Fortschritte bei automatisierten Agenten und Research-Tools: Was „Deep Research“ für KMU praktisch bedeutet

Warum das Thema jetzt wichtig ist

Agentische KI („Agents“) erledigt nicht mehr nur Einzelschritte, sondern plant, klickt, liest Webseiten, vergleicht Quellen, schreibt Zwischenergebnisse mit und liefert am Ende ein strukturiertes Resultat – zunehmend autonom. OpenAI hat dafür Deep Research in ChatGPT eingeführt und seit Juli 2025 um einen visuellen Browser in einem Agent-Modus erweitert. Parallel wurden mit den o3-Modellen Reasoning-Fähigkeiten und Tool-Zugriffe gestärkt – relevante Bausteine für verlässliche, wiederholbare Recherche-Workflows in Unternehmen.

Was genau ist „Deep Research“?

Deep Research ist ein ChatGPT-Agent, der mehrstufige Internetrecherchen eigenständig ausführt: Er formt Teilfragen, besucht Dutzende bis Hunderte Seiten, vergleicht Aussagen, hält Quellen fest und liefert ein zitiertes, strukturiertes Dossier – deutlich über die normale „Schnellantwort mit Browsing“ hinaus. Seit dem 17. Juli 2025 kann Deep Research zusätzlich mit einem visuellen Browser arbeiten (Agent-Modus), wodurch Navigation und Auswertung komplexer Webseiten verbessert werden.

Abgrenzung zu ChatGPT-Suche: ChatGPT Search bündelt Web-Ergebnisse und Antworten für Alltagsfragen; Deep Research zielt auf tiefgehende, mehrstündige Desk-Research-Aufgaben mit Quellenapparat. (ChatGPT Search ist seit Februar 2025 allgemein verfügbar.)

Der Technik-Unterbau: Agents + Reasoning + Tool-Use

OpenAI hat 2025 neue Tools zum Bau agentischer Anwendungen veröffentlicht (APIs, Orchestrierung, Tool-Aufrufe). Dazu kommen die o-Serien-Modelle (z. B. o3, o3-pro) mit starker Schritt-für-Schritt-Begründung und breitem Tool-Zugriff (Web, Dateien, Vision, Code, Python-Ausführung). Ergebnis: Agenten können länger „denken“, besser planen und strukturierter arbeiten – entscheidend bei vagen, offenen Recherchezielen.

Für Aufgaben, bei denen ein System echte Webseiten „bedient“, existiert zudem OpenAIs Computer-Using Agent(CUA): Ein Modell, das visuelle Seitenelemente erkennt und mit ihnen interagiert – die Grundlage für KI, die wie ein Mitarbeiter im Browser agiert.

Konkreter KMU-Use Case: „Markt-Scout“ für Nischenprodukte in DACH

Ausgangslage: Ein mittelständischer Hersteller (z. B. technisches Zubehör) will ein neues Nischenprodukt im DACH-Markt testen. Es fehlen Zeit und Personal für eine umfassende Webrecherche (Wettbewerb, Preisniveaus, Vertriebswege, relevante Shops/Marktplätze, häufige Kundenfragen, Compliance-Hinweise).

Ziel: In 48–72 Stunden ein belastbares Mini-Markt-Dossier inkl.:

• Top-Wettbewerber (Features, Preise, USPs, Lieferzeiten)

• Such- und Nachfrageindikatoren (Themencluster, typische Fragen)

• Kanäle/Marktplätze (B2B/B2C) mit Eintrittshürden

• Content-Lücken & FAQ-Vorschläge für Website/Support

• Erste Angebots-Storyline + Preisspanne

Ablauf mit Deep Research + Agentik:

1. Ziel & Grenzen definieren: Markt, Sprache (DE), Zeitraum, Datentypen (Produktseiten, Foren, Verbände, Normen/Standards), Ausschlüsse (z. B. veraltete Artikel).

2. Deep Research starten (Agent-Modus): Prompt mit Teilaufgaben (Wettbewerb, Preisrange, Kanäle, Compliance-Stichworte), gewünschter Berichtsstruktur (Executive Summary, Methodik, Findings, Limitations, Quellenverzeichnis).

3. Reasoning-Verstärkung: Bei komplexen Teilfragen o3-pro wählen (Präzision/Planung), bei großen Dokumenten Datei-Uploads nutzen.

4. Web-Interaktion: Falls notwendig, den visuellen Browser/Computer-Using-Ansatz nutzen (z. B. Tabellen aus Preislisten auslesen, Filter setzen, Produktvarianten vergleichen).

5. Qualitätssicherung: Quellen prüfen (Primärseiten bevorzugen), Widersprüche markieren, Unsicherheiten kennzeichnen; kritische Zahlen stichprobenartig manuell verifizieren. (Siehe Abschnitt „Risiken“.)

Ergebnis: Ein zitiertes Dossier mit Preis-Spannen, Shortlist relevanter Kanäle (z. B. Fachhändler, Marktplätze), Themen-Backlog für Marketing/Support und einer ersten Angebots-Storyline..

So setzen Sie Deep-Research-Workflows in 30 Minuten auf

• Rollen & Prompts vorbereiten:Strategie-Lead (Ziele, Ausschlüsse), Research-Agent (Deep Research), Analyst (Verdichtung, Entscheidungsvorlage).

• Templates anlegen: Einheitliche Berichtsstruktur (Intro, Methodik, Findings, Risiken, Quellen).

• Tool-Stack wählen: ChatGPT mit Deep Research (Agent-Modus), optional o3-pro für anspruchsvolle Teilaufgaben; für „Browser-Klicks“ CUA-Fähigkeiten nutzen. (OpenAI)

• Kontrollpunkte definieren: 2–3 Review-Milestones (z. B. nach 20 %, 60 %, 90 % Fortschritt), jeweils mit Stichproben-Checks von Preisen/Facts.

• Output-Standards festlegen: Jede Aussage mit Quelle, Trennung zwischen Fakt, Interpretation, Annahme.

Hinweis: Wir vertiefen diese Schritte in Workshops, Keynotes und Beratungsprojekten rund um ChatGPT-Agenten & Research-Playbooks – praxisnah für KMU und Teams ohne Data-Science-Ressourcen.

Aktuelle Entwicklungen, die Sie kennen sollten

• Deep Research Update (Juli 2025): Agent-Modus mit visuellem Browser für „noch tiefer und breiter“ – hilfreich bei komplexer Webnavigation.

• o3-Pro allgemein verfügbar (Juni 2025): Längeres „Denken“, bessere Zuverlässigkeit; als Pro-Nutzer in ChatGPT und via API nutzbar.

• Agent-Bausteine (März 2025): Neue OpenAI-Tools vereinfachen den Bau produktionsreifer Agenten.

• ChatGPT Search (Februar 2025): Allgemein verfügbar; sinnvoll für Schnellrecherchen, aber nicht Ersatz für Deep Research.

Risiken & Gegenmaßnahmen

• Halluzinierte Prozessschritte/Übergenauigkeit: Untersuchungen zeigen, dass reasoning-starke Modelle (inkl. o-Serie) gelegentlich Aktionen oder Zwischenschritte erfinden. Gegenmittel: strengere Audit-Prompts(„Zeige alle Klickpfade/Quellen-IDs“), Stichproben-Verifikation und Klare Kennzeichnung von Unsicherheit.

• Abhängigkeit von Web-Qualität: Deep Research kann nur so gut sein wie die zugrunde liegenden Quellen. Setzen Sie Quellen-Whitelist/Blacklist und bevorzugen Sie Primärdokumente (Hersteller, Behörden, Normen).

• Kosten/Laufzeiten: Längere Reasoning-Ketten und API-Aufrufe erhöhen Kosten. Best Practice: Teilaufgaben batchen, Zwischenstände früh sichten, o3-Einsatz gezielt dort, wo Mehrwert entsteht. (Preis/Leistungs-Details variieren je nach Tarif und Region.)

Mini-Playbook: Prompt-Gerüst für KMU-Recherchen

Rolle: Du bist ein Deep-Research-Agent.

Ziel: Erstelle ein deutschsprachiges Dossier zum Thema [Nische/Produkt] für DACH.

Ausschlüsse: Vor [Datum] veröffentlichte Inhalte ignorieren, es sei denn Primärquelle.

Lieferobjekt: Executive Summary (max. 10 Punkte), Preis-/Leistungsübersicht (Tabelle), Top-5 Wettbewerber (Kurzprofile), Kanäle/Marktplätze (Eintrittshürden), Compliance-Hinweise, FAQ-Backlog, vollständiges Quellenverzeichnis.Arbeitsweise: Plan-erst-dann-handeln; zeige Zwischenschritte; notiere Unsicherheiten; markiere Konflikte; nutze visuellen Browser, wenn Tabellen/Filter nötig.

Fazit

Für KMU ist jetzt der pragmatische Einstieg in agentische Research-Workflows möglich: Deep Research liefert zitierte Dossiers; o3 stärkt Planung und Genauigkeit; Agent-APIs machen Abläufe wiederholbar. Wer Rollen, Templates und Qualitätskontrollen sauber aufsetzt, kann Marktrecherchen, Wettbewerbsbeobachtung und FAQ-Generierung messbar beschleunigen – ohne ein eigenes Data-Team. Wenn Sie strukturierte Playbooks, Team-Enablement oder eine Live-Demo suchen, unterstützen wir Sie gerne mit Workshops, Keynotes oder Beratung auf ai-studio-consulting.de.

Quellenhinweise: OpenAI Deep Research & Update (17.07.2025); o3/o3-pro Verfügbarkeit & o-Serie; Agent-APIs/Agentic Tools; Computer-Using Agent; ChatGPT Search Verfügbarkeit; Nature-Einordnung zu Deep Research; Hinweise zu Risiken/Truthfulness.