Kursbeschreibung
Wenn autonome Agenten Marktforschung übernehmen sollen, brauchst Du mehr als gute Prompts: Du brauchst ein System, das planbar, auditierbar und wirtschaftlich ist. In diesem Aufbau-Seminar entwickelst Du genau dieses System. Du startest mit Agenten-Design: Rollenmodell, Zieldefinition, Constraints, Budget- und Rate-Limits sowie die Auswahl passender Muster wie Planner-Executor oder ReAct. Du lernst, wie Tool-Calling sauber eingesetzt wird, damit Agenten nicht raten, sondern recherchieren, prüfen und dokumentieren. Memory wird so gestaltet, dass Projekte über Wochen konsistent bleiben und trotzdem kontrollierbar sind. Danach gehst Du in die Research-Qualität: Quellen finden ist leicht, Quellen bewerten ist die eigentliche Arbeit. Du setzt Relevanz-Scoring, Freshness-Regeln und Deduping auf und etablierst Claim-Checking, damit jede zentrale Aussage eine belastbare Referenz bekommt. Bias-Checks und das explizite Ausweisen von Unsicherheiten sind Teil des Outputs, nicht ein Nachgedanke. Mit dieser Basis baust Du Agenten-Workflows für Wettbewerbs-, Preis- und Trendanalysen. Du erstellst Competitor-Maps, vergleichst Features, beobachtest Packaging-Änderungen und nutzt Signale aus Jobs, Releases oder Communities, um Trend-Hypothesen samt Gegenhypothesen zu formulieren. Zusätzlich automatisierst Du Primärforschung: Screener, Leitfäden, Pretests, qualitative Codierung mit Audit-Trail und eine pragmatische quantitative Auswertung. Zum Abschluss setzt Du Betrieb und Governance auf: Review-Stufen, Freigaben, Reporting-Templates, Logging, Monitoring und Compliance zu Datenschutz, Urheberrecht und IP. So kannst Du Agenten verantwortbar einsetzen und Ergebnisse intern sicher vertreten.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Baue autonome Agenten für verlässliche Marktforschung
- Plane Research-Workflows mit klaren Erfolgskriterien
- Prüfe Quellen, Claims und Zitate systematisch
- Automatisiere Wettbewerbsanalysen und Trendanalysen
- Setze Guardrails für Budget, Rate-Limits und Policy
- Nutze Memory, Tool-Calling und ReAct in der Praxis
- Erstelle Reports als belastbare Entscheidungsgrundlage
- Steuere Reviews mit Human-in-the-Loop Freigaben
Zielgruppe
- Marketing- und Market-Intelligence-Teams
- Product Managerinnen und Product Manager
- Strategie, Business Development, Innovation
- Data- und Analytics-Verantwortliche
- Für alle, die Marktforschung mit autonomen Agenten als verlässlichen Prozess etablieren wollen.
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von LLMs und ersten Agenten-Workflows (z. B. Prompting, Tool-Calling oder Automationsplattformen).
- Erfahrung mit Marktforschungsfragen oder Wettbewerbsanalysen ist hilfreich.
Kursinhalte
- Agenten-Architektur für Research
- Rollen, Ziele, Constraints und Erfolgskriterien
- Planner-Executor, ReAct und Tool-Calling Muster
- Memory: kurzzeitig, langfristig, projektbezogen
- Guardrails: Policy, Budget, Rate-Limits
- Quellenstrategie und Datenqualität
- Such- und Discovery-Strategien (Web, Datenbanken, Reports)
- Deduping, Relevanz-Scoring, Freshness
- Claim-Checking und Zitationsstandard
- Bias-Checks und Unsicherheiten sichtbar machen
- Automatisierte Wettbewerbs- und Trendanalysen
- Competitor-Mapping und Feature-Vergleiche
- Preis- und Packaging-Tracking
- Signale aus Jobs, Patenten, Releases, Communities
- Trend-Hypothesen und Gegenhypothesen
- Interview- und Umfrage-Automation
- Leitfäden generieren, Pretests, Iterationen
- Recruiting-Filter und Screener-Fragen
- Qualitative Codierung mit Audit-Trail
- Quant-Auswertung: Segmentierung, Treiber
- Agenten-Workflows in der Praxis
- Orchestrierung: Tasks, Queues, Retries
- Human-in-the-Loop Freigaben und Review-Stufen
- Reporting: Executive Summary, Anhänge, Quellen
- Monitoring: Kosten, Laufzeiten, Fehlertypen
- Compliance, Risiko und IP
- Datenschutz, Einwilligungen, Auftragsverarbeitung
- Urheberrecht, Zitate, Nutzungsrechte
- Prompt- und Daten-Redaction
- Risikoregister und Freigabeprozesse
