ChatGPT Astra für PowerPoint: Kann es gute Folien erstellen? Ein ehrlicher Test

Ja, GPT-6 Astra erstellt gute Folien. Es ist das stärkste Modell, mit dem ich je gearbeitet habe, und das erste OpenAI Flaggschiff, dessen Launch-Material Folien als Kernfähigkeit nennt. Für einen Storyline-Entwurf, eine Umstrukturierung oder die Zusammenfassung eines Quellpakets ist es hervorragend.

Was es noch nicht kann, ist ein Deck liefern, das ein Beratungspartner oder ein Deal-Team so unterschreiben würde. Seine Recherche reicht nur bis ins öffentliche Netz. OpenAI selbst kennzeichnet die Vorlagentreue als eingeschränkt; wie es bei Microsoft aussieht, zeigt unser Leitfaden zu Copilot mit Unternehmensvorlage. Auf der Folie steht nirgends, woher eine Zahl kommt, und dem Modell sagt niemand, welche Seiten, Aussagen oder Daten es anfassen darf. Diese Probleme sitzen im Prozess um das Modell herum, und ein klügeres Modell allein lässt sie dort, wo sie sind.

Das ist meine Einschätzung mit Stand 11. September 2026, eine Woche nach der Veröffentlichung. Werkzeugbewertungen altern schnell, deshalb gehören die Daten zur Aussage dazu.

Was GPT-6 Astra ist

OpenAI hat GPT-6 Astra am 3. September 2026 zunächst für eine erste Gruppe von Organisationen freigegeben und einen Tag später für Plus, Pro, Business und Enterprise Nutzer. Die API folgte über OpenAI, Microsoft Azure und AWS. OpenAI nennt das Modell führend bei Computernutzung, Browsing, Softwareentwicklung, Cybersicherheit, Wissenschaft und professioneller Arbeit. Es ist außerdem das erste Modell, das OpenAI im eigenen Preparedness Framework als kritisch für Cybersicherheit einstuft, weshalb manche Anfragen abgelehnt werden.

Der Satz, der für diesen Beitrag zählt, steht in der Ankündigung für den Arbeitskontext: OpenAI nennt Astra sein bisher bestes Modell, wenn es darum geht, bestehende Vorlagen einzuhalten und gut aufgebaute Folien mit einer strukturierten Argumentation zu erzeugen. Frühere Launches erwähnten Dokumente irgendwo in der Mitte der Seite. Dieser stellt Folien nach oben.

Was OpenAI behauptet und was unabhängige Tests zeigen

Lesen Sie die dritte Zeile zweimal. In derselben Bewertung wurde Astra bei der Analyse besser und bei der Präsentation schlechter. Und der Weg nach PowerPoint führt über ein Add-in, dessen eigene Hilfeseite sagt, dass Vorlagenbehandlung noch nicht vollständig funktioniert. Ich finde nicht, dass einer der beiden Punkte der Veröffentlichung viel nimmt. Sie zeigen, wo das Modell fertig ist und wo der Prozess drumherum noch tragen muss.

Wo Astra heute schon reicht

Die meisten Decks sind Teamupdates, Schulungsunterlagen, Statusberichte, der erste Entwurf einer Workshop-Agenda, eine Folie mit zu viel Text oder ein altes Deck, das eine neue Reihenfolge braucht. ChatGPT und das PowerPoint Add-in erledigen all das gut, direkt in der Anwendung und in jedem Tarif, auch im kostenlosen. Wenn das den Großteil Ihrer Woche beschreibt, nutzen Sie es und nehmen Sie sich die Zeit zurück. Der Rest dieses Beitrags handelt von der kleineren Gruppe von Decks, bei denen die Messlatte höher liegt.

Auch bei diesen Decks kann Astra einiges besser als jedes Modell davor.

Es baut eine Storyline. Geben Sie ihm ein unaufgeräumtes Quellpaket und bitten Sie um eine Executive Summary mit stützenden Abschnitten, und das Ergebnis hält eine Pyramidenstruktur von der ersten bis zur letzten Folie durch. OpenAI sagt, das Modell ziehe nur den Kontext ins Ergebnis, der wirklich gebraucht wird, statt aufzufüllen. Das deckt sich mit dem, was ich sehe.

Es übernimmt einen Stil aus einem Beispiel. Drei Folien aus einem bestehenden Deck reichen, damit Astra Ton und Dichte in ein neues Deck zu einem anderen Thema überträgt. Das meint OpenAI mit Vorlagentreue, und es funktioniert.

Es erfindet weniger Zahlen. Die niedrigere Halluzinationsrate klingt abstrakt, bis man an die Person denkt, die den Entwurf am Ende eines langen Tages prüft. Weniger falsche Zahlen in der ersten Fassung heißt weniger falsche Zahlen, die durchrutschen.

Es arbeitet um das Deck herum, nicht nur darin. Astra browst, liest Anhänge, rechnet Analysen und überarbeitet das eigene Ergebnis. Bei einem rechercheintensiven ersten Durchgang zu einem öffentlichen Thema wird aus dem Nachmittag eines Analysten eine Viertelstunde.

Gegen einen normalen internen Erstentwurf gewinnt Astra also klar, und für viele Teams ist damit die Frage beantwortet. Ein Kundenangebot, eine Vorstandsunterlage oder eine regulierte Veröffentlichung verlangt etwas anderes, und darum geht es in den nächsten vier Abschnitten.

Wo die fachliche Tiefe noch fehlt

1. Die Recherche endet am öffentlichen Netz

Astra kann nur recherchieren, was es erreicht: das offene Netz, die Dateien, die Sie hochladen, und die Konnektoren, die Ihr Workspace erlaubt. Ein professionelles Deck ruht auf Material, das im offenen Netz nie auftaucht, etwa lizenzierte Marktdaten, Projektreferenzen, die Preislogik Ihrer Partner und die Fassung der Vorquartalszahlen, die Finance abgezeichnet hat.

Liegt dieses Wissen in Ordnern, liegt es nicht im Prompt, und das Modell kann nicht über etwas nachdenken, das es nie gesehen hat. Der Leitfaden zum Company Brain erklärt, warum erst der Abruf aus freigegebenen, beschriebenen Inhalten aus einem beeindruckenden Entwurf einen brauchbaren macht.

Es gibt ein zweites Rechercheproblem, und es betrifft den Nachweis statt der Reichweite. Astra zitiert, was es durchsucht, aber die Quellenangabe bleibt im Chat. Sie landet nicht als Fußnote auf der Folie neben der Aussage. Eine Prüferin muss den Nachweis weiterhin von Hand nachbauen, und die drei Prüfungen für jede erzeugte Quellenangabe gelten unverändert: Existiert die Quelle, sagt sie das, und ist sie aktuell.

2. Bessere Analyse, schwächere Folien

Ich glaube, das Ergebnis von Artificial Analysis wurde bisher zu wenig gelesen. In derselben Bewertung für langlaufende Wissensarbeit stieg die analytische Qualität von Astra deutlich, während die Präsentationsqualität unter das Vorgängermodell fiel. Meine Lesart: Das Modell entscheidet besser, was auf eine Folie gehört, und baut die Folie selbst etwas schlechter.

Für Fachteams ist das die bessere Richtung. Eine gut argumentierte Folie mit unsauberen Abständen ist in Sekunden korrigiert. Eine polierte Folie mit einer falschen Empfehlung nicht. Aber es heißt, dass "Astra macht bessere Folien" nur zur Hälfte stimmt, und die falsche Hälfte ist die, die in einer Demo zuerst auffällt.

3. Das Add-in garantiert Ihren Master nicht

Den Stil eines Beispiels zu übernehmen und einen Unternehmensmaster einzuhalten sind zwei verschiedene Aufgaben. Die erste betrifft Ton und Rhythmus. Die zweite betrifft Platzhalter, Layouts, Themenfarben, Schriften, geschützte Seiten und alles, was Ihr Markenteam prüft, bevor etwas rausgeht.

Das offizielle Add-in schreibt in Textplatzhalter und native Formen, und so sollte man es bauen. Aber die Hilfedokumentation von OpenAI sagt, dass Vorlagentreue sowie fortgeschrittene Diagramm-, Form-, Formatierungs- und Folienverwaltungsänderungen eingeschränkt sein können, und die FAQ zum Betastart nennt Vorlagen- und Schriftbehandlung ausdrücklich. OpenAI bittet Nutzer außerdem, jede Änderung des Add-ins zu prüfen.

Die Ebene, die aus einer guten Antwort eine masterkonforme Folie macht, wird noch gebaut, und sie ist der schwere Teil. Der Beitrag zu nativen Folien erklärt, warum Mastervererbung, Diagrammobjekte und Autofit die Stellen sind, an denen erzeugte Decks meistens brechen. offgen geht den anderen Weg: Es befüllt die Platzhalter Ihrer bestehenden Folien, statt sie neu aufzubauen, und das Ergebnis erbt Ihren Master damit von Haus aus (bearbeitbare Templates).

4. Nichts sagt dem Modell, was es verwenden darf

Ein professionelles Deck hat Regeln. Bestimmte Seiten dürfen sich nicht ändern, bestimmte Aussagen brauchen eine Freigabe, bestimmte Daten dürfen eine definierte Umgebung nicht verlassen, und bestimmte Zahlen müssen auf eine freigegebene Quelle zurückführbar sein.

Astra weiß davon nichts, solange Sie es nicht um das Modell herum bauen. Es gibt keine gesperrte Disclaimer-Seite, kein freigegebenes Aussagenregister, keine Referenz, die nur bestimmten Kunden gezeigt werden darf. Die Workspace-Einstellungen von ChatGPT steuern, worauf das Modell zugreifen kann. Sie steuern nicht, was auf Folie 14 landet.

Der Leitfaden zu KI Agenten in PowerPoint sagt es direkt: Einen Agenten steuert man über die Werkzeuge und Berechtigungen, unter denen er läuft, nicht über einen besseren Prompt. Astra ist ein fähigerer Agent. Das Berechtigungsmodell zu entwerfen bleibt Ihre Aufgabe. In offgen ist dieses Modell Teil des Skills: gesperrte Seiten, Befüllregeln je Abschnitt und die Quellen, die ein Abschnitt nutzen darf.

Ein Test in 30 Minuten am eigenen Deck

Beurteilen Sie das nicht an der Demo von OpenAI. Nehmen Sie ein Angebot oder eine Vorstandsunterlage, die Ihr Team letzten Monat fertiggestellt hat, entfernen Sie die Endfassung und geben Sie Astra dieselben Eingaben, die das Team hatte.

Der letzte Punkt ist der, der zählt. Mit jedem Frontier-Modell ist das Erzeugen eines Decks inzwischen fast umsonst. Bezahlt wird das Prüfen, und diese Kosten hängen am Prozess, nicht am Modell.

Wann Astra allein reicht

Die oberen vier Zeilen sind das meiste, was ein Team in einer normalen Woche produziert, und ChatGPT deckt sie ab. Menschliche Prüfung gilt in jeder Zeile. Der Unterschied weiter unten ist, wie viel dieser Prüfung ein System günstig machen muss, und das ist die Aufgabe einer gesteuerten Ebene.

Mit offgen vom Astra-Entwurf zum kundenreifen Deck

Astra bleibt Ihr Werkzeug zum Denken. offgen macht daraus das Deck, das eine Partnerin unterschreibt: aus dem Wissen Ihres Hauses, in Ihrem Master, mit unangetasteten Pflichtseiten. Damit schließen sich die vier Lücken von oben.

• Das Wissen Ihres Hauses statt nur des offenen Webs. Das Company Brain verbindet Master, Vorlagen, Folienbibliotheken, CVs, Projektreferenzen und freigegebene Inhalte. Jeder Entwurf beginnt mit dem, was Ihr Haus bereits weiß.
• Ihr Master auf jeder Folie. offgen befüllt die vorgesehenen Platzhalter Ihrer bestehenden Layouts. Schriften, Bullets, Formen, Tabellen und Diagramme bleiben native PowerPoint-Objekte, ohne darübergelegte Textfelder.
• Regeln, die das Modell nicht brechen kann. Sperrbare Elemente halten Disclaimer, Legal-Seiten und Logos exakt wie freigegeben, und Brand Governance prüft erzeugte Decks vor dem Export gegen Ihren Master.
• Im Assistenten, den Ihre Teams schon nutzen. Über offgen MCP, derzeit in Private Preview, liefern ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot und andere MCP-Clients eine bearbeitbare .pptx in Ihren freigegebenen Layouts zurück. Der Dienst und seine Standard-Sprachmodelle laufen in der EU, standardmäßig ohne Training auf Kundendaten.

Cross Consult kannte die Lücke genau: „Es gibt viele coole Tools, die schöne Präsentationen erstellen, aber leider nicht in unserem CI.“ Mit offgen wurde aus sechs Standortunterlagen ein Master-Workflow, und am Ende der Testphase baute die Marketing Managerin ihre Workflows selbst.

Sie vergleichen Assistenten? Unsere Vergleiche für ChatGPT, Claude, Microsoft 365 Copilot und Grok in PowerPoint nutzen dieselben Kriterien.