SciSpace: Funktionen, Datenbasis und Grenzen

Natives KI-Tool: End-to-End-Recherche und Analyse

Funktionsweise

Großer Korpus (rund 300 Mio. Dokumente), viele Funktionen, agentische Suche und Anbindung an Datenbanken.
Der KI-Agent sucht in mehreren Datenbanken gleichzeitig (Google Scholar, PubMed, arXiv u. a.), kombiniert und rankt die Ergebnisse. Für die Medizin gibt es einen eigenen „PubMed Search“-Agenten mit MeSH-Filtern und PRISMA-Export.
Funktionen: Forschungsfrage entwickeln, zentrale Thesen, Forschungslücken, Daten und Methoden erkennen, Chat mit PDFs mit automatischer Erklärung von Formeln, Statistiken und Abbildungen, Papers filtern, sortieren und organisieren, strukturierte Reviews (Scoping Reviews, systematische Literaturreviews) mit Export in Markdown, PDF oder LaTeX, KI-Schreib-Assistent sowie Präsentation und Visualisierung der Ergebnisse.
Hat sich von der wissenschaftlichen KI-Suchmaschine zum End-to-End-Tool entwickelt, das nahezu alle Schritte des wissenschaftlichen Arbeitens begleiten soll, von der Themensuche bis zur Publikation.
Seit August 2026 als Konnektor in Claude erreichbar. Auf der SciSpace-Seite selbst ist der Funktionsumfang deutlich größer.
Technisch reicht der LibKey-Dienst der Hochschulbibliotheken bis in SciSpace hinein, sodass sich lizenzierte Volltexte anbinden lassen.
Nutzung unter Studierenden: In der ZBW-Befragung (n=831 KI-Nutzer) setzen 2,4 % SciSpace für die Literaturrecherche ein, 91,1 % kennen es nicht oder nutzen es nicht.

Im Vergleichstest mit 200 komplexen Anfragen aus allen Fachgebieten lag SciSpace insgesamt vorn. Ich erkläre das damit, dass SciSpace im Gegensatz zu Consensus und Elicit mehrere Datenbanken gleichzeitig durchsucht.
Breite Funktionen von der Recherche von Daten und Literatur über die Analyse und den Vergleich von Papers bis zur Präsentation und Visualisierung der Ergebnisse.
Dedizierter Zugriffsweg auf PubMed für medizinische Fragen.

Der Vergleichstest stammt vom SciSpace Research Team, nicht von einem neutralen Institut.