KI im Research: Der Newsletter
Aktuelle Themen, Tipps und Termine rund um Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt; und so auch die professionelle Recherche. Viele Tools versprechen Unterstützung – doch wie gut funktionieren sie wirklich?
Wir gehen dieser Frage systematisch nach, prüfen Chancen und Grenzen und teilen unsere Erfahrungen in einem zweiwöchigen Newsletter. Darin finden Sie praxisnahe Einblicke, Anwendungstipps, Einschätzungen zu aktuellen Entwicklungen und Hinweise auf relevante Veranstaltungen.
Fokusthema
Aktuelle Limitierungen und künftige Auswege: Was können wir 2026 erwarten?
„Model-Overhang“ bzw. „Capability-Overhang” verhindert laut Microsofts CEO Satya Nadella oder OpenAI, dass KI-Modelle die Leistungen erbringen, die möglich wären. Was steckt dahinter? KI-Modelle haben enormes Potenzial, das aber oft ungenutzt bleibt, weil den Nutzenden die Kompetenz fehlt, dieses voll auszuschöpfen. Die oben genannten Akteure fordern daher, dass sich die Form der Interaktion zwischen Nutzenden und Modellen ändern muss: Von einfachen, isolierten Prompts hin zu komplexen Workflows mit multiplen KI-Modellen und -Agenten, die in bestehende Systeme integriert werden.
Diese Sichtweise ist durchaus umstritten: Expertinnen und Experten kritisieren diese einseitige Sichtweise. Und auch in den sozialen Netzwerken häufen sich die kritischen Rückmeldungen, dass so die Schuld für mangelhafte Ergebnisse auf das unzureichende Verhalten der Nutzenden zurückgeführt werde. Aber könnten die Defizite nicht auch im Produktdesign angelegt sein? So fühlen sich einige Nutzende bei der Verwendung der KI-Tools an „Slot-Machines“ erinnert, die zum Weitermachen animieren, obwohl längst klar ist, dass für die perfekte Antwort zahllose Korrekturschleifen – es wird von bis zu acht Prompts berichtet – nötig sind. Einige berichten bereits vom neuen Phänomen der „Prompt-Fatigue“.
Was könnte 2026 daraus folgen? Laut dem IBM Trend Report 2026 herrscht Konsens darüber, dass die Zukunft multimodalen KI-Systemen gehöre. Dadurch müsse sich auch die Rolle der Menschen weg von operativen Tätigkeiten hin zum strategischen Dirigieren wandeln. Fachkräfte bspw. im Marketing oder der Programmierung werden so KI-Komponisten und KI-Komponistinnen, die verschiedene autonome Tools und Agenten zu komplexen Gesamtlösungen kombinieren. Menschliche Intuition und strategische Leitung rücken so ins Zentrum der Arbeit mit autonomen Systemen.
Ob sich diese Trends bewahrheiten und welche Konsequenzen sich für den KI-Einsatz im Research ergeben, werden wir in den kommenden Wochen und Monaten in diesem Newsletter weiter beobachten.
Anwendungstipp
Politisch-regulatorische Recherche mit ChatGPT
Die Analyse politisch-regulatorischer Rahmenbedingungen gehört zu den anspruchsvollsten Aufgaben im professionellen Research. Insbesondere bei neuen oder fachfremden Rechtsgebieten ist ein schneller, belastbarer Überblick entscheidend, um fundierte Argumentationslinien entwickeln zu können.
Neulich mussten wir eine solche politsch-regulatorische Analyse anfertigen und die geltende Gesetzeslage sowie relevante Rechtsprechung auswerten. Ziel war es, zentrale Anknüpfungspunkte, bestehende Argumentationsmuster und potenzielle Lücken in der politischen Kommunikation zu einem Thema zu identifizieren, die später als Grundlage für eine strategische Positionierung dienen können.
Der Einsatz von KI-gestützten Recherchetools wie ChatGPT erwies sich dabei als hilfreicher Einstieg. Die KI lieferte zunächst einen strukturierten Überblick über einschlägige gesetzliche Regelungen und maßgebliche Gerichtsentscheidungen. Auf dieser Basis konnte schnell ein erstes Verständnis für das regulatorische Umfeld aufgebaut werden. Ergänzend identifizierte das Tool relevante Stellungnahmen unterschiedlicher Stakeholder zu einzelnen Beschlüssen und verwies auf weiterführende sowie aktuellere regulatorische Entwicklungen. Mit den von der KI ausgegebenen Quellen konnten die generierten Inhalte auch schnell geprüft werden.
In einzelnen Fällen unterstützte die KI zudem bei der vergleichenden Gegenüberstellung von Gesetzesstellen und gerichtlichen Argumentationen. Diese Ergebnisse ersetzten keine eigene juristische Bewertung, lieferten jedoch wertvolle Impulse für die vertiefende Analyse und halfen, relevante Fragestellungen frühzeitig zu erkennen.
Fazit: KI eignet sich sehr gut als Werkzeug für den Einstieg in komplexe regulatorische Analysen. Entscheidend sind dabei ein präzises Prompting sowie eine klare Strukturierung der Fragestellung. In der Praxis hat es sich bewährt, gezielt nach unterschiedlichen Regelungsebenen zu fragen – zum Beispiel nach Gesetzen, Beschlüssen relevanter politischer Gremien, Strategiedokumenten oder Programmen der Bundesregierung.
Effektiv war auch die KI-Suche nach aktuelleren regulatorischen Entwicklungen zum jeweiligen Thema. Durch gezielte Nachfragen, etwa nach weiteren bzw. späteren Entscheidungen, ließ sich die regulatorische Entwicklung vollumfänglich erfassen und anschließend eigenständig analysieren. So konnte auch in unbekannten Rechtsgebieten effizient eine fundierte Grundlage für weiterführende Analysen geschaffen werden.
News
Risiken KI-generierter Inhalte für die Wissensqualität von Wikipedia
ISBN-Nummern sind für Wikipedia von zentraler Bedeutung, da sie die Überprüfbarkeit von Quellen gewährleisten. Bei der Kontrolle solcher ISBN-Nummern stieß der Wikipedia-Autor Mathias Schindler auf fehlerhafte, nicht auffindbare Angaben, also halluzinierte ISBNs. Die Halluzinationen deuteten darauf hin, dass ganze Textpassagen mithilfe von Large Language Models (LLMs) verfasst worden waren und die zugehörigen Referenzen teilweise erfunden waren. Mit dieser Methode konnten rund 150 Artikel identifiziert werden, die KI-Halluzinationen enthielten.
Schindler beschreibt dieses Phänomen als eine „Kontamination mit Inhalten, die auf den ersten Blick wahr erscheinen könnten und sich als Fakten tarnen“. Problematisch ist dabei insbesondere die Selbstverstärkung falscher Informationen: Externe Publikationen können vermeintliche Wikipedia-Fakten zitieren, die später wiederum als Beleg in Wikipedia-Artikeln auftauchen. Gleichzeitig schaden sich LLMs selbst, da sie häufig mit Wikipedia-Inhalten trainiert werden und so fehlerhaftes Wissen weiterverarbeiten.
Während Wikipedia früher aufgrund ihres nutzergenerierten Charakters oft als problematische Quelle galt, könnte gerade dieser Umstand heute ein Qualitätsmerkmal sein: Die gemeinschaftliche bzw. menschliche Kontrolle erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Inhalte überprüft und nicht schlicht erfunden sind.
Quelle: Netzpolitik, 29.12.2025, von Leonhard Pitz
KI verändert die Google-Suche
Suchmaschinen stehen vor der Herausforderung, mit einer wachsenden Flut KI-generierter Inhalte umzugehen, deren Qualität häufig gering ist. Dieser sogenannte „AI Slop“ erschwert es Nutzenden, verlässliche Informationen zu finden. Google reagiert darauf mit neuen Funktionen, die Personalisierung stärken und die Sichtbarkeit vertrauenswürdiger Quellen erhöhen sollen.
Ein zentrales Element ist die Einführung „bevorzugter Quellen“. Nutzende können künftig festlegen, welche Webseiten sie bevorzugen; diese werden bei Suchanfragen gezielt höher gewichtet. Erste Tests zeigen laut Google eine deutlich höhere Klickrate. Zusätzlich sollen abonnierte Inhalte besser gekennzeichnet und hervorgehoben werden, um den Nutzen bestehender Zugänge zu erhöhen. Diese Funktionen werden im nächsten Jahr schrittweise in Googles KI-Produkte integriert. Parallel experimentiert Google mit Werkzeugen wie dem „Web Guide“, mit dem zusätzliche Informationen gesammelt und sortiert werden können. Die vermehrten Informationen sollen eine tiefere thematische Recherche ermöglichen.
Quelle: Heise, 11.12.2025, von Eva-Maria Weiß
Aktuelle Termine
14. Januar
Sprachmodelle & Agenten kompakt erklärt
appliedAI Institute for Europe gGmbH
vor Ort, Heilbronn
Online
15. Januar
Prompting: Tipps, Tricks & Kniffe
Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz
Online
21. Januar
KI – Ansätze in der industriellen Praxis
Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg
Online
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