„AI for scientific research.“
Elicit ist ein KI-gestützter Forschungsassistent zur Suche, Sichtung, Auswertung und Synthese wissenschaftlicher Literatur. Das Tool unterstützt einfache Literaturrecherchen, automatisierte Forschungsberichte und systematische Reviews einschließlich Screening, Datenextraktion und Quellenbelegen. Alle wesentlichen KI-Aussagen sollen mit Textstellen aus den zugrunde liegenden Veröffentlichungen verknüpft werden.
Elicit
AI for scientific research.
Standort: USA ⓘ Elicit Research, PBC, 440 N Barranca Avenue, #1595, Covina, CA 91723, USA
Pro Für systematische Reviews; enthält erweiterten Research Agent, dedizierten Review-Workflow, höheres Screening- und Reportkontingent, Forschungsalarme, benutzerdefinierte Extraktion aus Uploads, Erklärungen zu KI-Antworten, Ausgabevorlagen und API-Zugang.
Scale Für kollaborative Forschungsteams; enthält Pro-Funktionen plus vollständigen Research-Agent-Zugang, Interpretation von Abbildungen, Echtzeit-Kollaboration, größere Reports und Tabellen sowie Admin-Panel mit Nutzungs- und Sitzverwaltung.
Enterprise Für Unternehmen, Hochschulen und Forschungseinrichtungen; enthält SSO/SAML, 2FA, Domain-Verifizierung, Nutzeranalysen, kundenspezifische Deployments, Single-Tenancy-Optionen, kundenspezifische Datenquellen und Vorlagen, höhere Review-Limits, unbegrenzte Alerts und API-Nutzung sowie standardmäßig kein Training auf Kundendaten. Sonstiges Elicit API API-Zugang ab Pro; Reports und Reviews über die API werden auf das jeweilige Workflow-Kontingent angerechnet. Systematische Reviews über die API sind laut Dokumentation Enterprise vorbehalten.
Institutionelle Vereinbarungen Individuelle Verträge für Hochschulen, Forschungsgruppen und Unternehmen mit Onboarding, Training, Customer Success und angepassten Datenquellen.
Elicit ist ein KI-basierter Forschungsassistent, der wissenschaftliche Literatur nicht nur sucht, sondern strukturiert sichtet, auswertet und zusammenführt. Nutzer können Forschungsfragen in natürlicher Sprache stellen, relevante Veröffentlichungen identifizieren, Papers vergleichen, Datenfelder definieren und Ergebnisse mit nachvollziehbaren Quellenstellen extrahieren. Für systematische Reviews bietet Elicit einen mehrstufigen Workflow von der Protokoll- und Suchstrategie über Screening und Datenextraktion bis zur Evidenzsynthese.
Zielgruppe
Elicit wird typischerweise von Wissenschaftlern, Doktoranden, Studierenden, Forschungsberatern, Medical Writern, Pharma- und Medizintechnikunternehmen, Policy-Analysten und evidenzorientierten Organisationen genutzt. Das Tool eignet sich sowohl für einzelne Recherchefragen als auch für umfangreiche systematische Literaturauswertungen. Methodische Vorkenntnisse bleiben insbesondere bei Reviews, Metaanalysen und hochrelevanten medizinischen oder politischen Entscheidungen erforderlich.
Herausragende Funktionen
Zu den wichtigsten Funktionen gehören die semantische Literatursuche, der Research Agent, die automatisierte Erstellung von Forschungsberichten und das strukturierte Screening großer Treffermengen. Daten können aus Texten, Tabellen und Abbildungen extrahiert und in frei definierbaren Spalten gegenübergestellt werden. Elicit unterstützt PRISMA-2020-orientierte Dokumentation und verknüpft KI-generierte Aussagen mit konkreten Quellpassagen. Neuere Workflows ermöglichen zudem nachvollziehbare Ausschlusskriterien, Review-Berichte und programmatische Evidenzsynthese über eine API.
Wichtigste Anwendungsfelder
Elicit wird für Literaturreviews, wissenschaftliche Fragen, Evidenzkarten, klinische Recherche, Technologieanalysen, Policy Research und die Vorbereitung wissenschaftlicher Texte eingesetzt. Weitere Anwendungsfelder sind das Screening von Abstracts, die Identifikation relevanter Studien, die Extraktion von Stichprobengrößen oder Studienergebnissen, der Vergleich von Methoden und das regelmäßige Monitoring neuer Veröffentlichungen.
Nutzung & Hinweise
Die Bedienung erfolgt vollständig im Browser. Nutzer geben eine Forschungsfrage ein, wählen relevante Arbeiten aus und definieren bei Bedarf Kriterien oder Extraktionsfelder. Hochgeladene Publikationen können zusätzlich analysiert werden. Trotz Quellenanzeigen ist jede Ausgabe zu kontrollieren: Eine angezeigte Passage kann korrekt zitiert, aber dennoch falsch interpretiert sein. Für systematische Reviews sollten Suchstrategien zusätzlich in anerkannten Fachdatenbanken dokumentiert und kritische Entscheidungen durch menschliche Reviewer bestätigt werden.
| Zielgruppe | Einschätzung |
|---|---|
| Privatpersonen | ja bedingt– geeignet für fundierte Recherchen und wissenschaftliche Fragestellungen; für allgemeine Webrecherche weniger passend. |
| Studierende | Sehr gut geeignet – hilfreich bei Literaturrecherche, Zusammenfassungen, Paper-Chats, Quellenvergleich und Vorbereitung wissenschaftlicher Arbeiten. |
| Wissenschaftler / Forschende | Sehr gut geeignet – Kernzielgruppe für Literaturübersichten, systematische Reviews, Screening, Datenextraktion und Forschungsberichte. |
| Selbstständige / Freelancer | Ja, bei wissensintensiver Arbeit – sinnvoll für wissenschaftliches Schreiben, Beratung, Marktstudien, Policy Research und medizinisch-technische Recherchen. |
| KMU | Ja – geeignet für Forschungs-, Produkt-, Innovations-, Medical-Affairs- und Strategieabteilungen. |
| Großunternehmen | Ja, mit Enterprise – interessant durch SSO/SAML, 2FA, Domain-Verifizierung, Nutzeranalysen, Single-Tenancy-Optionen und kundenspezifische Datenquellen. |
| Hochschulen / Forschungseinrichtungen | Sehr gut geeignet – Elicit bietet institutionelle Funktionen, Zusammenarbeit, systematische Reviews und Zugriff auf eine sehr große wissenschaftliche Datenbasis. |
| Medizin / Pharma / Medtech | Ja, mit fachlicher Kontrolle – geeignet für Evidenzrecherche und Literaturauswertung; Ergebnisse müssen durch qualifizierte Fachpersonen validiert werden. |
| Datenschutzkritische Organisationen | Bedingt bis gut mit Enterprise – DPA, SCCs, SOC 2 und Nicht-Training auf Enterprise-Daten sind positiv; US-Anbieter und fehlende öffentlich gesicherte EU-Datenresidenz bleiben relevant. |
Hosting & Daten
1) On-Prem / lokales Hosting
Bedeutung: Die Firma betreibt die Lösung auf eigener Hardware oder in der eigenen Infrastruktur. Im strengsten Sinn läuft dabei nicht nur die Anwendung, sondern idealerweise auch das Modell lokal.
2) Private Cloud / RZ
Bedeutung: Die Lösung läuft in einer dedizierten oder stärker abgegrenzten Cloud-Umgebung, oft bei einem Hosting-Anbieter oder Hyperscaler, aber in einem deutschen Rechenzentrum oder in einer besonders kontrollierten Umgebung.
3) EU-SaaS / Managed
Bedeutung: Der Anbieter betreibt die Lösung selbst als Dienst. Die Firma nutzt das Tool als fertigen Cloud-Service, idealerweise mit EU-Datenresidenz.
4) Hybrid
Bedeutung: Ein Teil der Verarbeitung bleibt intern / lokal / in privater Cloud, ein anderer Teil läuft in einer externen Cloud oder EU-SaaS.
5) AVV / DPA
Bedeutung: Das ist der Auftragsverarbeitungsvertrag bzw. Data Processing Addendum.
Er regelt, dass der Anbieter personenbezogene Daten im Auftrag verarbeitet und an die Weisungen des Kunden gebunden ist.
6) Kein Training
Bedeutung: Der Anbieter nutzt deine Prompts, Uploads, Anhänge, Chatverläufe oder Outputs nicht zum Training oder zur Verbesserung des allgemeinen Modells — idealerweise vertraglich ausgeschlossen.
7) Open-Source-/Transparenz-Pfad
Bedeutung: Es gibt einen Weg zu mehr technischer Transparenz und Souveränität, etwa durch:
- offene Modelle
- dokumentierte Komponenten
- self-hostbare Teile
- nachvollziehbare Architektur
- Export-/Wechselmöglichkeiten
| On-prem / local hosting | ❓ |
| Private cloud / data center | ⚠️ |
| EU SaaS / Managed | ❓ |
| Hybrid | ⚠️ |
| DPA / AVV | ✅ |
| No training on customer data | ⚠️ |
| Open source / transparency path | ⚠️ |
Gesamteinschätzung:
Cloud-SaaS mit Weboberfläche, API, externen KI-Modellen und optionalen Enterprise-Deployments. Elicit wird vollständig als webbasierte Forschungsplattform betrieben. Ein regulärer lokaler Desktopbetrieb, Self-Hosting oder klassisches On-Premise-Hosting ist nicht öffentlich ausgewiesen. Enterprise-Kunden können laut Preisseite kundenspezifische Deployments wie Single-Tenancy vereinbaren.
Elicit verarbeitet je nach Nutzung Forschungsfragen, Suchanfragen, Paper-Listen, hochgeladene Publikationen, extrahierte Tabellen, Berichte, Paper-Chats, Forschungsalarme sowie Account-, Nutzungs- und technische Daten. Das DPA erlaubt auch die Verarbeitung personenbezogener Daten, die in Kundeninhalten enthalten sind; darunter können bei entsprechender Kundennutzung auch besondere Kategorien wie Gesundheits-, biometrische oder politische Daten fallen.
Die Plattform greift auf wissenschaftliche Publikationen, Konferenzbeiträge und registrierte klinische Studien zu. Eigene Dokumente können hochgeladen und institutionelle Zeitschriftenzugänge beziehungsweise kundenspezifische Datenquellen integriert werden.
Training: Für Enterprise-Daten gilt laut Elicit standardmäßig kein Training. Für andere Pläne fehlt eine gleichwertige, eindeutig formulierte öffentliche Zusage. Drittanbieter wie OpenAI können an der KI-Verarbeitung beteiligt sein; für Enterprise sollen entsprechende Vereinbarungen eine Trainingsnutzung ausschließen.
Speicherort und Retention: Elicit nutzt Cloudinfrastruktur und nennt AWS-basierte Sicherheitsdienste. Eine konkrete Standardregion für Kundendaten ist öffentlich nicht gesichert. Laut DPA werden Kundendaten während der Vertragslaufzeit und gegebenenfalls für einen anschließenden, vertragskonformen Zeitraum verarbeitet; eine Löschbestätigung gemäß SCCs kann schriftlich angefordert werden.
Fazit:
Elicit ist besonders stark für cloudbasierte wissenschaftliche Recherche und Evidenzsynthese. Für vertrauliche Forschung ist Enterprise mit DPA, Nicht-Training-Zusage, Subprozessorenprüfung, Single-Tenancy-Option und vertraglich festgelegter Löschung vorzuziehen.
| On-prem / local hosting | ❓ |
| Private cloud / data center | ⚠️ |
| EU SaaS / Managed | ❓ |
| Hybrid | ⚠️ |
| DPA / AVV | ✅ |
| No training on customer data | ⚠️ |
| Open source / transparency path | ⚠️ |
Gesamteinschätzung:
Cloud-SaaS mit Weboberfläche, API, externen KI-Modellen und optionalen Enterprise-Deployments. Elicit wird vollständig als webbasierte Forschungsplattform betrieben. Ein regulärer lokaler Desktopbetrieb, Self-Hosting oder klassisches On-Premise-Hosting ist nicht öffentlich ausgewiesen. Enterprise-Kunden können laut Preisseite kundenspezifische Deployments wie Single-Tenancy vereinbaren.
Elicit verarbeitet je nach Nutzung Forschungsfragen, Suchanfragen, Paper-Listen, hochgeladene Publikationen, extrahierte Tabellen, Berichte, Paper-Chats, Forschungsalarme sowie Account-, Nutzungs- und technische Daten. Das DPA erlaubt auch die Verarbeitung personenbezogener Daten, die in Kundeninhalten enthalten sind; darunter können bei entsprechender Kundennutzung auch besondere Kategorien wie Gesundheits-, biometrische oder politische Daten fallen.
Die Plattform greift auf wissenschaftliche Publikationen, Konferenzbeiträge und registrierte klinische Studien zu. Eigene Dokumente können hochgeladen und institutionelle Zeitschriftenzugänge beziehungsweise kundenspezifische Datenquellen integriert werden.
Training: Für Enterprise-Daten gilt laut Elicit standardmäßig kein Training. Für andere Pläne fehlt eine gleichwertige, eindeutig formulierte öffentliche Zusage. Drittanbieter wie OpenAI können an der KI-Verarbeitung beteiligt sein; für Enterprise sollen entsprechende Vereinbarungen eine Trainingsnutzung ausschließen.
Speicherort und Retention: Elicit nutzt Cloudinfrastruktur und nennt AWS-basierte Sicherheitsdienste. Eine konkrete Standardregion für Kundendaten ist öffentlich nicht gesichert. Laut DPA werden Kundendaten während der Vertragslaufzeit und gegebenenfalls für einen anschließenden, vertragskonformen Zeitraum verarbeitet; eine Löschbestätigung gemäß SCCs kann schriftlich angefordert werden.
Fazit:
Elicit ist besonders stark für cloudbasierte wissenschaftliche Recherche und Evidenzsynthese. Für vertrauliche Forschung ist Enterprise mit DPA, Nicht-Training-Zusage, Subprozessorenprüfung, Single-Tenancy-Option und vertraglich festgelegter Löschung vorzuziehen.
Stärken & Schwächen im Überblick
| Stärken | Schwächen |
|---|---|
| • Sehr stark auf wissenschaftliche Literatur spezialisiert | • KI-Suche garantiert keine vollständige Erfassung der relevanten Literatur. |
| • Nachvollziehbare Belege bis zur konkreten Quellpassage | • Extraktion und Zusammenfassungen können Fehler oder Fehlinterpretationen enthalten. |
| • Kombination aus semantischer und klassischer Stichwortsuche | • Abdeckung hängt von Metadaten, Volltextzugriff und zugänglichen Datenbanken ab. |
| • Strukturierte Workflows statt bloßer Chatantworten | • Kein Ersatz für bibliothekarische Datenbanken, Fachexperten oder methodische Qualitätssicherung. |
| • Unterstützung vollständiger systematischer Reviews | • Für umfangreiche Reviews werden höhere Tarife benötigt. |
| • Eigene Screening-Kriterien und Extraktionsspalten | • Vollständige Team-, Governance- und No-Training-Zusagen sind vor allem dem Enterprise-Angebot vorbehalten. |
| • Gemeinsame Bearbeitung und Administration in höheren Tarifen | • Kein allgemein angebotenes lokales oder vollständig offline nutzbares Produkt. |
| • SOC 2 Type II und formaler DPA vorhanden | • Der öffentliche Serverstandort wird nicht eindeutig ausgewiesen. |
| • Enterprise-Optionen wie SSO, SAML, 2FA und Single-Tenancy. |
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DSGVO-konforme Nutzung möglich?
Gesamteinschätzung:
Bedingt bis gut DSGVO-geeignet, insbesondere im Enterprise-Vertrag. Positiv ist, dass Elicit ein öffentliches Data Processing Addendum bereitstellt, das die Verarbeitung personenbezogener Kundendaten als Auftragsverarbeiter regelt. Das DPA bindet die EU-Standardvertragsklauseln ein, unterstützt Controller-to-Processor- und Processor-to-Processor-Transfers, verpflichtet Subprozessoren zu vergleichbaren Schutzmaßnahmen und sieht eine Benachrichtigung bei Datenschutzverletzungen spätestens innerhalb von 72 Stunden nach Bekanntwerden vor. Elicit veröffentlicht außerdem eine Subprozessorenliste und ermöglicht Benachrichtigungen über Änderungen.
Positiv sind außerdem die SOC-2-Kontrollen, Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand, regelmäßige Penetrationstests und Schwachstellenscans sowie Sicherheitsüberwachung über AWS GuardDuty und Cloudflare WAF. Elicit erklärt ausdrücklich, Enterprise-Nutzerdaten nicht zum Modelltraining zu verwenden; Verträge mit externen Anbietern wie OpenAI sollen ebenfalls eine Nutzung dieser Daten zum Training ausschließen.
Negativ ist, dass Elicit von der US-amerikanischen Elicit Research, PBC betrieben wird und internationale Datentransfers erforderlich sein können. Eine verbindliche EU-Datenresidenz oder ein öffentlich dokumentierter europäischer Standardserverstandort wurde nicht gefunden: Keine gesicherten Informationen verfügbar. Das DPA nutzt für eingeschränkte Drittlandtransfers SCCs und legt irisches Recht beziehungsweise irische Gerichte für die EU-Vertragsklauseln fest.
Für Basic, Plus, Pro und Scale ist auf der offiziellen Preisseite keine ebenso eindeutige allgemeine Nicht-Training-Zusage ausgewiesen wie für Enterprise. Keine gesicherten Informationen verfügbar, ob sämtliche hochgeladenen Inhalte aller Standardpläne grundsätzlich vom Training ausgeschlossen sind. Besonders sensible, unveröffentlichte oder personenbezogene Forschungsunterlagen sollten daher vorzugsweise über einen vertraglich geprüften Enterprise-Zugang verarbeitet werden.
Fazit: Elicit kann mit DPA, SCCs, Enterprise-Vertrag, Zugriffskontrollen und Prüfung der Subprozessoren DSGVO-konform eingesetzt werden. Für Gesundheitsdaten, unveröffentlichte Forschung, Betriebsgeheimnisse oder besondere Kategorien personenbezogener Daten sollte zusätzlich eine Datenschutz-Folgenabschätzung und eine dokumentierte Freigabe erfolgen.