Mit GPT-5.2 bringt OpenAI ein Modell an den Start, das sich wie eine direkte Antwort auf Googles neues Gemini-3-Pro-Modell anfühlt – und im Arbeitskontext echte Mehrwerte liefert. In Microsoft 365 Copilot und Copilot Studio zeigt sich schnell: Die Ergebnisse werden klarer, Analysen nachvollziehbarer und Recherchen stabiler. Besonders in Kombination mit Analyse- und Recherche-Agents wirkt GPT-5.2 deutlich präziser als seine Vorgänger.
Satya Nadella bringt es treffend auf den Punkt: Die neuen Fähigkeiten entfalten ihren echten Nutzen erst dann, wenn das Modell in den Tools steckt, die wir täglich verwenden – plus unsere Arbeitsdaten. Genau hier spielt Copilot seine Stärke aus.
Was GPT-5.2 spannend macht
Im praktischen Einsatz zeigt GPT-5.2 mehrere Verbesserungen, die im Alltag sofort auffallen:
- verarbeitet lange Dokumente zuverlässiger
- versteht Tabellen und Präsentationen deutlich besser
- liefert stabilere Rechercheergebnisse
- geht souveräner mit Screenshots, Bildern und Diagrammen um
- Wissensstand bis August 2025 – viele Antworten sind dadurch automatisch aktueller

Konkrete Beispiele aus unserem Alltag
- Screenshot eines Problems hochladen → direkt strukturierte Lösungswege erhalten
- Ein umfangreiches PDF einwerfen → klare, kurze Entscheidungsgrundlage zurückbekommen
- Excel-Datei hochladen → Trends, Auffälligkeiten und Risiken sofort benannt bekommen

Erste Praxiserfahrungen
Unser COO testet GPT-5.2 nun seit einigen Wochen – und der Eindruck ist durchweg positiv. Das Modell sei echt stark, egal ob bei:
- Excel-Analysen via Copilot Analyst (inkl. Plausibilitätsprüfung von Formeln)
- Erstellung und Überarbeitung von Projektplänen im Chat
- Evaluationsmatrizen für eine unabhängige Software-Beratung
- Ad-hoc-Fragen wie: „Mein Kunde hat XY – welche Promo gilt und rechne es mir aus“
- Rückblicken à la: „Was habe ich alles zu Projekt XY besprochen?“
- oder der Terminvorbereitung per Copilot Recherche (laufende Projekte, aktuelle Unternehmensmeldungen, Kontext zum Kunden).
Fazit
GPT-5.2 fühlt sich weniger nach einem inkrementellen Update an, sondern nach einem echten Qualitätssprung für produktive KI-Arbeit. Wie groß der Unterschied langfristig im Alltag wirklich ist, wird sich zeigen – das Potenzial ist jedenfalls da.
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