AI Search skalieren: So helfen AI Research Agents

Manuelle Recherche hält Unternehmen klein und unprofitabel.

Hier ist der Grund:

Es ist eine nervige, repetitive Aufgabe, auf die niemand wirklich Lust hat
Recherche frisst extrem viel Zeit – und wie wir alle wissen: Zeit ist Geld
Qualität und Umfang der Infos schwanken, sobald Menschen es manuell machen

Das gilt für uns alle. Wir haben alle schon viel zu viel Zeit damit verbrannt, Infos auf Google zusammenzukratzen, obwohl wir uns dafür eigentlich nicht „angestellt“ haben. (McKinsey sagt, dass 19% unserer Zeit für das Suchen nach Informationen draufgehen^[4])

Genau hier kommen AI Research Agents ins Spiel: Sie helfen Dir, AI Search auf einem Spreadsheet zu skalieren. Und dieser Guide erklärt Dir alles, was Du wissen musst – von den Basics bis zu konkreten Use Cases, die Du heute schon umsetzen kannst.

📌 Zusammenfassung für alle mit wenig Zeit

In diesem Artikel geht’s darum, wie Du mit AI Agents AI Search auf einem Spreadsheet skalierst. Wenn Du es eilig hast, hier die Kurzfassung:

Problem: Manuelle AI Search ist langsam und skaliert nicht. Einzelne Suchen pro Firma kosten Dich unnötig viele Stunden.

Warum das ein Problem ist: Klassische Suche braucht ≈ 5 Minuten pro Query (8,3 Stunden für 100 Queries), AI-Chatbots ≈ 3 Minuten pro Query (5 Stunden für 100 Queries) – und beides bedeutet ständig Copy-Paste.

Lösung: Tools wie Datablist’s AI Research Agent skalieren AI Search direkt auf Spreadsheets und erledigen 100 Research-Tasks in unter 15 Minuten statt in mehreren Stunden.

Was Du lernst: AI-Search-Konzepte, warum AI Research Agents anders als Chatbots funktionieren, praktische Use Cases sowie Features und Grenzen beim Skalieren von AI Search.

Warum Datablist für Scaling AI Search: 3 zentrale Vorteile

Läuft direkt auf Spreadsheets – bis zu 100k Records gleichzeitig

Schluss mit manuellem Copy-Paste: Daten werden automatisch in Deine Liste geschrieben

Nutzt mehrere Tools (Web Scraping, API Calls, Pagination) – nicht nur LLMs – für komplexe Research-Aufgaben

Diese Themen decke ich ab

AI Research Agent verstehen (inkl. Core Concepts)
Wofür Du den AI Research Agent in Lead Generation nutzen kannst
Features & Grenzen des AI Research Agents im Überblick

AI Research Agents erklärt

Um wirklich zu verstehen, was Du vom Skalieren von AI Search hast, müssen wir bei den AI research agents anfangen. Und damit das greifbar wird, vergleichen wir kurz AI Search mit klassischer Suche.

Klassische Suche

So funktionieren Google, Bing und andere Suchmaschinen seit Jahren. Das war – und ist – super nützlich. Der Haken: Suchmaschinen verstehen nicht wirklich, was Du willst, weil sie sich primär auf Folgendes verlassen:

Keywords
Keyword-Intent
Keyword-Kombinationen

Sie „denken“ nicht über Dein Ziel nach – sie versuchen nur zu matchen^[1].

Traditional search is still useful sometimes

AI Search

Genau das machen jetzt alle. Stell Dir AI Search so vor, als würdest Du mit einer Person sprechen, die Antworten finden soll, die sie noch nicht kennt.

Früher hat AI oft einfach irgendwas halluziniert; heute sucht sie aktiv – und zwar ziemlich gut, weil AI:

Deinen Kontext und Ton besser einordnen kann
Dein Ziel versteht
verschiedene Blickwinkel ausprobieren kann

Der größte Vorteil an AI Search ist aber: Du musst die Infos nicht mehr selbst suchen, bewerten und Copy-Pasten, weil die AI tausende Artikel, Papers und Produktseiten abklappert und Dir die relevanten Informationen extrahiert.

Beispiele für AI Search Engines

Claude
Perpelexity
Google AI Mode
ChatGPT search

Kurz gesagt: Mit AI Search musst Du nicht mehr …

zig Queries abfeuern
relevante Seiten zusammensuchen
dutzende Tabs öffnen
Informationen rausziehen
Webseiten manuell besuchen

Aber so nice AI Search auch ist: Du bist immer noch limitiert – ein Chatbot, eine Suche nach der anderen.

AI Research Agents in Datablist: Der Vorteil

Stell Dir vor, Du willst herausfinden:

wann Anthropic AI gegründet wurde
wer es gegründet hat
was ihr neuestes Produkt ist
wie Leute auf Reddit auf den Launch reagiert haben

Mit klassischer Suche müsstest Du

mehrere Suchen durchführen
mehrere Tabs öffnen
Artikel durchlesen
alles manuell ins Spreadsheet Copy-Pasten

Das dauert locker fünf Minuten für eine Firma. Und jetzt stell Dir vor, Du brauchst diese Infos für 100 Unternehmen – das sind 500 Min ≈ 8,3 Stunden Recherche.

Mit AI Search im Chatbot müsstest Du

Deine Query tippen
auf die Antwort warten
die Infos in ein Spreadsheet Copy-Pasten

Das dauert grob 3 Minuten (wenn Dein Prompt sitzt). Bei 100 Suchen sind das 300 Min = 5 Stunden Recherche.

Mit Datablist’s AI Research Agent ist das komplette Ding in ca. 15 Minuten erledigt.

5 Minuten für einen klaren, effektiven Prompt
10 Minuten, in denen der AI Research Agent die Aufgabe durchzieht

Unterm Strich sparst Du 485 Minuten ≈ 8 Stunden manuelle Recherche^[2]

Das klappt, weil Datablist’s AI Research Agents:

AI Search direkt auf einem Spreadsheet ausführen
Copy-Paste komplett eliminieren
Dich nicht zwingen, jedes Mal bei null zu starten wie im Chatbot

Und weil Datablist’s AI Research Agents genau fürs Skalieren von AI Search gebaut sind.

Warum das so einen Unterschied macht:

Der Agent behandelt jede Zeile in Deinem Spreadsheet als neue Query – das spart Kontext und „Memory“
Er kann denselben Prompt konsistent über die Liste laufen lassen – für hohe Genauigkeit und Vergleichbarkeit
Der Agent nutzt neben dem LLM weitere Tools, um Aufgaben sauber abzuschließen

📘 AI Search in Chatbots vs Datablist

Der Unterschied zwischen AI Search in Chatbots wie Claude und ChatGPT vs Datablist ist gar nicht so riesig, weil sie alle längst mehr können als ein „reines“ LLM.

Der große Unterschied: Datablist’s AI Research Agents können denselben Research-Task auf Listen bis zu 100k Records ausführen – Chatbots sind auf eine Suche zur Zeit limitiert.

Datablist’s AI Research Agent = Schweizer Taschenmesser

In Datablist ist der AI Research Agent nicht einfach nur ein Search-Tool, sondern eine multifunktionale Maschine für AI Search at scale. Du kannst es Dir so vorstellen, als würdest Du Claude, Perplexity oder ChatGPT direkt auf Deinem Spreadsheet laufen lassen – und dabei macht der Agent z. B.:

Google- und Google-News-Suche
Webseiten besuchen
Seiten paginieren
Multi-Step-Tasks erledigen
API Calls ausführen
Informationen extrahieren
…

Der Gamechanger ist: Der Agent weiß – basierend auf Deinem Prompt – welches Tool in welchem Schritt Sinn ergibt. Genau das macht Datablist’s AI Research Agent zu einem der besten Tools, um AI Search auf einer Liste auszuführen.

Im Prinzip wie ein menschlicher Researcher – nur schneller, konsistenter und oft präziser.

AI Processors vs. AI Research Agent

Damit Du AI Research Agents noch besser einordnen kannst, hilft der Vergleich mit der „Gegenoption“: einem AI Processor.

AI Processors

Wir alle haben irgendwann schon mal eine AI-Extension in Excel oder Google Sheets benutzt. Das sind einfache Anwendungen, die eine LLM-API in einer kontrollierten Umgebung nutzen – z. B. direkt im Excel-Sheet.

Wie der Name sagt: Diese Systeme „verarbeiten“ Daten. Sie sind darauf optimiert, mit den Daten zu arbeiten, die Du schon hast, ohne die Umgebung zu verlassen. Typische Use Cases:

Daten transformieren
Daten bereinigen
Daten editieren

AI Research Agents

Im Gegensatz dazu sind AI research agents wie in Datablist autonome Systeme mit Leitplanken – sie sind dafür gebaut, mit der Außenwelt zu interagieren^[3]. Sie nutzen zwar auch LLMs, aber kombinieren sie mit weiteren Tools. Dadurch können sie:

im Internet browsen
Multi-Step-Tasks ausführen
Informationen aus mehreren Quellen sammeln
… und mehr

💡 Einfach und schnell erklärt

AI Research Agents sind das System, das externe Daten in großem Stil recherchiert und reinholt. AI Processors helfen Dir, mit den Daten zu arbeiten, die Du bereits hast.

Warum ein AI Research Agent so wichtig ist

Viele checken den Wert eines AI research agents erst, wenn sie ihn einmal benutzt haben. Deshalb erkläre ich’s am aktuell häufigsten Use Case, den wir sehen: Listen bauen für lead generation.

Das Problem

In Lead Generation haben die meisten zwei Probleme:

zu wenige Antworten
zu viel Wettbewerb

Warum? Weil jeder Leads will, jeder Cold Outreach rausschickt – und viele übersehen: Relevanz ist alles, nicht cringe Personalisierung. Und Relevanz bekommst Du nicht aus generischen Daten. Heißt konkret:

↳ Wenn Du nur B2B-Datenbanken und Basic Scraper nutzt

↳↳ nutzt Du dieselben Daten wie alle anderen

↳↳↳ Du konkurrierst um denselben Prospect-Pool

↳↳↳↳ mit exakt denselben Infos wie der Rest

Damit ist Deine Message standardmäßig irrelevant.

Die Lösung

Probleme löst man meistens, wenn man die Ursache verstanden hat – und genau die haben wir gerade geklärt. Jetzt also: Wie machst Du Deine Messages relevanter, um:

mehr Antworten zu bekommen
Dich aus der Masse zu ziehen

Der Fix ist simpel: Löse das Relevanz-Problem. Wie?

↳ Scale AI search

↳↳ Hol Dir Daten, die wirklich zählen

↳↳↳ Heb Dich im Posteingang ab

Viele wissen das und recherchieren Prospects manuell, um hyper-personalized Nachrichten zu schreiben – aber das geht eben auch schneller und entspannter.

Prospect Research skalieren

Denk kurz darüber nach: Deine Prospects sind nicht so einzigartig, wie es sich anfühlt – meine auch nicht. Denn wir schauen fast immer nach denselben Datenpunkten und Signalen, um Prospects zu qualifizieren. Das ist im Kern Deine ICP definition.

Die Datenpunkte, die Dein ICP definieren, sind meistens genau die, die Dir eine relevante Message ermöglichen. Wenn Du diese Datenpunkte auf Custom Research statt auf Datenbanken aufbaust, gewinnst Du.

Wenn Du also tausende Firmen anschreiben willst, ist der beste Move: AI Search at scale, um relevante, verlässliche Infos in Masse zu finden.

Und klar: Scaling AI Search ist nicht nur für Lead List Building hilfreich. Im nächsten Abschnitt bekommst Du ein paar Ideen, was sonst noch geht.

Wofür Du den AI Research Agent nutzen kannst

Die Möglichkeiten sind fast endlos: Im Prinzip kannst Du den AI Research Agent für alles nutzen, wofür Du AI Search nutzen würdest – nur eben skalierbar. Hier sind ein paar der häufigsten und effektivsten Use Cases.

P.S. Datablist bietet auch fertige Templates, damit Du so einfach wie möglich starten kannst.

Contextual Domain Search: Manchmal reicht ein Firmenname nicht, um die richtige Website zu finden. Namen wie „Apollo LLC“ oder „Pioneer GmbH“ können tausende Treffer bedeuten. Wenn Du Kontext wie Branche oder Standort mitgibst, kann der AI Research Agent gezielt suchen und die passende Domain finden – so wie ein Mensch.
Scraping von Case Studies: Der AI Research Agent kann eine Liste von Unternehmenswebsites besuchen, Case-Studies- oder Portfolio-Seiten finden und Key-Infos extrahieren – z. B. Kundenname, Projekt-Details usw.
Amazon-Produktdetails extrahieren: Wenn Du eine Liste von Amazon-Produkten hast, kann Datablist’s AI Research Agent die Produktdetails für Dich herausziehen.

All diese Tasks würden Stunden dauern, wenn Du AI Search nicht skalieren könntest. Wenn Du den AI Research Agent dafür nutzen willst, hier sind die passenden How-tos:

Custom Use Cases unserer Kunden

Über unsere Templates hinaus nutzen Kunden den AI Research Agent für alle möglichen Custom-Research-Tasks. Die einzige echte Grenze ist Kreativität. Ein paar Use Cases, die ich besonders gut fand:

Neueste Research Papers finden: Links zu den aktuellsten Papers oder Publikationen eines Unternehmens oder einer Forschungseinrichtung.
Mitarbeiter finden, die nicht auf LinkedIn stehen: Teammitglieder über Karriereseiten, Pressemitteilungen, Speaker-Listen von Konferenzen etc. entdecken.
First-time CEOs identifizieren: Karriereverlauf analysieren, um herauszufinden, ob es die erste CEO-Rolle ist.
Ownership-Struktur von Krankenhäusern prüfen: Klären, ob ein Krankenhaus privat geführt wird oder öffentlich ist.
Aktuelle News-Mentions tracken: Erkennen, ob ein Unternehmen in letzter Zeit in Artikeln, Press Releases oder Branchenmedien erwähnt wurde.

How I react when I see the things people use our AI Research Agent for

Jetzt, wo wir die praktischen Anwendungen haben, schauen wir uns als Nächstes die konkreten Features und Limits des AI Research Agents an.

💡 Nur Kreativität setzt die Grenze

Die Beispiele in diesem Artikel sind nur ein kleiner Ausschnitt dessen, was der AI Research Agent kann. Wenn Du eine Idee hast, helfen wir Dir gerne beim Prompt.

AI Research Agent: Features & Grenzen

Zu wissen, was ein Tool kann – und was nicht – ist entscheidend, wenn Du es wirklich effektiv nutzen willst. Hier kommt ein klarer Überblick über die Möglichkeiten und Grenzen von Datablist’s AI Research Agent.

Was er kann

Datablist’s AI Research Agent ist darauf ausgelegt, die Aufgaben eines menschlichen Researchers nachzubauen und zu automatisieren. Zum Beispiel kann er:

AI Search at Scale ausführen: Custom-Research-Queries über komplette Spreadsheets laufen lassen.
Informationsqualität bewerten: Der Agent bewertet Relevanz und filtert Noise raus.
Confidence Scores liefern: Für jedes Ergebnis vergibt Datablist’s AI Research Agent einen Score von 0–100. So erkennst Du schnell, welche Findings zuverlässig sind – besonders hilfreich bei komplexen Tasks.
Multi-Step-Tasks ausführen: Du kannst ein Ziel definieren, das mehrere Schritte braucht, z. B. „Finde die Careers-Seite, suche Marketing-Rollen, extrahiere Jobtitel und fasse die Beschreibungen zusammen.“
Kontext verstehen: Der Agent matcht nicht nur Keywords. Er versteht Kontext, kann Firmen mit ähnlichen Namen unterscheiden und findet Infos, die nicht 1:1 so dastehen.
Spezifische Daten extrahieren: Du kannst sehr konkrete Infos von einer Seite ziehen lassen – z. B. Mission Statement aus „About Us“ oder Produktdetails auf Amazon.
Maßgeschneiderte Antworten geben: Statt nur Rohdaten zurückzugeben, kann der Agent Infos zusammenführen, um eine Frage zu beantworten, z. B. „Hat dieses Unternehmen eine Produktionsstätte in Deutschland?“

Capabilities of Datablist AI Research Agent

Wie jedes Tool hat auch der AI Research Agent Grenzen. Wenn Du die kennst, setzt Du die richtigen Erwartungen und baust bessere Workflows.

Hinter Logins scrapen: Der Agent kommt nicht an Inhalte, die durch Username/Passwort geschützt sind – z. B. private Social-Profile, Mitglieder-Foren oder interne Dashboards.
Auf bestimmte Websites zugreifen: Manche Websites blocken automatisierte Tools sehr aggressiv. Der Agent kommt auf den Großteil des öffentlichen Webs, kann aber auf wenigen stark geschützten Seiten geblockt werden.
100% Genauigkeit garantieren: Der AI Research Agent ist sehr präzise und liefert Confidence Scores – aber es ist weiterhin ein AI-System. Gerade bei Tasks mit mehr als 5–6 Schritten kann es Details übersehen oder falsch interpretieren.
Mit Formularen oder CAPTCHA interagieren: Der Agent kann keine Web-Formulare ausfüllen, nichts abschicken und keine CAPTCHA lösen. Er ist fürs Lesen und Extrahieren gebaut, nicht für interaktive Web-Aktionen.

AI Search auf einem Spreadsheet zu skalieren ist inzwischen möglich – warum also überhaupt noch manuell suchen?

Manuelle Recherche ist ein Bottleneck: Sie killt Produktivität und sorgt für inkonsistente Ergebnisse.

AI Research Agents lösen genau das, indem sie Deine Datensammlung auf Autopilot stellen. Wenn die Infos, die Du brauchst, nicht super-nuanciert sind und nicht jedes Mal zwingend einen Human-Check brauchen, solltest Du sehr wahrscheinlich einen AI Agent nutzen und Research at scale machen.

Mit AI Research Agents, die komplexe Multi-Step-Tasks ausführen, kannst Du:

Daten bekommen, die wirklich zählen: AI Search auf tausenden Zeilen skalieren
Hunderte Stunden sparen: Automatisiere, wofür früher Wochen draufgingen
Personalization: Sammle einzigartige Datenpunkte, die Dein Outreach schwer zu ignorieren machen
Bessere Lead-Listen bauen: Qualifiziere Prospects nach Kriterien, die keine Datenbank liefern kann
Daten von überall extrahieren: Scrape eine Website-Liste per natürlicher Sprache – ohne Code

Deine Competitors schlafen nicht, unsere Konkurrenz schläft nicht – und wir schlafen auch nicht.

Die Tools sind da – jetzt gewinnt, wer sie am besten nutzt.

Häufige Fragen (FAQ) zum Skalieren von AI Search

Ist es schwierig, einen AI Research Agent zu nutzen?

Überhaupt nicht. Mit Plattformen wie Datablist brauchst Du keine besonderen Skills – außer klar zu beschreiben, was Du willst. Außerdem gibt’s fertige Templates für typische Use Cases wie Case Studies finden oder Contextual Domain Search. Für Custom Tasks reicht ein einfacher Prompt in normaler Sprache.

Kann der AI Research Agent Kontaktdaten finden?

Nein. Der AI Research Agent ist für Web-Recherche und Datenextraktion von Websites gedacht. Für Kontaktdaten wie E-Mails und Telefonnummern bietet Datablist eigene Enrichment-Tools, z. B. unseren Waterfall Email Finder, der mehrere Data Vendor kombiniert, um maximale Coverage zu erreichen.

Worin unterscheidet sich ein AI Research Agent von ChatGPT?

Beide nutzen Large Language Models – aber mit einem anderen Job. ChatGPT ist ein Conversational AI, das Fragen beantwortet. Ein AI Research Agent ist ein funktionales Tool, das aktiv das Live-Internet durchsuchen, konkrete Websites besuchen und neue Informationen in Echtzeit extrahieren kann, um einen Task abzuschließen.

Was ist ein AI Research Agent?

Ein AI Research Agent ist ein autonomes System, das ein Ziel verstehen, im Internet browsen und Multi-Step-Recherche durchführen kann, um Informationen zu finden, zu extrahieren und zusammenzufassen. Im Gegensatz zu einem simplen Web Scraper versteht er Kontext und passt sein Vorgehen an.

Wie schreibe ich einen guten Prompt für den AI Research Agent?

Die besten Prompts sind klar, spezifisch und liefern Kontext. Ein simples Framework:

Ziel nennen: Was genau soll der Agent finden?
Kontext geben: Was ist der Startpunkt (z. B. Company Website)?
Constraints setzen: Was soll er tun – und was nicht? (z. B. „Nur Projektname, keine Einleitung, keine Erklärungen“)
Output definieren: In welchem Format soll das Ergebnis kommen?

Wie mache ich AI Search auf einer Liste?

Für AI Search auf einer Liste nutzt Du einen AI Research Agent wie Datablist, der ChatGPT-ähnliche Suche über Spreadsheets laufen lässt. Du lädst Deine Daten hoch, schreibst einen Prompt, was gefunden werden soll, und der Agent führt dieselbe Research-Query automatisch auf jeder Zeile aus. So fällt manuelles Copy-Paste weg und Perplexity-ähnliche Suche skaliert auf tausende Records gleichzeitig.

Kann man AI Search skalieren?

Ja. Scaling AI search ist mit Datablist’s AI Research Agents möglich, die direkt auf einem Spreadsheet laufen. Du musst nicht mehr „eine Suche nach der anderen“ in Chatbots machen, weil der Agent dieselbe kontextuelle Research-Query über komplette Listen ausführt – bis zu 100k Records. Das macht aus stundenlanger, manueller ChatGPT-Recherche Minuten automatisierten, konsistenten Research.

Wie kann ich Perplexity-like Search auf einem Spreadsheet laufen lassen

Perplexity-like Search auf Spreadsheets läuft mit Datablist’s AI Research Agent: Er browsed das Internet, besucht Websites und extrahiert Infos automatisch pro Zeile. Du brauchst nur Deine Daten und einen klaren Prompt, was gefunden werden soll. Jede Zeile wird als separate, kontextuelle Suche behandelt – mit konsistenten Ergebnissen ohne manuelle Arbeit.

AI Search skalieren mit AI Research Agents