Wer im Sommer 2026 nach einer Anleitung für einen eigenen Custom GPT sucht, findet Dutzende Ratgeber, die alle mit demselben Satz beginnen: Öffne ChatGPT mit deinem Plus-Abo. Dieser Satz stimmt seit dem 16. August nicht mehr. OpenAI hat die Neuanlage von GPTs still auf Firmen-Arbeitsbereiche verschoben, und damit wird aus einer Bastelfrage eine Entscheidung, die über Lizenzen, Rechte und Datenabfluss geht.
Die dritte Spalte auf dem alten ChatGPT-Startbildschirm heißt Limitations. Beim Bau eigener GPTs ist sie die interessanteste. Foto: Matheus Bertelli auf Pexels
Seit August 2026 ist der Bau eigener GPTs eine Firmenentscheidung
Die Änderung kam ohne Ankündigung. Am 16. August 2026 tauchte in der Hilfe-Dokumentation von OpenAI ein neuer Absatz auf, die betroffenen Seiten wurden am 25. und 26. August noch einmal angefasst. Der Kernsatz lautet in der englischen Fassung: „New GPT creation and publishing are not available on personal ChatGPT accounts, including Free, Go, Plus, and Pro.” Eine Pressemitteilung dazu gibt es bis heute nicht, im OpenAI-Community-Forum läuft dafür seit Wochen ein Beschwerde-Thread.
Für Unternehmen ist das weniger dramatisch, als es in den Foren klingt. Wer GPTs im Betrieb einsetzt, arbeitet ohnehin selten mit privaten Plus-Konten, weil dort weder Admin-Rollen noch ein Auftragsverarbeitungsvertrag hängen. Trotzdem verschiebt sich die Rechnung für alle, die bisher mit einem Einzelkonto gebaut und die Ergebnisse per Link ins Team gegeben haben.
Der Weg führt jetzt über einen ChatGPT-Arbeitsbereich für Unternehmen, konkret über den Business-Plan. Der kostet 20 US-Dollar je Nutzer und Monat im Jahresabo und 25 US-Dollar bei monatlicher Zahlung, Stand 29. August 2026, und OpenAI verlangt mindestens zwei Sitzplätze. Der Einstieg liegt damit bei 40 US-Dollar im Monat. Was in Business steckt und wo die Grenze zu Enterprise verläuft, haben wir in ChatGPT Team, Business, Enterprise: welcher Plan zu welcher Firmengröße passt aufgeschlüsselt.
Die Anleitung: von der leeren Maske zum fertigen GPT
Der Bau läuft im Browser, die mobilen Apps können GPTs nur benutzen. Zwei Wege stehen zur Wahl: der Create-Tab, in dem ein Assistent Fragen stellt und daraus eine erste Fassung zusammensetzt, und der Configure-Tab, in dem alle Felder direkt zugänglich sind. Für den Firmeneinsatz lohnt der zweite Weg, weil der Assistent gern wortreiche Anweisungen schreibt, die später niemand mehr überblickt.
Diese Felder füllt ihr im Configure-Tab:
Name. Kurz und beschreibend. Im Arbeitsbereich stehen später Dutzende GPTs nebeneinander, und Kollegen suchen nach Aufgaben, nicht nach Wortspielen. „Angebots-Prüfer Vertrieb” schlägt „Bob”.
Description. Ein bis zwei Sätze, die sagen, wofür der GPT da ist und wann man ihn öffnet. Diese Zeile ist die Auswahlhilfe in der Übersicht.
Instructions. Das Herzstück. Hier steht, wie sich der GPT verhält, in welchem Ton er antwortet, was er tun soll und was ausdrücklich nicht. Schreibt in ganzen Sätzen und in der Sprache, in der der GPT antworten soll. Nennt Beispiele für gute Antworten und mindestens einen Fall, in dem der GPT zurückfragen statt raten soll. Zwei Absätze mit klaren Regeln schlagen zwei Seiten mit Prosa.
Conversation Starters. Drei bis vier Beispielprompts, die beim Öffnen erscheinen. Unterschätzt dieses Feld nicht. In der Praxis entscheiden diese vier Zeilen darüber, ob Kollegen den GPT einmal ausprobieren oder täglich nutzen, weil sie ohne Nachdenken loslegen können.
Knowledge. Dateien, die der GPT als Kontext heranzieht. Preislisten, Handbücher, Textbausteine, Prüfkriterien. Genau hier liegt das Risiko, dazu gleich mehr.
Capabilities. Schalter für die eingebauten Fähigkeiten: Websuche, Canvas, Bildgenerierung und Code Interpreter samt Datenanalyse. Aktiviert nur, was der GPT wirklich braucht. Jeder eingeschaltete Schalter vergrößert die Angriffsfläche und die Antwortzeit.
Actions. Aufrufe an externe Schnittstellen, definiert über eine OpenAPI-Beschreibung. Damit holt der GPT Daten aus euren Systemen oder legt etwas an. Der Schritt hebt einen GPT von einer Textvorlage zu einem Werkzeug, verlangt aber eine saubere Authentifizierung und jemanden, der die Schnittstelle betreut.
Danach kommt der Teil, den die meisten überspringen: testen. Nehmt fünf echte Fälle aus dem Alltag, davon zwei, bei denen die Antwort schwierig ist, und lasst sie von der Person durchspielen, die den GPT später nutzt. Wer selbst gebaut hat, formuliert unbewusst so, wie der GPT es versteht. Erst der Kollege ohne Vorwissen zeigt, ob die Anweisung trägt. Dasselbe Prinzip gilt bei Anthropic, dort in der Struktur einer SKILL.md, beschrieben in Eigenen Claude Skill erstellen.
Wer im Arbeitsbereich was darf
In ChatGPT Business gibt es vier Rollen. Inhaber verwalten den kompletten Arbeitsbereich, Admins übernehmen den laufenden Betrieb, Mitglieder nutzen ChatGPT vollständig und dürfen GPTs bauen, Analytics-Betrachter sehen Auswertungen ohne Verwaltungsrechte. Wichtig ist der Zusatz in der Dokumentation: Mitglieder dürfen GPTs erstellen, bearbeiten und veröffentlichen, sofern die Einstellungen und Berechtigungen des Arbeitsbereichs das zulassen.
Die Freigabe eines fertigen GPT läuft über abgestufte Sichtbarkeiten:
Nur für dich selbst, für ausgewählte Personen oder Gruppen mit getrennten Rechten zum Chatten, Ansehen und Bearbeiten, für alle im Arbeitsbereich mit Link, für den kompletten Arbeitsbereich, für jeden mit Link außerhalb der Firma und schließlich im öffentlichen GPT Store.
Admins können diese Leiter oben abschneiden. Sie legen fest, ob GPTs überhaupt nach außen geteilt werden dürfen, und sie steuern getrennt davon, welche fremden GPTs im Arbeitsbereich nutzbar sind: alle, nur vom Inhaber freigegebene oder keine. Für Firmen mit Kundendaten ist die mittlere Option die richtige. Sie erlaubt einen kuratierten Katalog, ohne dass jeder Mitarbeiter einen unbekannten GPT aus dem Store mit Vertragsentwürfen füttert.
Wissensdateien sind kein Tresor
Das ist der Teil, den Anleitungen auslassen. Wer eine Datei unter Knowledge hochlädt, denkt an einen Anhang, den nur der GPT liest. Die Forschungslage sagt etwas anderes.
Ein Team der Northwestern University hat 216 Custom GPTs geprüft, 16 von OpenAI selbst und 200 aus einem öffentlichen Verzeichnis. Bei 210 der 216 ließ sich die hinterlegte Systemanweisung über Prompt Injection auslesen. Bei allen 120 GPTs mit aktiviertem Code Interpreter gelang das vollständig. Und in allen 24 Fällen, in denen Dateien hinterlegt waren, kamen die Prüfer an deren Inhalt.
Eine breiter angelegte Untersuchung, veröffentlicht auf der ACL 2025, hat 651.022 GPT-Metadatensätze ausgewertet und fünf Wege beschrieben, über die Dateiinhalte abfließen: Metadaten, Initialisierung, Abruf, Sandbox-Umgebung und Prompts. Für den direkten Download der Originaldateien nennt die Arbeit bei aktiviertem Code Interpreter eine Erfolgsquote von 95,95 Prozent. 28,80 Prozent der abgeflossenen Dateien waren urheberrechtlich geschützt, darunter interne Unterlagen eines börsennotierten Unternehmens.
Die Aktivierung des eingebauten Werkzeugs Code Interpreter führt zu einer Rechteausweitung, die es Angreifern erlaubt, die Original-Wissensdateien direkt herunterzuladen, mit einer Erfolgsquote von 95,95 Prozent.
Shen, Shen, Backes, Zhang: When GPT Spills the Tea, ACL 2025
Die praktische Regel daraus ist einfach. Behandelt jede Datei unter Knowledge so, als hättet ihr sie dem gesamten Kreis ausgehändigt, der den GPT öffnen darf. Bei einem GPT, der nur im Arbeitsbereich sichtbar ist, entspricht das der Belegschaft. Bei einem öffentlich geteilten GPT entspricht es dem Internet.
Daraus folgen drei Konsequenzen für den Aufbau. Schaltet Code Interpreter ab, wenn der GPT keine Berechnungen braucht, das schließt den bequemsten Abflussweg. Ladet Auszüge statt Originaldokumenten hoch, also die Prüfkriterien ohne die Kundenliste, die Textbausteine ohne die Marge. Und verzichtet in Wissensdateien komplett auf Personendaten, weil ihr sonst im Zweifel eine Datenschutzverletzung erklären müsst. Wie das in den größeren Rahmen passt, steht in ChatGPT DSGVO-konform im Unternehmen.
Was beim Personal- und Planwechsel passiert
Zwei Übergänge kosten regelmäßig Arbeit, weil sie erst auffallen, wenn sie eintreten.
Jemand verlässt den Arbeitsbereich. Wird ein Mitglied entfernt oder über die Nutzerverwaltung deprovisioniert, gehen dessen GPTs und Projekte an einen Workspace-Inhaber über. Gelöscht wird nichts. Kommt die Person später zurück, kann die Eigentümerschaft automatisch zurückwandern, und Inhaber dürfen sie außerdem manuell neu vergeben. Für den Betrieb heißt das: Der GPT überlebt die Kündigung, der Kontext im Kopf des Erstellers nicht. Legt deshalb die Systemanweisung jedes produktiv genutzten GPT zusätzlich als Datei im Firmenlaufwerk ab.
Ein privates Konto wandert in den Arbeitsbereich. Beim Zusammenführen verschiebt OpenAI Chatverlauf und GPTs aus dem persönlichen Bereich in den Business-Workspace. Custom Instructions und Plugins aus dem privaten Konto werden dabei gelöscht und nicht migriert. Wer den Business-Workspace später verlässt oder daraus entfernt wird, verliert den Zugriff auf die dort liegenden Daten. Der Merge ist außerdem endgültig. Sichert also vorher, was ihr behalten wollt. Den kompletten Ablauf inklusive Domain-Verifizierung und Pilotgruppe beschreibt unser 30-Tage-Rollout-Plan für ChatGPT im Unternehmen.
Wann ihr besser keinen GPT baut
Ein Custom GPT ist eine gespeicherte Arbeitsanweisung mit Kontext und ein paar Werkzeugen. Für alles, was ein Mensch im Chatfenster startet und dessen Ergebnis ein Mensch abnimmt, ist das die schnellste Lösung im Haus. Angebotsprüfung, Textvarianten nach Hausstil, Onboarding-Fragen zum Handbuch, Auswertung eines Exports.
An drei Stellen ist der GPT das falsche Werkzeug. Wenn der Ablauf ohne Menschen davor starten soll, etwa nachts bei jeder eingehenden Bestellung, gehört die Logik in eine Automatisierung mit Auslöser und Protokoll. Wenn der Zugriff auf Daten von der Rolle abhängen muss, weil der Vertrieb andere Zahlen sehen darf als die Produktion, reicht die Freigabestufe eines GPT nicht aus. Und wenn die Aufgabe fachlich streng ist, also Fristen, Beträge oder Rechtsfolgen erzeugt, braucht ihr eine geprüfte Berechnung mit nachvollziehbarem Ergebnis. Für diese Fälle bauen wir Abläufe statt Chatfenster, beschrieben unter KI-Automatisierung.
Der schnellste Test vor dem Bau besteht aus einer Frage: Würdet ihr die Wissensdateien dieses GPT einem Wettbewerber zeigen, wenn er nett fragt? Fällt die Antwort negativ aus, gehört der Inhalt nicht ins Knowledge-Feld, und die Aufgabe braucht eine andere Bauform. Alles andere lässt sich am Nachmittag zusammenstecken und ab morgen nutzen.
Häufige Fragen
Kann ich mit ChatGPT Plus noch einen Custom GPT erstellen?
Nein. OpenAI schreibt in der Hilfe zum Erstellen und Bearbeiten von GPTs, dass die Neuanlage und Veröffentlichung auf persönlichen ChatGPT-Konten einschließlich Free, Go, Plus und Pro nicht verfügbar ist. Die Einschränkung tauchte am 16. August 2026 in der Dokumentation auf, die betroffenen Hilfeseiten wurden am 25. und 26. August 2026 erneut angefasst. Bereits vorhandene GPTs bleiben nutzbar und lassen sich weiter bearbeiten. Wer neu bauen will, braucht einen Business-, Enterprise- oder Edu-Arbeitsbereich.
Was kostet der günstigste Weg zu einem eigenen Custom GPT?
Ein ChatGPT-Business-Arbeitsbereich kostet 20 US-Dollar je Nutzer und Monat im Jahresabo und 25 US-Dollar bei monatlicher Zahlung, Stand 29. August 2026. OpenAI verlangt mindestens zwei Sitzplätze, der Einstieg liegt also bei 40 US-Dollar monatlich im Jahresabo. Ein einzelnes Plus-Abo für 20 US-Dollar reicht seit August 2026 nicht mehr aus, weil damit keine neuen GPTs mehr angelegt werden können.
Kann jeder im Arbeitsbereich einfach GPTs bauen und veröffentlichen?
Nur wenn die Workspace-Einstellungen es zulassen. In ChatGPT Business dürfen Mitglieder GPTs erstellen, Verwaltungsrechte haben sie nicht. Inhaber und Admins legen über Rollen und Berechtigungen fest, wer bauen und bearbeiten darf und wie weit ein GPT geteilt werden darf. Die Freigabe lässt sich auf einzelne Personen und Gruppen oder auf den Arbeitsbereich begrenzen, öffentliche Links und die Veröffentlichung im GPT Store können Admins unterbinden. Zusätzlich steuern sie, ob fremde GPTs überhaupt genutzt werden dürfen, nur freigegebene oder gar keine.
Können Nutzer die Wissensdateien aus meinem GPT herunterladen?
Mit aktivierter Code-Ausführung ist das gut belegt. Eine Untersuchung von 216 Custom GPTs zeigte, dass sich in allen 24 geprüften Fällen mit hinterlegten Dateien der Inhalt abgreifen ließ und dass sich in 210 der 216 GPTs die Systemanweisung auslesen ließ. Eine ACL-Studie von 2025 kommt bei aktiviertem Code Interpreter auf eine Erfolgsquote von 95,95 Prozent beim direkten Download der Originaldateien. Behandelt Wissensdateien deshalb wie eine Veröffentlichung an den Kreis, der den GPT nutzen darf.
Was passiert mit unseren GPTs, wenn ein Mitarbeiter das Unternehmen verlässt?
Wird ein Mitglied aus dem Arbeitsbereich entfernt oder deprovisioniert, gehen dessen GPTs und Projekte an einen Workspace-Inhaber über und werden nicht gelöscht. Kommt die Person später zurück, kann die Eigentümerschaft automatisch zurückwandern, Inhaber können sie außerdem manuell neu vergeben. Ein GPT, den jemand im privaten Plus-Konto gebaut hat, gehört dagegen dieser Privatperson und bleibt beim Abgang mit ihr im Konto.
Gehen GPTs aus dem privaten Konto beim Umzug in den Business-Workspace verloren?
Chatverlauf und GPTs wandern beim Zusammenführen des persönlichen Arbeitsbereichs in den Business-Workspace mit. Custom Instructions und Plugins aus dem privaten Konto werden dabei gelöscht und nicht migriert. Sichert die Systemanweisungen eurer GPTs also vorher als Textdatei. Wer den Business-Workspace später verlässt oder entfernt wird, verliert den Zugriff auf die dort liegenden Daten.
Wann ist ein Custom GPT die falsche Lösung?
Wenn der Ablauf ohne Menschen davor laufen soll, wenn er an Systeme andocken muss, für die es keine saubere Schnittstelle gibt, oder wenn die Wissensbasis Personendaten und Preise enthält, die niemand außerhalb eines kleinen Kreises sehen darf. Ein GPT ist eine gespeicherte Arbeitsanweisung mit Kontext und ersetzt kein Zugriffskonzept. Für wiederkehrende Prozesse mit Rechten und Protokoll gehört die Logik in eine Automatisierung.
Quellen & Referenzen
- OpenAI Help Center: Creating and editing GPTs, mit dem Passus zur Sperre für persönliche Konten (Free, Go, Plus, Pro), Stand 25.08.2026. help.openai.com
- OpenAI Help Center: Sharing and publishing GPTs, Freigabestufen und Veröffentlichung im GPT Store. help.openai.com
- OpenAI Help Center: Managing GPT access in Enterprise and Edu workspaces, Admin-Kontrollen für eigene und fremde GPTs. help.openai.com
- OpenAI Help Center: Managing members, seat types, and roles in ChatGPT Business, die vier Rollen und ihre Rechte. help.openai.com
- OpenAI Help Center: Managing workspace lifecycle and migration in ChatGPT Business, Merge-Folgen und Eigentümerwechsel beim Ausscheiden. help.openai.com
- Yu, Wu, Shu, Jin, Yang, Xing: Assessing Prompt Injection Risks in 200+ Custom GPTs, Auslesequoten für Systemanweisung und Dateien. arxiv.org
- Shen, Shen, Backes, Zhang: When GPT Spills the Tea, ACL 2025, fünf Abflusswege und 95,95 Prozent Download-Erfolg bei aktivem Code Interpreter. aclanthology.org
- Palo Alto Networks: OpenAI Custom GPTs, What You Need to Worry About, Abgriff von Wissensdateien über die Code-Ausführung. paloaltonetworks.com
