Autonome Agenten für Marktforschung: Aufbaukurs
KI für Marktanalyse & Research

Autonome Agenten für Marktforschung: Aufbaukurs

Vom Research-Workflow zum auditierbaren KI-Agenten für Markt-, Wettbewerbs- und Trendanalysen

Die wichtigsten Themen

Auditierbare Research-Workflows

Planner-Executor und Tool-Calling

Claim-Checking mit Quellenprüfung

Wettbewerbsanalyse mit KI-Agenten

Preis- und Packaging-Tracking

Interview- und Umfrage-Automation

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.490,00 € netto (1.773,10 € brutto)
14. - 16.12.2026
15. - 17.03.2027
10. - 12.05.2027
12. - 14.07.2027
13. - 15.09.2027

Online

Standardpreis: 1.490,00 € netto (1.773,10 € brutto)
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Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich KI für Marktanalyse.

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Fragen und Antworten zu Autonome Agenten für Marktforschung: Aufbaukurs

Was ist der Unterschied zum Einstiegskurs für KI-Agenten?

Dieser Aufbaukurs geht deutlich tiefer in Systemdesign, Qualitätssicherung und Governance. Während ein Einstiegskurs grundlegende Agenten-Workflows und Automatisierung erklärt, entwickelst du hier belastbare Research-Prozesse für Marktforschung, Wettbewerbsanalyse, Trendmonitoring, Reporting und Compliance. Wenn du noch keine Erfahrung mit Agenten hast, ist der KI-Agenten für Anwender Einstiegskurs ein sinnvoller Startpunkt.

Welche Tools werden im Seminar verwendet?

Das Seminar ist tool-agnostisch aufgebaut und vermittelt übertragbare Prinzipien für autonome Agenten, Tool-Calling, Orchestrierung, Memory und Review-Prozesse. Konkrete Umsetzungen werden anhand verfügbarer Umgebungen demonstriert. Benötigte Software, Zugänge oder vorbereitete Arbeitsumgebungen werden im Seminar bereitgestellt.

Geht es eher um Prompting oder um Agenten- und Workflow-Design?

Der Schwerpunkt liegt auf Agenten- und Workflow-Design: Rollen, Ziele, Constraints, Quellenstrategie, Qualitätsmechanismen, Orchestrierung, Monitoring und Governance. Prompting wird dort eingesetzt, wo es die Ergebnisqualität messbar verbessert, etwa bei Research-Briefings, Suchstrategien, Claim-Checking, Codierung oder Reporting.

Wie wird verhindert, dass autonome Agenten falsche Aussagen liefern?

Du lernst mehrere Kontrollmechanismen zu kombinieren: Claim-Checking, Zitationsstandards, Relevanz-Scoring, Freshness-Regeln, Bias-Checks, Gegenhypothesen und Human-in-the-Loop Reviews. Unsicherheiten werden nicht versteckt, sondern explizit im Report ausgewiesen. Dadurch entstehen Research-Ergebnisse, die besser prüfbar und für Entscheidungen nachvollziehbarer sind.

Kann ich eigene Marktforschungs- oder Wettbewerbs-Cases einbringen?

Ja. Du kannst eine eigene Fragestellung, einen Markt, eine Wettbewerbslandschaft oder einen Research-Prozess mitbringen. Diese Cases können in Übungen genutzt werden, sofern Datenschutz, Vertraulichkeit und interne Freigaben beachtet werden. Sensible Daten sollten vorab anonymisiert oder durch Beispieldaten ersetzt werden.

Ist das Seminar auch ohne Programmierung sinnvoll?

Ja, wenn du grundlegende LLM-Workflows kennst. Viele Konzepte lassen sich in No-Code- oder Low-Code-Umgebungen abbilden, etwa mit Automationsplattformen oder Assistenten-Workflows. Für technischere Umsetzungen können ergänzende Trainings wie APIs mit KI nutzen oder Java Microservices mit KI sinnvoll sein.

Welche Ergebnisse nehme ich aus dem Seminar mit?

Du nimmst Blaupausen für Research-Agenten, Checklisten für Quellenprüfung und Claim-Checking, Vorlagen für Reportstrukturen, Kriterien für Monitoring und Governance sowie ein praxistaugliches Vorgehen für Wettbewerbs-, Preis-, Trend- und Primärforschungs-Workflows mit.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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