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
Überblick In diesem Aufbau-Seminar entwickelst du autonome Agenten für Marktforschung , die Research nicht nur zusammenfassen, sondern als wiederholbaren, prüfbaren Prozess ausführen. Der Kurs zeigt, wie Fragestellungen...
In diesem Aufbau-Seminar entwickelst du autonome Agenten für Marktforschung, die Research nicht nur zusammenfassen, sondern als wiederholbaren, prüfbaren Prozess ausführen. Der Kurs zeigt, wie Fragestellungen präzisiert, Recherchepfade geplant, Quellen bewertet, Aussagen belegt und Ergebnisse als belastbare Entscheidungsgrundlage reportet werden. Du arbeitest mit Agenten-Architekturen wie Planner-Executor, ReAct, Tool-Calling und projektbezogenem Memory und lernst, wie daraus stabile Workflows für Marktanalyse, Wettbewerbsforschung, Pricing, Packaging und Trendanalyse entstehen.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Qualitätssicherung: Claim-Checking, Zitationsstandards, Relevanz-Scoring, Deduping, Freshness-Regeln, Bias-Checks und explizite Unsicherheiten machen Ergebnisse nachvollziehbar und auditierbar. Zusätzlich automatisierst du Bausteine der Primärforschung, etwa Screener-Fragen, Interviewleitfäden, Pretests, qualitative Codierung und pragmatische Quant-Auswertung. Human-in-the-Loop Reviews, Monitoring, Budget-Guardrails, Datenschutz und IP-Fragen sorgen dafür, dass autonome KI-Agenten kontrollierbar bleiben.
Das Seminar eignet sich als Aufbaukurs nach Grundlagen zu KI-Agenten, Automatisierung oder Marktanalyse. Passende Einstiegspunkte sind der KI-Agenten für Anwender Einstiegskurs, der Workshop zu KI für Marktanalyse und Wettbewerbsforschung oder das Multi-Agent-Systeme Grundkurs Training. Für datengetriebene Analysen ergänzen sich die Inhalte gut mit dem KI Data Science Datenanalyse Grundkurs und dem RAG & Vektordatenbanken Training.
Die Themen Rollen, Ziele, Constraints und Erfolgskriterien für autonome Research-Agenten · Planner-Executor-Muster zur strukturierten Planung und Ausführung von Rechercheaufgaben...
Agenten-Architektur für Research-Prozesse
- Rollen, Ziele, Constraints und Erfolgskriterien für autonome Research-Agenten
- Planner-Executor-Muster zur strukturierten Planung und Ausführung von Rechercheaufgaben
- ReAct-Ansätze für schrittweises Denken, Handeln und Prüfen
- Tool-Calling für Websuche, Datenbanken, Reports, APIs und interne Wissensquellen
- Memory-Konzepte für kurzfristige Kontexte, langfristige Projektdaten und Research-Historien
- Guardrails für Policies, Budgetgrenzen, Rate-Limits, Datenzugriffe und Eskalationen
- Abgrenzung zwischen Einzelagenten, spezialisierten Rollenagenten und Multi-Agent-Setups
Quellenstrategie und Datenqualität
- Such- und Discovery-Strategien für Webquellen, Datenbanken, Reports, Marktstudien und interne Dokumente
- Bewertung von Quellen nach Aktualität, Autorität, Relevanz, Aussagekraft und Nachvollziehbarkeit
- Deduping von Treffern, Clustering ähnlicher Aussagen und Umgang mit widersprüchlichen Informationen
- Relevanz-Scoring für Fundstellen, Belege, Marktindikatoren und Wettbewerbersignale
- Freshness-Regeln für dynamische Märkte, Preisvergleiche, Produktlaunches und Trendanalysen
- Claim-Checking zur Prüfung einzelner Aussagen gegen belastbare Quellen
- Zitationsstandards für Reports, Anhänge, Management Summarys und Audit-Trails
- Bias-Checks, Gegenhypothesen und transparente Darstellung von Unsicherheiten
Automatisierte Wettbewerbsanalyse und Marktbeobachtung
- Competitor-Mapping nach Marktsegmenten, Zielgruppen, Angeboten und Positionierung
- Feature-Vergleiche zwischen Produkten, Services, Preismodellen und Leistungsversprechen
- Preis- und Packaging-Tracking für Angebotsvarianten, Bundles, Rabatte und Vertragsmodelle
- Erkennung von Signalen aus Stellenanzeigen, Patenten, Release Notes, Communities und Produktkommunikation
- Strukturierte Sammlung von Wettbewerberbewegungen mit Evidenz, Datum und Quellenbezug
- Hypothesenbildung für Marktbewegungen, Positionierung, Kundensegmente und Go-to-Market-Entscheidungen
- Gegenhypothesen zur Reduktion voreiliger Schlussfolgerungen und einseitiger Interpretationen
Trendanalysen und strategische Research-Workflows
- Aufbau von Agenten-Workflows für Trend-Scouting, Themenmonitoring und Marktfrüherkennung
- Unterscheidung zwischen Einzelereignissen, wiederkehrenden Signalen und belastbaren Trends
- Bewertung von Trendindikatoren nach Marktbezug, Zielgruppenrelevanz und strategischer Bedeutung
- Verknüpfung von Trendhypothesen mit Wettbewerbsdaten, Kundensignalen und Produktentscheidungen
- Reporting von Trendanalysen für Marketing, Produktmanagement, Strategie und Business Development
- Erstellung von Entscheidungsgrundlagen mit Quellenlage, Unsicherheiten und empfohlenen nächsten Schritten
Interview- und Umfrage-Automation
- Generierung von Interviewleitfäden auf Basis von Research-Zielen, Zielgruppen und Hypothesen
- Pretests, Iterationsschleifen und Qualitätsprüfung von Fragenlogik und Antwortoptionen
- Recruiting-Filter und Screener-Fragen für passende Interview- oder Umfragegruppen
- Qualitative Codierung von Antworten mit Kategorien, Belegen und Audit-Trail
- Zusammenfassung qualitativer Erkenntnisse mit Trennung von Originalaussagen und Interpretation
- Pragmatische Quant-Auswertung mit Segmentierung, Treibern, Mustern und Einschränkungen
- Kontrollpunkte für Datenschutz, Einwilligungen, Vertraulichkeit und sensible Informationen
Agenten-Workflows in der Praxis
- Orchestrierung von Tasks, Queues, Retries, Zwischenergebnissen und Review-Stufen
- Human-in-the-Loop Freigaben für kritische Quellen, Schlussfolgerungen und Veröffentlichungen
- Monitoring von Kosten, Laufzeiten, Fehlertypen, Abbruchgründen und Qualitätsindikatoren
- Reporting-Templates für Executive Summary, Quellenanhang, Methodenteil und Handlungsempfehlung
- Checklisten für Research-Briefing, Agentenlauf, Quellenprüfung, Review und finalen Report
- Transfer in No-Code-, Low-Code- oder technisch integrierte Setups je nach vorhandener Umgebung
Compliance, Risiko und IP
- Datenschutzanforderungen bei personenbezogenen Daten, Interviewdaten und internen Dokumenten
- Einwilligungen, Auftragsverarbeitung und Rollenklärung bei externen Tools und Dienstleistern
- Urheberrecht, Zitate, Nutzungsrechte und Grenzen automatisierter Quellenverarbeitung
- Prompt- und Daten-Redaction zum Schutz vertraulicher Informationen
- Risikoregister für typische Fehlerquellen, Halluzinationen, Quellenlücken und Compliance-Verstöße
- Freigabeprozesse für Reports, Management-Unterlagen und wiederkehrende Marktbeobachtung
Wer hier richtig ist
- Marketing-, Market-Intelligence- und Research-Teams, die Marktanalysen, Wettbewerbsbeobachtung und Trendmonitoring mit KI-Agenten strukturieren wollen
- Produktmanagerinnen, Produktmanager und Product-Operations-Verantwortliche, die Feature-Vergleiche, Pricing-Signale und Kundenerkenntnisse in belastbare Entscheidungen überführen
- Strategie, Business Development und Innovation, die wiederholbare Research-Workflows für neue Märkte, Positionierung und Wettbewerbsdifferenzierung aufbauen
- Data-, Analytics- und Automations-Verantwortliche, die autonome Agenten mit Qualitätskontrollen, Monitoring und Governance in vorhandene Arbeitsprozesse integrieren
Das lernst du
- Du entwirfst autonome Agenten-Workflows für Sekundär- und Primärforschung inklusive Rollen, Memory, Tools und Orchestrierung
- Du definierst Quellenstrategien, Relevanz-Scoring, Deduping, Freshness-Regeln und Zitationsstandards für nachvollziehbare Research-Ergebnisse
- Du setzt Claim-Checking, Bias-Checks und Review-Stufen ein, um falsche oder unbelegte Aussagen systematisch zu reduzieren
- Du entwickelst Workflows für Wettbewerbsanalyse, Preis- und Packaging-Tracking, Trendanalyse sowie Feature-Vergleiche
- Du automatisierst Bausteine für Interviews und Umfragen, inklusive Screener, Leitfäden, Pretests, Codierung und Auswertung
- Du etablierst Guardrails, Monitoring, Risikoregister und Freigabeprozesse für einen verantwortbaren Betrieb autonomer Research-Agenten
So arbeiten wir
- Fachliche Impulse zu Agenten-Architektur, Quellenqualität, Claim-Checking, Research-Governance und Compliance
- Hands-on-Übungen zum Design von Planner-Executor-Workflows, Tool-Calling, Memory-Strategien und Review-Stufen
- Workshop-Phasen zur Entwicklung eigener Research-Prozesse für Wettbewerbsanalyse, Pricing, Trends oder Primärforschung
- Praxisnahe Fallarbeit mit Competitor-Mapping, Preis- und Packaging-Tracking, Trendhypothesen und Gegenhypothesen
- Gemeinsame Reviews von Reports, Quellenanhängen, Qualitätskriterien, Risiken und Freigabeprozessen
- Transfermaterial mit Checklisten, Templates, Bewertungsrastern und Leitfragen für den Einsatz im Arbeitsalltag
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von LLMs, Prompting, Tool-Calling oder Automationsplattformen
- Erste Erfahrung mit Agenten-Workflows oder abgeschlossene Grundlagen wie KI-Agenten für Anwender, n8n Grundkurs oder Microsoft AI Builder Grundkurs
- Praxisbezug zu Marktforschungsfragen, Wettbewerbsanalysen, Pricing, Produktmanagement oder strategischem Research
- Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich, wenn grundlegende LLM-Workflows bekannt sind
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag legt die Architektur für autonome Research-Agenten. Rollen, Ziele, Constraints und Erfolgskriterien werden definiert und in steuerbare Workflows übersetzt. Planner-Executor, ReAct und Tool-Calling werden als Muster für planbare Rechercheprozesse eingeordnet.
- Research-Briefings, Zieldefinition und Erfolgskriterien
- Agentenrollen für Planung, Suche, Prüfung, Auswertung und Reporting
- Planner-Executor und ReAct für strukturierte Aufgabenbearbeitung
- Tool-Calling für Webquellen, Datenbanken, Reports und APIs
- Memory-Strategien für Kontext, Projektwissen und Recherchehistorie
- Guardrails für Budget, Rate-Limits, Policies und Eskalationen
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
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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