„Recherchiere mir bitte die wichtigsten Änderungen.“

Eine solche Aufgabe können Sie heute einfach an ChatGPT oder Gemini übergeben. Wenige Sekunden später erhalten Sie meistens eine brauchbare Antwort.

Aber was ist, wenn Sie eine Entscheidung vorbereiten müssen? Wenn zehn oder zwanzig Quellen berücksichtigt werden sollen? Wenn unterschiedliche Aussagen verglichen werden müssen? Oder wenn Sie nicht nur Informationen aus dem Internet benötigen, sondern zusätzlich eigene Unterlagen einbeziehen möchten?

Dann reicht eine schnelle KI-Antwort möglicherweise nicht mehr aus.

Genau dafür gibt es Deep Research.

Sowohl Google Gemini als auch ChatGPT bieten inzwischen diese Möglichkeit. Und in ChatGPT gibt es mit Work zusätzlich eine Funktion, die noch einen Schritt weitergeht.

Doch wann brauchen Sie eigentlich was?

Was ist Deep Research?

Bei einer normalen Anfrage stellen Sie der KI eine Frage und erhalten kurz darauf eine Antwort.

Bei Deep Research übertragen Sie dagegen eine Rechercheaufgabe.

Die KI plant die Recherche, sucht Informationen aus unterschiedlichen Quellen, wertet sie aus, vergleicht Aussagen und erstellt daraus einen strukturierten Bericht mit Quellenangaben.

Sowohl bei Gemini als auch bei ChatGPT können neben öffentlich zugänglichen Informationen weitere Quellen einbezogen werden. Dazu können beispielsweise hochgeladene Dateien oder – abhängig von Konto, Einstellungen und Freigaben – verbundene Datenquellen gehören.

Damit eignet sich Deep Research vor allem für Aufgaben, bei denen Sie normalerweise selbst zahlreiche Webseiten, Dokumente oder andere Informationsquellen durcharbeiten müssten.

Gemini oder ChatGPT – wer kann Deep Research?

Deep Research gibt es inzwischen sowohl bei Google Gemini als auch bei ChatGPT.

Das Grundprinzip ist sehr ähnlich:

Sie beschreiben zunächst möglichst genau, was recherchiert werden soll. Die KI entwickelt daraus einen Rechercheplan. Diesen können Sie prüfen und gegebenenfalls verändern. Anschließend werden verschiedene Quellen recherchiert und ausgewertet. Am Ende erhalten Sie einen ausführlichen Bericht mit Quellenangaben.

Gemini nutzt standardmäßig die Google-Suche und kann – abhängig von den verfügbaren Funktionen und Berechtigungen – beispielsweise auch Gmail, Google Drive, hochgeladene Dateien und NotebookLM-Notebooks einbeziehen.

ChatGPT kann ebenfalls das öffentliche Web, bestimmte von Ihnen vorgegebene Websites, hochgeladene Dateien und unterstützte verbundene Apps als Recherchequellen verwenden.

Für den Büroalltag ist deshalb weniger entscheidend, welches der beiden Systeme theoretisch „besser recherchiert“.

Viel wichtiger ist die Frage:

Welche Quellen benötigen Sie für Ihre konkrete Aufgabe – und in welchem System stehen Ihnen diese zur Verfügung?

Beispiel 1: Eine Führungskraft bereitet eine Investitionsentscheidung vor

Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen überlegt, in eine neue Produktionsanlage zu investieren.

Sie möchten wissen:

• Wie entwickelt sich die deutsche Wirtschaft?
• Wie sieht es speziell im verarbeitenden Gewerbe aus?
• Wie entwickeln sich Auftragseingänge und Investitionen?
• Welche Prognosen gibt es für die kommenden zwölf Monate?
• Welche Risiken könnten die geplante Investition beeinflussen?

Natürlich könnten Sie selbst bei Destatis, Bundesbank, Bundesregierung, Wirtschaftsforschungsinstituten und Branchenverbänden recherchieren.

Oder Sie geben Deep Research beispielsweise folgende Aufgabe:

„Recherchiere die aktuelle wirtschaftliche Lage in Deutschland und die Aussichten für die kommenden zwölf Monate. Berücksichtige insbesondere das verarbeitende Gewerbe, Auftragseingänge, Investitionen, Zinsen und relevante Konjunkturprognosen. Nutze bevorzugt Destatis, Bundesbank, Bundesregierung und führende Wirtschaftsforschungsinstitute. Stelle anschließend Chancen und Risiken für eine geplante Investition gegenüber.“

Deep Research übernimmt einen großen Teil der Informationsbeschaffung und Aufbereitung.

Die Entscheidung trifft weiterhin die Führungskraft.

Aber sie bekommt eine deutlich besser strukturierte Informationsgrundlage.

Beispiel 2: Sachbearbeitung – eine neue Regelung verstehen

Auch in der Sachbearbeitung müssen regelmäßig umfangreiche Informationen recherchiert werden.

Eine gesetzliche Regelung hat sich geändert.

Jetzt stellen sich zahlreiche Fragen:

Was genau ist neu? Seit wann gilt die Änderung? Gibt es Übergangsfristen? Welche offiziellen Informationen existieren? Und vor allem: Was bedeutet das für unsere bisherigen Arbeitsabläufe?

Eine Deep-Research-Aufgabe könnte beispielsweise lauten:

„Recherchiere die aktuellen Regelungen zu [Thema]. Nutze vorrangig offizielle Quellen von Ministerien, Behörden und Gesetzgebern. Stelle die Änderungen gegenüber der bisherigen Regelung tabellarisch dar. Erläutere anschließend, welche Auswirkungen sich daraus für die praktische Arbeit eines mittelständischen Unternehmens ergeben könnten. Kennzeichne Punkte, bei denen eine fachliche oder rechtliche Prüfung erforderlich ist.“

Gerade bei rechtlichen, steuerlichen oder anderen sensiblen Themen gilt selbstverständlich: Die KI-Recherche ersetzt keine fachliche Beratung.

Sie kann aber die zeitaufwendige erste Recherche und Strukturierung erheblich erleichtern.

Beispiel 3: Sekretariat und Assistenz – Informationen für den Chef vorbereiten

„Suchen Sie mir doch bitte drei geeignete Tagungshotels für unsere Führungskräftetagung heraus.“

Eine typische Rechercheaufgabe im Sekretariat.

Und eine, die schnell mehr Zeit kostet als gedacht.

Lage, Erreichbarkeit, Zimmer, Tagungsräume, Ausstattung, Verpflegung, Parkplätze und Preise müssen recherchiert und miteinander verglichen werden.

Eine Aufgabe für Deep Research könnte lauten:

„Recherchiere geeignete Tagungshotels im Raum Hamburg für eine zweitägige Führungskräftetagung mit 25 Personen. Benötigt werden 25 Einzelzimmer, ein Tagungsraum, Präsentationstechnik, WLAN, Mittagessen und Tagungsgetränke. Das Hotel soll mit öffentlichen Verkehrsmitteln gut erreichbar sein. Vergleiche mindestens fünf geeignete Hotels anhand dieser Kriterien. Nenne die verwendeten Quellen und kennzeichne Angaben zu Preisen und Verfügbarkeiten, die nicht aktuell überprüft werden konnten.“

Aus einer umfangreichen Recherche entsteht so eine strukturierte Vorauswahl.

Aber auch hier ist die Grenze wichtig: Eine Recherche nach grundsätzlich geeigneten Hotels ist etwas anderes als die verbindliche Prüfung von aktuellen Preisen und verfügbaren Zimmern.

Und damit kommen wir zu einer weiteren Möglichkeit.

Deep Research oder ChatGPT Work?

Neben Deep Research gibt es in ChatGPT inzwischen Work.

Und auf den ersten Blick kann die Abgrenzung etwas verwirrend sein. Schließlich kann auch Work recherchieren und Informationen analysieren.

Der Unterschied wird deutlicher, wenn Sie nicht auf die Funktionen schauen, sondern auf das gewünschte Arbeitsergebnis.

Deep Research: „Finde und analysiere Informationen für mich.“

Deep Research ist die richtige Wahl, wenn am Ende vor allem Wissen und Erkenntnisse stehen sollen.

Sie möchten beispielsweise:

• ein Thema gründlich recherchieren,
• viele Quellen auswerten,
• unterschiedliche Aussagen vergleichen,
• aktuelle Informationen zusammentragen,
• Studien oder Marktinformationen analysieren,
• eine fundierte Entscheidungsgrundlage erhalten.

Das typische Ergebnis ist ein ausführlicher Recherchebericht mit Quellen.

ChatGPT Work: „Erledige diese Arbeitsaufgabe für mich.“

Work geht einen Schritt weiter.

Hier steht nicht mehr nur die Recherche im Mittelpunkt, sondern das fertige Arbeitsergebnis.

Work kann Informationen zusammentragen und analysieren, aber anschließend auch damit weiterarbeiten – beispielsweise Dokumente, Tabellen, Präsentationen oder Berichte erstellen und umfangreichere Arbeitsabläufe über mehrere Schritte bearbeiten.

Eine einfache Unterscheidung lautet deshalb:

Deep Research = recherchieren, analysieren, verstehen

Work = recherchieren, analysieren, bearbeiten und ein Arbeitsergebnis erstellen

Ein Beispiel macht den Unterschied deutlich

Nehmen wir eine Bereichsleitungsbesprechung.

Sie möchten wissen:

„Wie ist die aktuelle wirtschaftliche Lage in Deutschland und welche Entwicklungen könnten für unsere Investitionsplanung relevant sein?“

Das ist eine typische Aufgabe für Deep Research.

Jetzt lautet Ihre Aufgabe aber:

„Bereite die nächste Bereichsleitungsbesprechung vor. Analysiere das Protokoll der letzten Sitzung, unsere Finanzübersicht, den aktuellen Projektstatus und die Personalplanung. Identifiziere offene Punkte, Widersprüche, fehlende Entscheidungen und überfällige Aufgaben. Recherchiere zusätzlich die aktuelle wirtschaftliche Lage. Erstelle daraus eine Agenda für 90 Minuten, ein einseitiges Briefing für die Geschäftsführung und eine Maßnahmenliste mit Verantwortlichen und Terminen.“

Jetzt geht es nicht mehr hauptsächlich um Recherche.

Sie haben ein Arbeitsziel: Die Besprechung soll vorbereitet werden.

Dafür müssen unterschiedliche Arbeitsschritte erledigt und am Ende mehrere konkrete Arbeitsergebnisse erstellt werden.

Das ist ein typischer Fall für ChatGPT Work.

Drei Fragen helfen bei der Entscheidung

Wenn Sie unsicher sind, welche Funktion Sie verwenden sollten, stellen Sie sich diese drei Fragen:

1. Brauche ich hauptsächlich eine schnelle Information oder Unterstützung?
→ Nutzen Sie den normalen Chat bzw. die Websuche.

2. Muss die KI viele Quellen systematisch recherchieren, vergleichen und daraus Erkenntnisse gewinnen?
→ Nutzen Sie Deep Research.

3. Soll die KI einen umfangreicheren Arbeitsauftrag bearbeiten und daraus konkrete Ergebnisse wie Dokumente, Präsentationen, Tabellen oder andere Arbeitsunterlagen erstellen?
→ Nutzen Sie ChatGPT Work.

Oder noch kürzer:

Chat: „Hilf mir.“

Deep Research: „Recherchiere das gründlich für mich.“

Work: „Bearbeite diese Aufgabe für mich.“

Diese Unterscheidung finde ich im Büroalltag hilfreicher als die Frage, welche KI grundsätzlich „am besten“ ist.

Gute Recherche beginnt trotzdem mit einer guten Aufgabenstellung

Egal ob Sie Gemini oder ChatGPT verwenden: Je genauer Sie Ihre Recherche beschreiben, desto hilfreicher wird das Ergebnis.

Statt:

„Recherchiere etwas über den Fachkräftemangel.“

formulieren Sie beispielsweise:

„Recherchiere die aktuelle Entwicklung des Fachkräftemangels in Deutschland mit Schwerpunkt auf kleinen und mittleren Unternehmen. Berücksichtige Veröffentlichungen der vergangenen zwölf Monate und bevorzuge Destatis, Bundesagentur für Arbeit, IAB, DIHK und wissenschaftliche Institute. Zeige die Entwicklung anhand aktueller Zahlen, unterscheide zwischen Branchen und leite daraus fünf mögliche Auswirkungen für die Personalplanung eines mittelständischen Unternehmens ab. Nenne zu allen wesentlichen Aussagen die Quellen.“

Geben Sie der KI also nicht nur ein Thema, sondern einen Rechercheauftrag.

Beschreiben Sie das Ziel, den Zeitraum, bevorzugte Quellen, Vergleichskriterien und die gewünschte Form des Ergebnisses.

Und kann ich mich auf die Ergebnisse verlassen?

Auch Deep Research macht KI nicht unfehlbar.

Der große Vorteil gegenüber einer schnellen KI-Antwort besteht darin, dass Sie die Quellen nachvollziehen und überprüfen können.

Und diese Möglichkeit sollten Sie nutzen.

Prüfen Sie bei wichtigen Informationen:

• Ist die Quelle seriös?
• Ist sie aktuell?
• Belegt sie tatsächlich die Aussage?
• Handelt es sich um eine Tatsache oder eine Interpretation?
• Widersprechen sich möglicherweise verschiedene Quellen?

Insbesondere bei wichtigen unternehmerischen, rechtlichen oder finanziellen Entscheidungen sollte eine KI-Recherche eine Entscheidungsgrundlage, aber nicht die Entscheidung selbst sein.

Mein Fazit: Geben Sie der KI die richtige Art von Aufgabe

Die spannende Entwicklung besteht für mich nicht darin, dass KI immer mehr Funktionen bekommt.

Spannend ist, dass wir ihr inzwischen ganz unterschiedliche Arten von Arbeit übertragen können.

Für eine schnelle Frage nutzen wir den normalen Chat.

Für eine umfangreiche Recherche nutzen wir Deep Research.

Und wenn aus Informationen ein konkretes Arbeitsergebnis entstehen soll, kann ChatGPT Work interessant werden.

Damit verändert sich auch unsere eigene Aufgabe.

Wir müssen nicht mehr jede Information selbst suchen, jede Quelle einzeln öffnen und jedes Ergebnis von Grund auf zusammenstellen.

Stattdessen wird es wichtiger, gute Aufträge zu formulieren, Ergebnisse kritisch zu prüfen und anschließend die richtigen Entscheidungen zu treffen.

KI kann recherchieren. KI kann Informationen strukturieren. Und sie kann uns inzwischen sogar bei umfangreichen Arbeitsabläufen unterstützen.

Die Verantwortung dafür, was daraus wird, bleibt bei uns.