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Claude oder ChatGPT: Welches KI-System eignet sich für welche Aufgaben?

ChatGPT von OpenAI und Claude von Anthropic gehören zu den leistungsfähigsten KI-Systemen am Markt. Beide können Texte erstellen, Dokumente analysieren, recherchieren, programmieren und komplexe Aufgaben bearbeiten. Die Unterschiede sind deshalb längst nicht mehr so eindeutig, wie es häufig dargestellt wird.

Die Frage „Welches System ist besser?“ führt daher nur selten zu einer sinnvollen Antwort. Entscheidend ist die konkrete Aufgabe.

Wo liegen die Stärken von Claude?

Umfangreiche Text- und Dokumentarbeit

Claude wird häufig für die Arbeit mit langen Texten und umfangreichen Dokumenten eingesetzt. Die aktuellen Claude-Modelle können große Informationsmengen innerhalb eines Zusammenhangs verarbeiten. Je nach Modell und Nutzungsumgebung sind sehr große Kontextfenster verfügbar. Auch aktuelle GPT-Modelle bieten inzwischen vergleichbare Größenordnungen, weshalb allein die mögliche Textmenge kein eindeutiges Unterscheidungsmerkmal mehr darstellt.

Interessant ist Claude beispielsweise für Aufgaben wie:

• umfangreiche Texte auf Widersprüche und Wiederholungen prüfen,
• mehrere Fachtexte miteinander vergleichen,
• umfangreiche Konzepte überarbeiten,
• aus vorhandenen Dokumenten eine neue Struktur entwickeln,
• große Informationsbestände zusammenfassen.

Ob Claude dabei tatsächlich bessere Ergebnisse als ChatGPT liefert, hängt allerdings stark von der Aufgabenstellung, dem Material und den verwendeten Prompts ab. Eine pauschale Aussage, Claude schreibe grundsätzlich bessere Texte, ist nicht belastbar.

Redaktionelle Überarbeitung von Fachtexten

Eine interessante Einsatzmöglichkeit ist die Nutzung von Claude als zweite redaktionelle Instanz.

Ein umfangreicher Text kann beispielsweise zunächst mit ChatGPT entwickelt und recherchiert werden. Anschließend kann Claude den Text auf Wiederholungen, gedankliche Brüche, unnötige Formulierungen oder eine unklare Struktur prüfen.

Umgekehrt funktioniert die Arbeitsteilung genauso. Claude kann einen Textentwurf erstellen, während ChatGPT anschließend Fakten, Aktualität und Quellen überprüft.

Gerade bei wichtigen Texten kann es sinnvoll sein, nicht nur einem System zu vertrauen. Unterschiedliche Modelle können Fehler, Schwächen und blinde Flecken des jeweils anderen Systems sichtbar machen.

Claude Code für Softwareprojekte

Eine besonders ausgeprägte Stärke von Anthropic liegt im Bereich der Softwareentwicklung. Claude Code arbeitet direkt mit Codebasen, kann Dateien bearbeiten, Befehle ausführen und sich über mehrere Dateien hinweg in Softwareprojekte einarbeiten. Das Werkzeug ist unter anderem im Terminal, in Entwicklungsumgebungen, als Desktop-Anwendung und im Browser verfügbar.

Anthropic richtet die aktuellen Claude-Modelle ausdrücklich auf komplexe Programmieraufgaben und umfangreiche Codebasen aus. Der Hersteller beschreibt beispielsweise den Einsatz von Claude Code für umfangreiche Migrationen über sehr große Codebestände hinweg.

Das bedeutet allerdings auch hier nicht, dass ChatGPT bei der Programmierung grundsätzlich unterlegen ist. GPT-5.5 ist ebenfalls ausdrücklich für komplexe Programmierarbeit, lange Kontexte und werkzeuggestützte Arbeitsabläufe ausgelegt.

Für ein reales Softwareprojekt empfiehlt sich deshalb ein direkter Praxistest mit derselben Aufgabe.

Wo liegen die Stärken von ChatGPT?

Breites Spektrum unterschiedlicher Aufgaben

Eine Stärke von ChatGPT liegt in der Kombination verschiedener Arbeitsformen innerhalb eines Systems.

Neben klassischen Textaufgaben kann ChatGPT beispielsweise für Recherche, Dateianalyse, Datenarbeit, Berechnungen, die Erstellung von Tabellen und Dateien sowie für die Bildgenerierung eingesetzt werden.

Gerade bei Arbeitsabläufen, die aus verschiedenen Schritten bestehen, kann das ein Vorteil sein. Ein Beispiel wäre:

Zunächst werden aktuelle Informationen recherchiert und Quellen geprüft. Anschließend werden die Ergebnisse analysiert und strukturiert. Aus den Daten entsteht ein Fachartikel, eine Tabelle oder eine Präsentation. Ergänzend kann ein passendes Aufmacherbild erstellt werden.

Diese Verbindung unterschiedlicher Arbeitsformen ist für viele betriebliche Aufgaben besonders interessant.

Recherche und Deep Research

ChatGPT verfügt mit Deep Research über eine Funktion für mehrstufige Recherchen. Dabei werden Informationen aus verschiedenen Quellen gesucht, analysiert und zu einem dokumentierten Ergebnis zusammengeführt. OpenAI beschreibt Deep Research als Funktion für komplexe, mehrstufige Internetrecherchen.

Allerdings ist Recherche inzwischen kein Alleinstellungsmerkmal von ChatGPT mehr.

Auch Claude verfügt über Websuche und eine Research-Funktion. Claude Research führt umfangreichere Recherchen durch und liefert Ergebnisse mit überprüfbaren Quellenangaben.

Deshalb wäre die Aussage „Für Recherche ist ChatGPT besser“ zu pauschal.

Für einen konkreten Anwendungsfall muss geprüft werden, welches System bei der jeweiligen Aufgabe die besseren Quellen findet, aktuelle Informationen korrekt einordnet und aus den Ergebnissen die nützlichere Analyse erstellt.

Bildgenerierung

Ein deutlicher Unterschied besteht bei der Erstellung von Bildern.

ChatGPT kann direkt Bilder und Illustrationen erzeugen. Das ist beispielsweise für Webseiten, Fachartikel, Präsentationen, Social Media oder Seminarunterlagen interessant.

Claude ist dagegen in erster Linie ein text-, analyse- und codeorientiertes System. Für Unternehmen, die regelmäßig Texte und dazu passende Bilder innerhalb eines Arbeitsprozesses erstellen möchten, ist die integrierte Bildgenerierung von ChatGPT deshalb ein relevanter Vorteil.

Welches System eignet sich für welche Aufgabe?

Eine mögliche Orientierung für den betrieblichen Einsatz:

Ein Praxisbeispiel aus dem strategischen Einkauf

Ein strategischer Einkäufer möchte sich einen schnellen Überblick über die Entwicklung eines bestimmten Beschaffungsmarktes verschaffen. Dazu stellt er einem KI-System aktuelle Marktinformationen, öffentlich verfügbare Branchenmeldungen und interne Notizen zur Verfügung.

Die KI erhält beispielsweise folgende Aufgabe:

„Fassen Sie die wesentlichen Entwicklungen dieses Beschaffungsmarktes (konkret angeben) zusammen. Welche Veränderungen bei Kapazitäten, Nachfrage, Energiepreisen, Rohstoffen oder Lieferketten könnten für den Einkauf relevant sein? Trennen Sie belastbare Fakten von möglichen Annahmen.“

Anschließend wird das Ergebnis durch ein zweites KI-System geprüft:

„Prüfen Sie diese Marktanalyse kritisch. Welche Aussagen sind nicht ausreichend belegt? Welche Aspekte fehlen? Welche zusätzlichen Quellen sollten geprüft werden?“

Der Einkäufer erhält dadurch schneller einen strukturierten Überblick und Hinweise auf mögliche Informationslücken.

Die eigentliche Einkaufsentscheidung bleibt jedoch eine Fachaufgabe. Die KI kennt weder die tatsächlichen Machtverhältnisse zwischen Kunde und Lieferant noch interne Zielsetzungen, technische Abhängigkeiten, bestehende Vertragsbeziehungen oder die persönliche Verhandlungssituation.

Der Nutzen der KI liegt deshalb vor allem in der schnelleren Informationsaufbereitung und in der zusätzlichen Prüfung vorhandener Analysen. Die Bewertung der Ergebnisse, die Ableitung einer Einkaufsstrategie und die Durchführung wichtiger Verhandlungen erfordern weiterhin Erfahrung, Methodenwissen und professionelles Verhandlungsgeschick.

Fazit: Kein eindeutiger Sieger

Einen eindeutigen Gewinner im Vergleich zwischen Claude und ChatGPT gibt es nicht.

Beide Systeme überschneiden sich inzwischen in vielen Bereichen. Beide können umfangreiche Texte und Dokumente bearbeiten. Beide können im Internet recherchieren. Beide eignen sich für Programmieraufgaben und komplexe Analysen. Die aktuellen Systeme unterstützen zudem sehr große Kontextfenster und anspruchsvolle professionelle Arbeitsabläufe.

Die Unterschiede liegen zunehmend im Gesamtpaket und in der Art der Nutzung:

• Claude ist besonders interessant für umfangreiche Text- und Dokumentarbeit sowie für Softwareprojekte mit Claude Code.
• ChatGPT ist besonders interessant, wenn verschiedene Aufgaben wie Recherche, Analyse, Dateiarbeit und Bildgenerierung in einem Arbeitsprozess miteinander verbunden werden sollen.

Für Unternehmen kann daher eine Kombination beider Systeme sinnvoller sein als die Suche nach dem einen vermeintlich besten KI-Modell. Welche Lösung tatsächlich besser geeignet ist, muss anhand konkreter, wiederkehrender Aufgaben aus dem eigenen Arbeitsalltag getestet werden.

Autor: Jens Holtmann, mit KI-Support