Hi AInauten,
Willkommen zum Deep-Dive für AInauten Premium Leser! Wir haben uns gedacht, wir schicken diese Ausgabe zum Wochenende an alle Newsletter-Leser, denn das Thema hat es in sich (Weekend-Ausgabe folgt am Sonntag).
Heute dreht sich alles um OpenAIs neuen Deep Research-Agenten, der eigenständig tiefgehende Recherchen durchführt, Quellen analysiert und strukturierte Berichte erstellt.
Vergiss stundenlange Google-Schlachten und endlose Wikipedia-Sessions, und erfahre hier, wie du am meisten aus diesem Researcher rausholst!
Das schauen wir uns in diesem Deep-Dive an:
Deep Research liefert nicht nur oberflächliche Infos, sondern dringt tief in die Materie ein, analysiert alle relevanten Quellen und präsentiert dir einen maßgeschneiderten Bericht.
Aktuell ist ChatGPT Deep Research nur im Pro Plan für $200/Monat mit dabei (limitiert auf 100 Abfragen/Monat), aber für einmal bereits im DACH-Raum nutzbar. Plus and Team Nutzer sollen als Nächstes Zugang erhalten, gefolgt von Enterprise.
Beim Pro Plan hast du zudem auch Zugang zum Operator (siehe unseren Deep-Dive hier), kannst Sora-Videos a gogo erstellen, unlimitiert mit Advanced Voice Mode quatschen und hast mehr Abfragen mit dem neuen o3-mini und o3-mini high Modell zur Verfügung.
Wenn du dir noch nicht sicher bist, ob ein Upgrade die richtige Wahl für dich ist, wollen wir dir im heutigen Beitrag die Möglichkeiten, Hintergründe und dann ganz konkrete Beispiele und Prompts liefern.
Unsere Tests: Wir haben einige spannende Aufgaben ins Rennen geschickt und ein Playbook erstellt!
Wir wollten es genau wissen - und waren sehr positiv vom Ergebnis überrascht, so wiel schon mal vorneweg. Einige unserer Tests waren:
Was ist der Sinn des Lebens? Die Antwort: knackig auf 24 Seiten!
Eine ausführliche Biographie von Elon Musk schreiben (36 Seiten)
Familien-Stammbaum recherchieren und Mermaid-Code generieren
Die Top-Tipps zum Thema „Langleblichkeit” recherchieren (63 Seiten)
Business Plan zur Umsetzung der EU-KI-Verordnung erstellen
Daily News Brief mit eigenen Interessen zusammenstellen
Preisvergleich für Flüge machen
Analyse des neuen Buchs “Superagency” durchführen (35 Seiten)
Umfassendes Profiling einer Person (aka: uns selbst) recherchieren
Alle Details mit den Prompts und Resultaten gibt es untenstehend exklusiv für Premium Leser, und im Video zeigen wir dir, wie du das Tool am besten im Daily Business optimal nutzen kannst. Zudem haben wir ein neues Playbook mit über 50+ Prompt-Ideen und allen Tipps, Tricks und Ressourcen für dich zusammengestellt.
Aber genug geteased, los geht’s!
Wie schlägt sich OpenAIs Researcher in der Praxis?
OpenAI Deep Research ist mehr als nur ein fancy ChatGPT-Modus, und seine Einführung kommt zu einem brisanten Zeitpunkt. Das chinesische Modell DeepSeek R1 hatte in den letzten Wochen viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen und wird von vielen als ernsthafte Konkurrenz zu OpenAI gesehen.
Dass OpenAI nur wenige Tage später Deep Research präsentiert, ist kein Zufall. Die Botschaft ist klar: OpenAI will zeigen, dass es weiterhin führend ist, wenn es um leistungsfähige, agentenbasierte KI geht.
via Rohan Paul on X
Und Deep Research kann sich sehen lassen:
Plant mehrstufige Recherchen: Vom ersten Brainstorming bis zum finalen Bericht - alles passiert in mehreren Schritten.
Bereitet Daten aus unterschiedlichen Quellen auf: Findet Nachrichten, wissenschaftliche Studien, Branchenreports, Foreninhalte, …
Liefert strukturierte Reports: Alle Infos werden in einen sauber strukturierten finalen Report gepackt - natürlich mit präzisen Quellenangaben und einem klaren Fazit.
Stärkstes Modell im Hintergrund: Deep Research basiert auf einer Version von OpenAIs o3-Modell, die für das Surfen im Internet und die Datenanalyse optimiert ist.
Gut Ding will Weile haben: Die durchschnittliche Bearbeitungszeit liegt zwischen 5 und 30 Minuten pro Anfrage. Das ist weit entfernt von der nahezu sofortigen Antwort herkömmlicher Chatbots.
Visuelle Inhalte: Es unterstützt hochgeladene Dateien (abhängig vom Modell, wo der Chat gestartet wird) und wird künftig Diagramme, generierte Grafiken und Bilder von Websites einbetten.
Was sind mögliche Einsatzbereiche von OpenAI Deep Research?
Deep Research ist ideal für alle, die präzise, tiefgehende Analysen benötigen - weit über einfache Suchanfragen hinaus.
Hier zur Inspiration eine Übersicht möglicher Anwendungsfälle:
Wissenschaft & Forschung
Literatur & Systemanalysen: Zusammenfassungen umfangreicher Texte, Identifikation von Forschungslücken und Trends.
Daten- und Hypothesentests: Analyse quantitativer Daten, Durchführung von statistischen Auswertungen und Hypothesentwürfen.
Journalismus & Medien
Investigative Recherchen: Tiefgehende Markt- und Hintergrundanalysen für Reportagen, historische Einordnungen und investigativen Journalismus.
Content-Analysen: Trend- und Stimmungsanalysen zur Themenfindung und zielgerichteten Berichterstattung.
Finanzen & Wirtschaft
Markt- und Wettbewerbsanalysen: Detaillierte Berichte zu Markttrends, Wettbewerbsstrategien und Investments.
Risikobewertung & Prognosen: Analyse von Finanzkennzahlen und Erstellung von Zukunftsprognosen für fundierte Entscheidungen.
Unternehmen, Startups & Management
Strategie- und Business Insights: Erarbeitung von SWOT-Analysen, strategischen Berichten und datenbasierten Entscheidungsgrundlagen.
Produkt- und Marktforschung: Vergleichsstudien, hyperpersonalisierte Empfehlungen und Trendanalysen für Produktinnovationen.
Innovations-Workshops: Ableitung neuer Geschäftsmodelle und Impulse aus interdisziplinären Datenquellen.
Rechts- und Politikberatung
Gesetzes- und Regulierungsanalysen: Untersuchung politischer Entwicklungen, juristischer Fragestellungen und Compliance-Reports.
Dokumentation & Quellenverifikation: Strukturierte Aufbereitung von Gesetzestexten und Bewertung regulatorischer Risiken.
Wissensarbeit & Ingenieurwesen
Technische Dokumentationen: Erstellung umfassender Berichte, Machbarkeitsstudien und technischer Analysen.
Multilevel-Analysen: Bearbeitung komplexer Anfragen mit mehreren Analyseebenen und der Synthese diverser Informationsquellen.
Kreative & Interdisziplinäre Anwendungen
Markttransformation & Zukunftsanalyse: Synthese aus vielfältigen Datenquellen zur Ableitung strategischer Empfehlungen und Innovationsimpulsen.
Interdisziplinäre Workshops: Nutzung der tiefgehenden Analyse, um branchenübergreifende Trends und neue Impulse zu erkennen.
Deep Research vs. Konkurrenz: Der Vergleich mit Google Gemini, Perplexity Pro und Open Source-Modellen
Wenn es dir so ähnlich geht wie uns, dann wirst du vermutlich einen gewissen Teil deiner Zeit damit verbringen, das Internet nach verschiedenen Informationen abzuklappern.
Aber wer kann dir dabei am besten helfen?!
Bislang hat unser “Research-Stack” wie folgt ausgesehen:
Wir haben bereits vor Monaten der Google-Suche einen Tritt in den Hintern verpasst und sind nach einem kurzen Abstecher mit der ChatGPT Search Browser-Erweiterung bei Perplexity Pro gelandet.
(Klar, ChatGPT Search nutzen wir auch ab und an, wenn wir gerade im Kontext von ChatGPT unterwegs sind und etwas überprüfen wollen.)
Perplexity Pro ist ein sehr hilfreicher Assistent, um schnell Antworten zu erhalten, anstatt sich durch Dutzende von Google Resultaten kämpfen zu müssen. Wir haben dazu diese Woche auch einige Prompts im Newsletter veröffentlicht.
Für umfangreichere themenspezifische Recherchen haben wir bislang immer gerne Google Geminis Deep Research genutzt (kostenpflichtig).
Aber mit OpenAI Deep Research steht nun definitiv ein ganz anderes Kaliber am Start, um Industrien komplett auf den Kopf zu stellen (👋 Hallo McKinsey, Deloitte und Konsorten)!
Das soll jetzt aber nicht heißen, dass wir nicht mehr mit Google Gemini oder Perplexity arbeiten werden. Diese werden auch nach wie vor ihre Berechtigung haben. Doch wenn es um wirklich umfassende Recherchen geht, werden wir auf jeden Fall auf OpenAIs Deep Research setzen.
Btw, du musst auch nicht immer gleich mit der großen Kelle anrühren. Für simple Fragen („Wie wird das Wetter morgen?“ oder „Wer gewann 2014 die WM?“) ist der normale ChatGPT Suchmodus schneller und effizienter.
Deep Research ziehst du aus dem Werkzeugkasten, wenn du wirklich Tiefe statt Tempo willst. Ein Reddit-Nutzer verglich es treffend mit „Chirurg vs. Krankenschwester“ - der Chirurg ist für die komplexen Fragen da, für Routinefragen kann oft die Krankenschwester weiterhelfen.
Es gibt übrigens auch einige vielversprechende Open Source Projekte:
OpenAIs Deep Research überzeugt auch in Benchmarks
Kurzer Abstecher in die Forschung: Einer der beeindruckendsten Aspekte ist die Leistung von Deep Research in Humanity’s Last Exam, einem extrem anspruchsvollen KI-Benchmark, der 3.000 Fragen aus über 100 Disziplinen umfasst.
Hier erreicht es weit bessere Werte als andere Modelle:
OpenAI Deep Research: 26,6 %
OpenAI GPT-4o: 3,3 %
DeepSeek R1: 9,4 %
Grok 2: 3,8 %
Claude 3.5 Sonnet: 4,3 %
Klar, bei solchen Benchmarks hat man auch immer den Spruch: „Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast“ im Hinterkopf - aber ein solcher Sprung ist alles andere als trivial!
Frühere Modelle sind oft an tiefgehenden, mehrstufigen Überlegungen gescheitert. Deep Research hingegen hat eine bemerkenswerte Fähigkeit zur eigenständigen Analyse komplexer Probleme.
Tipps & Tricks aus der Praxis: So formulierst du deine Prompts richtig
Wir haben OpenAIs Deep Research in den letzten Tagen ausführlich getestet - schon krass, was damit alles geht!
Das Resultat hängt natürlich wie immer stark davon ab, wie du dein Prompt gestaltest. Und dafür haben wir dir hier unsere praxiserprobten Tipps und Tricks zusammengestellt:
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