LONDON (IT BOLTWISE) – ChatGPT bekommt mit „Scheduled Tasks“ eine neue Funktion, mit der Nutzer wiederkehrende Abfragen und Erinnerungen in natürlicher Sprache automatisieren können. Die Aufgaben werden zentral in einer eigenen Oberfläche verwaltet, inklusive Frequenzen bis zu einmal pro Stunde. Gleichzeitig erweitert OpenAI Codex-„Computer Use“ in Europa und kündigt neue Organisationsfeatures sowie mit „o3 Pro“ ein reasoningstarkes Spitzenmodell für anspruchsvolle Profis an.

OpenAI bringt mit „Scheduled Tasks“ eine Art KI-gestützten Terminkalender in die Chat-Oberfläche, der nicht nur Antworten liefert, sondern dauerhaft im Hintergrund wiederkehrende Aktivitäten anstößt. Der Kern ist überraschend simpel: Nutzer formulieren wiederkehrende Aufgaben über natürliche Sprache, und ChatGPT übernimmt die Planung ohne manuelles Nachhalten in Kalender- oder Aufgaben-Apps. Für Unternehmen ist das mehr als Komfort, denn es verlagert einen Teil operativer Routine in Richtung „Dialog-zu-Aktion“. Genau dort entsteht derzeit der Wettbewerb um Produktivitätstools: Wer Standardprozesse zuverlässig terminieren und ausführen kann, gewinnt auch dann, wenn der reine Chat-Wert nur kurzzeitig Aufmerksamkeit erzeugt.
Technisch betrachtet steckt hinter dem Feature eine Orchestrierungsschicht, die Sprachintentionen in wiederkehrende Ausführungseinträge übersetzt, inklusive Zeitplanlogik und zentralem Status-Management. In der Seitenleiste entsteht dazu ein eigener Reiter namens „Scheduled“, über den Aufgaben verwaltet und überwacht werden können. OpenAI legt außerdem konkrete Ausführungsintervalle fest: stündlich, täglich oder wöchentlich, wobei die maximale Frequenz bei einmal pro Stunde liegt. Interessant ist dabei die Angleichung an typische Unternehmensrhythmen – von täglichen Abstimmungs-Checks bis hin zu stündlichen System- oder Monitoring-Nachfragen. So wird die KI nicht nur als Antwortgenerator, sondern als planbarer Arbeitsassistent sichtbar.
Für die Verfügbarkeit setzt OpenAI auf ein Abo-Modell: Die neuen Scheduled Tasks stehen ab sofort zahlenden Kundinnen und Kunden zur Verfügung, also auf Plus, Pro, Business und Enterprise. Damit folgt das Unternehmen einem Muster, das sich im Markt bereits abzeichnet: KI-Funktionen, die echten Workflow-Mehrwert erzeugen, werden als „Action Layer“ hinter Paywalls geführt, weil die Ausführungskosten und die notwendige Sicherheitsprüfung steigen. Unmittelbar relevant ist zudem der Übergang von „Pulse“: Diese bisherige Funktion wird nach 14 Tagen vom Netz genommen, während die neuen Automatisierungswerkzeuge auf allen kostenpflichtigen Tarifen verfügbar bleiben. Für bestehende Nutzer bedeutet das Migrationsdruck – und für IT-Abteilungen vor allem die Frage, wie schnell Regeln, Benachrichtigungen und Verantwortlichkeiten neu dokumentiert werden müssen.
Im Wettbewerb drängen ähnliche Automationsideen gleichzeitig aus mehreren Richtungen auf den Markt. Microsoft baut mit Copilot und integrierten Arbeits-Workflows stark in Richtung „Assistenz, die Aufgaben auslöst“, während Google mit Workspace-Ökosystem und Automationsmechanismen ebenfalls versucht, KI direkt in Kalender, E-Mails und Collaboration zu verzahnen. Ergänzend machen Plattformen wie Zapier oder No-Code-Workflows den Schritt von „Trigger“ zu „Action“ schon seit Jahren für Fachabteilungen sichtbar. Der Unterschied bei ChatGPT liegt jedoch in der Sprache als universeller Schnittstelle: Statt Workflows hart zu konfigurieren, sollen Nutzer Logik über Dialog formulieren. Branchenexperten erwarten deshalb, dass sich die KI-Funktionalität künftig weniger in Modell-Prompts differenziert, sondern in Zuverlässigkeit, Nachvollziehbarkeit und Governance.
Parallel zur Terminplanung erweitert OpenAI Codex-„Computer Use“ in den Europäischen Wirtschaftsraum, einschließlich Großbritannien und Schweiz. Nutzer können dort die Computer-Use-Funktion auf macOS und Windows nutzen; ergänzt wird das durch eine Chrome-Erweiterung. Dazu kommt „Memories“, die für den jeweiligen Fall manuell aktiviert werden muss, sowie für Pro-Abonnenten auf macOS eine Preview namens „Chronicle“. Diese Kombination zielt erkennbar auf Power-User: Entwickler und Teams, die ChatGPT als Arbeitswerkzeug einspannen, brauchen Funktionen, die sich in den Alltag integrieren lassen, ohne dass jede Aktion erneut erklärt werden muss. Gleichzeitig verschiebt sich die technische Verantwortung: Sobald ein System Aktionen wiederholt ausführt oder Rechnerinteraktionen unterstützt, wird Testbarkeit und Grenzfallbehandlung genauso wichtig wie die reinen Modellfähigkeiten.
Mit „o3 Pro“ folgt dann die nächste Stufe auf der Modellseite: OpenAI hat das reasoningstarke Spitzenmodell bereits vorgestellt, adressiert für 200 Euro monatlich Aufgaben in Mathematik, Programmierung und Wissenschaft – mit deutlich höheren Benchmark-Ergebnissen als bei Standardmodellen. Allerdings erkauft sich das Modell diese Präzision offenbar mit längeren Reaktionszeiten; zudem bleibt eine API-Verfügbarkeit zunächst unklar. Für Unternehmen ist das eine strategische Weichenstellung, denn solche Modelle eignen sich typischerweise für Validierung, komplexe Analyse und „Last-mile“-Entscheidungen, während schnellere Standardmodelle den laufenden Betrieb übernehmen. Genau diese Aufgabenteilung zwischen „Think“ und „Do“ wird in der Praxis häufig zum Engpass oder zum Effizienzhebel – und „o3 Pro“ setzt hier auf Fachabteilungen mit hoher Qualitätsanforderung.
Organisatorisch rundet OpenAI das Bild mit neuen Funktionen zur Ordnung im Chat-Alltag ab: „Pinned Chats“ fixiert wichtige Konversationen oben in der Seitenleiste, und „Projects“ bündelt verwandte Chats und Dateien in thematischen Ordnern – einschließlich projektspezifischer Anweisungen. Das ist nicht nur UX-Politur, sondern ein entscheidender Baustein für Skalierung: In Enterprise-Setups steigt der Wert einer KI schnell erst dann, wenn Wissen, Kontext und Assets wiederauffindbar werden. Gleichzeitig gelten weiterhin abobedingte Upload-Limits, was die Architektur der Nutzung beeinflusst: Teams werden mit Speicherbudgets, Kontextfenstern und Sicherheitsrichtlinien planen müssen. Ein in der Branche oft gehörter Satz bringt es auf den Punkt: „Sobald KI-Workflows wiederholt laufen, gewinnt weniger der coolste Prompt als der sauber gesteuerte Kontext.“
Aus regulatorischer und sicherheitstechnischer Perspektive stellt sich bei Scheduled Tasks besonders die Frage, wie Daten, Erinnerungen und Ausführungslogiken gehandhabt werden. Wiederkehrende Abfragen können personenbezogene oder vertrauliche Inhalte enthalten, und die Systeme müssen daher Zugriffsrechte, Retention-Zeiträume und Auditierbarkeit transparent machen. Zudem erhöht die Ausführungsautomation die Angriffsfläche: Fehlerhafte Terminlogik, missverstandene Anweisungen oder ungewollte Wiederholungen können in produktiven Umgebungen deutlich teurer werden als eine einmalige Chat-Antwort. Für IT-Entscheider heißt das: Governance, Content-Policies und nachvollziehbare Protokolle müssen zusammen mit der Einführung des Features eingeplant werden, idealerweise bevor die ersten Teams produktiv automatisieren.
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