chatGPT Agent Task Management

Hi ,

kennst du das? Du testest ein neues KI-Tool und nach 10 Minuten denkst du dir: "Das ist ja komplett overhyped."

Genau das ist mir mit ChatGPT Agents passiert.

37 Minuten hat der Agent gebraucht, um die LinkedIn-Posts von drei Kollegen zu analysieren. Eine Aufgabe, die ich in 5 Minuten erledigt hätte.

Aber dann kam der Plot-Twist.

Das Problem mit "AI Automation" bisher

Die meisten Unternehmen versuchen verzweifelt, ihre manuellen Prozesse an KI zu delegieren. Das Resultat?

• 2-3 Stunden tägliche Arbeit mit der KI statt Zeitersparnis
• Ständiges Babysitten von AI-Tools
• Output, der mehr Nacharbeit erfordert als Nutzen bringt
• Frustration statt Revolution

Ich sehe das täglich bei meinen Kunden. Sie investieren Zeit, Geld und Hoffnung in AI-Tools, nur um festzustellen: Die versprochene Automatisierung ist ein Mythos.

Ich habe versucht, KI wie einen schlechten Praktikanten zu behandeln – und mich gewundert, warum es nicht funktioniert.

Was jetzt eine wirkliche Veränderung ist: Agent Mode mit Scheduling

Nach meinem 37-Minuten-Desaster wollte ich ChatGPT Agents schon abschreiben. Dann entdeckte ich die Scheduling-Funktion.

Stell dir vor:
→ Dein Agent zieht jeden Montag automatisch die Performance-Daten deiner Konkurrenten
→ Erstellt dir wöchentlich einen Marktanalyse-Report
→ Sammelt täglich relevante Industry-News und fasst sie zusammen
→ Alles läuft im Hintergrund, ohne dass du zuschauen musst

Der Unterschied? Du delegierst nicht mehr einzelne Tasks. Du baust ein System.

Warum Agent Mode plötzlich Sinn macht:

1. Zeitintensive, aber einfache Tasks = Sweet Spot
Der Agent ist nicht schnell. Aber das muss er auch nicht sein, wenn er nachts um 3 Uhr deine Reports erstellt. Die 37 Minuten stören niemanden, wenn du schläfst.

2. Browser-Automation ohne Code
Während du bei Make.com oder Zapier erstmal 20 Module verkabeln musst, sagst du dem Agent einfach: "Geh auf diese Seite, klick hier, kopier das." Keine API-Keys, kein Technical Setup.

3. Supervision statt Blind Trust
Du kannst jederzeit eingreifen, die Kontrolle übernehmen oder den Task abbrechen. Das System zeigt dir genau, was es gerade tut. Transparenz, die andere Tools vermissen lassen.

Praktische Implementation: Mein Agent-Setup

Nach dem LinkedIn-Experiment habe ich meine Strategie komplett geändert. Hier mein aktuelles Setup:

Schritt 1: Project anlegen statt Einzel-Chats
Ich erstelle für jeden Automation-Flow ein eigenes Agent Project mit:

• Klaren Instructions

• Context-Files (Beispiele, Templates)

• Definierten Output-Formaten

Schritt 2: Test-Run mit Supervision
Einmal manuell durchlaufen lassen und dabei:

• Login-Prozesse dokumentieren

• Edge-Cases identifizieren

• Instructions verfeinern

Schritt 3: Schedule aktivieren
Wenn der Output passt → Schedule Button → Frequenz wählen → Fertig.

Kleiner-Tipp: Lösche regelmäßig deine Browser-Daten in den Settings. Der Agent speichert deine Logins zwischen.

Meine aktuellen Agent-Automations:

Weekly Competitor Analysis (Montag, 9 Uhr)
Task: Analysiere die Top 5 Posts meiner definierten Konkurrenten
Output: Google Sheet mit Engagement-Metriken und Content-Types
Zeit: ~45 Minuten (während ich frühstücke)


Daily Industry News Digest (Täglich, 6 Uhr)
Task: Sammle News von 10 definierten Tech-Seiten
Output: Zusammenfassung der 5 wichtigsten Entwicklungen
Zeit: ~30 Minuten (bevor ich aufstehe)


Monthly Customer Feedback Summary (Monatlich, 1.)
Task: Durchsuche Support-Tickets und erstelle Trend-Analyse
Output: Notion-Page mit kategorisierten Insights
Zeit: ~2 Stunden (während ich andere Projekte bearbeite)

Live-Demo: So baust du deinen ersten Agent

Ich zeige dir Schritt für Schritt, wie du von der Idee zur laufenden Automation kommst.

Im Video siehst du:

• Wie du dich richtig einloggst (der nervigste Part)

• Mein LinkedIn-Analyse Setup im Detail

• Die häufigsten Fehler und wie du sie vermeidest

• Bonus: Mein "News Digest" Template zum Kopieren

Die Grenzen (ja, es gibt sie)

ChatGPT Agents sind kein Allheilmittel. Nach 2 dem Testing hier meine Learnings:

Funktioniert gut für:
✅ Datensammlung von öffentlichen Seiten
✅ Recurring Reports und Analysen
✅ Simple, aber zeitintensive Research-Tasks
✅ Alles, was klare, wiederholbare Steps hat

Funktioniert (noch) nicht für:
❌ Komplexe Multi-Step-Workflows
❌ Tasks, die Kreativität erfordern
❌ Zeitkritische Prozesse
❌ Alles über 40 Runs/Monat (aktuelles Limit)

Was Experten verschweigen

Die AI-Influencer feiern Agent Mode als "RPA-Killer" und "Ende aller Automation-Tools".

Bullshit.

Was sie nicht sagen: Es ist ein komplett anderes Tool für andere Use Cases. Zapier stirbt nicht. Make.com auch nicht.

Agent Mode füllt eine spezifische Lücke: Simple Browser-Automation für Non-Technical Users.

Und genau da ist es verdammt gut.

Dein nächster Schritt

Vergiss erstmal die Hype-Videos von "Agents ersetzen dein ganzes Team".

Starte klein:
1. Identifiziere EINE nervige, wiederkehrende Research-Aufgabe
2. Definiere klare Steps (so würdest du es einem Praktikanten erklären)
3. Baue ein Agent Project mit genug Context
4. Teste es einmal manuell
5. Wenn's funktioniert → Schedule it

Der Erfolg liegt nicht in der Komplexität. Er liegt in der richtigen Task-Auswahl.

Happy Building
Sascha

Das Problem mit traditionellen AI-Workflows

Ich sehe es ständig bei anderen Agenturen:

• Sie jonglieren zwischen 15 verschiedenen Tools
• Copy-pasten Prompts hin und her wie im Jahr 2019
• Verlieren Context bei jedem Tool-Wechsel
• Brennen Budget für "AI-Experten" die glorifizierte Copy-Paste-Artists sind
• Bauen komplexe Systeme, die niemand versteht

Meine Erkenntniss: Die meisten nutzen KI wie einen besseren Textgenerator. Dabei ist sie eine komplette Operations-Maschine.

Ich habe anfangs den gleichen Fehler gemacht. Ich hatte:
- Claude für Text
- Make.com für Automation
- Notion für Daten
- Google Sheets für Tracking

Alles disconnected. Alles manuell verbunden. Ein Alptraum.

Die Revolution: Claude MCP + n8n

Was wäre, wenn dein AI Assistant direkt auf ALLE deine Tools zugreifen könnte? Ohne Copy-Paste. Ohne Context-Verlust. Ohne Frickelei.

Genau das macht MCP (Model Context Protocol) möglich.

Dieses fortgeschrittene Tutorial ist exklusiv für Premium-Mitglieder verfügbar. Du erhältst:

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Wenn du dich bereit fühlst, dann kann ich dir folgendermaßen helfen:

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Komme der Kompetenzpflicht nach und werde fit im Bewerten des Nutzens von KI - mit “sascha30” bekommst du sogar richtig satten Rabatt.

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