“Deep Research” ermöglicht tiefergehende KI-Recherche, aber ganz so klar ist das nicht

Veröffentlicht am 3. März 20254. März 2025 von Matthias Kindt

Vor Kurzem hat OpenAI in begrenztem Umfang für alle Premium-User die Funktion Deep Research freigeschaltet, die es ermöglicht nach einem Prompt eine sehr umfassende KI-Recherche mit umfangreichem Text und mit passenden Quellen generieren zu lassen. Dieser Vorgang dauert ein paar Minuten und verspricht tolle Ergebnisse. Aber geht das so einfach?

Und so kann es gehen:

Sprachmodell ChatGPT-4o oder o1 oder o3-mini auswählen und unten in der Navigation auf den Button Deep Research klicken, um diesen zu aktivieren
Einen detaillierten Prompt formulieren mit thematischen “Eckpfeilern” und ausgewählten Quellen 1) bis X)
Rechts in der Sidebar zur Überprüfung zwischen Aktivität und Quellen switchen. Falls die Sidebar nicht angezeigt wird, dann auf Text über der Trennlinie mit “Research Completed in…” klicken
Chat kann jederzeit weitergeführt werden, um den Beitrag zu vervollständigen bzw. zu verbessern
Chat kann jederzeit oben rechts (Desktop) über Button “Gemeinsam nutzen” und einem generierten Link frei zugänglich gemacht werden, etwa für Arbeitskollegen
Alle Outputs im Rahmen von Deep Research müssen kontrolliert werden, auch die externen Verlinkungen im Text

Hier geht es zum offenen Chat (Public Link)

Der obere Screenshot aus ChatGPT zeigt den anfänglichen Prompt, mit dem die tiefergehende Recherche startet. An dieser Stelle möchte ich direkt klarmachen, dass ich mir nicht ganz sicher bin, inwiefern Deep Research wirklich zuverlässige Ergebnisse liefert, da ich gute und schlechte Erfahrungen gemacht habe. Aber es kann sein, dass meine Prompts in Teilen einfach nicht gut genug waren, um diesem Tool gerecht zu werden. Direkt eine Empfehlung: Formuliert euren Prompt detailliert und gebt der künstlichen Intelligenz bestimmte Grundpfeiler hinsichtlich der Thematik und am besten auch die gewünschten Quellen für den Bericht an. Sehr allgemeine Textinputs wie z.B. “Erläutere die Entwicklung von KI an Hochschulen” würde ich nicht empfehlen, da Deep Research für seine Analyse das gesamte Internet nutzt und dazu gehören bekannterweise unglaublich viele potenziell verwertbaren Quellen, die nach meinen Erfahrungen nicht gerankt werden, wie dies u.a. bei Google der Fall ist. Dies setzt natürlich voraus, dass man sich in dem Themenbereich schon etwas auskennt.

Prompt Start

Erläutere die Entwicklung des Einsatzes von künstlicher Intelligenz an deutschen Hochschulen in der Lehre seit der Veröffentlichung von ChatGPT-3.5. Die Grundlage der Recherche sollen Umfragen und die KI-Leitfäden großer Hochschulen bilden und zudem soll die Entwicklung des Interface HAWKI der HAWK Hildesheim thematisiert werden. Achte darauf, dass alle Quellen gleichermaßen hinsichtlich der Gewichtung verwendet werden.

Verwende ausschließlich folgende Quellen. Nutze wirklich nur diese Quellen als Grundlage für den Beitrag

1) Hochschulforum Digitalisierung
2) HAWK Hildesheim
3) TU München
4) Universität Hamburg
5) Universität Hohenheim
6) Fernuniversität Hagen
7) Universität Mannheim
8) Hafencity Universität Hamburg
9) Hochschule Darmstadt
10) RWTH Aachen
11) Duale Hochschule Baden-Württemberg

Prompt Ende

Insgesamt ist der Output ganz gut strukturiert und wird in Teilen auch tabellarisch angezeigt, jedoch fehlen noch so einige wichtige Informationen wie etwa die sehr aktuelle Publikation der TU München im Rahmen der TUM KI Strategie. Genauer möchte ich an dieser Stelle nicht auf den inhaltlichen Beitrag eingehen, da dies auch jeder für sich selbst beurteilen sollte. Aber es lohnt sich definitiv, dies einmal auszuprobieren, um ein Gefühl zu bekommen, was mit KI & wissenschaftlichem Arbeiten und umfangreicheren Analysen aktuell möglich ist. Übrigens würden sich für solch einen Beitrag und die automatisierte Korrektur und Ergänzung wohl recht gut Multi-Agenten-Systeme eignen, wo der eine Agent überprüft und mit dem weiteren kommuniziert und Vorschläge zur Verbesserung macht. Eventuell ist ein Agent auch nur für die Kontrolle der Quellen hinsichtlich der Qualität bezüglich eines automatisch durchgeführten Websiterankings zuständig.

Auffällig ist im Beispieltext, dass das Hochschulforum Digitalisierung (HFD) als Quelle überrepräsentiert ist. Dies ist aus meiner Sicht eher kein Fehler von Deep Research, das hier auf der Grundlage von ChatGPT-4o arbeitet, sondern lässt sich mit einem eher mangelhaftem bzw. wenig präzisen Prompt meinerseits erklären. Hier muss man einfach probieren und step by step besser werden. Das Tool ist recht mächtig und somit ist die optimale Bedienung noch ein paar Chatverläufe und Themenebereiche entfernt. Lustigerweise wurde als im Prompt nicht-angegebene Quelle die 79. Ausgabe des Newsletters KI & Bildung verwendet (Siehe Aktivität), die hier auf Unidigital.news publiziert wird. Aber dies lasse ich an dieser Stelle gerne mal durchgehen 😉

Falls eure KI-Recherche abgeschlossen ist und ihr diese zum Beispiel am nächsten Tag wieder öffnen möchtet, um diese zu bearbeiten, dann sucht man erstmal vergeblich nach der Sidebar, in der die Quellen angegeben werden. Klickt dazu einfach auf den über dem horizontalen Trennstrich dargestellten hell-gefärbten Text “Research Completed in…” und im Anschluss ist die rechte Sidebar wieder sichtbar und der Inhaltsteil wird verhältnismäßig kleiner angezeigt. Bei Klick auf Quellen rechts oben und dem Scrollen nach ganz unten, sind nun alle Einzelquellen gelistet und verlinkt. Bei Klick auf Aktivität lässt sich der gesamte Rechercheprozess im Rahmen der genutzten Webseiten “historisch” nachvollziehen.

Fazit

Deep Research kann ich persönlich noch nicht so richtig einordnen, aber es lohnt sich, mit dieser Anwendung zu arbeiten, da sie wohl im Rahmen der Recherche immer präziser wird und so langfristig bessere Ergebnisse erzielt. Generell prompte ich mit KI-Tools eher schlank bzw. mit wenig Textinput, was ich für Deep Research von OpenAI und auch Perplexity (aktuell kostenfrei 03.03.25) nicht empfehlen würde, sondern eher einen umfangreichen Prompt mit einer ganz klaren Struktur und festgelegten Quellen, damit die KI nicht unnötigerweise eher schlechte Quellen in den Text mit einbaut. Viel Erfolg!