CustomGPT-Management für Unternehmen: Governance- und Lifecycle-Strategien 2025

Die strategische Bedeutung von CustomGPT-Management

Seit der breiten Verfügbarkeit von CustomGPTs hat sich die Unternehmenslandschaft grundlegend verändert. Aktuelle Zahlen von Gartner zeigen, dass bis Anfang 2025 bereits 67% der mittelständischen Unternehmen mindestens drei CustomGPTs im produktiven Einsatz haben – ein Anstieg von 42% gegenüber dem Vorjahr.

Doch während die Implementierung rasant voranschreitet, hinkt das systematische Management hinterher. Eine Studie des Digitalverbands Bitkom aus dem Frühjahr 2025 offenbart: Nur 31% der befragten Unternehmen verfügen über definierte Prozesse für die Verwaltung und Aktualisierung ihrer CustomGPTs.

Erkennen Sie sich in einem dieser Szenarien wieder?

• Ihre Fachabteilungen erstellen CustomGPTs nach Bedarf, ohne zentrale Koordination
• Updates erfolgen unregelmäßig und ohne klare Verantwortlichkeiten
• Die Performance-Messung Ihrer KI-Assistenten erfolgt eher anekdotisch als systematisch
• Bei Compliance-Fragen herrscht Unsicherheit, wer eigentlich die Verantwortung trägt

Diese Herausforderungen sind typisch für den aktuellen Reifegrad im CustomGPT-Management. Doch die fehlende Systematik wird zunehmend zum Risikofaktor und Wettbewerbsnachteil.

Ein strukturiertes CustomGPT-Management bietet dagegen messbare Vorteile: Laut McKinsey Digital (2025) erreichen Unternehmen mit etablierten GPT-Governance-Strukturen eine um 41% höhere Nutzerakzeptanz und erzielen eine um 27% bessere ROI ihrer KI-Investitionen.

Für Entscheider wie Thomas, den Geschäftsführer eines Maschinenbauunternehmens, bedeutet dies konkret: Statt isolierter KI-Experimente in einzelnen Abteilungen entsteht ein koordiniertes Ökosystem, das Redundanzen vermeidet und Synergien schafft.

Grundlagen effektiver CustomGPT-Governance

Eine pragmatische CustomGPT-Governance bildet das Fundament für nachhaltigen Erfolg mit unternehmenseigenen KI-Assistenten. Doch was genau verstehen wir darunter?

Definition und Schlüsselkomponenten

CustomGPT-Governance bezeichnet den strukturierten Rahmen aus Richtlinien, Prozessen und Verantwortlichkeiten, der die Entwicklung, Nutzung und Weiterentwicklung von maßgeschneiderten GPT-Anwendungen im Unternehmen regelt. Anders als bei generischen IT-Governance-Frameworks muss dieser Rahmen die Besonderheiten generativer KI berücksichtigen.

Die Hochschule St. Gallen identifizierte in ihrer Studie „AI Governance Maturity 2025“ fünf Kernelemente einer effektiven CustomGPT-Governance:

• Strategische Ausrichtung: Klare Zieldefinition und Alignment mit Unternehmenszielen
• Rollen und Verantwortlichkeiten: Eindeutige Zuweisung von Entscheidungs- und Umsetzungskompetenzen
• Qualitäts- und Risikomanagement: Systematische Überwachung und Steuerung von Performance und Risiken
• Compliance und Ethik: Einhaltung rechtlicher und ethischer Standards
• Ressourcenmanagement: Effiziente Zuteilung von Budget, Zeit und Know-how

Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsprozesse

In der Praxis hat sich ein schlankes Rollenmodell bewährt, das auch in mittelständischen Unternehmen ohne dedizierte KI-Abteilung funktioniert:

• CustomGPT-Sponsor: Meist eine Führungskraft, die den Business Case verantwortet und Ressourcen sicherstellt
• GPT-Owner: Fachliche Verantwortung für Inhalt, Qualität und kontinuierliche Verbesserung eines spezifischen CustomGPTs
• KI-Koordinator: Zentrale Rolle für übergreifende Standards, Best Practices und Wissenstransfer zwischen Teams
• IT-/Datenschutzverantwortliche: Sicherstellung der technischen und datenschutzrechtlichen Compliance

Entscheidend ist nicht die exakte Bezeichnung der Rollen, sondern die klare Verteilung der Verantwortlichkeiten. Für Anna, HR-Leiterin eines SaaS-Anbieters, bedeutet dies: Sie kann als Sponsor fungieren, während Teamleiter die Rolle der GPT-Owner übernehmen.

Effektive Entscheidungsprozesse für CustomGPTs folgen idealerweise dem RACI-Prinzip (Responsible, Accountable, Consulted, Informed). Ein typischer Entscheidungsprozess für Updates umfasst:

1. Regelmäßige Performance-Analyse durch den GPT-Owner
2. Identifikation von Verbesserungspotentialen
3. Abstimmung mit dem KI-Koordinator zu Standards und Best Practices
4. Freigabe durch den Sponsor bei größeren Änderungen
5. Umsetzung und Dokumentation der Anpassungen

Praxisbeispiel: Governance-Struktur für ein Maschinenbauunternehmen

Ein mittelständischer Maschinenbauer (140 Mitarbeiter) implementierte 2024 folgende pragmatische Governance-Struktur für seine CustomGPTs:

• Quartalsmeeting des „KI-Boards“ (Geschäftsführung, IT-Leitung, Abteilungsleiter) zur strategischen Ausrichtung
• Monatliches GPT-Owner-Meeting zum Erfahrungsaustausch und zur Abstimmung von Standards
• Standardisierte Checklisten für Compliance, Qualität und Sicherheit
• Zentrale Dokumentation aller CustomGPTs in einem internen Wiki inkl. Verantwortlichkeiten

Das Ergebnis: Nach sechs Monaten stieg die aktive Nutzung der CustomGPTs um 64%, die Anzahl gemeldeter Fehler sank um 38%.

Der CustomGPT-Lifecycle im Unternehmenskontext

Ähnlich wie andere digitale Assets durchlaufen auch CustomGPTs einen definierten Lebenszyklus. Die systematische Betrachtung dieses Zyklus verhindert sowohl überstürztes Vorgehen bei der Einführung als auch das Vernachlässigen etablierter GPTs im laufenden Betrieb.

Die fünf Kernphasen des CustomGPT-Lifecycles

Nach aktuellen Branchenstandards (FAIR AI Framework 2025) gliedert sich der CustomGPT-Lifecycle in fünf Kernphasen:

1. Planung und Konzeption: Anforderungsanalyse, Use-Case-Definition, ROI-Abschätzung
2. Entwicklung und Training: Prompt-Engineering, Wissensbasis aufbauen, Fallback-Strategien definieren
3. Implementierung und Testing: Pilotierung, Schulung der Anwender, Integration in Workflows
4. Betrieb und Monitoring: Performance-Messung, Feedback-Erfassung, Support
5. Evolution und Optimierung: Regelmäßige Updates, Erweiterung von Funktionen, Wissensanpassung

Für Markus, IT-Director mit Legacy-Systemen, ist besonders die erste Phase entscheidend: Hier wird festgelegt, welche bestehenden Systeme angebunden werden müssen und welche Datenquellen dem CustomGPT zur Verfügung stehen sollen.

Kritische Erfolgsfaktoren in jeder Phase

Eine Untersuchung des MIT Technology Review (2024) zeigt, dass 76% der gescheiterten CustomGPT-Projekte bereits in der Planungsphase entscheidende Defizite aufwiesen – insbesondere bei der Stakeholder-Einbindung und der realistischen Einschätzung der erforderlichen Ressourcen.

Versionierung und Update-Management ohne Überaufwand

Die kontinuierliche Weiterentwicklung von CustomGPTs erfordert ein systematisches, aber schlankes Versionierungskonzept. Bewährte Ansätze umfassen:

• Semantische Versionierung: Format Major.Minor.Patch (z.B. 2.1.3) für transparente Änderungshistorie
• Canary Releases: Neue Versionen zunächst nur für eine kleine Nutzergruppe freischalten
• Änderungsdokumentation: Standardisierte Release Notes mit Kategorisierung der Änderungen
• Rollback-Mechanismen: Möglichkeit, bei Problemen schnell zur Vorversion zurückzukehren

Die Boston Consulting Group empfiehlt in ihrem „AI Operations Report 2025“ einen pragmatischen Ansatz mit monatlichen Minor-Updates und quartalsweisen Major-Releases – ein Rhythmus, der auch für mittelständische Unternehmen realistisch umsetzbar ist.

Das Geheimnis liegt nicht in hochfrequenten Updates, sondern in einer systematischen Sammlung von Verbesserungspotentialen, die dann gebündelt umgesetzt werden. So vermeiden Sie die „Update-Fatigue“, die bei zu häufigen Änderungen bei Ihren Nutzern eintreten kann.

ROI und Erfolgsmessung von CustomGPTs

Investitionen in CustomGPTs müssen sich rechnen – diese Grundwahrheit gilt trotz aller KI-Euphorie unverändert. Eine strukturierte Erfolgsmessung schafft nicht nur Transparenz, sondern unterstützt auch die kontinuierliche Optimierung Ihrer GPT-Strategie.

Relevante KPIs für unterschiedliche CustomGPT-Anwendungen

Je nach Einsatzzweck variieren die relevanten Kennzahlen. Deloitte’s „AI Value Metrics Framework 2025“ unterscheidet drei Hauptkategorien von CustomGPT-KPIs:

• Effizienz-KPIs: Zeitersparnis, Kostenreduktion, Durchlaufzeiten
• Qualitäts-KPIs: Fehlerquoten, Genauigkeit, Konsistenz, Nutzer-Zufriedenheit
• Innovations-KPIs: Neue Erkenntnisse, verbesserte Entscheidungen, Innovationsrate

Für den Maschinenbauer von Thomas sind besonders die Effizienz-KPIs relevant: Ein CustomGPT für die Angebotserstellung sollte primär an der eingesparten Zeit und der erhöhten Angebotsfrequenz gemessen werden.

Anna hingegen, als HR-Leiterin, wird zusätzlich Qualitäts-KPIs wie die Konsistenz der Antworten und die Zufriedenheit der Mitarbeiter mit dem HR-ChatGPT in den Fokus rücken.

Messmethoden und Reporting-Strukturen

Für eine aussagekräftige Erfolgsmessung haben sich folgende Methoden bewährt:

• Vorher-Nachher-Vergleiche mit klarer Baseline-Definition
• Automatisierte Nutzungsstatistiken (Anfragevolumen, Nutzungszeiten, Abbruchraten)
• Regelmäßige Nutzerbefragungen (NPS, Zufriedenheit, Verbesserungsvorschläge)
• Stichprobenartige Qualitätskontrollen durch Experten
• Indirekte Indikatoren wie Entlastung der Fachabteilungen

Eine Accenture-Studie (2025) empfiehlt ein monatliches CustomGPT-Dashboard mit maximal 5-7 Kernkennzahlen pro Anwendung – ein Ansatz, der Transparenz schafft, ohne in Datenüberflutung zu münden.

Kosten-Nutzen-Betrachtung und ROI-Berechnung

Die ROI-Berechnung für CustomGPTs muss sowohl direkte als auch indirekte Faktoren berücksichtigen:

Kostenfaktoren:

• Initiale Entwicklung und Schulung
• Laufende API-/Nutzungskosten
• Wartung und Updates
• Infrastruktur und Sicherheitsmaßnahmen

Nutzenfaktoren:

• Direkte Zeit- und Kostenersparnis
• Qualitätsverbesserungen
• Skalierungseffekte
• Wettbewerbsvorteile und Innovationspotenzial

Der ROI sollte dabei nicht nur kurzfristig, sondern über einen Zeitraum von 2-3 Jahren betrachtet werden, da viele Vorteile erst mit zunehmender Reife und Verbreitung der CustomGPTs zum Tragen kommen.

Fallbeispiel: Zeit- und Kosteneinsparung durch optimierte CustomGPTs

Ein mittelständischer Steuerberatungsdienstleister (85 Mitarbeiter) führte 2024 drei CustomGPTs für verschiedene Prozesse ein:

1. Automatisierte Erstanalyse von Dokumenten
2. Erstellung standardisierter Berichte
3. Interner Wissenssupport für komplexe Steuerfragen

Nach 12 Monaten zeigte die ROI-Analyse folgende Ergebnisse:

• Initialer Aufwand: 78.000 € (inkl. Entwicklung, Integration, Schulung)
• Laufende Kosten: 2.200 € monatlich
• Jährliche Einsparung: 186.000 € (primär Arbeitszeitersparnis)
• ROI nach 12 Monaten: 98%
• Erwarteter ROI nach 24 Monaten: 212%

Bemerkenswert: Der ROI verbesserte sich im Zeitverlauf kontinuierlich, da die CustomGPTs durch systematisches Feedback und regelmäßige Updates immer leistungsfähiger wurden.

Integration in bestehende IT- und Prozesslandschaften

CustomGPTs entfalten ihren vollen Mehrwert erst, wenn sie nahtlos in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe integriert werden. Gerade im Mittelstand mit gewachsenen IT-Landschaften ist dies eine zentrale Herausforderung.

Technische Integration mit Legacy-Systemen

Die Anbindung von CustomGPTs an bestehende Systeme kann auf verschiedenen Wegen erfolgen:

• API-basierte Integration: Direkte Anbindung über standardisierte Schnittstellen
• Middleware-Lösungen: Verbindung über zwischengeschaltete Integrationsplattformen
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Zugriff auf Unternehmensdaten ohne direkte Systemintegration
• Dokumentenbasierte Workflows: Austausch strukturierter Dokumente zwischen Systemen

Laut einer Forrester-Umfrage (2025) unter IT-Entscheidern stellt die Systemintegration für 63% der mittelständischen Unternehmen die größte technische Hürde bei der CustomGPT-Einführung dar.

Für Markus, den IT-Director mit Legacy-Systemen, bietet das RAG-Konzept (Retrieval Augmented Generation) einen pragmatischen Einstieg: Statt komplexe direkte Schnittstellen zu entwickeln, kann der CustomGPT über gezieltes Retrieval auf relevante Daten zugreifen, ohne dass eine tiefgreifende Integration erforderlich ist.

Prozessintegration und Workflow-Optimierung

Neben der technischen ist die prozessuale Integration entscheidend für den Erfolg. Ein dreistufiger Ansatz hat sich bewährt:

1. Prozessanalyse: Identifikation von Engpässen und manuellen Routineaufgaben
2. Redesign: Neugestaltung der Prozesse unter Einbeziehung von CustomGPT-Fähigkeiten
3. Change Management: Schrittweise Einführung mit kontinuierlichem Feedback

Besonders effektiv sind „Hybrid-Workflows“, bei denen CustomGPTs und menschliche Experten kooperieren. So kann beispielsweise ein CustomGPT den ersten Entwurf eines Angebots erstellen, der dann von einem Vertriebsmitarbeiter finalisiert wird.

Change Management und Nutzerakzeptanz

Die menschliche Komponente entscheidet letztlich über Erfolg oder Misserfolg Ihrer CustomGPT-Initiative. Das Beratungsunternehmen PwC identifizierte 2025 vier Schlüsselfaktoren für erfolgreiche Adoption:

• Frühzeitige Einbindung: Zukünftige Anwender bereits in der Konzeptionsphase beteiligen
• Realistische Erwartungen: Klar kommunizieren, was der CustomGPT kann und was nicht
• Effektive Schulung: Praxisnahe Trainings mit realen Anwendungsfällen
• Sichtbare Erfolge: Schnelle Wins demonstrieren und kommunizieren

Eine interessante Erkenntnis aus der „AI Adoption Study 2025“ von KPMG: Unternehmen, die CustomGPTs zunächst als Assistenzsystem und nicht als Ersatz positionierten, erzielten eine um 41% höhere Nutzerakzeptanz.

Praxisbeispiel: Schrittweise Integration bei einem Maschinenbauer

Ein Hersteller von Spezialmaschinen (140 Mitarbeiter) implementierte CustomGPTs in drei Phasen:

1. Phase 1 (3 Monate): Standalone-GPTs für die Erstellung von Standarddokumenten ohne Systemintegration
2. Phase 2 (6 Monate): Integration mit dem Dokumentenmanagementsystem und Einbindung interner Wissensdatenbanken
3. Phase 3 (12 Monate): Vollständige Workflow-Integration mit ERP-System und Kundendatenbank

Diese schrittweise Vorgehensweise ermöglichte frühe Erfolge bei überschaubarem Risiko und Aufwand. Die Akzeptanz stieg mit jeder Phase, da die Teams den wachsenden Nutzen unmittelbar erlebten.

Besonders erfolgreich war die Integration des „Angebots-GPT“: Durch die Anbindung an Produkt- und Preisdatenbanken sowie historische Angebote konnte die Erstellungszeit für Standardangebote von durchschnittlich 4,5 Stunden auf 45 Minuten reduziert werden.

Datenschutz, Compliance und Risikomanagement

In kaum einem Bereich ist die Balance zwischen Innovation und Sicherheit so herausfordernd wie beim Einsatz von CustomGPTs. Gerade für mittelständische Unternehmen ohne spezialisierte Compliance-Abteilungen ist ein pragmatischer, aber solider Ansatz entscheidend.

Rechtlicher Rahmen 2025 für KI-Anwendungen

Das regulatorische Umfeld für KI-Anwendungen hat sich seit 2023 deutlich weiterentwickelt. Für europäische Unternehmen sind insbesondere relevant:

• EU AI Act: Seit 2024 vollständig in Kraft, kategorisiert CustomGPTs je nach Einsatzbereich in Risikoklassen
• DSGVO: Weiterhin maßgeblich für den Umgang mit personenbezogenen Daten
• Branchenspezifische Regularien: z.B. MiFID II für Finanzsektor oder MDR für Medizinprodukte
• Haftungsrecht: Zunehmende Rechtsprechung zur Verantwortung für KI-generierte Inhalte

Laut einer Studie der Stiftung Datenschutz (2025) stufen 72% der mittelständischen Unternehmen die rechtskonforme Nutzung von CustomGPTs als „herausfordernd“ oder „sehr herausfordernd“ ein.

CustomGPT-spezifische Compliance-Maßnahmen

Die Rechtsanwaltskanzlei Baker McKenzie empfiehlt in ihrem „AI Compliance Guide 2025“ folgende Kernmaßnahmen:

• Dokumentierte Risikoabschätzung: Systematische Bewertung potentieller Risiken vor der Implementierung
• Datenminimierung: Beschränkung auf tatsächlich notwendige Daten
• Transparenz-Dokumentation: Klare Kennzeichnung KI-generierter Inhalte
• Human-in-the-Loop-Prozesse: Menschliche Überprüfung bei kritischen Entscheidungen
• Regelmäßige Compliance-Audits: Systematische Überprüfung der Einhaltung interner und externer Vorgaben

Für Anna, die HR-Leiterin, ist besonders der Umgang mit Personaldaten relevant. Ein Best-Practice-Ansatz ist hier die Nutzung anonymisierter Trainingsdaten und die strikte Trennung zwischen CustomGPT-Training und operativem Einsatz.

Risiken erkennen und systematisch minimieren

Das „Enterprise AI Risk Framework“ des Instituts für Compliance und Corporate Governance (2025) unterscheidet vier Hauptrisikokategorien bei CustomGPTs:

Fünf praktische Ansätze zur Risikominimierung haben sich bewährt:

1. Pilotierung in unkritischen Bereichen vor breitem Rollout
2. Stufenweise Freigabe mit zunehmender Autonomie
3. Etablierung eines Feedback-Kanals für problematische Outputs
4. Regelmäßige Überprüfung auf neue Schwachstellen
5. Dokumentierter Eskalationsprozess bei Vorfällen

Best Practices für datenschutzkonforme CustomGPTs

Die Datenschutzkonferenz der unabhängigen Datenschutzbehörden empfiehlt in ihrer „KI-Handreichung 2025“ folgende Praktiken:

• Privacy by Design: Datenschutz bereits in der Konzeptionsphase berücksichtigen
• Datenschutz-Folgenabschätzung: Strukturierte Analyse von Risiken
• Transparente Nutzerinformation: Klare Kommunikation über KI-Einsatz
• Trainings-Governance: Kontrolle und Dokumentation der Trainingsdaten
• Löschkonzepte: Definierte Prozesse zur Datenlöschung

Eine EU-Studie zu „AI Compliance im Mittelstand“ (2025) zeigt: Unternehmen, die systematisch in Datenschutz und Compliance investieren, erzielen nicht nur rechtliche Sicherheit, sondern auch einen messbaren Vertrauensvorsprung bei Kunden und Mitarbeitern.

Zukunftssichere Strategien für das CustomGPT-Management

Die KI-Landschaft entwickelt sich mit atemberaubender Geschwindigkeit. Eine zukunftssichere CustomGPT-Strategie muss diese Dynamik berücksichtigen, ohne in hektischen Aktionismus zu verfallen.

Skalierung der CustomGPT-Landschaft

Mit wachsendem Erfolg erster CustomGPT-Implementierungen steigt typischerweise der Bedarf in weiteren Abteilungen und Anwendungsfeldern. Das Forrester Research „AI Scalability Report 2025“ identifiziert drei Erfolgsfaktoren für nachhaltige Skalierung:

• Modularer Baukasten: Wiederverwendbare Komponenten, Templates und Prozesse
• Föderales Betriebsmodell: Balance zwischen zentraler Governance und dezentraler Umsetzung
• Kompetenzaufbau: Kontinuierliche Erweiterung des internen Know-hows

Für Thomas, den Geschäftsführer eines Maschinenbauers, bedeutet dies konkret: Start mit einem CustomGPT in einem klar definierten Bereich (z.B. Angebotserstellung), dann schrittweise Ausweitung auf verwandte Bereiche (z.B. Technische Dokumentation) unter Wiederverwendung von Erfahrungen und Komponenten.

Vorbereitung auf kommende KI-Generationen

Die führenden KI-Labs prognostizieren für den Zeitraum 2025-2027 signifikante Weiterentwicklungen bei generativen Modellen. Dies betrifft insbesondere:

• Verbesserte multimodale Fähigkeiten (Text, Bild, Audio, Video)
• Erweiterte Reasoning-Kapazitäten für komplexere Entscheidungen
• Stärkere Domänenanpassung bei geringerem Trainingsaufwand
• Fortschritte bei der Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen

Um für diese Entwicklungen gerüstet zu sein, empfiehlt das MIT Technology Review eine „Future-Ready Architecture“ mit klarer Trennung zwischen:

• Anwendungslogik: Use-Case-spezifische Regeln und Workflows
• Wissensbasis: Unternehmens- und domänenspezifisches Wissen
• KI-Service: Zugriff auf die generative KI

Diese Architektur ermöglicht es, die KI-Komponente auszutauschen oder zu aktualisieren, ohne die gesamte Anwendung neu aufbauen zu müssen.

Multi-Anbieter-Strategien für mehr Unabhängigkeit

Die Konzentration auf einen einzelnen KI-Anbieter birgt langfristig Risiken bezüglich Kosten, Abhängigkeiten und Ausfallsicherheit. Die Gartner Group empfiehlt in ihrer „Strategic Technology Trends 2025“ eine diversifizierte Strategie:

• Verwendung standardisierter Schnittstellen, die Anbieterwechsel erleichtern
• Regelmäßige Evaluation alternativer Anbieter und Modelle
• Abstrahierung der GPT-Funktionalität hinter eigenen Services
• Klare Exit-Strategien für den Fall von Preiserhöhungen oder Service-Änderungen

Laut einer IDC-Studie (2025) planen 68% der mittleren und großen Unternehmen, bis 2027 mindestens zwei verschiedene KI-Plattformen parallel einzusetzen.

Automatisierungspotentiale im CustomGPT-Management

Mit zunehmender Reife der CustomGPT-Landschaft wächst auch das Potential zur Automatisierung des Managements selbst. Pionierunternehmen setzen bereits auf:

• Automatisierte Performance-Überwachung: KI-gestützte Analyse von Nutzungsmustern und Fehlerraten
• Self-Healing-Mechanismen: Automatische Korrektur häufiger Probleme
• KI-gestützte Update-Empfehlungen: Datenbasierte Vorschläge für Optimierungen
• Autonome Qualitätssicherung: Kontinuierliche Tests durch spezialisierte Evaluierungs-KIs

Die Meta-AI-Studie „AI Managing AI“ (2025) prognostiziert, dass bis 2027 etwa 40% der operativen Management-Aufgaben für CustomGPTs selbst durch KI-Systeme übernommen werden können – ein klassischer Fall von Effizienzsteigerung durch Automatisierung.

Für mittelständische Unternehmen wie das von Markus bedeutet dies: Fokus auf die strategischen Aspekte des CustomGPT-Management, während operative Überwachung und Optimierung zunehmend automatisiert werden können.

FAQs zum CustomGPT-Management