> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.ngsurvey.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.ngsurvey.com/de/ki-suite/artemis-ai-agent/datenanalyse-und-berichterstellung/ai-einblicke.md). # AI-Einblicke Artemis geht über die reine Anzeige von Zahlen hinaus: Es interpretiert Ergebnisse und hebt das hervor, was am wichtigsten ist. Durch die Kombination von Metriken, Vergleichen und kontextueller Analyse liefert Artemis erklärbare Erkenntnisse, die Entscheidungsfindung unterstützen. Artemis kann: * Anomalien erkennen * Leistungsfaktoren identifizieren * Veränderungen zwischen Zeiträumen erklären * Verborgene Korrelationen aufdecken * Strategische Interpretationen liefern ### ⚡ Insight Discovery * „Was fällt in dieser Umfrage auf?“ * „Identifizieren Sie die wichtigsten Treiber der Zufriedenheit.“ * „Warum ist der NPS in diesem Monat gesunken?“ * „Analysieren Sie anhand der Kommentarfrage, welcher Monat dieses Jahres der schlechteste war und warum.“ * „Heben Sie unerwartete Ergebnisse hervor.“ Artemis liefert kontextbezogene Erklärungen, nicht nur Datenabruf. ### 🔍 Correlation & Impact * „Welche Fragen korrelieren am stärksten mit der Gesamtzufriedenheit?“ * „Identifizieren Sie Faktoren, die das Abwanderungsrisiko beeinflussen.“ * „Was hat den stärksten Einfluss auf Engagement?“ * „Zeigen Sie Zusammenhänge zwischen Servicequalität und Loyalität auf.“ Artemis hilft, Datenpunkte über Fragen und Segmente hinweg zu verbinden. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.ngsurvey.com/de/ki-suite/artemis-ai-agent/datenanalyse-und-berichterstellung/ai-einblicke.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.