# Kann ChatGPT Astra gute Folien erstellen? Ein ehrlicher Test für Fachteams > GPT-6 Astra ist das stärkste Modell bis heute und das erste OpenAI Flaggschiff, das Folien als Kernfähigkeit nennt. Die fachliche Tiefe für Beratungs- und Finanzdecks fehlt trotzdem. Wo genau, und wie Sie es selbst prüfen. - Author: [Florian Ploszczyk](https://www.offgen.ai/de/authors/florian-ploszczyk) - Published: 2026-09-11 - Updated: 2026-09-11 - Category: PowerPoint & Agenten-Workflows - Labels: PowerPoint & Agenten-Workflows, Grundlagen, Beratung - Canonical URL: https://www.offgen.ai/de/blog/kann-chatgpt-astra-gute-folien-erstellen ## Quellenbasis des Artikels Dieser Artikel belegt seine Aussagen mit 9 Quellen. Wichtige Quellen sind: 1. [GPT-6 Astra: A new generation of intelligence](https://openai.com/index/gpt-6-astra/) (OpenAI) 2. [GPT-6 Astra: The next generation in intelligence for work](https://openai.com/index/gpt-6-astra-next-generation-work/) (OpenAI) 3. [GPT-6 Astra System Card](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra) (OpenAI Deployment Safety Hub) [Vollständige Quellenliste](#quellen) 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. 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 [#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](https://openai.com/index/gpt-6-astra/). 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](https://openai.com/index/gpt-6-astra-next-generation-work/): 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 [#was-openai-behauptet-und-was-unabhängige-tests-zeigen] | Frage | Position von OpenAI | Unabhängige Evidenz, September 2026 | | ----------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Ist es das leistungsfähigste verfügbare Modell? | "Das intelligenteste und am besten ausgerichtete Modell der Welt" | [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-gpt-6-astra) führt es auf dem geteilten ersten Platz seines Intelligence Index | | Ist es besser bei langen Fachaufgaben? | Ja, einschließlich ausgearbeiteter Dokumente, Tabellen und Präsentationen | Rund 90 Elo-Punkte über GPT-5.6 Sol bei AA-Briefcase, der Bewertung für langlaufende Wissensarbeit | | Erzeugt es bessere Präsentationsergebnisse? | Bestes Modell bisher für Vorlagentreue und Layout | Der Wert für Präsentationsqualität sank gegenüber GPT-5.6 Sol, das bei diesem Teilwert weiterhin alle Modelle anführt | | Halluziniert es weniger? | "Deutlich weniger Faktenfehler" laut [System Card](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra) | Halluzinationsrate bei AA-Omniscience auf höchster Stufe etwa halbiert, und weiterhin über null | | Arbeitet es in PowerPoint? | Ja, über das Add-in [ChatGPT for PowerPoint](https://help.openai.com/en/articles/20001242-chatgpt-for-powerpoint) | Seit Mai 2026 in Beta; Vorlagen- und Schriftbehandlung sowie fortgeschrittene Formatierungsänderungen sind als eingeschränkt dokumentiert | 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 Beta-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 [#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](/de/blog/pyramidenprinzip-powerpoint-berater) 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 [#wo-die-fachliche-tiefe-noch-fehlt] ### 1. Die Recherche endet am öffentlichen Netz [#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](/de/blog/powerpoint-company-brain-leitfaden) 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](/de/blog/powerpoint-quellenangaben-fussnoten) gelten unverändert: Existiert die Quelle, sagt sie das, und ist sie aktuell. ### 2. Bessere Analyse, schwächere Folien [#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 [#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](https://help.openai.com/en/articles/20001242-chatgpt-for-powerpoint) von OpenAI sagt, dass Vorlagentreue sowie fortgeschrittene Diagramm-, Form-, Formatierungs- und Folienverwaltungsänderungen eingeschränkt sein können, und die FAQ zum [Betastart](https://www.thurrott.com/a-i/336411/openai-launches-chatgpt-for-powerpoint-add-in-in-beta) 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](/de/blog/bearbeitbare-ki-powerpoint-native-folien) erklärt, warum Mastervererbung, Diagrammobjekte und Autofit die Stellen sind, an denen erzeugte Decks meistens brechen. ### 4. Nichts sagt dem Modell, was es verwenden darf [#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](/de/blog/ki-agenten-powerpoint-enterprise-leitfaden) 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. ## Ein Test in 30 Minuten am eigenen Deck [#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. * **Stellen Sie den echten Master bereit, keine saubere Vorlage.** Fordern Sie ein Deck mit zehn Folien an. Öffnen Sie das Ergebnis in der Gliederungsansicht und prüfen Sie, ob Inhalte in Platzhaltern oder in freien Textfeldern liegen. * **Fügen Sie eine interne Referenz hinzu.** Eine Projektreferenz oder ein Personenprofil, das nur im Intranet existiert. Halten Sie fest, ob es erscheint, erfunden wird oder stillschweigend fehlt. * **Fordern Sie eine Zahl an, die sich im letzten Quartal geändert hat.** Prüfen Sie, ob das Deck die aktuelle Zahl nutzt, die vorherige oder einen plausiblen Ersatz. * **Verlangen Sie eine Quelle an jedem Diagramm.** Öffnen Sie jede Quelle und bestätigen Sie, dass sie existiert und die konkrete Zahl stützt. * **Ändern Sie anschließend eine Themenfarbe im Master.** Prüfen Sie, ob das erzeugte Deck folgt oder die Farbe fest codiert ist. * **Bitten Sie um die Bearbeitung einer einzelnen Folie.** Vergleichen Sie die Datei vorher und nachher. Bestätigen Sie, dass sich sonst nichts geändert hat. * **Fügen Sie eine gesperrte Disclaimer-Seite hinzu und fordern Sie eine Umstrukturierung an.** Bestätigen Sie, dass der Disclaimer unverändert erhalten blieb. * **Übergeben Sie das Ergebnis ohne Kontext an die Markenprüfung.** Halten Sie die Zahl der Korrekturen fest. * **Messen Sie die Prüfzeit, nicht die Erzeugungszeit.** Erzeugung dauert eine Minute. Die relevante Größe ist, wie lange eine erfahrene Prüferin bis zur Freigabe braucht. 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 [#wann-astra-allein-reicht] | Situation | Astra allein | Astra mit gesteuerter Ebene | | --------------------------------------------------------- | --------------------------------- | ----------------------------------------------------------- | | Teamupdate, Schulungsdeck, interner Statusbericht | Ausreichend | Nicht erforderlich | | Bestehendes Deck umschreiben, kürzen oder umstrukturieren | Ausreichend | Nicht erforderlich | | Interner Arbeitsentwurf zu einem öffentlichen Thema | Ausreichend | Nicht erforderlich | | Storyline und Struktur vor der Analyse | Ausreichend | Nicht erforderlich | | Kundenangebot mit Qualifikationen und Referenzen | Nur Entwurf | Erforderlich für freigegebene Inhalte und Masterkonformität | | Vorstands- oder Investment-Committee-Unterlage | Nur Entwurf | Erforderlich für Quellennachweis und gesperrte Seiten | | Reguliertes oder vertrauliches Material | Abhängig von Workspace-Kontrollen | Erforderlich für Datengrenzen und Prüfpfad | | Wiederkehrende Decks aus laufenden Daten | Manuell in jedem Zyklus | Erforderlich für wiederholbare, prüfbare Läufe | Die oberen vier Zeilen sind das meiste, was ein Team in einer normalen Woche produziert, und ChatGPT deckt sie ab. [Menschliche Prüfung](/de/blog/human-in-the-loop-ki-praesentationen) 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. ## Wo offgen passt [#wo-offgen-passt] Wir konkurrieren nicht mit Astra um Intelligenz, und ich freue mich, dass die allgemeinen Werkzeuge so gut geworden sind. Jede Modellveröffentlichung hilft unseren Nutzern, und ein Team, das schon sicher mit ChatGPT arbeitet, wird gesteuerte Erzeugung vertraut finden. Was offgen hinzufügt, ist die Tiefe, um die es in diesem Beitrag geht. Die Erzeugung läuft gegen Ihr freigegebenes [Company Brain](/de/blog/powerpoint-company-brain-leitfaden), also wiederverwendbare Folien, Personenprofile, Projektreferenzen und die Formulierungen, die Ihr Haus abgezeichnet hat. Das Ergebnis ist [natives PowerPoint](/de/product/editable-templates), auf die Platzhalter Ihres Masters abgebildet, sodass es einen Themenwechsel und eine Markenprüfung übersteht. [Sperrbare Elemente](/de/product/lockable-elements) schützen Seiten, die sich nicht bewegen dürfen, und [Brand Governance](/de/product/brand-governance) prüft jede erzeugte Folie gegen Ihre Regeln. Die Verarbeitung bleibt in der EU. Wenn Ihre Teams mit ChatGPT arbeiten, passen beide zusammen. offgen stellt seine Workflows über [MCP](/docs/mcp) bereit, sodass ein externer KI-Client einen gesteuerten Erzeugungslauf starten und die fertige Datei zurückbekommen kann. Unser [Vergleich mit ChatGPT for PowerPoint](/de/alternatives/chatgpt-powerpoint) listet die Unterschiede auf, auch die Fälle, in denen der allgemeine Assistent die bessere Wahl ist. Astra ist das bisher beste Modell, um über ein Deck nachzudenken, und für alltägliche PowerPoint-Arbeit sollten Sie es ohne Zögern nutzen. Bei den Decks, die Ihren Namen zu einem Kunden oder in ein Gremium tragen, fragen Sie, ob der Prozess drumherum weiß, was Ihr Haus weiß, Ihren Master respektiert und einen Nachweis hinterlässt, dem eine Prüferin folgen kann. Testen Sie das am eigenen Deck, bevor Sie entscheiden. ## Häufig gestellte Fragen ### Kann GPT-6 Astra direkt PowerPoint Folien erstellen? Ja, auf zwei Wegen. In ChatGPT erzeugt das Modell Präsentationsdateien als Teil seiner Fähigkeiten für professionelle Arbeit. In PowerPoint entwirft und bearbeitet das offizielle ChatGPT Add-in, seit Mai 2026 in globaler Beta, native Folien aus einem Seitenbereich. Beide Wege liefern bearbeitbare Ergebnisse, aber OpenAI dokumentiert selbst, dass Vorlagen- und Schriftbehandlung sowie fortgeschrittene Diagramm- und Formatierungsänderungen eingeschränkt sein können. ### Ist Astra bei Folien besser als frühere Modelle? OpenAI nennt es das bisher beste Modell für die Einhaltung bestehender Vorlagen und für gut aufgebaute Folien mit strukturierter Argumentation. Unabhängige Tests von Artificial Analysis zeigen deutliche Gewinne bei analytischer Qualität und eine niedrigere Halluzinationsrate, aber einen niedrigeren Wert für Präsentationsqualität als GPT-5.6 Sol. Die Antwort hängt also davon ab, ob Sie das Denken auf der Folie meinen oder das Aussehen der Folie. ### Recherchiert Astra genug für ein Beratungsdeck? Allein nicht. Das Modell durchsucht das öffentliche Netz gut und zitiert, was es findet. Ein professionelles Deck ruht aber auf freigegebenem internem Wissen, lizenzierten Daten, Projektreferenzen und aktuellen Zahlen, die im offenen Netz nie auftauchen. Astra erreicht sie nur, wenn Sie sie anbinden, und es trägt keinen prüfbaren Quellennachweis auf die Folie. ### Was sind die größten Lücken für Fachteams? Vier kehren in unseren Tests und in der Dokumentation von OpenAI wieder: Recherche endet dort, wo der Zugriff des Modells endet, Master- und Layouttreue ist im PowerPoint Add-in nicht garantiert, an der erzeugten Folie hängt kein Quellen- oder Freigabenachweis, und es gibt keine Markensteuerung und keine gesperrten Elemente. Jede Lücke lässt sich mit Prozess schließen, keine durch ein klügeres Modell. ### Sollten Beratungs- oder Finanzteams ChatGPT für Folien nicht mehr nutzen? Nein, im Gegenteil. ChatGPT und das PowerPoint Add-in decken alltägliche Anforderungen gut ab: Teamupdates, Schulungsdecks, interne Reviews, Überarbeitungen, Umstrukturierungen und erste Inhaltsfassungen. Nutzen Sie sie dafür weiter. Für Kundenangebote, Vorstandsunterlagen und reguliertes Material führen Sie das Deck vor der Freigabe durch eine gesteuerte Ebene für freigegebene Inhalte, Masterkonformität, Quellenangaben und Prüfung. ### Wie oft sollte diese Einschätzung überprüft werden? Höchstens alle 90 Tage. OpenAI liefert Modell- und Add-in-Updates schneller als jeder Prüfzyklus, und der Betastatus des PowerPoint Add-ins bedeutet, dass heute dokumentierte Fähigkeiten sich ohne Ankündigung ändern können. ## Quellen 1. [GPT-6 Astra: A new generation of intelligence](https://openai.com/index/gpt-6-astra/) — OpenAI, 2026-09-03; abgerufen 2026-09-11. 2. [GPT-6 Astra: The next generation in intelligence for work](https://openai.com/index/gpt-6-astra-next-generation-work/) — OpenAI, 2026-09-03; abgerufen 2026-09-11. 3. [GPT-6 Astra System Card](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra) — OpenAI Deployment Safety Hub, 2026-09-03; abgerufen 2026-09-11. 4. [Benchmarking GPT-6 Astra](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-gpt-6-astra) — Artificial Analysis, 2026-09; abgerufen 2026-09-11. 5. [ChatGPT for PowerPoint](https://help.openai.com/en/articles/20001242-chatgpt-for-powerpoint) — OpenAI Help Center; abgerufen 2026-09-11. 6. [OpenAI Launches ChatGPT for PowerPoint Add-in in Beta](https://www.thurrott.com/a-i/336411/openai-launches-chatgpt-for-powerpoint-add-in-in-beta) — Thurrott, 2026-05-22; abgerufen 2026-09-11. 7. [Alternative zu ChatGPT for PowerPoint](https://www.offgen.ai/de/alternatives/chatgpt-powerpoint) — offgen; abgerufen 2026-09-11. 8. [Bearbeitbare Templates](https://www.offgen.ai/de/product/editable-templates) — offgen; abgerufen 2026-09-11. 9. [MCP Dokumentation](https://www.offgen.ai/docs/mcp) — offgen; abgerufen 2026-09-11. ## Verwandte Artikel - [Bearbeitbare Präsentationen aus KI: Warum native Folien für Fachteams zählen](https://www.offgen.ai/de/blog/bearbeitbare-ki-powerpoint-native-folien) - [KI Agenten in PowerPoint: Sichere Workflows, Kontrollen und Anwendungsfälle](https://www.offgen.ai/de/blog/ki-agenten-powerpoint-enterprise-leitfaden) - [Quellenangaben in PowerPoint: Fußnoten, Links und Prüfung von KI Zitaten](https://www.offgen.ai/de/blog/powerpoint-quellenangaben-fussnoten) - [Was ist ein Company Brain für PowerPoint? Ein Leitfaden für Unternehmen](https://www.offgen.ai/de/blog/powerpoint-company-brain-leitfaden)