Qualitätssicherung im CI-Research mit KI-Tools

Zusammenfassung Generative KI hat seit 2023 die Arbeitswelt durch die breite Verfügbarkeit von Anwendungen nachhaltig verändert. So gibt es auch für die Recherche und im spezifischen Bereich Competitive Intelligence (CI) und Markt- und Wettbewerbsanalyse neue KI-Tools, die neue und effizientere Möglichkeiten der Datenanalyse und Marktbeobachtung eröffnen, die jedoch weiterhin menschliche Qualitätskontrolle erfordern, weil Fehlinformationen und fehlendes Kontextverständnis eine Herausforderung bleiben. Eine erfolgreiche Nutzung von KI in der CI-Recherche setzt daher präzise Fragestellungen, den Vergleich verschiedener Tools sowie Kompetenzwissen einschließlich Datenkompetenz voraus. Insgesamt verändern KI-Tools die Recherche grundlegend, erfordern jedoch neue Qualifikationen und eine ausgewogene Kombination von Technologie- und Quellenwissen, um verlässliche und hochwertige Informationen für strategische Geschäftsentscheidungen zu gewährleisten.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Information - Wissenschaft & Praxis
Published
2026-02-17
DOI
https://doi.org/10.1515/iwp-2025-2062
Primary Topic
Digital Innovation in Industries
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Qualitätssicherung im CI-Research mit KI-Tools

Ragna Seidler‐de Alwis
Information - Wissenschaft & Praxis
Digital Innovation in Industries
article

Qualitätssicherung im CI-Research mit KI-Tools

Ragna Seidler‐de Alwis
article en

Abstract

Zusammenfassung Generative KI hat seit 2023 die Arbeitswelt durch die breite Verfügbarkeit von Anwendungen nachhaltig verändert. So gibt es auch für die Recherche und im spezifischen Bereich Competitive Intelligence (CI) und Markt- und Wettbewerbsanalyse neue KI-Tools, die neue und effizientere Möglichkeiten der Datenanalyse und Marktbeobachtung eröffnen, die jedoch weiterhin menschliche Qualitätskontrolle erfordern, weil Fehlinformationen und fehlendes Kontextverständnis eine Herausforderung bleiben. Eine erfolgreiche Nutzung von KI in der CI-Recherche setzt daher präzise Fragestellungen, den Vergleich verschiedener Tools sowie Kompetenzwissen einschließlich Datenkompetenz voraus. Insgesamt verändern KI-Tools die Recherche grundlegend, erfordern jedoch neue Qualifikationen und eine ausgewogene Kombination von Technologie- und Quellenwissen, um verlässliche und hochwertige Informationen für strategische Geschäftsentscheidungen zu gewährleisten.

Information - Wissenschaft & Praxis
TH Köln - University of Applied Sciences (DE)
Openalex Percentile: Top 55%
Digital Innovation in Industries
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.