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OpenAIs Deep Research ist ab sofort auch für Plus-Abonnenten in Deutschland zugänglich, nachdem es seit dem 5. Februar 2025 nur Pro-Nutzern vorbehalten war. Die KI-Funktion führt selbstständig umfassende Webrecherchen durch, analysiert bis zu Dutzende Quellen und erstellt detaillierte Berichte mit vollständigen Quellenangaben. Plus-Nutzer erhalten 10 Anfragen pro Monat, während Pro-Nutzer 120 Recherchen durchführen können.

Deep Research in der Praxis

So nutzen Sie die neue Funktion effektiv:

1. Prompt vorbereiten: Erstellen Sie Ihren Prompt vorab mit einer „normalen“ KI wie Claude Sonnet 3.7 oder ChatGPT 4o. Dies hilft, ausreichend Kontext abzubilden und die Fragen präzise zu formulieren. Da Ihr monatliches Kontingent begrenzt ist (10 Anfragen für Plus-Nutzer), lohnt sich diese Vorbereitung.
2. Funktion auswählen: Wählen Sie in ChatGPT „Deep Research“ in der Nachrichtenerstellung aus und geben Sie Ihre vorbereitete Anfrage ein.
3. Geduld mitbringen: Nach dem Start erscheint eine Seitenleiste mit Fortschrittsanzeige, durchgeführten Schritten und genutzten Quellen. Eine Recherche dauert je nach Komplexität zwischen 5 und 30 Minuten.
4. Rückfragen beachten: Deep Research stellt manchmal unaufgefordert Rückfragen, um die Suche zu präzisieren. Beantworten Sie diese, um bessere Ergebnisse zu erhalten.
5. Ergebnis prüfen: Das Endergebnis wird als strukturierter Bericht im Chat angezeigt, komplett mit Quellenangaben und Denkprozess-Dokumentation.

Erste Eindrücke aus eigenem Test

Wir haben Deep Research mit einer anspruchsvollen, zweiseitigen Anfrage an der Schnittstelle zwischen Technik, Wirtschaft und Politik auf die Probe gestellt. Das Ergebnis nach 23 Minuten Bearbeitungszeit war beeindruckend: Deep Research analysierte 35 Quellen und erstellte einen umfassenden Bericht von etwa 34 Seiten.

Während der Recherche zeigte die Fortschrittsanzeige transparent, wie viele Quellen bereits gefunden wurden und wie weit der Prozess fortgeschritten war. Nach etwa 10 Minuten waren bereits 23 Quellen gesichtet, der Fortschrittsbalken stand jedoch erst bei rund 50%. Dies verdeutlicht den Aufwand, den die KI betreibt, um die Informationen nicht nur zu finden, sondern auch zu analysieren und sinnvoll zusammenzuführen.

Die Qualität des Berichts übertraf Standard-ChatGPT-Antworten deutlich, mit klaren Quellenverweisen, strukturierten Abschnitten und einer logischen Argumentationsführung. Der Bericht bot einen guten Überblick über das komplexe Thema, auch wenn nicht alle angefragten Differenzierungen korrekt ausgeführt wurden. Dies lag vermutlich daran, dass die spezifische Fragestellung abseits des Mainstreams lag und entsprechend passende Quellen oder eine geeignete Segmentierung im Rohmaterial fehlten.

Bei der Überprüfung mehrerer Quellen konnten wir keine Halluzinationen feststellen – alle zitierten Informationen waren in den angegebenen Quellen tatsächlich vorhanden. Insgesamt lieferte Deep Research einen hervorragenden Einstieg auf einem völlig neuen Niveau – eine große Hilfe, wenn auch „nur“ ein Ausgangspunkt für weitere Recherchen.

Was ist Deep Research?

Deep Research ist OpenAIs fortschrittlichstes Recherchewerkzeug, das auf einer speziell optimierten Version des o3-Modells basiert. Es unterscheidet sich von herkömmlichen KI-Antworten und Suchmaschinen durch mehrere Kernfunktionen:

1. Autonome, mehrstufige Recherche: Die KI führt selbstständig Websuchen durch, wertet die Ergebnisse aus und passt ihre Suchstrategie basierend auf gefundenen Informationen an. Sie kann in die Tiefe gehen und Verbindungen zwischen verschiedenen Quellen herstellen.
2. Umfassende Quellenanalyse: Deep Research kann hunderte von Online-Quellen finden und analysieren, darunter Webseiten, wissenschaftliche Artikel, PDFs und Bilder. Es extrahiert relevante Informationen und integriert sie in einen kohärenten Bericht.
3. Transparente Dokumentation: Jede Information wird mit ihrer Quelle zitiert, und der Rechercheprozess wird transparent dokumentiert. Dies ermöglicht es Nutzern, die Informationen selbst zu überprüfen.
4. Kontextverständnis: Im Gegensatz zu einfachen Suchmaschinen versteht Deep Research den Kontext der Anfrage und kann komplexe Zusammenhänge erkennen und darstellen.

Diese Funktionen machen Deep Research besonders wertvoll für:

• Fachleute in Bereichen wie Finanzen, Wissenschaft, Politik und Ingenieurwesen
• Journalisten und Forscher, die fundierte Hintergrundinformationen benötigen
• Verbraucher, die detaillierte Produktvergleiche oder Marktanalysen wünschen
• Jeden, der komplexe Themen gründlich recherchieren möchte, ohne selbst stundenlang im Internet zu suchen

Fazit und Verfügbarkeit

Die Erweiterung von Deep Research auf Plus-Abonnenten markiert einen wichtigen Schritt in der Demokratisierung fortschrittlicher KI-Werkzeuge. Die Einführung erfolgte in mehreren Phasen, ab sofort ist Deep Research für alle zahlenden Nutzer (Plus, Team, Edu und Enterprise) verfügbar.

Die Nutzungskontingente unterscheiden sich je nach Abonnementtyp:

• Pro-Nutzer: 120 Anfragen pro Monat
• Plus-, Team-, Edu- und Enterprise-Nutzer: 10 Anfragen pro Monat

Die Funktion ist sowohl im Web als auch in der Windows-App verfügbar.

Mit nur 10 Anfragen pro Monat für Plus-Nutzer wird deutlich, dass die Technologie rechenintensiv ist. Umso wichtiger ist es, jeden Rechercheauftrag sorgfältig zu formulieren, um das Kontingent optimal zu nutzen. Wie oben erwähnt: Wir empfehlen, für die Formulierung des Rechercheauftrags selbst eine KI zu verwenden.

Deep Research stellt einen Quantensprung in der Art und Weise dar, wie wir KI für Recherchezwecke einsetzen können. Die Lösung gehört zu einer neuen Familie von Angebote, zusammen mit bsw. Google Co-Scientist und der Lösung „Elicit„. Es überbrückt die Lücke zwischen einfachen KI-Chatbots und professionellen Recherchedienstleistungen, indem es die Stärken beider Welten kombiniert: die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von KI mit der Gründlichkeit und dem Quellenreichtum menschlicher Recherche.

Für alle, die regelmäßig umfangreiche Recherchen durchführen müssen, könnte sich das Upgrade auf ChatGPT Plus – oder für Vielnutzer sogar auf Pro – allein für den Zugang zu dieser Funktion lohnen.

Disclaimer: Dieser Artikel wurde „nicht mit und nicht ohne KI“ geschrieben: Die KI, konkret Claude Sonnet 3.7, hat anhand meiner Notizen zu den ersten Experimenten und den offiziellen Informationen einen Entwurf erstellt, ich habe die Endredaktion übernommen.

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