OpenAI ha lanzado Deep Research, una innovadora herramienta de inteligencia artificial diseñada para transformar la forma en que se lleva a cabo la investigación científica. Esta herramienta se integra en ChatGPT y permite a los usuarios realizar investigaciones complejas de manera más eficiente y efectiva. A continuación, exploraremos las características claves de Deep Research y cómo se compara con otras herramientas disponibles en el mercado.
Características de Deep Research
Deep Research de OpenAI es una herramienta diseñada para realizar investigaciones avanzadas dentro de ChatGPT. Su funcionamiento es sencillo: el usuario selecciona la opción de «Deep research», ingresa su pregunta y deja que la IA haga el trabajo pesado.
¿Cómo funciona?
Una vez introducida la pregunta, Deep Research responde con consultas adicionales para precisar mejor lo que el usuario necesita. Estas preguntas pueden ser ignoradas o confirmadas antes de que la IA inicie su fase de investigación. Durante este proceso, la herramienta explora múltiples fuentes de información y organiza los hallazgos en un informe estructurado.
Es importante destacar que, una vez iniciado, el proceso de investigación no puede ser detenido si la IA comienza a repetir información o desviarse del tema. Aunque OpenAI probablemente incorporará una opción de interrupción en el futuro, por ahora esto puede hacer que la espera sea frustrante si el usuario se da cuenta de que preferiría haber planteado otra pregunta.
Para optimizar el uso de Deep Research y evitar tiempos de espera innecesarios, se recomienda proporcionar un contexto detallado desde el inicio, formulando la pregunta con precisión y respondiendo de manera clara a las consultas iniciales de la IA. Este enfoque no sólo acelera el proceso, sino que también mejora la calidad del informe final.
¿Cómo es el resultado?
Los informes generados por Deep Research pueden variar en extensión, desde unas pocas páginas hasta documentos de más de 16,000 palabras, dependiendo de la complejidad del tema. Aunque este nivel de profundidad es ideal para quienes buscan información detallada, también puede representar un reto al momento de procesar los resultados. Para facilitar su consulta, el usuario puede solicitar formatos alternativos, como tablas, listas de viñetas o resúmenes con los puntos clave.
Sin embargo, si la intención es cambiar completamente el enfoque de la investigación —por ejemplo, pasar de un análisis sobre las estrategias de Napoleón a uno sobre Alejandro Magno— lo más eficiente es iniciar una nueva conversación en lugar de intentar modificar el informe existente.
De esta forma, Deep Research está diseñado para automatizar procesos de investigación que tradicionalmente requieren mucho tiempo y esfuerzo humano. Algunas de sus características más destacadas incluyen:
- Autonomía operativa: Deep Research puede ejecutar revisiones documentales y arqueos de fuentes multietapa sin necesidad de intervención humana, lo que permite a los investigadores centrarse en otros aspectos críticos de su trabajo.
- Capacidad multimodal: Esta herramienta puede analizar textos, imágenes, documentos PDF, hojas de cálculo y código Python, lo que la convierte en una solución integral para diversas necesidades investigativas. Es decir, puede emplearse tanto para la revisión bibliográfica como para el análisis de datos (aunque esta funcionalidad ya está actualmente en el ChatGPT común).
- Transparencia: Una vez se realiza una búsqueda mediante una instrucción (conocida como prompt), la herramienta es capaz de ofrecer un historial detallado de las búsquedas realizadas, las fuentes consultadas y el razonamiento detrás del resultado que brinda, lo que permite a los usuarios seguir el proceso de indagación que la herramienta utiliza y auditar su pertinencia.
- Síntesis técnica avanzada: Genera informes estructurados que incluyen gráficos y citas específicas, lo cual facilita la comprensión y presentación de los hallazgos.
- Razonamiento adaptativo: Si encuentra inconsistencias durante la indagación, puede replantear las ideas, para mejorar así la calidad del análisis.
Comparación con otras herramientas de IA
Existen varias herramientas en el mercado que también buscan facilitar la investigación. A continuación, se presenta una comparación de Deep Research con otras soluciones populares como Research Rabbit, SciSpace, Perplexity AI y Consensus:
- Autonomía: Mientras que Deep Research ejecuta investigaciones sin intervención humana, herramientas como Research Rabbit ofrecen búsquedas asistidas y SciSpace opera en un modo semi-automatizado.
- Multimodalidad: Deep Research destaca por su capacidad para analizar múltiples formatos (texto, imágenes, PDFs), mientras que Research Rabbit se limita al texto académico. SciSpace también admite texto y tablas, pero no ofrece el mismo nivel de flexibilidad.
- Bases de datos: Deep Research tiene acceso a bases públicas y documentos locales. Por otro lado, Consensus y Research Rabbit cuentan con bases de datos mucho más amplias (200M+ papers).
- Análisis de citas: Aunque Deep Research tiene capacidades limitadas en este aspecto, Consensus y SciSpace ofrecen un análisis más avanzado en contexto.
- Síntesis técnica: La generación de informes estructurados con gráficos es una fortaleza de Deep Research. En contraste, otras herramientas como Perplexity AI proporcionan resúmenes básicos.
- Costo mensual: El acceso a Deep Research cuesta $200 al mes (100 consultas), lo cual es significativamente más alto en comparación con SciSpace ($20) o Consensus ($8.99).
Ventajas y desventajas de Deep Research
Ventajas:
- Profundidad analítica: Su capacidad para realizar análisis técnicos complejos la convierte en una herramienta valiosa para investigaciones interdisciplinarias.
- Razonamiento adaptativo: Permite ajustes dinámicos durante el proceso investigativo, lo cual mejora la calidad del trabajo final.
- Transparencia operativa: La trazabilidad del proceso investigativo ayuda a los usuarios a comprender mejor cómo se llegaron a los resultados que la herramienta brinda.
Desventajas:
- Cobertura académica limitada: Aunque tiene acceso a bases públicas, no iguala la amplitud de datos que ofrecen Scispace, Consensus o Research Rabbit que están especializadas en buscar artículos científicos.
- Costo elevado: Su precio es considerablemente más alto que otras herramientas similares, siendo hasta 10 veces más caro que otras herramientas.
- Tiempo de respuesta: Con tiempos que varían entre 5 a 30 minutos por investigación compleja, puede ser menos eficiente para consultas rápidas en comparación con Perplexity AI.
- Aunque la presencia de alucinaciones es menor en esta versión, aún Deep Research no está exenta de cometerlas. Esto es una diferencia importante frente a otras herramientas.
- Si no consigue fuentes suficientes para su búsqueda, puede terminar siendo redundante en el resultado que entrega.
En conclusión, Deep Research representa un avance significativo en el campo de la investigación asistida por IA, y ofrece características únicas que pueden optimizar el proceso investigativo. Podemos ver como es un acercamiento grande a lo que sería un proceso de investigación guiado por IA de forma automática. Sin embargo, su costo, algunos errores que aun puede cometer y algunas limitaciones en cobertura académica pueden hacer que los investigadores consideren otras opciones según sus necesidades específicas o que combinen esta herramienta con otras.
Referencias
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Lawler, R. (2025, February 2). ChatGPT Deep Research AI agent. The Verge. Retrieved from https://www.theverge.com/news/604902/chagpt-deep-research-ai-agent
OpenAI. (2024). Introducing Deep Research. Retrieved from https://openai.com/index/introducing-deep-research/