ChatGPT oder Claude? Beide – und warum das kein Widerspruch ist
Vier Jahre KI-Entwicklung, zwei sehr unterschiedliche Assistenten und ein Prinzip, das sich im Agenturalltag bewährt: Keiner arbeitet ohne Kontrolle durch den anderen.
Es ist kurz nach elf am Abend, im Büro brennt kein Licht mehr – und trotzdem wird gearbeitet. Auf dem einen Rechner baut ein KI-Agent seit Stunden ein Contao-Theme um: Er migriert Inhaltselemente, schreibt Twig-Templates, veröffentlicht Pakete. Am nächsten Morgen wird ein zweiter Agent, von einem anderen Hersteller, jede dieser Änderungen gegenlesen – und finden, was der erste übersehen hat. Erst danach schaut ein Mensch drauf und entscheidet.
Kurz gesagt: Die Frage „ChatGPT oder Claude?" beantworten wir seit anderthalb Jahren täglich – mit „beide, aber nie unkontrolliert". Dieser Beitrag erklärt in der Tiefe, was hinter den Systemen steckt, wie sie sich seit 2022 entwickelt haben, wo jedes glänzt und wo es scheitert. Und er zeigt an zwei echten Projekten – dem Theme Ultimate und der Bauwissen-App –, wie KI die Arbeit einer Webagentur verändert hat: Prozesse, Rollen, Möglichkeiten. Mit Checklisten für alle, die den Einstieg noch vor sich haben.
Was Künstliche Intelligenz wirklich ist – und was nicht
Der Begriff „Künstliche Intelligenz" führt in die Irre, weil er nach Denken klingt. Technisch betrachtet sind ChatGPT und Claude große Sprachmodelle (Large Language Models): Systeme, die an gewaltigen Textmengen gelernt haben, welches Wort mit welcher Wahrscheinlichkeit auf die bisherigen folgt. Aus dieser scheinbar simplen Fähigkeit entsteht etwas erstaunlich Mächtiges – wer Sprache auf diesem Niveau fortsetzen kann, kann zusammenfassen, übersetzen, argumentieren, programmieren.
Drei Eigenschaften folgen direkt aus dieser Bauart, und wer sie kennt, versteht neunzig Prozent aller KI-Diskussionen:
- Sprachmodelle wissen nichts – sie haben Muster gelernt. Deshalb können sie überzeugend formulieren und trotzdem falsch liegen. Fachleute nennen das Halluzination; treffender wäre: selbstbewusstes Raten.
- Datenbanken sind sie nicht. Wer aktuelle Fakten braucht, gibt sie dem Modell mit – per Recherche, Dokument oder Websuche. Genau darum funktioniert der Ansatz „Fakten vom Menschen, Formulierung von der Maschine" so gut.
- Zu Agenten sind sie trotzdem geworden. Die entscheidende Entwicklung der letzten zwei Jahre ist nicht besseres Formulieren, sondern Handeln: Moderne Modelle bedienen Werkzeuge, führen Code aus, öffnen Browser, prüfen ihre eigenen Ergebnisse und arbeiten stundenlang an einer Aufgabe.
Kurz: KI ersetzt kein Wissen und keine Verantwortung. Ersetzt werden Tipparbeit, Routine und – zunehmend – ganze Arbeitsschritte zwischen Idee und Ergebnis.
Die Modell-Landschaft 2026: mehr Auswahl, als man denkt
Wer heute „KI" sagt, meint meist eines von einer Handvoll Systeme. Neben OpenAI (ChatGPT, Codex) und Anthropic (Claude) spielen Google (Gemini), Meta (Llama, offen verfügbar), Mistral aus Europa und xAI (Grok) vorn mit. Dazu kommt eine wachsende Zahl offener Modelle, die sich auf eigener Hardware betreiben lassen – interessant für alle, bei denen Daten das Haus nicht verlassen dürfen.
Alle großen Anbieter folgen inzwischen demselben Muster: Modellfamilien in Größenstufen. Klein und schnell für Alltagsaufgaben, mittel für den Standardfall, groß für komplexe Arbeit. Bei OpenAI heißen die Stufen seit GPT-5.6 Luna, Terra und Sol; bei Anthropic Haiku, Sonnet und Opus – seit Juni 2026 ergänzt um die neue Mythos-Klasse mit Claude Fable 5 an der Spitze. Die Preisspreizung ist erheblich: Zwischen dem kleinsten und dem größten Modell liegt oft der Faktor fünfzig.
Für Unternehmen bedeutet das eine unbequeme, aber befreiende Wahrheit: Die Frage „Welche KI ist die beste?" hat keine stabile Antwort. Die Spitzenposition wechselt im Monatsrhythmus. Stabil sind dagegen die Charaktere der Anbieter – und genau darauf lässt sich eine Arbeitsweise bauen.
Vier Jahre im Zeitraffer: zwei Wege zum selben Ziel
Im November 2022 stellte OpenAI ein Experiment online, das binnen zwei Monaten hundert Millionen Nutzer fand. ChatGPT konnte damals: Text. Mehr nicht – kein Bild, keine Websuche, kein Werkzeug. Was folgte, war die vielleicht schnellste Produktevolution der Technikgeschichte.
OpenAI lieferte im Jahrestakt Meilensteine: GPT-4 verstand Bilder und bestand Examen, GPT-4o verschmolz Sprache, Bild und Ton, die o-Reihe brachte Modelle, die vor der Antwort sichtbar nachdenken. Mit GPT-5 verschwand die Modellwahl hinter einem System, das selbst entscheidet, wie viel Denkarbeit eine Frage verdient – und mit den Codex-Ausbaustufen zog die KI als Agent in Editor und Terminal ein.
Anthropic, 2021 von ehemaligen OpenAI-Leuten gegründet, nahm den anderen Weg: erst Sicherheit, dann Show. Claude 1 und 2 blieben Nischenprodukte, mit Claude 3 kam 2024 der Durchbruch samt dreistufiger Modellfamilie. Es folgten Computer Use – ein Modell, das Bildschirm, Maus und Tastatur bedient –, Claude Code für die Kommandozeile und Modelle, die viele Stunden konzentriert an einer Aufgabe bleiben. Seit Mai 2025 gilt: Wer lange, komplexe Umbauten automatisieren will, kommt an Claude kaum vorbei; wer das schnellste Werkzeug im Editor sucht, landet oft bei Codex.
Bemerkenswert ist, wie sich beide Wege treffen: Der Showman lernte Sorgfalt, der Sicherheitsforscher lernte Tempo. 2026 trennt die Spitzenmodelle im Benchmark ein einziger Punkt – im Alltag trennt sie ihr Temperament.
Stärken und Schwächen: ChatGPT
Nach anderthalb Jahren täglicher Arbeit mit beiden Systemen hat sich bei uns ein klares Bild ergeben. Zuerst ChatGPT – im Agenturalltag vor allem in Gestalt von Codex, dem Programmier-Agenten in Visual Studio Code:
- Außergewöhnlich schnell bei klar umrissenen Aufgaben: Bug analysieren, Fix schreiben, committen – oft in Minuten.
- Die beste Bilderzeugung im Alltag: Unsere Blog-Titelbilder entstehen ausnahmslos hier.
- Stark im Terminal und bei Infrastruktur: Composer, Git, Paketveröffentlichung auf Packagist – sitzt.
- Kreative Breite: viele Varianten, ungewöhnliche Ansätze, schnelles Brainstorming.
- Riesiges Ökosystem: Projekte, Team-Funktionen, Integrationen in jede Richtung.
- Neigt bei langen Aufgaben zum Abkürzen: erledigt den sichtbaren Teil, lässt Randfälle liegen.
- Eigenmächtigkeit: hebt schon mal ungefragt eine Versionsnummer an oder „räumt auf", wo niemand aufräumen wollte – unsere Chatverläufe sind voll von „Halt, keine Versionsanhebung!".
- Deutsche Texte klingen häufig nach Übersetzung: korrekt, aber ohne Ton.
- Bei Pixel-Feinarbeit (CSS!) mitunter erstaunlich zäh – ein margin-top von sechs Pixeln kostete uns einmal neun Anläufe.
Stärken und Schwächen: Claude
Claude ist bei uns das zweite Standbein – als Chat, als Claude Code im Terminal und als Desktop-Agent, der Browser und Programme bedient:
- Langstrecke: bleibt über Stunden auf Kurs, arbeitet Listen vollständig ab und meldet ehrlich, was offen blieb.
- Deutsche Texte mit Haltung und Ton – dieser Blog wird von Claude geschrieben und gepflegt, inklusive Contao-Backend.
- Werkzeugbedienung über den Code hinaus: Browser steuern, Backends bedienen, Dateien organisieren, Systeme verbinden.
- Gründlichkeit im Review: findet Randfälle, Sicherheitslücken und die Frage, die niemand gestellt hat.
- Transparenz: legt Annahmen offen, fragt bei Widersprüchen nach, statt sie zu übertünchen.
- Gemächlicher bei Kleinkram – für einen Drei-Zeilen-Fix ist der Kollege schneller.
- Bilderzeugung: praktisch nicht vorhanden – dafür braucht es das andere Werkzeug.
- Vorsicht kann nerven: fragt lieber einmal zu viel nach, wo man „mach einfach" erwartet hätte.
- Das Ökosystem ist jünger; manche Integration erfordert noch Handarbeit.
Zwei Temperamente also: hier der schnelle, ideenreiche Sprinter mit Hang zur Abkürzung – dort der ausdauernde, gewissenhafte Läufer mit Hang zur Rückfrage. Genau diese Verschiedenheit ist der Grund, warum wir uns nicht entscheiden.
Das Vier-Augen-Prinzip: Wenn zwei KIs sich gegenseitig prüfen
In der Agentur Zentral GmbH arbeitet keines der beiden Modelle unkontrolliert. Der Ablauf ist immer derselbe: Ein Modell setzt um, das andere prüft – und der Mensch brieft am Anfang und entscheidet am Ende. Was nach Bürokratie klingt, ist in der Praxis der größte einzelne Qualitätshebel im KI-Einsatz.
Der Effekt beruht auf einem einfachen Umstand: Zwei Modelle desselben Anbieters machen ähnliche Fehler, weil sie ähnlich trainiert wurden. Zwei grundverschiedene Architekturen übersehen selten dasselbe. Wenn Codex in einer Nachtschicht das halbe Theme umbaut, liest Claude am Morgen den Diff – und findet zuverlässig die zwei Stellen, an denen der Sprinter abgekürzt hat. Umgekehrt entlarvt Codex in Claudes Konzepten die Stelle, an der Gründlichkeit in Umständlichkeit kippt.
Konkret sah das zuletzt so aus: Der eine Assistent hatte in einem Login-Beitrag dieses Blogs Sicherheitslücken vermutet und Härtungen empfohlen. Der Gegencheck im Quellcode ergab: Die Hälfte der Empfehlungen war längst umgesetzt – der Beitrag wurde korrigiert, bevor ein Leser die falsche Behauptung sah. Das Vier-Augen-Prinzip prüft eben nicht nur Code, sondern auch Behauptungen.
Werkstattbericht: Wie zwei KIs das Theme Ultimate umgebaut haben
Wie das im echten Projekt aussieht, zeigt unser eigenes Produkt. Das Theme Ultimate ist unser Contao-Theme für Kundenprojekte – und seit anderthalb Jahren zugleich das Versuchsfeld, auf dem wir KI-gestützte Entwicklung ernsthaft betreiben. Drei Chat-Verläufe mit zusammen mehreren tausend Nachrichten dokumentieren diesen Umbau lückenlos.
Was in dieser Zeit entstanden ist, wäre im klassischen Agenturalltag ein Jahresprojekt gewesen:
- Die komplette Ablösung der RockSolid Custom Elements: Alle Inhaltselemente sind heute eigenständige Theme-Ultimate-Elemente auf Twig-Basis – ohne Fremdabhängigkeit, inklusive automatischer Migration der Bestandsdaten aus den alten Strukturen.
- Kundenindividuelle Anpassungen als eigene Bundles: Jedes Projekt bekommt sein Kunden-Theme als installierbare Erweiterung über den Contao Manager – statt loser Dateien in Template-Ordnern.
- Ein kompletter CSS-Neuaufbau auf SCSS-Basis, automatischer Dark Mode nach Systemeinstellung, modernisierte Skripte ohne jQuery-Altlasten.
- Versionierung und Veröffentlichung über GitHub und Packagist, Lizenzverwaltung je Kunde, Rollback-Backups und eine ständige Testumgebung.
Das Ergebnis kann sich messen lassen – wörtlich: Bei Google PageSpeed Insights erreicht die Theme-Website 100 Punkte in allen vier Kategorien, mobil wie auf dem Desktop. Wer eine Contao-Website plant, bekommt mit dem Theme Ultimate also eine Basis, die Performance, Barrierefreiheit und Wartbarkeit nicht verspricht, sondern nachweist.
Was sich im Maschinenraum wirklich geändert hat
Interessanter als die Frage, was gebaut wurde, ist die Frage, wie sich das Arbeiten verändert hat. Fünf Beobachtungen aus den Verläufen:
1. Der Chat ist das neue Projektgedächtnis. Der dritte Theme-Chat beginnt mit dem Satz „Lies bitte die Informationen aus Chat 1 und Chat 2 ein". Entscheidungen, Fehlversuche, Begründungen – alles ist dokumentiert, durchsuchbar und übergabefähig. Kein Wiki dieser Welt war je so aktuell.
2. Aus Anweisungen wurden Spielregeln. Die wichtigsten Sätze in den Verläufen sind nicht technisch: „Keine eigenständigen Versionsanhebungen mehr." „Erst analysieren, dann ändern." „Der Ordner darf niemals gelöscht werden." Wer mit KI arbeitet, formuliert Leitplanken statt Arbeitsschritten – und die Qualität dieser Leitplanken entscheidet über das Ergebnis.
3. Die Nachtschicht gehört der Maschine. „Du hast jetzt acht Stunden, nutze sie" ist ein realer Arbeitsauftrag aus dem Juli. Der Mensch testet morgens, was nachts entstanden ist. Voraussetzung: eine Testumgebung und automatische Rollbacks – beides haben wir uns von der KI gleich mit bauen lassen.
4. Frustration gehört dazu – und hat ein Muster. Die Verläufe zeigen auch neun Anläufe für sechs Pixel Abstand und ein entnervtes „Das ist doch nur CSS!". Die Lehre: KI scheitert selten am Schweren, öfter am scheinbar Trivialen. Wer das weiß, greift früher selbst ein statt den zehnten Anlauf zu befehlen.
5. Die Rolle des Menschen ist gewachsen, nicht geschrumpft. Aus dem Entwickler wurde ein Auftraggeber, Qualitätsprüfer und Produktverantwortlicher, der jederzeit tief eingreifen kann. Entscheidungen wie „RSCE fliegt raus" oder „nur noch Twig" trifft kein Modell – sie erfordern Überblick über Kunden, Markt und Wartbarkeit auf Jahre.
Werkstattbericht II: Eine Web-App entsteht im Dialog
Das zweite Beispiel zeigt die neue Reichweite: die Bauwissen-App – ein geschütztes Portal für den Bau, das Wissen, Baustellen, Aufgaben, Termine und Material an einem Ort bündelt. Installierbar als App auf dem Smartphone, mit hellem und dunklem Design, Team-Einladungen und einem Editor, der sauberes HTML erzwingt.
Bemerkenswert ist die Entstehungsgeschichte: Die App wurde nicht vorab spezifiziert, sondern im Dialog geformt. Der Verlauf liest sich wie eine Werkstatt: „Statt Bilder lieber Icons." – „Die Rubriken passen nicht, bitte für private Bauleute." – „Diese Funktion komplett entfernen, das pflegt auf einer privaten Baustelle niemand." Aus über 150 solcher Rückmeldungen entstand in wenigen Tagen ein Produkt, das exakt einem realen Bedarf entspricht – nicht einem Lastenheft von vor sechs Monaten.
Für unsere Kunden heißt das ganz praktisch: Die Agentur Zentral GmbH baut heute nicht mehr nur Websites. Wir entwickeln Web-Apps – vom Buchungssystem bis zum Wissensportal wie der Bauwissen-App – und eigene Contao-Erweiterungen, wenn der Standard nicht reicht. Der Weg dorthin ist derselbe wie beim Theme: klares Briefing, KI-gestützte Umsetzung, Gegenprüfung, menschliche Abnahme. Was früher am Budget scheiterte, ist heute eine Frage von Wochen.
KI in der Werbeagentur: von SEO zu GEO
Und was heißt das alles für das Kerngeschäft einer Agentur – Sichtbarkeit? Die kurze Antwort: Die Disziplin hat sich verdoppelt. Neben die klassische Suchmaschinenoptimierung tritt die Generative Engine Optimization (GEO) – die Kunst, in KI-Antworten vorzukommen, wenn niemand mehr zehn blaue Links liest.
Beides folgt eigenen Regeln, aber einer gemeinsamen Grundlage:
- Inhalte, die Fragen direkt beantworten – Frage als Überschrift, Antwort im ersten Absatz.
- Strukturierte Daten, damit Maschinen wissen, wer hier spricht und wofür das Unternehmen steht.
- Eigene Substanz: Zahlen, Beispiele, Erfahrung. KI-Systeme zitieren, was sie nirgendwo sonst finden.
- Technik ohne Stolperfallen: Ladezeit, Barrierefreiheit, saubere Semantik – die Basis bleibt die Basis.
Zugleich hat KI die Produktionsseite verändert: Recherche, Entwürfe, Meta-Texte, Bildideen und Infografiken entstehen heute in einem Bruchteil der Zeit – nach genau dem Prozess, den dieser Blog selbst durchläuft: Fakten zuerst, Maschine formuliert, zweites Modell prüft, Mensch entscheidet. Dass ein Beitrag wie dieser an einem Vormittag entsteht statt in einer Woche, ist kein Kunststück mehr. Dass er stimmt, bleibt Handwerk.
Wohin die Reise geht
Prognosen zu KI altern schneller als Milch – ein paar Linien sind trotzdem stabil genug, um sie zu benennen:
Agenten werden Alltag. Der Wandel vom Frage-Antwort-Werkzeug zum eigenständig arbeitenden System ist in vollem Gang. Aufgaben werden delegiert statt diktiert; geplante Läufe, Nachtschichten und Übergaben zwischen Agenten werden so normal wie heute der Cron-Job.
Mehrere Modelle statt eines Ökosystems. Das Vier-Augen-Prinzip wird sich verbreiten – nicht aus Ideologie, sondern weil es messbar Fehler reduziert. Werkzeuge, die Modelle verschiedener Anbieter orchestrieren, sind die logische nächste Stufe.
Preise fallen, Ansprüche steigen. Was heute das Spitzenmodell kostet, leistet in achtzehn Monaten die Mittelklasse. Der Engpass verschiebt sich endgültig vom Zugang zur Kompetenz: Briefen, Prüfen, Verantworten kann man nicht abonnieren.
Regulierung wird konkret. Die europäische KI-Verordnung bringt gestaffelte Pflichten – von Transparenz bis Kennzeichnung. Wer heute dokumentiert, welche Werkzeuge er wie einsetzt, muss später nichts nachholen.
Und die Grenze bleibt. Sprachmodelle raten brillant. Verantwortung, Geschmack, Kundenbeziehung und die Entscheidung, was gebaut werden soll, bleiben menschlich – auf absehbare Zeit ohne Konkurrenz.
Checkliste: Welches Werkzeug für wen?
Zum Schluss die Frage, die uns Kunden am häufigsten stellen – beantwortet als Faustregeln aus der Praxis:
- Für den Einstieg im Unternehmen: ein Modell wählen, einen konkreten Anwendungsfall definieren (etwa Angebotstexte oder Meta-Beschreibungen), vier Wochen messen, dann ausbauen.
- Für Texte mit Ton (deutsch, Marke, Haltung): Claude zuerst probieren.
- Für Bilder, schnelle Recherche und Varianten: ChatGPT.
- Für Entwicklung: beide – kurzer Fix und Terminal zu Codex, langer Umbau und Review zu Claude Code.
- Für alles mit Kundendaten: vorher klären, was in welches Werkzeug darf; Auftragsverarbeitung und Team-Tarife nutzen, öffentliche Gratis-Zugänge meiden.
- Ab dem ersten ernsthaften Einsatz: Vier-Augen-Prinzip – kein KI-Ergebnis geht ungeprüft nach draußen, ob Code oder Text.
- Und immer: eine Person benennen, die verantwortlich bleibt. KI skaliert Arbeit, nicht Verantwortung.
Wer diesen Weg nicht allein gehen will: Genau dafür gibt es uns. Die Agentur Zentral GmbH setzt KI seit Jahren produktiv ein – nicht als Buzzword, sondern als dokumentierten Arbeitsprozess mit Prüfschritten. Von der Beratung über Website und Web-App bis zur Contao-Erweiterung.
Fazit: Nicht entweder – oder, sondern sowohl – und geprüft
ChatGPT oder Claude? Nach vier Jahren Entwicklung, tausenden Chat-Nachrichten und zwei umgebauten Produkten ist unsere Antwort klar: Die Frage ist falsch gestellt. Beide Modelle sind herausragend – auf unterschiedlichen Strecken. Der Sprinter liefert Tempo, Ideen und Bilder; der Langstreckenläufer liefert Ausdauer, Sorgfalt und Sprache. Wer beide einsetzt und einander prüfen lässt, bekommt etwas, das keines allein bietet: Geschwindigkeit mit Sicherheitsnetz.
Die eigentliche Veränderung liegt ohnehin tiefer. KI hat nicht einzelne Handgriffe beschleunigt, sondern die Arbeitsteilung neu sortiert: Der Mensch entscheidet, was entsteht und was gut genug ist – die Maschinen erledigen den Weg dazwischen und kontrollieren sich dabei gegenseitig. Das Theme Ultimate, dieser Blog und eine wachsende Zahl von Web-Apps sind das Ergebnis dieses Prozesses. Und er steht erst am Anfang.
Häufige Fragen
Die häufigsten Fragen zu ChatGPT, Claude und dem KI-Einsatz im Unternehmen – kurz beantwortet.
Falsche Frage – beide führen abwechselnd die Benchmarks an. Stabil sind die Charaktere: ChatGPT punktet mit Tempo, Bildern und Ökosystem, Claude mit Ausdauer, Sprachgefühl und Gründlichkeit. Die beste Antwort ist oft: beide, mit gegenseitiger Prüfung.
Die Chat-Abos liegen je Nutzer bei rund 20 bis 30 Euro im Monat, Profi-Stufen darüber. Entscheidender als die Abokosten ist die Arbeitszeit für Briefing und Prüfung – und die spart man an anderer Stelle mehrfach ein.
In Team- und Unternehmens-Tarifen mit Auftragsverarbeitungsvertrag werden Eingaben nicht für das Training verwendet. Kundendaten gehören trotzdem nur in geklärte Werkzeuge – und besonders Sensibles bleibt ganz draußen oder läuft über lokale Modelle.
Sie ersetzt Arbeitsschritte, nicht Verantwortung. Briefing, Qualitätsurteil, Produktentscheidungen und Kundenbeziehung bleiben menschlich. Was sich ändert: Ein kleines Team schafft heute, wofür früher ein großes nötig war.
Ein Modell setzt um, ein Modell des anderen Anbieters prüft unabhängig, der Mensch nimmt ab. Weil verschiedene Architekturen verschiedene Fehler machen, findet die Gegenprüfung zuverlässig, was die Umsetzung übersehen hat.
Bewertet wird Nutzen, nicht Herkunft. Oberflächliche Massenware verliert, gut recherchierte und geprüfte Inhalte gewinnen – zunehmend auch in KI-Antworten selbst (Stichwort GEO).