenn der Bericht auf bestimmte ChatGPT‑Prompts Bezug nimmt, sind diese ChatGPT‑Prompts vollständig synthetische Beispiele und keine tatsächlichen Prompts von Nutzer:innen oder Kund:innen.

Als ChatGPT im November 2022 veröffentlicht wurde, richtete es sich hauptsächlich an eine kleine Gruppe von KI-Forschenden und Enthusiast:innen. Doch innerhalb weniger Monate erreichte es 100 Millionen wöchentlich aktive Nutzer:innen, und heute sind es über 700 Millionen wöchentlich aktive Nutzer:innen, was es zu einer der meistbesuchten Websites der Welt macht. 

Die weitverbreitete persönliche Nutzung verbreitete sich rasch auch am Arbeitsplatz. Wie die Statistiken zeigen, fördert die Einführung durch Verbraucher:innen sehr wahrscheinlich die Nutzung von KI am Arbeitsplatz. 

Das ist ein Weg, den wir schon oft gesehen haben: Software, die bei Verbraucher:innen Anklang findet, gelangt an den Arbeitsplatz und wird häufig von jüngeren Mitarbeitenden vorangetrieben. ChatGPT folgt dem gleichen Muster, was sich in seinem rasanten Wachstum bei den wöchentlich aktiven Nutzer:innen, der hohen Verbreitung unter Erwerbstätigen unter 30 Jahren und der häufigen – oft täglichen – Nutzung widerspiegelt.

In nur wenigen Jahren hat sich KI am Arbeitsplatz von einer Nischenerscheinung zu etwas weit Verbreitetem entwickelt. Die Zahlen sprechen für sich:

Die KI-Einführung vollzieht sich nicht gleichmäßig in der gesamten Wirtschaft. Beschäftigte in einigen Branchen haben ChatGPT schnell in ihre Abläufe integriert, während andere langsamer vorgehen. 

Wenn wir betrachten, welche Sektoren das Tool am schnellsten annehmen, erkennen wir sowohl die kurzfristigen Chancen als auch die Bereiche, in denen sich die Einführung möglicherweise langsamer durchsetzt. 

Bestimmte Branchen führen ChatGPT in höherem Maße als erwartet ein. IT und Finanzwesen führen dabei, was angesichts der Stärken des Tools in den Bereichen Programmierung, Analyse und informationsintensiver Arbeit sinnvoll ist. Die Einführung in der Fertigungsindustrie weist auf eine umfassendere digitale Transformation hin: Fabriken, die KI für Prozessautomatisierung, vorausschauende Wartung und Lieferkettenoptimierung einsetzen. Frühe Investitionen in industrielle KI könnten den Weg für eine breite Nutzung von ChatGPT unter Entwickler:innen, Analyst:innen und Betriebsleiter:innen ebnen.

Andere Branchen hinken hinterher. Einzelhandel, Baugewerbe, Transportwesen, Großhandel und Landwirtschaft weisen alle eine deutlich geringere Akzeptanz auf. In den meisten Fällen entspricht dies ihrem geringeren Anteil an Wissensarbeiter:innen, wo der Bedarf an KI-Tools weniger unmittelbar ist.  

Das Gesundheitswesen ist ein Sonderfall. Obwohl es sich um einen der größten und datenintensivsten Sektoren handelt, ist die Einführung langsamer verlaufen. Strenge Datenschutz- und Compliance-Regeln sowie risikoscheue Unternehmenskulturen können dabei eine Rolle spielen. Dennoch sehen wir in gezielten Bereichen wie der klinischen Dokumentation und administrativen Arbeitsabläufen erste Wachstumszeichen, was darauf hindeutet, dass das Gesundheitswesen schon bald zu einem Schwerpunkt der KI-Einführung werden könnte.

Die Nutzungsmuster variieren zwischen den Abteilungen, aber einige Themen fallen besonders auf. In den ersten drei Monaten dominieren vier Kategorien die Nutzung: Schreiben, Forschung, Programmierung und Analyse. Zusammen machen sie den größten Teil der gesendeten Nachrichten aus. Diese Vielfalt zeigt die Flexibilität von ChatGPT; Teams nutzen es, um Kommunikation zu entwerfen, Informationen zu sammeln und zu analysieren, Code zu schreiben und Daten zu interpretieren.

Technische Teams gehören zu den aktivsten Nutzergruppen, wobei Rollen in den Bereichen Analytik, Entwicklung und IT einen großen Anteil der frühen Nutzung ausmachen. Programmieren ist die wichtigste Aufgabe, insbesondere für Entwickler:innen, doch Nutzer:innen fragen auch in erheblichem Umfang nach Unterstützung bei Recherche und Dokumentation. Das deutet darauf hin, dass ChatGPT fast genauso oft für die Planung wie für das Programmieren genutzt wird. 

IT-Teams stützen sich vor allem auf Recherche und Fehlerbehebung und nutzen ChatGPT häufig zunächst als Informationsquelle, bevor sie zur Automatisierung übergehen.

Beispiel-Prompt zum Programmieren

Hinweis: Der obige synthetische Prompt wurde speziell für diesen Bericht ausschließlich zu Illustrationszwecken verfasst

Menschen in Go-to-Market-Strategie-Rollen, darunter Marketing, Kommunikation, Vertrieb und Kundenerfahrung, gehören ebenfalls zu den wichtigsten Anwender:innen. Diese Funktionen nutzen ChatGPT in erster Linie für das Schreiben, die Recherche, die kreative Ideenfindung und die Mediengenerierung. 

Funktionsübergreifend ist das frühe Nutzungsmuster konsistent: KI ergänzt Fachwissen, anstatt es zu ersetzen. Entwickler:innen iterieren an Prompt, um Code zu debuggen und Unit-Tests zu erstellen. Analysten verwenden Gedankenketten-Prompting, um Datensätze zu bereinigen und zu interpretieren. Kundensupport-Teams verfassen durchdachte, markenkonforme Antworten. Der gemeinsame Nenner ist, dass ChatGPT die Reichweite spezialisierter Fähigkeiten erweitert und ein Partner in zentralen Arbeitsabläufen wird.

Quelle: Aggregierte, während des Onboardings erhobene ChatGPT Enterprise-Abteilungsdaten; automatisierte
Inhaltsklassifikatoren

Interessanterweise breitet sich das Programmieren auch über den Entwicklungsbereich hinaus aus. Designer:innen setzen möglicherweise auf Programmierung für das Frontend-Prototyping und Hilfe bei Snippets – und sie nutzen ChatGPT zum Programmieren deutlich häufiger als im Finanz- und Vertriebsbereich. Projektmanager:innen vereinen Schreiben, Mediengenerierung, Programmieren und Datenanalyse — und fungieren dabei teamübergreifend als verbindendes Element. Aber Produkt, Betrieb, Marketing, Finanzen und Personalwesen nutzen ChatGPT alle in gewissem Umfang zum Programmieren. 

Wir sehen diesen Trend in einer Studie der Boston University und BCG bestätigt, die die Auswirkungen von ChatGPT auf die technische Kompetenz von BCG-Berater:innen untersuchte. Die Studie ergab, dass Berater:innen, die mit ChatGPT ausgestattet und im Umgang damit geschult waren, bei den drei technischen Aufgaben um 49, 20 bzw. 18 Prozentpunkte besser abschnitten als diejenigen in der Kontrollgruppe und bei zwei der drei Aufgaben fast das Leistungsniveau echter BCG-Datenwissenschaftler:innen erreichten.

Gutes Schreiben ist nicht länger eine Spezialaufgabe, die Content-Teams vorbehalten ist. Mit ChatGPT kann jede Person Notizen in einen klar formulierten Text umwandeln und schnell überarbeiten. Besprechungen, Mitteilungen und Kundennachrichten werden klarer und inklusiver, weil alle ihre Ideen gut ausdrücken können – nicht nur geschulte Kommunikationsprofis. KI wird zunehmend zum zentralen Eingangstor für alltägliche Kommunikation und Koordination und bündelt das Formulieren, die Abstimmung des Tonfalls und die Versionierung in einem einzigen Durchgang.

Designteams zeichnen sich durch ihre Nutzung von Mediengenerierung aus und verwenden diese 2- bis 4-mal häufiger als andere Gruppen. Die intensive Nutzung dieser Funktionen für zentrale Arbeitsaufgaben verdeutlicht eine sich abzeichnende Rolle von ChatGPT, die über Text hinausgeht. 

Alle Go-to-Market-Strategien-Teams nutzen ChatGPT am häufigsten für Aufgaben wie Schreiben, Recherche und Mediengenerierung, jedoch auf unterschiedliche Weise. Hier sind einige Beispiele für Prompts, die die Art von Abfragen veranschaulichen, die wir sehen:

Hinweis: Die oben genannten synthetischen Prompts wurden speziell für diesen Bericht ausschließlich zu Illustrationszwecken verfasst

Frühe Daten zeigen einen konsistenten Trend: Die meisten Abteilungen verlassen sich auf die Kern-Tools in ChatGPT, darunter Suche, Datenanalyse, Datei-Uploads, Datenabruf und Canvas. Die Nutzung fortschrittlicherer Funktionen – wie etwa Reasoning-Modelle, Deep Research, Projekte und benutzerdefinierte Anweisungen – ist unter Power-Usern, einschließlich F&E-Teams, stärker verbreitet. Für viele Mitarbeitende bedeutet das, dass ChatGPT hauptsächlich durch leicht zugängliche, reibungsarme Aufgaben in die täglichen Arbeitsabläufe eingebunden ist, statt durch spezialisierte Anwendungsfälle.

Technische Funktionen bilden die Ausnahme. Rollen in den Bereichen Analytik, Entwicklung, IT und Forschung nutzen erweiterte Funktionen deutlich intensiver. Ihre Arbeit erfordert häufig mehrstufiges Reasoning (Schlussfolgern), umfassende Datensynthese oder komplexe Problemlösung. Entwickler:innen verwenden Prompts für die Codegenerierung oder das Debuggen; Analyst:innen nutzen Deep Research, um Datensätze zu interpretieren; und IT-Fachleute durchsuchen Wissensdatenbanken, um Tickets zu lösen und Probleme in Systemen zu beheben. Leistungsstärkere Tools eignen sich naturgemäß für technische Aufgaben, die strukturiert, datenintensiv und entscheidungsorientiert sind.

Verschiedene technische Teams setzen ebenfalls auf unterschiedliche Funktionen. IT-Teams nutzen häufiger Datenabruf und Suche und sehen ChatGPT als Wissensbegleiter für schnelle Antworten auf Konfigurations- oder Richtlinienfragen. Entwicklungsteams nutzen GPTs, Programmier-Tools und Datenanalysen intensiver, was ihre stärker codezentrierten Workflows widerspiegelt. Diese Unterschiede verdeutlichen, dass die Einführung nicht nur vom technischen Verständnis abhängt, sondern auch von der Art der Arbeit und dem Kontext in den einzelnen Abteilungen.

Aus diesen Daten ergeben sich zwei Chancen. Erstens werden erweiterte Funktionen nach wie vor zu wenig genutzt, selbst dort, wo sie eine breite Wirkung entfalten könnten. Zu den Hürden können die Auffindbarkeit, die Kenntnis von Anwendungsfällen oder der für ihre Nutzung erforderliche Einrichtungsaufwand gehören.

Zweitens dringen frühe Vorreiter in den Bereichen Analytik, IT, Recht und Entwicklung bereits in komplexere Arbeitsabläufe vor. Mit der Ausweitung von Enablement-Programmen und Produktverbesserungen, die die Einstiegshürde senken, wird sich die Einführung wahrscheinlich von täglichen Kernaufgaben hin zu tiefergehenden Reasoning und kollaborativen Arbeitsabläufen verlagern, die die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen neu gestalten. 

ChatGPT macht Mitarbeitende bereits auf messbare Weise produktiver. Interne Benchmarks zeigen deutliche Produktivitätssteigerungen, die darauf zurückzuführen sind, dass Mitarbeitende es nutzen, um schneller zu schreiben und zu kommunizieren, effektiver zu recherchieren und den Aufwand für sich wiederholende Aufgaben zu verringern. Die meisten Unternehmen befinden sich noch in einer frühen Phase der Einführung, doch wir sehen allmählich, dass Organisationen ChatGPT auf Abteilungsebene integrieren, um gesamte Prozesse effizienter zu gestalten. 

Anders als herkömmliche Unternehmenssoftware, die nach langen Entscheidungszyklen und Schulungen meist per Top-down-Rollout eingeführt wird, kam ChatGPT durch einen Bottom-up-Ansatz in die Unternehmen. Mitarbeitende und kleine Teams führten es eigenständig ein, experimentierten mit Workflows und wiesen den Mehrwert nach, bevor Unternehmen die Beschaffung formalisierten. Dieses Bottom-up-Muster hat ChatGPT zur am schnellsten übernommenen Unternehmenstechnologie der jüngeren Vergangenheit gemacht. 

Diese Dynamik verändert sich nun. Neue Fähigkeiten – von autonomen Agenten über fortschrittliche Coding-Unterstützung bis hin zu Tools zur Entscheidungsunterstützung – erweitern die Rolle von ChatGPT über die persönliche Produktivität hinaus. Es wird zunehmend zu einer Plattform für komplette Workflows. Führungskräfte nutzen es, um die Strategie zu gestalten, Entwickler:innen, um Systeme zu entwerfen und zu debuggen, und Kundensupport-Agenten, um komplexe Lösungen zu bewerten. Zunehmend fungiert ChatGPT als Betriebssystem für die tägliche Arbeit: eine gemeinsame Ebene, auf der Entscheidungen getroffen, Probleme gelöst und Ergebnisse skaliert werden.

Arbeit hat sich schon immer gemeinsam mit der Technologie weiterentwickelt. Noch vor nicht allzu langer Zeit drehte sich vieles darum, Antworten zu finden, E-Mails zu verfassen und bereits gelöste Probleme zu wiederholen. Zunehmend verlagert sich der Fokus auf Synthese, Kreativität und Geschwindigkeit: Arbeit, die durch natürliche, intuitive Interaktionen mit KI verbessert wird.

In den kommenden Jahren wird sich KI in nahezu jeden Arbeitsablauf integrieren. Im Zuge dieser Entwicklung werden Mitarbeitende weniger Zeit mit der Ausführung von Aufgaben verbringen und mehr Zeit damit, die Ergebnisse von KI zu überwachen und zu gestalten. Die funktionsübergreifende Reichweite von ChatGPT bedeutet, dass Personen Aufgaben übernehmen können, die früher auf mehrere Abteilungen verteilt waren. Ein:e Produktmanager:in könnte es beispielsweise nutzen, um Kundenfeedback zu analysieren, eine neue Funktion zu testen und zu verfeinern sowie die rechtlichen und marketingbezogenen Inhalte zu entwerfen, die benötigt werden, um sie auf den Markt zu bringen.

Die Zusammenarbeit verlagert sich von isolierten Dokumenten und Nachrichten in gemeinsame Echtzeit-Workspaces, in denen Teams gemeinsam Probleme lösen. Funktionen wie Erinnerungen machen das Produkt kontextbezogener und stellen Mitarbeitenden einen Partner an die Seite, der sich ihre individuellen Vorlieben, Projekte und Arbeitsabläufe merkt. Auch die Möglichkeit, strukturierte und unstrukturierte Daten direkt in ChatGPT einzubringen, erweitert seine Rolle als zentrale Schnittstelle für Unternehmenswissen, und GPT‑5 beschleunigt diesen Wandel.

Entscheidend ist, dass erste Erkenntnisse darauf hindeuten, dass diese Entwicklung Beschäftigte nicht nur produktiver macht, sondern ihnen auch mehr Freude an ihrer Arbeit bereitet. Dies geschieht, indem zeitaufwendige und weniger wertschöpfende Aufgaben reduziert werden und Mitarbeitende ihre Zeit wieder auf sinnvolle Kernaufgaben konzentrieren können. In einem sechsmonatigen randomisierten Feldexperiment mit Tausenden von Wissensarbeiter:innen verringerte der Zugang zu KI die wöchentliche E-Mail-Zeit um 31 %. Eine weitere Studie untersuchte Softwareentwickler:innen und stellte fest, dass KI-Coding-Tools es ihnen ermöglichten, mehr Zeit mit dem Programmieren, mehr Zeit mit explorativer Arbeit und weniger Zeit mit Projektmanagement zu verbringen. Zusammen deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass Tools wie ChatGPT Routineaufgaben verringern könnten, wodurch mehr Zeit für strategischere, erfüllendere und letztlich wertvollere Arbeit bleibt.

Das Ausmaß dieser Veränderung erinnert an frühere technologische Revolutionen. Die Elektrizität veränderte die Fabrikarbeit grundlegend, das Internet definierte Handel und Kommunikation neu, und KI bereitet nun den Boden für den nächsten großen Sprung. Unternehmen, die sich schnell und überlegt anpassen, werden sich die frühesten und größten Zugewinne sichern: schnellere Entscheidungszyklen, Produktivitätssprünge und neue Chancen in allen Funktionen.