Schulung – Perplexity – Forschung & Wissenschaft

Perplexity für Forschung und Wissenschaft

KI-gestützte Recherche mit Perplexity: belegte Antworten, Quellenauswahl, Spaces, Deep Research und systematischer Faktencheck.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Perplexity für Forschung und Wissenschaft“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Doktorandinnen und Doktoranden, Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs und Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen. Sie lernen Perplexity nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Forschung & Wissenschaft.

Perplexity verbindet Sprachmodelle mit einer Live-Websuche und liefert Antworten, die mit nummerierten Quellen belegt sind. Damit eignet sich das Werkzeug besonders für Aufgaben, bei denen Aktualität und Nachvollziehbarkeit zählen: Markt- und Wettbewerbsbeobachtung, Recherche zu Regulierung und Normen, Lieferanten- und Partnerprüfung oder die Vorbereitung von Entscheidungsvorlagen. In diesem Praxistag lernen Sie, Recherchefragen präzise zu formulieren, die Quellenauswahl gezielt zu steuern und Folgefragen so zu nutzen, dass aus einer ersten Antwort ein belastbares Rechercheergebnis wird.

Sie arbeiten mit Spaces, in denen Sie Recherchen zu einem Thema bündeln, eigene Dateien hinterlegen und Anweisungen für das Team festlegen. Mit Deep Research lassen Sie umfangreiche Berichte erstellen, die viele Quellen auswerten und strukturiert zusammenführen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Qualität: Sie lernen, Quellen zu bewerten, Aussagen gegenzuprüfen und typische Fehlerbilder wie veraltete oder falsch zugeordnete Informationen zu erkennen. Außerdem klären wir Datenschutz- und Lizenzfragen für den Unternehmenseinsatz. Sie verlassen den Kurs mit einem wiederverwendbaren Rechercheprozess für Ihren Fachbereich.

Wissenschaftliches Arbeiten ist geprägt von Literaturrecherche, Datenauswertung, Antragsschreiben und Publikationsdruck. Generative KI kann in jeder dieser Phasen unterstützen: beim Erschließen und Zusammenfassen von Fachliteratur, beim Strukturieren von Forschungsfragen, beim Schreiben von Analyse-Code, beim Überarbeiten englischsprachiger Manuskripte oder beim Vorbereiten von Drittmittelanträgen. KI-Agenten können wiederkehrende Schritte wie Datenbereinigung oder Literaturabgleich automatisieren. Gleichzeitig berührt KI zentrale Fragen der guten wissenschaftlichen Praxis: Wer ist Autor, wie wird KI-Nutzung offengelegt, wie werden erfundene Quellen verhindert? Forschende brauchen deshalb nicht nur Prompt-Techniken, sondern einen methodisch sauberen, transparenten und reproduzierbaren Umgang mit KI-Werkzeugen. Genau das vermittelt dieser Kurs praxisnah.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Doktorandinnen und Doktoranden
  • Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs
  • Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen
  • Forschungsreferate und Drittmittelmanagement
  • F&E-Teams in Unternehmen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Stetig wachsende Literaturmenge, die kaum noch zu überblicken ist
  • Hoher Schreibaufwand für Anträge, Berichte und Publikationen
  • Datenauswertung, die Programmierkenntnisse voraussetzt
  • Unsicherheit über Regeln zur KI-Nutzung bei Journals, Förderern und Hochschulen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie formulieren präzise Recherchefragen und steuern die Quellenauswahl gezielt.
  • Sie bewerten Quellen nach Herkunft, Aktualität und Verlässlichkeit und verfolgen Aussagen bis zum Original.
  • Sie organisieren Recherchen in Spaces und kombinieren Webquellen mit eigenen Dokumenten.
  • Sie erstellen mit Deep Research strukturierte Berichte und Entscheidungsgrundlagen.
  • Sie nutzen KI für Literaturarbeit und Schreiben, ohne Standards der guten wissenschaftlichen Praxis zu verletzen.
  • Sie erstellen mit KI-Unterstützung nachvollziehbaren Analyse-Code und dokumentieren ihn reproduzierbar.
  • Sie legen KI-Nutzung gemäß Vorgaben von Journals, Förderern und Ihrer Einrichtung transparent offen.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Grundlagen der KI-gestützten Recherche
  • Funktionsprinzip: Sprachmodell, Live-Websuche und Quellenangaben
  • Abgrenzung zu klassischer Suchmaschine und allgemeinem Chat-Assistenten
  • Recherchefragen präzise formulieren: Zeitraum, Region, Quellentyp
  • Folgefragen und Vertiefung statt einzelner Suchanfragen
Modul 2 Quellen steuern und bewerten
  • Quellenauswahl einschränken: Web, wissenschaftliche Literatur, eigene Dateien
  • Gezielte Suche nach Primärquellen, Behördenseiten und Fachpublikationen
  • Quellenqualität bewerten: Herkunft, Aktualität, Interessenlage
  • Zitate und Zahlen bis zur Originalquelle zurückverfolgen
Modul 3 Spaces und Teamarbeit
  • Spaces für Themen, Projekte oder Kundenanfragen einrichten
  • Eigene Dokumente hochladen und mit Webquellen kombinieren
  • Anweisungen für einheitliche Ausgabeformate hinterlegen
  • Rechercheergebnisse teilen und als Seiten oder Berichte aufbereiten
Modul 4 Deep Research und strukturierte Berichte
  • Umfangreiche Fragestellungen mit Deep Research bearbeiten
  • Marktüberblicke, Wettbewerbsvergleiche und Themendossiers erstellen
  • Ergebnisse in Tabellen, Gegenüberstellungen und Management-Zusammenfassungen überführen
  • Grenzen tiefer Recherchen erkennen und Ergebnisse nachschärfen
Modul 5 Faktencheck, Datenschutz und Arbeitsprozess
  • Systematischer Faktencheck: Gegenrecherche und Widerspruchsprüfung
  • Typische Fehlerbilder: veraltete, falsch zugeordnete oder erfundene Angaben
  • Datenschutz, Unternehmenslizenzen und Umgang mit vertraulichen Suchanfragen
  • Wiederverwendbarer Rechercheprozess und Dokumentation der Quellen
Modul 6 Praxislabor: Forschung & Wissenschaft
  • Literatur erschließen
  • Forschungsdesign schärfen
  • Analyse-Code schreiben
  • Manuskripte überarbeiten
  • Drittmittelanträge vorbereiten
  • Qualitative Daten auswerten
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Literatur erschließen

KI fasst Abstracts und Volltexte zusammen, extrahiert Methoden, Stichproben und Befunde in Vergleichstabellen und hilft, Suchstrings für Fachdatenbanken zu formulieren – jede Quelle wird anschließend im Original geprüft.

Forschungsdesign schärfen

Forschungsfragen, Hypothesen und Operationalisierungen werden mit KI als kritischem Sparringspartner durchgespielt, um Lücken, Störvariablen und alternative Erklärungen frühzeitig zu erkennen. Auch geeignete Kontrollbedingungen und Grenzen der Generalisierbarkeit werden dabei diskutiert.

Analyse-Code schreiben

Forschende ohne tiefe Programmierkenntnisse erzeugen mit KI Skripte in Python oder R für Datenbereinigung, Statistik und Visualisierung und dokumentieren sie nachvollziehbar für die Reproduzierbarkeit. Ergebnisse werden mit Teststichproben überprüft.

Manuskripte überarbeiten

KI unterstützt bei Sprachkorrektur, Gliederung und Kürzung wissenschaftlicher Texte, prüft Konsistenz von Begriffen und hilft bei der Antwort auf Reviewer-Kommentare, ohne die Autorschaft zu übernehmen.

Drittmittelanträge vorbereiten

Förderrichtlinien werden in Checklisten übersetzt, Arbeitspakete und Meilensteine strukturiert und Abschnitte wie Verwertungsplan oder Zusammenfassung für Laien in mehreren Varianten entworfen. Budgetbegründungen werden ebenfalls nachvollziehbar gegliedert.

Qualitative Daten auswerten

Interviewtranskripte und offene Antworten werden mit KI vorkodiert und thematisch gruppiert; Forschende prüfen, verfeinern und dokumentieren das Kategoriensystem nach etablierter Methodik. Interkoder-Abgleiche bleiben dabei unverzichtbar.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Internetrecherche im beruflichen Kontext; KI-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten in einer Disziplin; Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und ein Perplexity-Konto; für Spaces mit Dateien und Deep Research in vollem Umfang empfehlen wir einen Pro- oder Enterprise-Zugang.

Datenschutz & Compliance

Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich Perplexity von ChatGPT oder einer Suchmaschine?

Eine Suchmaschine liefert Trefferlisten, ein allgemeiner Chat-Assistent formuliert Antworten oft aus seinem Trainingswissen. Perplexity durchsucht das Web zum Zeitpunkt der Anfrage, fasst die Ergebnisse zusammen und belegt jede Aussage mit Quellen. Das macht es besonders geeignet für aktuelle, überprüfbare Recherchen – die Quellen müssen Sie dennoch selbst bewerten.

Kann ich mich auf die Quellenangaben von Perplexity verlassen?

Die Quellenangaben erleichtern die Prüfung erheblich, ersetzen sie aber nicht. Gelegentlich wird eine Aussage einer Quelle zugeordnet, die sie so nicht enthält, oder eine veraltete Seite herangezogen. Im Kurs lernen Sie einen schlanken Faktencheck, mit dem Sie kritische Aussagen schnell gegen die Originalquelle prüfen.

Ist Perplexity für vertrauliche Recherchen im Unternehmen geeignet?

Für den Unternehmenseinsatz gibt es Enterprise-Pläne mit zusätzlichen Zusagen zu Datenverwendung und Verwaltung. Dennoch sollten Sie keine Geschäftsgeheimnisse oder personenbezogenen Daten in Suchanfragen schreiben, ohne dass dies durch Ihre interne Richtlinie abgedeckt ist. Wir besprechen, wie Sie Anfragen so formulieren, dass sensible Details geschützt bleiben.

Darf ich KI beim Schreiben meiner Dissertation nutzen?

Das hängt von der Promotionsordnung und den Vorgaben Ihrer Hochschule ab. Häufig ist KI für Sprachkorrektur und Ideenfindung zulässig, wenn die Nutzung offengelegt wird und die inhaltliche Eigenleistung erkennbar bleibt. Im Kurs lernen Sie, Nutzung sauber zu dokumentieren und typische Grauzonen sicher einzuschätzen.

Wie verhindere ich erfundene Quellen?

Sprachmodelle können plausibel klingende, aber nicht existierende Literaturangaben erzeugen. Arbeiten Sie deshalb mit Werkzeugen, die auf echte Datenbanken zugreifen, lassen Sie sich DOIs ausgeben und prüfen Sie jede Quelle im Original. Der Kurs zeigt einen Workflow, der KI-Recherche mit verlässlicher Literaturverwaltung kombiniert.

Was kostet die Schulung „Perplexity für Forschung und Wissenschaft“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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