MiroFish Kernfunktionen
MiroFish ist eine KI‑Simulations‑Chatplattform, die Text‑, PDF‑, MD‑ oder TXT‑Eingaben in Graphen‑Erstellung, Szenario‑Simulation und strukturierte Berichte umwandelt und Analysten sowie Entscheidern kontinuierliche, chat‑gesteuerte Vorhersagen liefert.
Kernfunktionen von MiroFish
KI‑Simulations‑Chat für Szenario‑Prognosen
Ermöglicht es Anwendern, komplexe „Was‑wenn‑“-Fragen zu stellen und kontinuierliche, KI‑gestützte Vorhersagen zu erhalten, wobei ein konversationsähnlicher Fluss wie bei ChatGPT beibehalten wird.
Text‑First‑Interaktion mit optionalen Anhängen
Der Prognoseprozess startet über natürliche Spracheingabe, und Nutzer können unterstützende Dateien nur bei Bedarf hinzufügen, um Geschwindigkeit und Einfachheit des Chats zu wahren.
Multi‑Agent‑Orchestrierung
Koordiniert im Hintergrund den Aufbau von Graphen, die Ausführung von Simulationen und die Berichtserstellung und liefert integrierte Ergebnisse, ohne die Chat‑Oberfläche zu verlassen.
Strukturierte Ergebnis‑Karten
Erzeugt nach jeder Antwort automatisch kompakte Ergebnis‑Karten, fasst die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und stellt direkte Links zu Detailberichten und Folge‑Actions bereit.
Prädiktive Analytik über Domänen hinweg
Setzt die Vorhersage‑Engine in vielfältigen Szenarien ein — Preisänderungen, Marken‑Shifts, Politik‑Debatten — und liefert umsetzbare Vorhersagen zu Stimmung, Narrative‑Verbreitung und Stakeholder‑Reaktionen.
Anwendungsfälle von MiroFish
- Marktanalysten: Simulieren vierteljährliche Preisänderungen, um Kundensentiment und die Verbreitung von Narrativen vorherzusagen.
- Markenmanager: Prognostizieren Veränderungen der öffentlichen Meinung, wenn Sprecher oder Kommunikationsstrategien geändert werden.
- Politikforscher: Identifizieren frühe Unterstützer‑ und Gegnergruppen in aufkommenden Debatten zur öffentlichen Politik.
- Unternehmensstrategen: Führen Multi‑Agent‑Szenariensimulationen durch, ohne eine einzige Chat‑Oberfläche zu verlassen.
- Data Scientists: Hängen ergänzende Dateien an Textabfragen an, um prädiktive Modelle anzureichern.
