Testbericht "Deep Research": Ein smarter Agent für umfangreiche Analysen

Deep Research von Open AI ist kein gewöhnliches KI-Tool. Es hebt datenbasierte Recherchen auf ein neues Level, indem es relevante Informationen in Sekundenschnelle extrahiert, verknüpft und strukturiert darstellt.  Für Unternehmen, die täglich mit großen Datenmengen arbeiten, ist Deep Research – verfügbar als Premium-Feature in ChatGPT Pro – eine vielversprechende Lösung.

Sebastian Büttner

Deep Research ist ein KI-basierter virtueller Recherche-Agent, der darauf spezialisiert ist, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und Erkenntnisse in einer klaren und strukturierten Form bereitzustellen. Ob wissenschaftliche Studien, Marktanalysen oder Wettbewerbsberichte – das Tool spart nicht nur Zeit, sondern liefert auch kontextualisierte Ergebnisse.

Einsatzbereiche:

• Wissenschaftliche Forschung
• Marktanalysen für Unternehmen
• Technologie-Monitoring
• Strategische Entscheidungsfindung

Deep Research basiert auf einem Natural Language Processing (NLP)-Modell der neuesten Generation, das in der Lage ist, Daten aus folgenden Quellen zu analysieren und zu verknüpfen:

• Wissenschaftliche Datenbanken (z. B. PubMed, JSTOR)
• Öffentliche Berichte und Whitepapers
• Social Media und Foren (zur Analyse aktueller Trends)
• Unternehmensinterne Daten

Vorgehensweise des Tools:

1. Eingabe der Suchanfrage: Der Nutzer gibt eine spezifische Frage oder ein Forschungsthema ein.
2. Quellenanalyse: Deep Research durchsucht relevante Datenquellen und filtert irrelevante Informationen.
3. Verknüpfung und Kontextualisierung: Das Tool erkennt Muster, Verknüpfungen und Trends in den Daten.
4. Ausgabe als Bericht: Nutzer erhalten eine ausführliche Analyse mit Quellenangaben, visuellen Darstellungen und Handlungsempfehlungen.

Wir haben das Tool genutzt, um eine Marktanalyse für die Elektromobilitätsbranche in Europa zu erstellen. Nach Eingabe der Anfrage „Markttrends und staatliche Förderungen für Elektromobilität in der EU 2025“ hat Deep Research in weniger als einer Minute einen umfassenden Bericht generiert, der Folgendes enthielt:

• Die neuesten politischen Entwicklungen und Förderprogramme in der EU
• Wichtige Marktzahlen und Prognosen bis 2025
• Eine Wettbewerbsanalyse führender Hersteller in Europa
• Zitate aus relevanten Studien und Berichten

Die Ergebnisse waren nicht nur präzise, sondern auch mit Quellenangaben und weiterführenden Links versehen, was die Überprüfung der Informationen erleichtert hat.

• Zeitersparnis: Stundenlange Recherchen werden auf wenige Minuten reduziert.
• Hohe Präzision: Das Tool erkennt relevante Informationen und filtert irrelevante Daten automatisch.
• Kontextualisierung: Deep Research stellt Ergebnisse in den richtigen Zusammenhang und bietet konkrete Handlungsempfehlungen.
• Visualisierungen: Automatisch generierte Diagramme und Tabellen erleichtern die Interpretation der Ergebnisse.

Neben Deep Research gibt es auch europäische Lösungen wie Aleph Alpha, die ähnliche Funktionen bieten und besonderen Wert auf Datenschutz und Transparenz legen. Unternehmen, die eine lokale Alternative bevorzugen, könnten Aleph Alpha als Ergänzung in Betracht ziehen.

Das Tool eignet sich besonders für:

• Beratungsunternehmen, die regelmäßig Marktanalysen durchführen müssen.
• Forschende und Akademiker, die Zeit in der Literatursichtung sparen wollen.
• Produktmanager und Innovationsabteilungen, die Trends frühzeitig erkennen möchten.
• Marketingteams, die Wettbewerbsanalysen und Zielgruppenforschung benötigen.

Deep Research ist als Premium-Feature in ChatGPT Pro für 200 US-Dollar pro Monat verfügbar. Je nach Komplexität der Anfrage benötigt das Tool zwischen 5 und 30 Minuten, um umfangreiche Recherchen durchzuführen. Im Vergleich zu klassischen Research-Dienstleistungen, die oft Tage oder Wochen dauern und hohe Kosten verursachen, bietet Deep Research eine erhebliche Zeitersparnis bei gleichzeitig hoher Präzision.

Für Unternehmen und selbstständige Researcher amortisiert sich die Investition schnell. Statt stundenlang nach Informationen zu suchen, erhalten Nutzer präzise Analysen und Auswertungen nahezu in Echtzeit. Diese Effizienz steigert nicht nur die Produktivität, sondern ermöglicht auch schnellere und fundiertere Entscheidungen.

Eine klassische Markt- oder Wettbewerbsanalyse, die üblicherweise Tage oder sogar Wochen in Anspruch nimmt, wird mit Deep Research in wenigen Minuten erstellt. Rechnet man den Zeitaufwand einer spezialisierten Analystin oder eines Beraters mit einem durchschnittlichen Stundensatz von 100 bis 150 Euro, wird schnell klar, dass das Tool nicht nur günstiger ist, sondern auch eine schnellere Entscheidungsgrundlage bietet.

Ein Beispiel:

• Traditioneller Ansatz: Drei Mitarbeiter verbringen jeweils eine Woche (á 40 Stunden) mit einer Marktanalyse.

  • Kosten: 120 Stunden x 100 Euro = 12.000 Euro
  • Ergebnisse: Stark abhängig von manuellen Fehlern und oft subjektiv interpretiert.
    
    

• Mit Deep Research: Dieselbe Analyse wird in wenigen Minuten erstellt und bietet sofort verwertbare Daten.

  • Kosten: 500 Euro monatliche Lizenzgebühr + ca. 2 Stunden Nachbearbeitung durch Mitarbeitende.
  • Ergebnis: Präzise, objektiv und mehrfach überprüfbar.

Darüber hinaus reduziert Deep Research das Risiko veralteter oder falscher Daten, die bei manueller Recherche häufig auftreten. Die automatische Aktualisierung sorgt dafür, dass Entscheidungsträger immer auf dem neuesten Stand bleiben – ein Vorteil, der sich langfristig bezahlt macht.

Deep Research überzeugt durch Präzision, Geschwindigkeit und die Fähigkeit, komplexe Daten in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln. Für Unternehmen und Fachleute, die täglich mit großen Datenmengen arbeiten, könnte dieses Tool ein entscheidender Produktivitätsbooster sein.

Der Autor ist Co-Gründer von Quantum Beyond, einem europäischen Beschleunigungsprogramm für die Digitalisierung von Unternehmen. Unter dem Label Quantum Beyond Infinity liegt der Fokus auf AI-driven Organization Design, datengetriebenen Strategien und der intelligenten Mensch-Maschine-Kollaboration, um Unternehmen zukunftsfähig und wettbewerbsstark für das KI-Zeitalter aufzustellen.