In drei Monaten baut niemand mehr ein Dashboard mit ChatGPT. Sondern mit Claude Live Artifacts.

Provokante Behauptung, ich weiß. Aber ich glaube sie wirklich.

**In drei Monaten wird niemand mehr ernsthaft ein Dashboard in ChatGPT bauen. Sondern in Claude Live Artifacts.** Nicht, weil ChatGPT plötzlich schlechter wird. Sondern weil sich gerade die Frage verschiebt, wo "Dashboard" überhaupt entsteht — und Anthropic hat den richtigen Hebel gefunden.

Lass mich kurz auseinandernehmen, was sich da gerade strukturell verändert. Inklusive der Grenzen, die ehrlich auf den Tisch gehören.

## Live Artifacts: Was sie sind, was sie nicht sind

Anthropic hat Live Artifacts im April 2026 als Erweiterung der Artifact-Funktion in Cowork ausgerollt. Der offizielle Hilfeartikel im Claude Help Center beschreibt sie als interaktive Anwendungen — Dashboards, Tracker, Tools — die beim Öffnen jedes Mal aktuelle Daten ziehen. Du beschreibst, was du sehen willst, Claude baut die App, und beim nächsten Aufruf refresht sie sich selbst.

Der entscheidende Mechanismus heißt **MCP — Model Context Protocol**. Anthropic hat den Standard im November 2024 veröffentlicht, im Dezember 2025 an die Linux Foundation gespendet, und er ist innerhalb von 16 Monaten von ~2 Millionen monatlichen SDK-Downloads auf 97 Millionen explodiert (Stand März 2026, laut Wikipedia und The New Stack). 78% der Enterprise-AI-Teams haben laut April-2026-Umfragen mindestens einen MCP-Agent in Produktion. OpenAI, Google DeepMind, AWS, Microsoft sind alle dabei.

Klingt nach Standards-Bla — ist aber der Grund, warum Live Artifacts überhaupt funktionieren. Wenn du auf "Live" togglest, verbindet sich das Artifact über die MCP-Connectoren, die du in Cowork eingerichtet hast: Gmail, Google Calendar, Slack, Notion, Shopify, Airtable, PostHog, Datadog, Facebook Ads. Es greift live auf den aktuellen Stand zu und repaintet das Dashboard.

Kein Export. Kein Copy-Paste. Kein "ich hätte gern den Stand von letztem Donnerstag".

## Der ChatGPT-Workflow im direkten Vergleich

Hier wird's konkret. So sah mein Dashboard-Workflow in ChatGPT bis vor wenigen Wochen aus:

1. Daten aus dem Quellsystem **exportieren** (LinkedIn-CSV, Airtable-View, Stripe-Bericht).
2. CSV in **Code Interpreter / Advanced Data Analysis hochladen**.
3. Prompten: "Bau mir ein Dashboard mit X, Y, Z."
4. ChatGPT generiert Python, baut Charts, gibt mir ein Bild oder ein interaktives Widget zurück.
5. Drei Tage später: **alles wiederholen**, weil die Daten veraltet sind.

Das funktioniert. Die Comparisons (siehe etwa LikeOne's Custom-GPTs-vs-Claude-Projects-Analyse) zeigen sogar: ChatGPTs Code Interpreter ist beeindruckend für einmalige Analysen — Python im Sandbox, iterative Fehlerkorrektur, schöne Charts. Custom GPTs lassen sich obendrein öffentlich teilen via GPT Store — das ist ein echter Vorteil, den Claude in dieser Form nicht hat.

Aber für einen **wiederkehrenden Workflow** ist der Loop "Export → Upload → Prompt → Refresh" einfach zerbrochen. Du baust faktisch dreimal das gleiche Dashboard.

Live Artifacts kippen genau diesen Schritt. Du baust einmal. Beim nächsten Öffnen sind die Daten frisch.

## Warum MCP der eigentliche Game-Changer ist

Bevor MCP zur Branchen-Default wurde, war jede AI-Tool-Integration ein One-off. Zapier hatte eine API, Slack eine andere, Notion eine dritte, und für jede einzelne musste jemand einen Custom-Wrapper bauen. Das hat funktioniert — wenn dein Tool im Glück mit dem Anbieter stand.

MCP standardisiert das. Anthropic hat das Protokoll bewusst als Open Standard veröffentlicht, und das hat einen Effekt, den man bei Plattform-Strategien selten sieht: Es macht *alle* AI-Tools austauschbar mit der gleichen Datenebene. Die New Stack hat in einer Analyse formuliert, dass MCP gewonnen hat, weil keiner mehr einen Grund hatte, einen konkurrierenden Standard zu pushen — selbst OpenAI hat im März 2026 explizit Support angekündigt.

Für mich als Nutzer heißt das: Die ~10.000 öffentlichen MCP-Server, die laut Anthropic im März 2026 aktiv waren, sind nicht "Claude-Connectoren". Es sind Konnektoren *zur Datenebene*, und Claude hat aktuell schlicht das schönste Frontend dafür. Die Live Artifacts sind das Frontend.

Und genau hier sehe ich die Disruption für klassische BI-Tools. YourStory hat das pointiert auf den Punkt gebracht: Live Artifacts ersetzen klassische BI-Dashboards nicht komplett, aber für eine sehr breite Klasse von Use Cases — operative KPI-Dashboards, Marketing-Tracker, Content-Performance, Pipeline-Übersichten — verlierst du den Grund, Tableau oder PowerBI oder Looker aufzumachen.

## Meine konkreten Live Artifacts (Stand letzte Woche)

Damit das nicht abstrakt bleibt — was bei mir gerade läuft:

- **Marketing-Pulse-Dashboard**: PostHog-Events + Airtable-Content-Performance + Gmail-Newsletter-Click-Rates. Zeigt mir täglich, welche Posts welche Anmeldungen treiben. Build-Time: 4 Minuten. Aktualisierung: automatisch beim Öffnen.
- **Kunden-Wochenüberblick**: Slack-Channels meiner laufenden Workshops + Google-Calendar-Slots der nächsten 7 Tage. Eine Card pro Kunde, Status, nächster Termin, offene Threads. Build-Time: 7 Minuten.
- **Lead-Tracker**: Airtable als Quelle, gefiltert nach "letzte 30 Tage", mit zwei Charts (Quelle, Conversion-Stage). Hat mein Notion-Setup ersetzt, das ich jahrelang manuell aktualisiert habe.

Drei Dashboards, die zusammen vielleicht 20 Minuten Bau-Zeit gekostet haben. Und die sich selbst aktualisieren. Geeky Gadgets hat in einem Test ähnliche Build-Zeiten dokumentiert — die Größenordnung ist real, kein Demo-Effekt.

## Wo die Grenzen liegen — und ja, es gibt welche

Damit das hier nicht nach Marketing klingt, die Punkte, die mich in der Praxis nerven:

**1. Live Artifacts sind lokal.** Sie leben in deiner Cowork-Desktop-Session. Es gibt aktuell keinen sauberen Cross-Device-Sync — wenn du dasselbe Dashboard auf einem zweiten Rechner willst, baust du es neu (oder kopierst die Setup-Konversation rüber). Für Solo-Workflows fein, für Teams ein echter Bruch.

**2. Sie aktualisieren sich nur, wenn Cowork offen ist.** Kein Server-Side-Refresh, kein Cron-Job im Hintergrund. Wenn der Mac aus ist, ist das Dashboard im Snapshot-Modus. Das ist die gleiche Einschränkung wie bei Scheduled Tasks — und für persönliche Dashboards okay, für Always-On-Reporting nicht.

**3. Sie sind im aktuellen Stand nicht teilbar.** Ich kann ein Live Artifact nicht per Link an einen Kunden schicken. Für eigene Workflows ist das egal, für Client-Reporting (Marketing-Dashboards, die der Kunde sehen soll) bleibt klassische BI vorerst gesetzt.

**4. Datenhygiene wird kritisch.** Wenn ein Dashboard direkt auf deine Quellen zugreift, propagiert jeder Müll in deinen Daten sofort ins Reporting. Das ist gut (du siehst es früher) und nervig (du musst aufräumen).

**5. ChatGPT Custom GPTs haben ein echtes Distributionsmodell.** Wenn du Tools für eine Audience baust, nicht für dich selbst, ist der GPT Store ein Vorteil, den Claude in dieser Form nicht hat. Live Artifacts sind brillant für *meine* Dashboards, nicht für ein öffentliches Tool.

## Fazit: Das Feld verschiebt sich, nicht das Tool

Meine eingangs gesetzte Behauptung — "in drei Monaten baut niemand mehr ein Dashboard mit ChatGPT" — ist bewusst zugespitzt. Realistischer: Für **persönliche, wiederkehrende Dashboards mit Live-Daten** wird Claude in den nächsten Monaten der pragmatische Default. Für **One-off-Analysen mit hochgeladenen Daten** bleibt ChatGPT Code Interpreter exzellent. Für **öffentlich teilbare AI-Tools** ist der GPT Store unschlagbar.

Aber der Use Case "Ich brauche ein Dashboard, das morgen noch stimmt" hat einen neuen Default-Player. Und das ist der Use Case, der mir und meinen Kunden 80% der Zeit kostet.

Mein Test für dich: Mach dieses Wochenende zwei Listen. Erstens: Welche fünf Datenquellen schaust du täglich oder wöchentlich an? Zweitens: Welche davon hängen schon an einem MCP-Server (Gmail, Slack, Airtable, Notion, Calendar — die meisten tun's)?

Die Schnittmenge der beiden Listen ist dein erstes Live Artifact.

## Quellen

- [Use live artifacts in Claude Cowork – Claude Help Center](https://support.claude.com/en/articles/14729249-use-live-artifacts-in-claude-cowork)
- [Introducing the Model Context Protocol – Anthropic](https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol)
- [Model Context Protocol – Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Model_Context_Protocol)
- [Why the Model Context Protocol Won – The New Stack](https://thenewstack.io/why-the-model-context-protocol-won/)
- [Anthropic Claude Cowork is replacing dashboards with live artifacts – YourStory](https://yourstory.com/ai-story/claude-cowork-live-dashboards-ai-bi-disruption)
- [Claude Live Artifacts: Build Real-Time Dashboards in 2026 – Geeky Gadgets](https://www.geeky-gadgets.com/claude-live-artifacts-dashboards-2/)
- [Custom GPTs vs Claude Projects – Full Comparison (2026) – LikeOne](https://likeone.ai/blog/custom-gpts-vs-claude-projects/)