Vorab ein kurzer Disclaimer: Dieser Artikel richtet sich spezifisch an Head of AIs und interne KI-Champions, die bereits tief in den Workflows stecken. Wir setzen ein grundlegendes Verständnis der aktuellen Tool-Landschaft (LLMs, RAG, Agenten) voraus.

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"Deep Research" ist aktuell das große Versprechen der AI-Branche: Ein Klick, und die KI liefert den perfekten Report. Die Realität hält mit diesem Marketing aktuell nicht Schritt.

Unsere internen Tests der letzten 48 Stunden zeichnen ein klares Bild. Hier ist der ungefilterte Blick darauf, was in der Praxis funktioniert – und wo ihr in euren Teams aktuell nur Zeit verbrennt.

Das Problem: Wenn der Research-Agent halluziniert

In unseren Workflow-Tests zeigte sich eine massive Diskrepanz zwischen Erwartung und Ergebnis. Während Standard-Chats mit Modellen wie Claude 3.5 Sonnet weiterhin exzellent abliefern, produzieren spezifische "Deep Research"-Funktionen zuletzt enttäuschende Resultate.

Das Feedback aus unserer Community bestätigt das: Die Ergebnisse sind aktuell oft schlicht unbrauchbar.

Das liegt meist nicht an der Plattform selbst (z.B. Langdock), sondern an der API-Logik im Hintergrund. Viele Agenten greifen auf spezifische Schnittstellen zurück, die momentan stark zu Halluzinationen neigen. Im direkten Vergleich liefern dedizierte Suchmaschinen wie Perplexity hier oft stabilere und präzisere Ergebnisse als die integrierten Research-Agenten.

Der Gamechanger: Gemini 3 Pro vs. 2.5

Die Lösung liegt oft nicht im Prompt, sondern in der Wahl des Modells. Unsere Tests haben einen klaren Gewinner identifiziert – allerdings mit einer Einschränkung.

Der Unterschied in der Performance ist gewaltig:

• Gemini 2.5:  Solide, aber oft oberflächlich (aktueller Standard für viele EU-Anwendungen).
• Gemini 3 Pro:  Spielt in einer eigenen Liga, was die Verarbeitung komplexer Zusammenhänge und Recherche-Tiefe angeht.

Der Haken für deutsche KMU: Gemini 3 Pro ist zwar technisch verfügbar, wird von Google aber oft noch nicht mit garantiertem EU-Hosting angeboten. Wer strikte Compliance-Vorgaben hat, hängt oft auf Version 2.5 fest – und muss sich mit schlechteren Ergebnissen begnügen.

Der Geheimtipp: NotebookLM

Während alle über autonome Agenten sprechen, wird das eigentliche Power-Tool für die Arbeit mit eigenen Dokumenten oft übersehen: NotebookLM .

Unsere Power-User bestätigen immer wieder die Überlegenheit dieses Tools für RAG-Usecases (Retrieval Augmented Generation). NotebookLM nutzt ebenfalls die leistungsstarken Gemini-Modelle, ist aber darauf trainiert, Antworten strikt auf den hochgeladenen Quellen zu basieren. Für KMU, die mit eigenen Dokumenten, Papers oder Verträgen arbeiten, ist das aktuell der zuverlässigste Weg, um Halluzinationen fast vollständig zu eliminieren.

Next Steps: Euer Action-Plan

Verlasst euch nicht blind auf den "Deep Research"-Button. Die Technologie ist volatil. So solltet ihr eure Teams jetzt steuern:

1. Modell prüfen:  Wenn die Ergebnisse schlecht sind, wechselt (wenn möglich) sofort auf  Gemini 3 Pro . Der Qualitätssprung ist signifikant.
2. Spezialisten nutzen:  Für webbasierte Recherche bleibt  Perplexity  aktuell der Benchmark und den integrierten Lösungen oft überlegen.
3. Grounding is King:  Für die Analyse existierender Dokumente ist  NotebookLM  das stabilste Werkzeug, um valide Ergebnisse zu erhalten.

Fazit: Speed beats Perfection – aber nur, wenn die Datenbasis stimmt. Testet die Tools kritisch, statt den Marketing-Versprechen blind zu vertrauen.