BRIEFINGS UND DOSSIERS MIT LLMs AUTOMATISIEREN
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Stand: 2026-01-24

QUELLEN
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  Web-Recherche durchgefuehrt am 2026-01-24:
  - research.aimultiple.com/llm-automation
  - clarifai.com/blog/llms-and-ai-trends
  - cypris.ai/insights (R&D Intelligence Platforms)
  - trybriefly.com
  - defensescoop.com (Pentagon LLM Report)

GRUNDPRINZIP
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  LLM-basierte Briefing-Generierung:
    1. Daten aus verschiedenen Quellen sammeln
    2. Relevante Informationen extrahieren
    3. Strukturiert zusammenfassen
    4. Formatiert als Briefing/Dossier ausgeben

ANWENDUNGSBEREICHE
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  - Executive Briefings (taegliche Zusammenfassungen)
  - Intelligence Reports
  - R&D Berichte
  - Wettbewerbsanalysen
  - Patienten-Briefings (Medizin)
  - Legal Briefings
  - Meeting-Vorbereitungen

TECHNOLOGIE-STACK
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  Kerntechnologien:
    - LLMs (GPT-4, Claude, Gemini)
    - RAG (Retrieval-Augmented Generation)
    - Custom Deep Learning Models
    - Fine-tuned LLMs
    - Compound AI Systems

  Fortgeschrittene Features:
    - 400K Token Context (GPT-5.2)
    - Multimodal Understanding
    - Agentic Capabilities

R&D INTELLIGENCE PLATFORMS
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  Features moderner Plattformen:
    - AI-Powered Report Builder
    - Automated Intelligence Briefs
    - Real-time Monitoring
    - Predictive Analytics
    - NLP fuer Datenextraktion

  Ergebnisse:
    - 50-70% Zeitersparnis bei Recherche
    - Insights die manuell uebersehen wuerden

ENTERPRISE LLM AUTOMATION
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  Compound AI Systems (z.B. Altana):
    - Custom Deep Learning Models
    - Fine-tuned LLMs
    - RAG Workflows
    - End-to-End Automatisierung

  Use Cases:
    - Tax Classification
    - Compliance Automation
    - Risk Intelligence
    - Legal Write-ups

BRANCHENSPEZIFISCHE ANWENDUNGEN
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MEDIZIN
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  LLM-Integration mit EHR (Electronic Health Record):
    - Patientenhistorie lesen
    - Medikamenteninteraktionen flaggen
    - Praegnantes Briefing fuer Arzt generieren

  Vorteile:
    - Schnellere Entscheidungen
    - Weniger Uebersehene Details

RECHT
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  Domain-spezifische LLMs:
    - Case Law integriert
    - Statutes und Regulations
    - Regulatory Filings

  Automatisierung:
    - Legal Briefs entwerfen
    - Risk Assessments
    - Precedent Citations
    - Hohe Genauigkeit mit Privacy Compliance

VERTEIDIGUNG/INTELLIGENCE
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  Pentagon GenAI.mil (2026):
    - xAI Grok Models
    - Impact Level 5 (CUI-tauglich)
    - Real-time Global Insights

  Anwendungen:
    - ISR Collection & Analysis
    - Decision-Making Assistance
    - Threat Assessment

BRIEFING-WORKFLOW
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  Schritte fuer automatisiertes Briefing:

  1. QUELLEN DEFINIEREN
     - Interne Dokumente
     - News Feeds
     - APIs (Marktdaten, etc.)
     - Email-Threads
     - Meeting Notes

  2. DATEN SAMMELN
     - Automatisierter Abruf
     - Scheduled Jobs
     - Event-triggered

  3. INFORMATION EXTRACTION
     - NLP fuer Key Facts
     - Entity Recognition
     - Sentiment Analysis

  4. SYNTHESE
     - LLM fasst zusammen
     - Priorisiert nach Relevanz
     - Strukturiert nach Template

  5. AUSGABE
     - Formatiertes Briefing
     - Email/Slack Delivery
     - Dashboard Update

BRIEFING-TEMPLATE BEISPIEL
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  Tages-Briefing Template:

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  TAGES-BRIEFING [DATUM]

  ZUSAMMENFASSUNG (Executive Summary)
  {{SUMMARY_3_SAETZE}}

  WICHTIGSTE ENTWICKLUNGEN
  1. {{TOP_ISSUE_1}}
  2. {{TOP_ISSUE_2}}
  3. {{TOP_ISSUE_3}}

  HANDLUNGSBEDARF
  - {{ACTION_ITEM_1}}
  - {{ACTION_ITEM_2}}

  TERMINE HEUTE
  {{KALENDER_AUSZUG}}

  QUELLEN
  {{QUELLENVERZEICHNIS}}
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TOOLS UND PLATTFORMEN
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| Tool         | Typ              | Besonderheit                     | Preis           |
|--------------|------------------|----------------------------------|-----------------|
| Briefly      | Creative Briefs  | LLM + eigene Daten               | Paid            |
| Cypris       | R&D Intelligence | Custom Intelligence Briefs       | Enterprise      |
| Altana       | Risk/Compliance  | Compound AI Systems              | Enterprise      |
| Claude/GPT   | General Purpose  | RAG mit eigenen Docs             | API-Kosten      |

DOSSIER-STRUKTUR STANDARD
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  Empfohlenes Format:
    - Kontext (Worum geht es?)
    - Historie (Was ist bisher passiert?)
    - Aktueller Stand
    - Risiken
    - To-dos / Naechste Schritte

  Dossier-Typen:
    - Patienten-Dossier
    - Projekt-Dossier
    - Kunden-Dossier
    - Mitarbeiter-Dossier

  Gute Praxis:
    - Dossiers als Markdown/JSON definieren
    - LLM strikt in Format schreiben lassen
    - Versionierung und Aenderungsverlauf

CROSS-DOKUMENTATION
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  Aus einem Ereignis mehrere Dokumente:
    - Interner Bericht
    - Kundenbericht
    - Ticket-Eintrag
    - CRM-Update

  Vorteil: Einmal erfassen, mehrfach nutzen

BACH-INTEGRATION
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  Empfohlener Workflow:
    1. Quellen in _inbox/ oder dedicated folder
    2. Scheduled Job sammelt Daten
    3. Claude/Gemini erstellt Briefing
    4. Output in _outbox/ oder Email

  Moegliches BACH-Tool (tools/daily_briefing.py):
    - Liest definierte Quellen
    - Ruft LLM fuer Synthese auf
    - Generiert formatiertes Briefing
    - Optional: Email-Versand

  Partner-Zuweisung (BACH-spezifisch):
    - Gemini: Lange Dokumente 40+ Seiten (riesiges Context Window!)
    - Claude: Nuancierte Zusammenfassungen
    - Ollama: Vertrauliche Daten (lokal)

  Gemini-Vorteil fuer Dossiers:
    - 1-2 Mio Token Context Window
    - Ideal fuer hunderte Seiten Quellmaterial
    - Kondensiert zu kurzem Briefing

PROMPT-DESIGN
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  Beispiel-Prompt fuer Briefing:

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  Du bist ein Briefing-Assistent. Erstelle aus den folgenden
  Dokumenten ein strukturiertes Tages-Briefing.

  Format:
  - Executive Summary (max 3 Saetze)
  - Top 3 Entwicklungen
  - Handlungsbedarf
  - Offene Punkte

  Dokumente:
  [HIER DOKUMENTE EINFUEGEN]
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SICHERHEITSHINWEISE
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  - Sensible Briefings nicht ueber Cloud-LLMs
  - Klassifizierte Daten: Ollama lokal
  - Zugriffskontrolle auf Briefing-Output
  - Audit Trail fuer Compliance

SIEHE AUCH
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  wiki/automatisierung/dokumentation.txt
  wiki/automatisierung/listenfuehrung.txt
  wiki/rag.txt
