Forschungs- und Entwicklungsteams werden für Innovation eingestellt, verbringen aber einen unverhältnismäßig großen Teil ihrer Zeit mit Informationsbeschaffung und Dokumentation. Literaturrecherchen dauern Tage. Patentsuchen erfordern Spezialwissen. Experimentberichte stapeln sich als „schreibe ich später” — und später kommt selten.
Workflow 1: Forschungspaper-Zusammenfassung und Extraktion zentraler Erkenntnisse
Auf dem neuesten Stand der veröffentlichten Forschung zu bleiben, ist ein Vollzeitjob für sich. Ein typischer Forscher muss wöchentlich 20-30 Paper scannen. Jedes gründlich zu lesen dauert 30-60 Minuten.
Dieser Workflow beschleunigt den Review-Prozess:
- Eingaben: PDF-Uploads oder URLs von Forschungspapern, definierte Forschungsschwerpunkte Ihres Teams
- Verarbeitung: Die KI liest jedes Paper vollständig, identifiziert den Kernbeitrag, die Methodik, zentrale Ergebnisse, Limitationen und die Relevanz für Ihre Schwerpunkte
- Ausgabe: Eine strukturierte Zusammenfassung pro Paper mit Überblick, Methodenklassifikation, Schlüsselergebnissen, Limitationen und Relevanz-Score
Statt 15 Stunden für 30 Paper überprüfen Ihre Forscher 30 strukturierte Zusammenfassungen in 2 Stunden und lesen nur die 5-8 relevantesten Paper vertieft.
Workflow 2: Patentlandschaftsanalyse
Bevor Sie Monate in eine neue Forschungsrichtung investieren, müssen Sie die bestehende Patentlandschaft verstehen.
Dieser Workflow kartiert die Landschaft:
- Eingaben: Technologiedomänen-Beschreibung, Schlüsselbegriffe und Klassifikationen, Ziel-Patentdatenbanken und bestehendes Patentportfolio Ihrer Organisation
- Verarbeitung: Die KI sucht und kategorisiert relevante Patente nach Technologiebereich, Anmeldedatum, Anmelder und Anspruchsumfang und identifiziert Muster und Lücken
- Ausgabe: Ein Landschaftsbericht mit Patentdichtekarten nach Subdomäne, Schlüsselakteuren und ihren Anmeldetrends sowie identifizierten Innovationslücken
Eine Patentlandschaftsanalyse, die typischerweise 2-3 Tage dauert, wird auf einen in Minuten generierten Vorbericht reduziert.
Workflow 3: Experimentbericht-Entwurf aus Labornotizen
Labornotizen sind voller Rohdaten, Beobachtungen und Verfahrensnotizen. Diese in formelle Experimentberichte umzuwandeln ist mühsam, aber kritisch für regulatorische Compliance und Wissensteilung.
Dieser Workflow überbrückt die Lücke:
- Eingaben: Labornotizbuch-Einträge, Experimentprotokolle, Gerätekalibrierungsunterlagen und organisatorische Berichtsvorlagen
- Verarbeitung: Die KI organisiert Rohnotizen in ein strukturiertes Berichtsformat — Ziel, Methodik, Materialien, Verfahren, Ergebnisse, Beobachtungen und vorläufige Schlussfolgerungen
- Ausgabe: Ein formatierter Experimentbericht-Entwurf mit korrekten Abschnitten, Datentabellen und Platzhaltern für Forscher-Review
Über alle drei Workflows hinweg gewinnen F&E-Teams typischerweise 5 Stunden pro Woche pro Forscher zurück.