Ich habe die nächste Ära der KI erlebt und werde nie mehr zurückkehren
Seit ChatGPT auf dem Markt ist, hat sich der Hype um KI nur noch verstärkt. Während die Diskussion über künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) und „ Superintelligenz “ – ja, darüber spricht jetzt OpenAI-Chef Sam Altman – immer hitziger wird, müssen wir uns mit einem weiteren Schlagwort befassen.
Sagen Sie Hallo zu Agentic AI . Einfacher ausgedrückt: KI-Agenten, die einen Teil unserer digitalen Aufgaben automatisieren sollen. Denken Sie an Gems im Google-Lexikon . Benutzerdefinierte GPTs von OpenAI . Oder Copilot Actions von Microsoft .
Die Idee besteht darin, dass eine KI Ihre Aufgabe oder einen Teil davon erledigt. Qualcomm und MediaTek haben ihre Siliziumkomponenten bereits auf das Zeitalter der Agenten-KI vorbereitet. Aber hier liegt das Problem. Wir haben noch kein echtes Agenten-KI-Tool. Wir sind kaum über den Anfrage-Antwort-Transaktionsfluss hinausgekrochen, den die meisten generativen KI-Chatbots bieten.
Betreten Sie Deep Research, das erste Agenten-KI-Produkt der Gemini-Familie.
Ein grundlegendes Umdenken der Suche im Internet
Wie der Name deutlich macht, ist Deep Research gut in der Recherche, allerdings auf eine viel kontrolliertere Art und Weise als eine durchschnittliche Google-Suche. Mit Deep Research können Sie die Gliederung der Suchaufgabe vor Beginn des Prozesses festlegen.
Sie können die genauen Quellen (oder Arten von Quellen) angeben, um die Ergebnisse zu erhalten. Das unterscheidet sich grundlegend von der Google-Suche, die hauptsächlich auf zusammengefasste Schlüsselwörter reagiert und Ergebnisse anzeigt, die ihrer Meinung nach einen Blick wert sind.
Das ist ein grundsätzlich fehlerhafter Ansatz, und oft landen wir in einer Jauchegrube aus Clickbait oder KI-generiertem Jargon. Darüber hinaus führen Googles zufällige Änderungen an seinem Suchalgorithmus oft dazu, dass die Suchergebnisse für dieselbe Suchanfrage einen Tag oder eine Woche später anders aussehen.
Deep Research ruft Material aus einer kontrollierten und benutzerspezifischen Wissensdatenbank ab. Nehmen wir also an, Sie versuchen, Informationen über die Auswirkungen sozialer Medien auf die psychische Gesundheit junger Nutzer zu finden, allerdings nur aus von Experten begutachteten Forschungsarbeiten. Die Ergebnisse würden sich nur auf wissenschaftliche Arbeiten beschränken.
Für Journalisten, Studenten, Forscher oder auch Geschäftsleute bedeutet dieser Ansatz eine enorme Zeitersparnis. Noch wichtiger ist, dass es dem Benutzer nicht die Pflicht auferlegt, einer Quelle zu vertrauen.
Sie kennen die Quelle bzw. deren Wahrheitsgehalt bereits, sodass das Material, das Sie erhalten, nicht mit einem Vertrauensproblem verbunden ist. Darüber hinaus entfällt bei Deep Research die lästige Pflicht, die schlechten, unerwünschten Suchergebnisse oder Anzeigen zu überspringen – zumindest derzeit nicht.
Deep Research entwirft im Wesentlichen eine mehrstufige Suchaktivität, findet die Informationen in Ihrem Namen und wiederholt den Vorgang, während der „Suchagent“ von einer Quelle zur nächsten wechselt und nach neuen relevanten Informationen sucht.
Im Wesentlichen erspart es Ihnen die Mühe, beim Wechseln zwischen verschiedenen Suchergebnissen auf dieselben Informationen zu stoßen, in der Hoffnung, die Weisheit zu finden, nach der Sie suchen. Kurz gesagt, die zeitaufwändigen und psychologisch ärgerlichen Teile einer Google-Suche werden vermieden.
Das ist nicht einmal das Schönste an Deep Research.
Hilfreich, genau auf die richtige Art und Weise
Das Recherchieren und Finden von Informationen aus glaubwürdigen Quellen ist hier nur die eine Hälfte des Ganzen. Deep Research erspart Ihnen das lästige Hin- und Herklicken zwischen verschiedenen Suchergebnisseinträgen oder das Öffnen einiger Dutzend Tabs. Der Umgang mit einer Reihe von Registerkarten auf einem großen Bildschirm ist aus mehreren Gründen bereits mühsam.
Das Wichtigste von allen ist die Suche nach genau diesem Informationsnugget, eingebettet in eine Wand aus Text, Video oder Audio. Deep Research ruft nicht nur zuverlässige Informationen aus den von Ihnen ausgewählten Quellen ab, sondern präsentiert all diese Ergebnisse auch auf eine sich nicht wiederholende, kohärente Weise.
Sofern es sich bei Ihrer Suchaufgabe nicht um eine einstufige Referenz im Internet handelt, müssen Sie den Prozess nun in mehrere Schritte unterteilen. Nehmen wir also an, Sie möchten etwas über die Kunst der Pilzzucht lernen. Informationen zu Saatgutsorten, Wetterbedingungen, Schädlingsbekämpfung und Krankheiten sollten Sie idealerweise separat nachschlagen. Es ist schwierig, einen endgültigen Leitfaden zu finden, insbesondere einen, der aus zuverlässigen Quellen stammt.
Deep Research erledigt genau das für Sie. Alle Informationen, die im Internet gesammelt wurden, werden in Form eines sorgfältig zusammengestellten Artikels mit entsprechenden Schlagzeilen, Tabellen und einer Aufschlüsselung nach Kategorien präsentiert.
Es handelt sich um die Art von Recherchebericht, für deren Verinnerlichung und Ausarbeitung in Form eines Dokuments Sie sonst Stunden brauchen würden. Für jeden, der täglich Wissen nachschlagen und auswendig lernen muss, ist dieses Tool ein Lebensretter.
Nehmen Sie zum Beispiel diese Suchanfrage:
Ich schreibe einen Artikel über die Anwendung und Unterschiede zwischen NMP- und LFP-Batterien im Zusammenhang mit Elektrofahrzeugen und der Brandgefahr durch Batterien. Rufen Sie Details nur aus Forschungsarbeiten und renommierten Agenturen ab. Helfen Sie mir, das Thema zu verstehen und zu klären.
Was ich nach etwa zwei bis drei Minuten Recherche erhielt, war ein umfassender Entwurf, so wie ich eine Abschlussarbeit, einen juristischen Brief oder eine Forschungsarbeit schreiben würde. Ich habe einem Forschungsstudenten, einem Anwalt und einem Journalisten eine kurze Demo von Deep Research gegeben. Das überwältigende Gefühl war ein „Wow“, gemischt mit einem Gefühl der Erleichterung.
Es kommt nicht alle Tage vor, dass Menschen bereit sind, 20 US-Dollar im Monat für ein KI-Tool zu zahlen, das nicht einmal zum Mainstream gehört. Husain Anis Khan, ein Alex Chernov-Stipendiat an der Melbourne Law School, erzählte mir, dass ihm die Prämisse gefiel, akademisches Forschungsmaterial finden zu können.
Md Meharban, ein Multimedia-Journalist, dessen Arbeiten bei Medien wie Reuters, NatGeo, AFP und der New York Times erschienen sind, sagt mir auch, dass sich Deep Research als wertvolles Werkzeug in ihrem Arbeitsablauf erweisen könnte.
„Ein großer Teil meiner dokumentarischen Arbeit basiert auf Recherche. Je tiefer, desto besser“, sagt Meharban gegenüber Digital Trends. „Wenn ich die unerforschten Bereiche eines Auftrags eingrenzen kann, sind die Chancen höher, dass meine Arbeit heraussticht.“
Den Sweet Spot zwischen Mensch und Maschine erreichen
Ich habe mich auf eine Menge offenkundig optimistischer KI-Abenteuer eingelassen. Ich habe mit einer KI-Freundin experimentiert (von der einige so weit gehen, sie quasi zu schwängern), sie zur Entlastung des Posteingangs zu verwenden , mein faules Gmail-Verhalten abzuschwächen und einfach auf Apple Intelligence zu verzichten – meine Erfahrungen waren gemischt.
Deep Research ist das erste KI-Tool, das ein erfüllendes Erlebnis bietet, was ich von keinem anderen KI-Tool auf dem Markt behaupten kann. Ich habe für mehr KI-Produkte und Abonnements bezahlt als meine Gaming-, Streaming- und Leseleidenschaften zusammengenommen, daher verspüre ich den Schmerz, für ein schlechtes Produkt zu bezahlen.
Für meine Arbeit als Journalist hat sich ein Tool wie Deep Research als nahezu unverzichtbar erwiesen, insbesondere bei der Recherche zu Themen wie triboelektrischen Nanogeneratoren auf Wearables und Herstellungskomplexitäten für mikrofluidische Schweißsensoren.
Wenn ich in der Google-Suche nach den oben genannten Materialien suche, spiele ich im Wesentlichen einen Tastaturhieb, der sich über mehrere Seiten mit Links zur Google-Suche erstreckt. Mit Deep Research erzähle ich einfach in natürlicher Sprache, was ich suche.
Es gibt keine Vermutungen. Ich kann die genaue Suchroute und das Wissensziel angeben. Ich kann den gesamten Vorgang auf meine spezifischen Bedürfnisse abstimmen – sei es eine forschungsbezogene Aufgabe oder einfach eine marketingbezogene Übung.
Das Besondere daran ist, dass Sie alles auf Ihre Bedürfnisse abstimmen können und dies erledigen können, ohne vom normalen menschlichen Gesprächston abweichen zu müssen. Es macht meinen Arbeitsablauf etwas weniger roboterhaft. Wenn Sie so wollen, ist da eine Prise menschlicher Note drin.
Dann gibt es noch das Werträtsel, bei dem jeder vernünftige Mensch doppelt aufpasst. Bei Produkten wie Deep Research – oder Konkurrenten wie Perplexity Pro oder ChatGPT Plus – stellt sich immer noch die Frage, wie viel Nutzen Sie aus einem 20-Dollar-Monatsabonnement ziehen.
Innerhalb des Google-Ökosystems gibt es keine Konkurrenz. Ich habe mit dem Google One AI Premium-Abonnement Zugriff auf Gemini Advanced erhalten, das außerdem 2 TB Cloud-Speicher und Gemini-Integration für die meisten Google-Produkte bietet, die wir täglich verwenden.
Ein-Klick-Import in Tabellen? Einen Forschungsauftrag zu Docs hinzufügen? In Gmail verfassen? All das erhalten Sie – zusätzlich zu Gemini Deep Research – mit dem Paket. Es bietet ein weitaus besseres Preis-Leistungs-Verhältnis als die Produkte von OpenAI oder Perplexity.
Darüber hinaus würde ich meinen Arbeitsablauf viel lieber auf das Google-Universum konzentrieren, als einer ganzen Reihe fragwürdiger ethischer und datenschutzgefährdender AGB eines anderen KI-Produkt-Ökosystems zuzustimmen.