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Wieviel Lebenszeit haben Sie bereits mit der Durchsicht und Auswertung von Studien, Fachliteratur und wissenschaftlichen Dokumenten verbracht? Wie lange brauchten Sie, um sich eine gute Antwort auf eine komplexe, wissenschaftliche Forschungsfrage zu erarbeiten?
Komplexe Fragestellungen fordern vom Menschen Konzentration, Geduld, Zeit und außerordentliche Sorgfalt. Ganz gleich, ob es um Technologien, Chemie, Medizin oder Wirtschaft geht.
Diese Zeit hat man im Tagesgeschäft oft nicht – wenn Sie z. B. in einem kurzfristig anberaumten Kolloquium aktuelle Informationen zum gegenwärtigen Forschungs- und Wissensstand rund um Ihr Projekt präsentieren sollen.
Komplexe Research-Aufgaben sind aber wie geschaffen für KI-Agenten!
Unser Research Agent bildet dabei wissenschaftliche Arbeitsweisen ab – orchestriert in einem mehrstufigen Denk- und Analyseprozess.
Wir wissen alle: Je besser der „Prompt“, desto besser ist das Ergebnis. Der Research Agent hilft bereits bei diesem ersten, wichtigen Schritt: Er sucht nach der zielführendsten Formulierung der Forschungsfrage.
Ihren eingegebenen Vorschlag bewertet er mit Blick auf Qualität und Präzision. Ist die Frage unklar gestellt, gibt er Verbesserungsvorschläge und bietet mehrere alternative Formulierungen an – sei es, um dem Forschungsthema besser zu entsprechen und / oder eine bessere Suchbarkeit in wissenschaftlichen Datenbanken zu erreichen. Einmal gut gestellt, kann die Fragestellung dann auch wiederholt bearbeitet werden.
Diese Qualitätssicherung am Anfang des Prozesses ist entscheidend: Eine präzise, gut gestellte Forschungsfrage führt zu besseren und belastbareren Ergebnissen.
Nun beginnt die eigentliche Recherchephase. Der Research Agent durchsucht wissenschaftliche Suchmaschinen und Literaturdatenbanken wie Semantic Scholar oder OpenAlex. Er identifiziert relevante Publikationen und sammelt strukturierte Metadaten (Studien, Autoren, Zitierungen).
Dabei werden diese Treffer nicht nur gesammelt, sondern auch dynamisch und intelligent bewertet – ein wesentliches Qualitätsmerkmal unseres Research Agenten.
Nach individuell erstellten Bewertungskriterien prüft und analysiert der Agent gefundene Publikationen, z.B.: Wie aktuell ist die Studie? Ist die methodische Studienqualität gegeben? Welche Methoden wurden angewandt, um systematische Fehler und Bias zu vermeiden? Wie relevant ist die Publikation für die Fragestellung? Denn bei vielen KI-Recherchetools, die diesen Filter nicht haben, fließen auch irrelevante oder veraltete Studien ein und verzerren bzw. verschlechtern das Ergebnis.
Die identifizierten Quellen werden anschließend nach diesen Kriterien gerankt und priorisiert. Erst danach fließen sie in den Analyseprozess ein.
Alle verwendeten Quellen werden transparent dokumentiert – die Argumentationskette bleibt immer überprüfbar und nachvollziehbar.
Um die externe wissenschaftliche Literatur mit bereits vorhandenem, internen Wissen zu verbinden, können instituts- und unternehmenseigene Dokumente und Wissensdatenbanken eingebunden werden. Diese werden via „Retrieval Augmented Generation“ (RAG-Bibliothek / RAG-Suche) eingebunden.
Sie gelten als spezialisierte, vertrauenswürdige Quellen innerhalb der eigenen Organisation – von eigenen Fall- und Trendstudien über Notizen aus Forschungsprojekten und Knowledge Bases mit Produktinformationen bis zu bereits erstellten Berichten oder Reports.
Dazu kann natürlich auch das eigene Forschungswissen gehören, z. B. Paper, die bereits erste Ergebnisse enthalten oder eigene relevante Quellensammlungen, die Sie immer wieder nutzen. Es können auch begonnene Studien sein, mit denen Sie weiter arbeiten möchten und auf denen die neue Forschung aufsetzen soll.
Bei all der guten Vorbereitung ist auch das Ergebnis der Analyse keine lose Sammlung von Erkenntnissen, sondern ein strukturierter, gut lesbar aufbereiteter Forschungsbericht, der dem jeweiligen, etablierten wissenschaftlichen Muster entspricht.
Inklusive der verwendeten KI-Logik: Alle ausgeführten Schritte des Agenten sind transparent sichtbar und können direkt nachvollzogen werden.
Natürlich können Sie diesen Output in einem Editiermodus weiter bearbeiten, sei es um Headlines zu präzisieren oder eigene Gedanken zu ergänzen.
Als User unseres AI Notebooks können Sie ihn zu den Quellen hinzugefügten, um mit ihm zu interagieren, zu chatten und ihn weiter zu denken. Er ist in einem integrierten, zirkulären Workflow für die nächsten Recherchen verfügbar.
Indem der Agent den vollständigen Analyseprozess von der Frage über die Literaturrecherche bis zum strukturierten Bericht in wissenschaftlicher Qualität orchestriert, wird Recherchearbeit vor allem signifikant beschleunigt. Oder anders: Was früher Tage oder Wochen dauerte, geschieht nun – je nach Umfang und Komplexität der Aufgabe – innerhalb von Minuten oder Stunden.
Neben der Geschwindigkeit ist auch die Skalierbarkeit der Recherche von Bedeutung: Fundierte Erstanalysen lassen sich gleichzeitig für verschiedene Forschungsgebiete erstellen.
Das steigert letztlich auch die Qualität der Forschungsergebnisse: Sie können nicht nur unkompliziert aus anderen Blickwinkel auf vertraute Themen schauen, sondern sich auch über ganz neue Forschungsthemen einen schnellen Überblick verschaffen und aktuelle Entwicklungen berücksichtigen.
Sowohl das eigene, als auch das weltweite, wissenschaftliche Wissen wird deutlich leichter nutzbar: Die eigene Organisation kann schneller auf Entwicklungen und Trends reagieren und sich einen Forschungsvorsprung herausarbeiten. Forschungsteams erhalten einen schnelleren Überblick über Forschungsstände und können Entwicklungszeiten abkürzen.
Mit unserem Research Agenten wird die KI zum Verstärker der wissenschaftlichen Arbeit im Unternehmen, zu einem wertvollen Werkzeug, der die Teams unterstützt und besser macht.
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