Forschung & Entwicklung
KI für Hochschulen, Forschungsinstitute und R&D-Abteilungen
12 verfügbar · 12 in Arbeit
Zu einigen Use Cases gibt es eine kostenlose Detailanalyse — einfach auf den grünen Button klicken. Bei den anderen freuen wir uns über eine Nachricht: Wir schauen dann gemeinsam, was davon für deinen Betrieb wirklich relevant ist.
Literaturrecherche automatisieren
Forscher verbringen 30–40 % ihrer Zeit mit Literaturrecherche. Bei 10.000+ neuen Paper pro Monat in vielen Fachgebieten ist manuelle Sichtung nicht mehr realistisch.
KI-gestützte Semantic-Search über wissenschaftliche Datenbanken, automatisches Clustering nach Themen, Duplikatserkennung und Relevanzbewertung.
Recherchezeitraum von 3–4 Wochen auf 2–3 Tage reduziert. 60–80 % weniger manuelle Sichtung. Vollständigere Abdeckung des Forschungsstands.
Semantic-Search-Tool mit KI-gestützter Relevanzbewertung über wissenschaftliche Datenbanken
Grant-Antrag Schreibassistent
Ein DFG- oder EU-Horizon-Antrag kostet 200–500 Stunden Arbeitszeit. Ablehnungsquoten von 70–85 % sind üblich. Viele gute Forschungsideen scheitern an schlechter Antragsprosa.
KI-Assistent analysiert Förderleitfäden, strukturiert Argumentation, formuliert Varianten für Abstract und Zielsetzung und prüft Vollständigkeit der Pflichtangaben.
Schreibzeit pro Antrag um 30–50 % reduziert. Bessere Struktur erhöht Lesbarkeit für Gutachter. Mehr Anträge bei gleichem Personalaufwand möglich.
LLM-Schreibassistent mit fördergeber-spezifischen Anforderungen als Kontext
Forschungsdaten-Auswertung mit KI
Experimente erzeugen Terabytes an Rohdaten. Manuelle Auswertung dauert Monate und ist fehleranfällig. Viele potenzielle Erkenntnisse bleiben unentdeckt.
ML-Modelle für automatische Mustererkennung, Clustering und Anomalie-Detektion. Natural Language Processing für qualitative Textdaten und Interviews.
Auswertungszeit um 40–60 % reduziert. Reproduzierbare Analysepipelines. Entdeckung von Mustern, die manuelle Auswertung übersehen würde.
ML-Analyse-Pipeline / AutoML-Plattform für Forschungsdaten
Wissenschaftsartikel automatisch zusammenfassen
Ein Doktorand oder PostDoc muss wöchentlich 20–50 neue Publikationen verfolgen. Volle Lektüre ist für die meisten unmöglich — wichtige Erkenntnisse werden verpasst.
LLM-basierte Extraktion von Kernaussagen nach wissenschaftlichem Schema, automatischer Vergleich mit eigenem Forschungskontext, Relevanz-Scoring.
80 % Zeitersparnis bei der Paper-Sichtung. Kein relevanter Artikel geht mehr unter. Strukturierte Datenbank aller gelesenen Inhalte.
LLM-Zusammenfassungs-Pipeline mit strukturiertem Output-Schema
Laborprotokolle digitalisieren und strukturieren
Labore arbeiten noch zu 60–70 % mit Papierprotokollen. Recherche in alten Daten dauert Stunden. GLP-konforme Dokumentation ist aufwändig und fehleranfällig.
OCR und Handschrifterkennung für bestehende Protokolle, Speech-to-Text für laufende Experimente, KI-gestützte Strukturierung nach Labor-Ontologien.
Dokumentationsaufwand um 50 % reduziert. Alte Protokolle in Stunden durchsuchbar. GLP/GMP-Compliance durch einheitliche Struktur vereinfacht.
OCR + LLM-Strukturierung / Elektronisches Laborbuch (ELN)
Peer-Review-Vorbereitung mit KI
50–60 % aller Einreichungen werden beim ersten Review abgelehnt. Viele Ablehnungen wegen Mängel, die vorab erkennbar gewesen wären.
LLM analysiert Manuskript nach Journal-spezifischen Kriterien, simuliert typische Reviewer-Kommentare, prüft Konsistenz von Methodik und Schlussfolgerungen.
Revisions-Runden reduziert, kürzere Zeit bis Annahme. Ablehnungsquote bei guten Arbeiten durch bessere Aufbereitung um schätzungsweise 20–30 % senkbar.
LLM-Manuskript-Analyse mit Journal-spezifischen Prompts
Patent-Recherche und -Analyse
Patentrecherche kostet 5.000–20.000 € bei externen Anwälten oder bindet wochenlang interne Ressourcen. Übersehene Patente können zu teuren Konflikten führen.
KI-gestützte Suche in USPTO, EPO, DPMA und Espacenet. Automatische Analyse von Ansprüchen, Familienrecherche und Freedom-to-Operate-Ersteinschätzung.
Initialrecherche von 3–4 Wochen auf 2–3 Tage verkürzt. Externe Anwaltskosten um 40–60 % reduzierbar. Frühzeitige Erkennung von Blockern.
Patent-KI-Tool / Spezialisierte Semantic-Search über Patentdatenbanken
Forschungspartnerschaften-Matching
Kooperationen entstehen oft durch Zufall auf Konferenzen. Passende Partner aus 10.000+ Institutionen weltweit systematisch zu finden ist manuell nicht möglich.
Semantic Matching über Publikationsdatenbanken, Fördermitteldatenbanken und Unternehmensprofile. Automatische Ähnlichkeitsanalyse von Forschungsprofilen.
Partnersuche von Monaten auf Wochen reduziert. Neue Kooperationen mit komplementären Partnern, die sonst nie gefunden worden wären.
Semantic-Matching-Plattform für Forschungskooperationen
Open Access Compliance-Tracker
DFG, EU Horizon und andere Geldgeber fordern Open Access für geförderte Publikationen. Fristversäumnisse können zu Rückforderungen von 5–15 % der Fördersumme führen.
Automatisches Monitoring von Publikationsdaten, Abgleich mit Fördervertragsbedingungen, Fristenkalender und automatische Erinnerungen an Verantwortliche.
Null Fristversäumnisse. Vermeidung von Rückforderungen. Reduzierung des Verwaltungsaufwands für Compliance-Dokumentation um 70 %.
Workflow-Automatisierung / Compliance-Monitoring-Tool
Dissertation-Betreuungsassistent
Professoren betreuen 5–15 Doktoranden gleichzeitig. Strukturiertes Feedback und regelmäßige Dokumentation bleiben oft auf der Strecke. Abbruchquoten von 30–40 % sind eine Folge.
KI-Tool für Termindokumentation, automatische Zusammenfassung von Betreuungsgesprächen, Tracking gegen Exposé-Meilensteine.
Betreuungsqualität steigt mesbar. Abbruchrisiken früher erkannt. Verwaltungsaufwand für Betreuer um 30 % reduziert.
Meeting-Dokumentations-KI + Projektmanagement-Integration
Drittmittel-Monitoring und Berichtswesen
Ein durchschnittliches Drittmittelprojekt erfordert 10–20 % der Projektzeit für Verwaltung und Berichterstattung. Bei 5+ parallelen Projekten droht Überlast.
Automatisches Tracking aus Finanzsystem, Abgleich mit Fördervertrag, KI-gestützte Erstellung von Zwischenberichten nach Fördergeber-Template.
Berichtsaufwand um 60 % reduziert. Keine versäumten Berichtstermine. Mittelverwendung immer aktuell im Blick.
Workflow-Automatisierung + LLM-Berichtsgenerator
Ethikantrag-Vorbereitung mit KI-Assistent
Ethikanträge scheitern zu 30–40 % beim ersten Durchgang wegen formaler oder inhaltlicher Lücken. Nachbesserungsrunden verzögern Projekte um 3–6 Monate und gefährden Förderfristen.
LLM-Assistent mit Ethikkommissions-spezifischen Prompts prüft Vollständigkeit, analysiert Probandeninformationen auf Lesbarkeit und schlägt Formulierungen aus genehmigten Vergleichsanträgen vor.
Erste-Runde-Genehmigungsquote auf über 80 % steigerbar. Projektstart 2–4 Monate früher. Antragserstellung 30 % schneller, weniger Überarbeitungszyklen.
LLM-Assistent mit RAG über Vergleichsanträge + Lesbarkeits-Prüfung + Kommissions-Checklisten
Forschungsstand-Synthese und Systematic Review Bald verfügbar
Ein systematischer Review dauert 12–18 Monate und bindet 2–3 Forscher. Für viele Fragestellungen ist das nicht leistbar, obwohl ein Review dringend nötig wäre.
KI-gestützte Automatisierung der Screening-Phasen, Datenextraktion aus Paper, automatische Synthesetabellen und Evidenzgradierung nach GRADE-Schema.
Durchführungszeit um 40–50 % reduziert. Systematic Reviews für mehr Fragestellungen möglich. Höhere Reproduzierbarkeit durch dokumentierte Entscheidungen.
Systematic-Review-Tool mit KI-Automatisierung (z.B. Rayyan + LLM)
Datenschutzkonzept für Forschungsprojekte Bald verfügbar
Forschungsprojekte mit Personendaten benötigen aufwändige Datenschutzdokumentation. Fehler gefährden Fördermittel und führen zu Verzögerungen beim Ethikantrag.
LLM-Assistent erstellt Datenschutz-Folgenabschätzung, Verarbeitungsverzeichnis und Probandenaufklärung auf Basis von Projektbeschreibung und Datenkategorien.
Datenschutz-Dokumentation von 20–40 auf 4–8 Stunden reduziert. Weniger Nachfragen von Datenschutzbeauftragten. Frühere Freigabe für Datenerhebung.
LLM-Assistent mit DSGVO-Forschungsrecht-Prompt-Engineering
Konferenz-Abstract optimieren Bald verfügbar
Top-Konferenzen haben Annahmequoten von 15–30 %. Viele Ablehnungen passieren wegen suboptimaler Darstellung, nicht wegen schlechter Forschung.
LLM analysiert Konferenz-Call-for-Papers, identifiziert Schlüsselthemen und optimiert Abstract für Relevanzwahrnehmung durch Gutachter.
Abstracts besser auf Konferenzthemen ausgerichtet. Annahmewahrscheinlichkeit schätzungsweise 15–25 % steigerbar. Schnellere Formulierung.
LLM-Optimierungs-Tool mit konferenzspezifischem Kontext
Forschungsbericht und Jahresbericht automatisieren Bald verfügbar
Jahresberichte binden 50–100 Personalstunden in Verwaltung und Redaktion. Daten liegen in verschiedenen Systemen verteilt und müssen manuell zusammengeführt werden.
Automatische Datenaggregation aus Forschungsinformationssystem, Bibliotheksdatenbank und Drittmitteldatenbank. LLM-gestützte Textgenerierung nach Bericht-Template.
Berichtserstellung von 2–3 Wochen auf 2–3 Tage reduziert. Konsistentere Daten. Kapazitäten für inhaltliche Arbeit freigesetzt.
Datenaggregations-Pipeline + LLM-Berichtsgenerator
Messdaten-Plausibilitätsprüfung Bald verfügbar
Fehlerhafte Messdaten werden oft erst bei der Auswertung entdeckt. Experimente müssen wiederholt werden. Kosten: 5.000–50.000 € je nach Versuchsaufbau.
Anomalie-Erkennungs-Algorithmen prüfen Rohdaten in Echtzeit gegen historische Muster und physikalische Modelle. Automatische Alerts an Laborpersonal.
Fehlerhafte Messdurchführungen sofort erkannt. Wiederholungsexperimente um 30–50 % reduziert. Datenqualität dauerhaft verbessert.
Anomalie-Detektion / Statistical Process Control mit ML
Wissenschaftskommunikation und Pressemitteilungen Bald verfügbar
Forschende sind selten ausgebildete Wissenschaftsjournalisten. Pressemitteilungen sind zu technisch oder ungenau. Öffentlichkeitswirksame Darstellung wird vernachlässigt.
LLM übersetzt Fachartikel in Pressemitteilungen, Social-Media-Posts und populärwissenschaftliche Texte. Anpassung an verschiedene Zielgruppen auf Knopfdruck.
Pressemitteilungen in 1–2 Stunden statt 1–2 Tagen. Mehr Medienpräsenz durch bessere Kommunikation. Reputationsgewinn für Forschungseinrichtung.
LLM-Textgenerierung mit zielgruppenspezifischen Prompts
Kooperationsvertrag Hochschule prüfen und gestalten Bald verfügbar
Jeder Kooperationsvertrag mit der Industrie ist ein Unikat. Juristische Prüfung kostet 2.000–8.000 € und verzögert Projektstart um 4–12 Wochen.
KI-Erstanalyse identifiziert kritische Klauseln zu Veröffentlichungsrechten, IP-Übertragung und Geheimhaltung. Vergleich mit Hochschul-Standardverträgen.
Erstprüfung von 2–3 Tagen auf 2–3 Stunden reduziert. Anwaltliche Kosten auf tatsächlich problematische Passagen beschränkt. Frühere Vertragssignatur.
LLM Contract-Review-Tool mit Hochschul-Rechts-Prompts
Laborausstattung und Gerätemanagement Bald verfügbar
Laborgeräte im Wert von 50.000–2.000.000 € stehen oft 60–70 % der Zeit ungenutzt. Gleichzeitig entstehen Engpässe und Wartezeiten bei Spitzenauslastung.
KI analysiert Nutzungsdaten, optimiert Belegungsplanung, löst Konflikte und empfiehlt Beschaffungen basierend auf Auslastungsprognosen.
Geräteauslastung um 20–35 % steigerbar. Engpässe frühzeitig erkannt. Beschaffungskosten durch bessere Auslastung um 15–25 % reduzierbar.
Ressourcenplanungs-Software mit ML-Optimierung
KI-gestütztes Feedback für Studierende im Lehr- und Prüfungsbetrieb Bald verfügbar
Lehrende an Hochschulen betreuen Dutzende bis Hunderte Studierende gleichzeitig. Individuelles Feedback auf Übungsaufgaben ist kaum leistbar — viele Studierende erhalten gar kein oder zu spätes Feedback, was den Lernerfolg messbar senkt.
KI-Tutor analysiert eingereichte Aufgaben, gibt strukturiertes Feedback mit Verbesserungsvorschlägen, identifiziert Wissenslücken und passt Lernmaterialien automatisch an den Lernstand an.
Feedback-Zeit für Lehrende um 50–70 % reduziert. Studierende erhalten sofortiges, konsistentes Feedback — Abbruchquoten sinken nachweislich. Skalierbar für beliebig große Kohorten.
LLM-basierter KI-Tutor mit LMS-Integration (Moodle, ILIAS) und rubrikbasierter Feedback-Engine
FAIR-konformen Datenmanagementplan (DMP) automatisch erstellen Bald verfügbar
Seit 2022 verlangt die DFG für alle Förderanträge einen vollständigen Datenmanagementplan. Die manuelle Erstellung dauert 8–20 Stunden, erfordert Fachkenntnisse über FAIR-Prinzipien, Repositorien und fachspezifische Metadatenstandards — die vielen Forschenden fehlen.
KI extrahiert Kerndaten aus der Projektbeschreibung, befüllt DMP-Templates nach DFG-, Horizon- und NFDI-Vorgaben, schlägt passende Repositorien und Metadatenschemata vor und prüft FAIR-Konformität automatisch.
DMP-Erstellung von 10–20 Stunden auf 1–2 Stunden reduziert. Compliance-Risiken bei Förderanträgen sinken erheblich. Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten verbessert sich strukturell.
LLM-Assistent mit DMP-Templates (DFG, Horizon Europe, NFDI) und Repositorien-Datenbank
Passende Forschungsförderung automatisch identifizieren Bald verfügbar
Relevante Förderausschreibungen werden zu spät oder gar nicht entdeckt. Ein durchschnittliches Hochschulinstitut verpasst jährlich mehrere passende Calls — weil niemand alle Förderdatenbanken systematisch überwacht. Manuelle Recherche bei BMBF, DFG, EURAXESS und Stiftungen kostet 10–20 Stunden pro Zyklus.
KI-System liest Forschungsprofil und laufende Projekte ein, überwacht Förderdatenbanken automatisch, berechnet Match-Score für jede Ausschreibung und liefert priorisierte Wochenzusammenfassungen mit Deadline-Alerts.
Recherche-Aufwand um 80 % reduziert. Mehr passende Calls entdeckt — typisch 3–5 übersehene Ausschreibungen pro Jahr gefunden. Ergänzt den Grant-Writing-Assistenten (#2) ideal auf der Scouting-Seite.
KI-Matching-Engine mit API-Anbindung an Förderdatenbanken und Profil-Repository
Peer-Review-Kommentare strukturiert aufbereiten und priorisieren Bald verfügbar
Reviewer-Gutachten sind oft unstrukturiert, redundant und widersprüchlich. Drei Gutachten mit je 2–4 Seiten zu lesen, zu priorisieren und in einen kohärenten Revisionsplan zu übersetzen, kostet 6–12 Stunden — noch bevor die eigentliche Überarbeitung beginnt.
KI liest alle Reviewer-Kommentare ein, dedupliziert inhaltlich ähnliche Kritikpunkte, kategorisiert nach Major/Minor/Optional, erkennt Widersprüche zwischen Reviewern und generiert eine nummerierte Revisions-Roadmap mit Antwortvorlagen für das Response-to-Reviewers-Dokument.
Analyse- und Planungszeit von 8–12 Stunden auf 1–2 Stunden reduziert. Keine übersehenen Minor-Comments mehr. Response-to-Reviewers-Dokument 60 % schneller fertig.
NLP-Pipeline für Gutachten-Analyse mit Revisionsplan-Generator und Response-Templates
Interesse an einem dieser Use Cases?
Wir begleiten dich vom ersten Überblick bis zur konkreten Umsetzung — in dem Tempo und der Tiefe, die zu deinem Betrieb passt.
Discovery
Wir schauen gemeinsam, welche Use Cases in deinem Betrieb den größten Hebel haben — unverbindlich, in einem 60-minütigen Gespräch.
Workshop
In einem strukturierten Workshop erarbeiten wir mit deinem Team konkrete Lösungsansätze, Prioritäten und einen realistischen Umsetzungsplan.
Umsetzung
Wir begleiten die Implementierung — von der Auswahl der richtigen Technologie bis zum ersten produktiven Einsatz in deinem Betrieb.
Kein Verkaufsgespräch — wir hören erstmal zu.