La inteligencia artificial sigue evolucionando a pasos agigantados, y OpenAI ha dado un nuevo salto con la introducción de Deep Research, una función avanzada dentro de ChatGPT que redefine la manera en que se realiza la investigación automatizada.
Nueva función de investigación profunda en ChatGPT: Deep Research
Deep Research no es solo una mejora incremental dentro de ChatGPT, sino una transformación en la forma en que la IA puede recopilar y analizar información. Esta herramienta puede planificar un conjunto de pasos para encontrar datos relevantes, ajustando su estrategia según la información que obtiene en el proceso.
A diferencia de un simple generador de respuestas basado en texto, Deep Research opera de manera autónoma. Esto significa que puede rastrear datos, retroceder cuando es necesario y reaccionar en tiempo real a la información más reciente.
Presentación de resultados con transparencia
Uno de los aspectos más innovadores de Deep Research es su enfoque en la transparencia. En lugar de limitarse a entregar una respuesta final, la herramienta muestra un resumen detallado de los pasos que siguió para obtener la información.
Este resumen aparece en una barra lateral e incluye referencias y citas verificables. Esto permite a los usuarios analizar y evaluar la credibilidad de la respuesta generada.
Entrada de datos más amplia y respuestas detalladas
Para hacer que la investigación sea aún más precisa y relevante, Deep Research permite a los usuarios ingresar no solo preguntas en texto, sino también imágenes y archivos como PDFs o hojas de cálculo.
El tiempo de respuesta varía dependiendo de la complejidad de la consulta, y puede tardar entre 5 y 30 minutos en generar una respuesta final. A futuro, OpenAI planea ampliar sus capacidades para incluir gráficos y visualizaciones que faciliten la interpretación de la información obtenida.
Limitaciones y riesgos de Deep Research
A pesar de sus avances, Deep Research no está exento de errores. OpenAI reconoce que el sistema aún puede generar información inexacta o «alucinar» datos inexistentes. Además, puede tener dificultades para distinguir entre fuentes confiables y rumores, lo que plantea un desafío en la validación de la información.
Otro aspecto a considerar es que la herramienta no siempre evalúa correctamente el nivel de certeza que debe asignar a sus respuestas. Esto significa que los usuarios deben revisar cuidadosamente los datos obtenidos y no depender completamente de la IA sin una verificación adicional.
Comparación con otras herramientas y acceso a usuarios
Deep Research se suma a otras innovaciones de OpenAI, como Operator, una herramienta que utiliza un navegador web para realizar tareas específicas. También es comparable al prototipo Project Mariner de Google, aunque este último aún no está disponible para el público.
Actualmente, Deep Research está optimizado para usuarios Pro de OpenAI. Esto significa que aquellos que tienen una suscripción pueden acceder a sus capacidades avanzadas antes de que se expanda a otros planes. Esta exclusividad inicial permite probar y mejorar la herramienta antes de su lanzamiento masivo.
Disponibilidad y costos de Deep Research
Deep Research es una función de alto consumo computacional, por lo que OpenAI ha establecido límites en su acceso. Los usuarios con el plan Pro, que cuesta $200 al mes, pueden realizar hasta 100 consultas mensuales.
Otros planes, como Plus, Team y Enterprise, tendrán acceso limitado, aunque OpenAI ha prometido aumentar los límites de uso en el futuro a medida que la tecnología se optimice.
Además, la compañía trabaja en una versión más rápida y eficiente que permitirá ampliar la disponibilidad de Deep Research a más usuarios sin comprometer su rendimiento.
Avance en precisión de modelos de IA
La capacidad de análisis de Deep Research ha sido evaluada en la prueba «Humanity’s Last Exam», un benchmark diseñado para medir la precisión de la IA en respuestas de nivel experto.
En esta evaluación, el modelo alcanzó una precisión del 26.6% cuando tenía habilitadas herramientas de navegación y Python, superando ampliamente al modelo GPT-4o, que obtuvo solo un 3.3% de precisión.
Estos resultados muestran una mejora significativa en la capacidad de la IA para manejar consultas complejas y responder con información más confiable y precisa. Sin embargo, también reflejan que todavía hay margen para seguir perfeccionando el modelo.
Con el tiempo, es probable que Deep Research se vuelva más accesible y preciso, transformándose en una herramienta esencial para la toma de decisiones basada en datos. Mientras tanto, los usuarios deben aprovechar sus ventajas con una actitud crítica y complementarla con su propio criterio y análisis.
Vía The Verge
