La búsqueda de información precisa y completa es una tarea fundamental en muchos aspectos de la vida, desde la investigación académica hasta la toma de decisiones empresariales. Sin embargo, esta tarea puede ser laboriosa y consumir mucho tiempo.
En este contexto, Deep Research emerge como una solución innovadora, un modelo de inteligencia artificial diseñado para realizar investigaciones exhaustivas en la web y producir informes detallados y bien fundamentados. Deep Research no solo automatiza el proceso de búsqueda, sino que también analiza, sintetiza y razona sobre la información encontrada, ofreciendo un nivel de profundidad y precisión sin precedentes.
Este modelo representa un avance significativo en la capacidad de los agentes de inteligencia artificial para llevar a cabo tareas complejas de manera autónoma, marcando un paso importante en la hoja de ruta hacia la Inteligencia Artificial General (AGI).
¿Qué es Deep Research y en qué se diferencia de otros modelos de inteligencia artificial?
Deep Research es un modelo de inteligencia artificial de tipo agente desarrollado por OpenAI que se distingue por su capacidad para realizar investigaciones de múltiples pasos en internet, analizando y sintetizando grandes cantidades de información, incluidas páginas web, imágenes y documentos PDF, para generar informes detallados y bien fundamentados.
Se presentó el 2 de febrero de 2025 y, a diferencia de otros modelos de IA que suelen proporcionar respuestas rápidas, Deep Research se enfoca en profundizar en la información disponible en internet durante el tiempo necesario (de 5 a 30 minutos o incluso más) para analizar exhaustivamente, sintetizar y razonar sobre el contenido que encuentra hasta proporcionar una respuesta detallada.
Una diferencia clave es la ausencia de restricciones de latencia, esto permite que el modelo opere de forma más autónoma y sin supervisión durante períodos más largos. Esto lo convierte en una herramienta poderosa para la investigación exhaustiva y el análisis detallado, acercándose al funcionamiento de un analista experto humano.
¿Para qué ha sido desarrollado Deep Research?
OpenAI ha creado Deep Research para satisfacer las necesidades de personas que realizan trabajos intensivos de conocimiento en áreas como finanzas, ciencia, política e ingeniería, y que requieren investigaciones exhaustivas, precisas y confiables. Además, es útil para compradores que buscan recomendaciones hiperpersonalizadas sobre productos que generalmente requieren una investigación cuidadosa, como coches, electrodomésticos y muebles.
Deep Research permite ahorrar tiempo valioso al agilizar investigaciones web complejas y que requieren mucho tiempo, realizando todas las tareas con una sola consulta. El modelo no solo realiza búsquedas en internet, sino que también razona, descubre y consolida los hallazgos a partir de diversas fuentes en línea. Todo el contenido generado está debidamente documentado, con citas claras y un resumen del proceso de razonamiento, lo que facilita la verificación de la información.
Además, Deep Research se entrenó con tareas del mundo real que requieren el uso de herramientas de navegación y Python, lo que le permite abordar problemas complejos que surgen tanto en el ámbito profesional como en la vida diaria. El modelo se basa en los métodos de aprendizaje por refuerzo utilizados en OpenAI o1, pero con un enfoque adicional en la recopilación de información de múltiples fuentes para resolver desafíos que requieren contexto amplio.
Características clave de Deep Research
1. Investigación exhaustiva en Internet
Deep Research puede navegar por la web, abrir páginas y examinar diferentes tipos de contenido, incluyendo imágenes, tablas y documentos PDF. Esto le permite acceder a una amplia gama de información relevante para la tarea en cuestión.
2. Razonamiento Multi-paso
A diferencia de las búsquedas tradicionales, Deep Research no solo encuentra información, sino que también razona sobre ella. Establece conexiones y adapta su estrategia a medida que descubre nueva información. Este enfoque multi-paso le permite abordar tareas complejas que requieren un análisis profundo.
3. Autonomía
Una de las características más destacadas de Deep Research es su capacidad para realizar tareas de manera autónoma durante periodos prolongados. Esto significa que puede llevar a cabo una investigación completa sin intervención humana constante, lo que lo hace ideal para tareas que requieren tiempo y concentración.
4. Clarificación de Requisitos
Antes de iniciar una investigación, Deep Research formula preguntas para aclarar los requisitos de la tarea. Este paso es crucial para asegurar que el modelo comprenda completamente las necesidades del usuario y pueda proporcionar un informe preciso y relevante.
5. Síntesis y Análisis
Una vez que ha recopilado la información necesaria, Deep Research la sintetiza y la analiza para producir un informe coherente y bien estructurado. Este informe no solo presenta la información, sino que también ofrece conclusiones y recomendaciones basadas en el análisis realizado.
6. Formato de Informe Profesional
Deep Research puede generar informes en diferentes formatos, incluyendo tablas, gráficos y citas precisas. Esto facilita la comprensión y el uso de la información por parte del usuario.
7. Herramientas Adicionales
El modelo utiliza una herramienta de Python para realizar cálculos y crear imágenes. También puede incluir imágenes de la web en su respuesta, añadiendo una dimensión adicional a su capacidad de análisis y presentación de datos.
8. Citación de Fuentes
Cuando Deep Research proporciona una respuesta, cita las fuentes específicas utilizadas, indicando las frases y pasajes relevantes de cada fuente. Esto permite verificar la información y garantizar la transparencia del proceso.
El Funcionamiento Interno de Deep Research
Deep Research está impulsado por una versión optimizada del modelo de razonamiento OpenAI o3, entrenado utilizando aprendizaje de refuerzo de extremo a extremo en tareas de navegación y razonamiento complejas. El modelo ha aprendido a planificar y ejecutar trayectorias de múltiples pasos, reaccionando a la información en tiempo real y retrocediendo cuando es necesario.
Deep Research opera de manera autónoma y en varios pasos. Primero, el modelo recibe una pregunta o requerimiento. A partir de ahí, realiza una serie de búsquedas en Internet, abre y navega por páginas web, y analiza el contenido, incluyendo texto, imágenes, tablas y documentos PDF.
Utiliza la información que encuentra para guiar sus siguientes pasos en la investigación, refinando sus búsquedas y construyendo un análisis más completo.
El proceso de investigación de Deep Research implica los siguientes pasos:
1. Planificación
El modelo comienza analizando la solicitud del usuario y formulando un plan para abordar la tarea. Este plan puede incluir la identificación de fuentes de información relevantes, la formulación de preguntas de búsqueda y la definición de un formato para el informe final.
2. Búsqueda
Una vez que tiene un plan, Deep Research comienza a buscar información en la web, utilizando diferentes motores de búsqueda y explorando diversos sitios web. El modelo no solo busca palabras clave, sino que también analiza el contenido de las páginas, buscando información relevante.
3. Análisis
El modelo analiza la información encontrada, extrayendo datos relevantes, identificando tendencias y estableciendo conexiones entre diferentes piezas de información.
4. Síntesis
Deep Research sintetiza la información encontrada, organizándola de manera coherente y lógica. Esta síntesis no solo resume la información, sino que también ofrece una interpretación y una visión general del tema.
5. Presentación
Finalmente, Deep Research presenta la información en un informe bien estructurado, con citas precisas y, en algunos casos, gráficos y tablas que facilitan la comprensión. El modelo de OpenAI utiliza herramientas adicionales como Python para realizar cálculos y crear gráficos, integrando todo este contenido en un informe final detallado y con citas precisas a las fuentes.
Casos de uso de Deep Research
La versatilidad de Deep Research lo convierte en una herramienta valiosa en diversas áreas:
1. Investigación de Mercado
Deep Research puede realizar investigaciones de mercado exhaustivas, analizando tendencias, identificando oportunidades y comparando diferentes productos o servicios. Esta capacidad es especialmente útil para empresas que buscan tomar decisiones informadas sobre el lanzamiento de nuevos productos o la expansión a nuevos mercados.
Ejemplo: un usuario puede pedir a Deep Research que compare las tasas de adopción de sistemas operativos móviles, el interés en aprender otros idiomas y los cambios en la penetración móvil en países desarrollados y en desarrollo. El modelo no solo encuentra la información, sino que la presenta en un formato claro con tablas y recomendaciones.
2. Investigación Académica
El modelo puede asistir en la investigación académica, encontrando y sintetizando información de diferentes fuentes, incluyendo artículos científicos, libros y documentos de investigación. Puede ser utilizado para identificar publicaciones sobre un tema específico y entender el panorama general de un campo de estudio.
Ejemplo: un usuario puede cargar un documento y pedir al modelo que encuentre artículos relacionados sobre el mismo tema.
3. Análisis Financiero
Deep Research puede analizar mercados financieros, evaluar empresas y generar informes para inversores y analistas.
Ejemplo: el modelo puede investigar el mercado de viajes aéreos supersónicos para preparar un informe de inversión detallado.
4. Compras Informadas
Los usuarios pueden utilizar Deep Research para investigar productos antes de comprarlos, obteniendo información detallada y objetiva sobre diferentes opciones. Esto es especialmente útil para compras de alto valor, donde es importante considerar todos los factores antes de tomar una decisión.
Ejemplo: un usuario puede pedirle al modelo que investigue las mejores opciones para comprar esquís, teniendo en cuenta su nivel de experiencia y preferencias.
5. Planificación de Viajes
Deep Research puede ayudar a planificar viajes, encontrando información sobre destinos, actividades y productos necesarios.
Ejemplo: un usuario que se encuentra de viaje y no llevó su equipo de esquí puede pedirle a Deep Research que encuentre las mejores opciones para comprar esquís, teniendo en cuenta que es un esquiador avanzado.
6. Resolución de problemas cotidianos
Deep Research puede ayudar a resolver problemas cotidianos, encontrando información específica que puede ser difícil de obtener por otros medios.
Ejemplo: puede buscar información sobre un programa de televisión que el usuario vio hace tiempo y del que recuerda solo algunos detalles.
7. Creación de Contenido
El modelo puede ser utilizado para crear contenido, como presentaciones o informes, ahorrando tiempo y esfuerzo al usuario.
¿Cómo interactúa Deep Research con el usuario y qué tipo de respuestas ofrece?
La interacción con Deep Research comienza con una consulta del usuario, como en modelos anteriores, pero el nuevo modelo de Open AI puede responder haciendo preguntas de aclaración para afinar o mejorar la petición de información inicial y hacer una búsqueda mucho más precisa.
Luego, Deep Research realiza una investigación en internet en tiempo real, lo que puede tardar varios minutos, y devuelve un informe completo y detallado acerca de la consulta.
Este informe incluye citas a las fuentes utilizadas, tablas, gráficos, y una presentación bien organizada de la información, similar a lo que haría un analista experto. En la interfaz del usuario, se puede ver en tiempo real el proceso de razonamiento y búsqueda del modelo.
¿Qué tecnología usa OpenAI en su modelo Deep Research?
Deep Research está basado en una versión optimizada del modelo de razonamiento O3 de OpenAI, entrenado mediante aprendizaje por refuerzo en tareas complejas de navegación y razonamiento.
Esta técnica de entrenamiento le permite planificar y ejecutar una trayectoria de múltiples pasos, adaptándose a la información en tiempo real y retrocediendo cuando es necesario. El modelo es capaz de navegar por archivos subidos por el usuario y utilizar una herramienta Python para cálculos y creación de imágenes.
Evaluación de Deep Research
Deep Research ha sido evaluado rigurosamente utilizando diversos puntos de referencia internos y externos. En el examen de las humanidades, una prueba que mide las capacidades de los modelos en una amplia gama de materias expertas, Deep Research logró una puntuación del 26.6%. Este resultado, aunque no es perfecto, representa un nuevo máximo para modelos similares.
Además, el modelo ha logrado nuevos máximos en las evaluaciones de la capacidad de un modelo para actuar como agente, lo que demuestra su capacidad para llevar a cabo tareas complejas de forma autónoma.
Las evaluaciones internas también mostraron que el rendimiento de Deep Research está más correlacionado con el valor económico estimado de la tarea que con el número de horas necesarias para completarla. Esto indica que el modelo puede abordar tareas que son difíciles para los humanos, aunque no necesariamente las que consumen más tiempo.
Además, a medida que el modelo dispone de más tiempo para pensar y navegar, su rendimiento mejora, lo que respalda la idea de que los agentes autónomos pueden resolver tareas más complejas si se les permite trabajar durante periodos más prolongados.
Es importante destacar que, aunque el modelo tiene un buen rendimiento en la detección de alucinaciones, sigue siendo posible que las genere. Por lo tanto, se recomienda verificar siempre las fuentes citadas.
Limitaciones de Deep Research: Retos y Áreas de Mejora
Aunque Deep Research representa un avance significativo en la capacidad de la inteligencia artificial para realizar investigaciones autónomas y exhaustivas, aún presenta algunas limitaciones que deben ser consideradas.
- Alucinaciones y errores de inferencia: Aunque la tasa de errores es notablemente más baja que en los modelos existentes de ChatGPT, Deep Research aún puede generar hechos incorrectos o realizar inferencias erróneas en algunas respuestas. Esto puede afectar la precisión de los resultados, especialmente en tareas complejas o cuando se procesan datos ambiguos.
- Dificultad para distinguir información autoritaria: El modelo puede tener problemas para diferenciar entre información confiable y rumores, lo que puede llevar a conclusiones equivocadas si no se verifica adecuadamente la fuente de los datos.
- Calibración de la confianza: En algunos casos, Deep Research no logra comunicar adecuadamente el nivel de confianza en sus respuestas. Esto significa que podría no transmitir correctamente la incertidumbre de ciertas conclusiones, lo que puede ser crítico en análisis complejos donde la exactitud es clave.
- Errores de formato y tiempos de inicio: En su lanzamiento, Deep Research podría presentar errores menores en el formato de los informes o citas, y algunos procesos pueden tardar más tiempo en arrancar. Estos problemas son esperados, y se anticipa que mejorarán con el uso continuado y el aprendizaje del modelo.
A pesar de estos desafíos, Deep Research está diseñado para mejorar con el tiempo a medida que se expone a más tareas y recibe retroalimentación. OpenAI espera que estas limitaciones sean rápidamente superadas con el uso y la evolución del modelo.
¿Cuándo estará disponible Deep Research?
Deep Research se ha lanzado inicialmente en ChatGPT Pro y está diseñado para usuarios que requieren capacidades avanzadas de investigación. Actualmente, está disponible en la versión web de ChatGPT, con planes de expansión a móviles y escritorio dentro del próximo mes. El acceso a esta funcionalidad se habilita a través de un botón en la interfaz de ChatGPT, permitiendo una investigación de múltiples pasos en línea y con archivos cargados por el usuario.
A medida que evoluciona, Deep Research se implementará progresivamente en versiones como Plus, Team, Education y Enterprise. En el futuro, se espera que esta herramienta también pueda conectarse a fuentes de datos más especializadas, como recursos internos o suscripciones, lo que ampliará su capacidad de investigación y personalización de resultados.
El modelo es actualmente muy intensivo en recursos computacionales, lo que significa que cuanto más tiempo tarde en procesar una consulta, mayor será la demanda de recursos. Por ahora, los usuarios de Pro tienen acceso a hasta 100 consultas por mes, pero con el lanzamiento de una versión más rápida y rentable, se prevé que los usuarios de pago disfruten de un límite de consultas mucho mayor.
Además, OpenAI está trabajando en la expansión de Deep Research para usuarios en el Reino Unido, Suiza y el Espacio Económico Europeo. En las próximas semanas, se seguirá mejorando la infraestructura técnica, y si se cumplen los estándares de seguridad, Deep Research podría estar disponible para usuarios Plus en aproximadamente un mes.
Próximamente, OpenAI planea evolucionar Deep Research con capacidades como Operator, que permitirá ejecutar tareas del mundo real. Esta combinación de investigación en línea y ejecución en el mundo real posibilitará que ChatGPT realice tareas cada vez más sofisticadas y autónomas.
Reacciones de la comunidad a la presentación de Deep Research
El lanzamiento de Deep Research por parte de OpenAI ha provocado una gran cantidad de reacciones en la comunidad tecnológica interesada en los avances de la inteligencia artificial. A continuación, analizamos las opiniones más destacadas sobre este nuevo modelo de IA:
- Expectativa sobre el futuro: Muchos usuarios expresaron su entusiasmo por las capacidades de Deep Research y su potencial para revolucionar áreas como la investigación y el análisis de datos. Por ejemplo se sugiere su uso en investigaciones criminales, lo que demuestra la versatilidad del modelo para tareas complejas en diferentes campos.
- Comentarios sobre el nombre: Se ha generado un debate sobre si Deep Research es un buen nombre para el nuevo modelo, comparando su similaridad con el nombre de la empresa china de inteligencia artificial DeepSeek, el nuevo competidor de OpenAI con su modelo DeepSeek-R1. Algunos usuarios bromearon al respecto, mientras que otros sugieren que «Deep» puede provenir de deep learning, aportando contexto y alejándose de las especulaciones.
- Comparación con otros modelos: Al igual que en otros lanzamientos de modelos de inteligencia artificial, hubo quienes compararon Deep Research con competidores como Google Gemini. Algunos usuarios señalaron que Gemini ya ofrecía funcionalidades similares desde diciembre, lo que genera dudas sobre si el lanzamiento de OpenAI es una respuesta competitiva o un avance real.
- Preocupaciones por la fiabilidad: Aunque muchos elogiaron la capacidad de Deep Research para realizar investigaciones exhaustivas, algunos usuarios comentaron sobre la excesiva profundidad de las respuestas, como el informe sobre la compra de esquís de la presentación, que tardó 11 minutos en generarse. Esto generó inquietudes sobre la fiabilidad y el exceso de información que podría complicar la experiencia del usuario, especialmente en tareas sencillas.
- Impacto en el mercado laboral: Varios usuarios se mostraron preocupados por el impacto que podrían tener en los empleos herramientas como Deep Research, especialmente en el ámbito de consultoría y análisis de negocios. El sentimiento general parece ser que Deep Research podría automatizar tareas que antes requerían intervención humana, lo que genera tanto oportunidades como amenazas.
- Posibilidad de accesibilidad y versiones: Los usuarios también están preguntando sobre la disponibilidad de Deep Research para diferentes niveles de suscripción, algunos solicitan información sobre cuándo se implementará Deep Research para los usuarios de la version gratuita. Esta incertidumbre sobre su accesibilidad parece ser una de las principales preocupaciones de los usuarios.
En resumen, las reacciones al lanzamiento de Deep Research reflejan una mezcla de entusiasmo, dudas y comparaciones con otros modelos competidores. La comunidad está ansiosa por explorar sus capacidades, aunque también es consciente de las implicaciones que estas herramientas podrían tener en el futuro del trabajo y la información en internet.
El Futuro de Deep Research
Deep Research representa un avance significativo en la capacidad de los agentes de inteligencia artificial para realizar tareas complejas y autónomas. Sin embargo, esto es solo el comienzo. En el futuro, se espera que Deep Research pueda conectarse a contextos personalizados y a almacenes de datos empresariales, lo que ampliaría aún más sus capacidades y aplicaciones. La capacidad de los agentes para trabajar durante períodos más prolongados y realizar tareas más difíciles es un componente clave en la hoja de ruta hacia la AGI (Inteligencia General Artificial).
La visión a largo plazo es que estos agentes sean capaces de descubrir nuevos conocimientos por sí mismos, lo que transformaría la forma en que se lleva a cabo la investigación y el desarrollo en una amplia gama de disciplinas.
Visión de OpenAI para Deep Research
La visión de OpenAI para Deep Research es convertirlo en un agente capaz de trabajar de forma autónoma y continua durante períodos más largos, abordando tareas más complejas. Se espera que en el futuro, Deep Research no solo busque en la web, sino que también pueda acceder a datos y archivos de las empresas en las que se use este modelo como herramienta.
OpenAI considera que Deep Research es un paso fundamental para el desarrollo de una inteligencia general artificial (AGI), enfatizando la capacidad de los modelos para realizar tareas autónomas y de gran alcance. La compañía de inteligencia artificial espera que esta tecnología continúe mejorando, permitiendo que los agentes aprendan y descubran nuevos conocimientos de manera independiente.
Conclusión
En conclusión, Deep Research es mucho más que un simple motor de búsqueda. Es una herramienta de investigación autónoma que puede analizar, sintetizar y razonar sobre la información encontrada en la web, proporcionando informes completos y bien fundamentados.
Su capacidad para realizar tareas complejas durante períodos prolongados y su versatilidad lo convierten en una herramienta valiosa en diversas áreas, desde la investigación académica y de mercado hasta la planificación de viajes y la resolución de problemas cotidianos. Con el desarrollo continuo de la tecnología, Deep Research tiene el potencial de transformar la forma en que se lleva a cabo la investigación en el futuro.
