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Explora cómo los nuevos modelos de Deep Research pueden automatizar investigaciones complejas. También compararemos los modelos lanzados por OpenAI, Google y Perplexity.
La investigación siempre ha sido una carrera contra el tiempo. Ahora, con la inteligencia artificial (IA), esta carrera se está volviendo más rápida que nunca. La IA ya no se trata solo de automatizar tareas. Está cambiando la forma en que recopilamos, analizamos e interpretamos la información. Desde la clasificación de conjuntos de datos masivos hasta el descubrimiento de conocimientos en segundos, las herramientas de investigación de IA están redefiniendo la velocidad y la profundidad del descubrimiento de información.
Una parte clave de este cambio es el auge de los modelos de Investigación Profunda, que se han convertido rápidamente en una tendencia importante. Las empresas de toda la industria de la IA están lanzando sus propias versiones, lo que indica un cambio fundamental en la forma en que la IA procesa y entrega la información.
A diferencia de las herramientas tradicionales de IA, que ofrecen respuestas superficiales, estos modelos avanzados profundizan más y tratan de proporcionar información precisa y contextualizada. Empresas tecnológicas líderes como OpenAI, Google y Perplexity están impulsando este movimiento, mejorando continuamente las capacidades de investigación de la IA.
Este progreso es evidente en pruebas de referencia como Humanity’s Last Exam, que evalúa un modelo de IA en el razonamiento complejo y la resolución de problemas. El modelo de Investigación Profunda de OpenAI mostró una mejora impresionante con respecto a las versiones anteriores. Este salto en el rendimiento significa que el modelo puede abordar preguntas de investigación desafiantes con precisión y exactitud.
En este artículo exploraremos las características únicas de los modelos de investigación profunda de OpenAI, Google y Perplexity. Veremos cómo estos modelos están mejorando los métodos de investigación, impulsando la productividad y dando forma al futuro de los asistentes basados en IA.
Una visión general de los modelos Deep Research
Comencemos examinando más de cerca cómo los diferentes modelos Deep Research están impulsando la innovación en la investigación con conocimientos avanzados.
El modelo Deep Research de OpenAI
El 2 de febrero de 2025, OpenAI presentó Deep Research, un modelo avanzado de agente de IA diseñado para la investigación exhaustiva y de varios pasos. Impulsado por una variante del próximo modelo o3 de OpenAI, puede escanear cientos de fuentes, incluyendo texto, imágenes y archivos PDF. Luego, utiliza estos datos para generar informes detallados y citados en tan solo 5 a 30 minutos, lo cual es mucho más rápido que la investigación manual.
A diferencia de los chatbots básicos de IA, Deep Research está diseñado para profesionales de sectores como las finanzas, la ciencia y la ingeniería que necesitan herramientas con precisión y profundidad, no solo respuestas rápidas. Deep Research incluso pide a los usuarios que aclaren ciertos puntos durante el proceso para refinar sus resultados.
OpenAI continúa mejorándolo y recientemente añadió imágenes incrustadas con citas y una mejor gestión de archivos. En general, ya sea analizando mercados o desglosando estudios técnicos, Deep Research tiene como objetivo ofrecer información estructurada y fiable.
Fig. 1. Un vistazo al modelo Deep Research de OpenAI.
El modelo Gemini Deep Research de Google
Gemini Deep Research de Google, que se lanzó el 11 de diciembre de 2024, es un asistente de IA diseñado para simplificar las complejidades de las tareas relacionadas con la investigación profunda. Automatiza todo el proceso realizando búsquedas en la web, analizando datos y generando informes estructurados. También proporciona enlaces directos a las fuentes, todo ello en unos cinco minutos.
Lo que hace que Gemini sea único es su enfoque dinámico e iterativo. En lugar de simplemente extraer resultados estáticos, refina sus consultas a medida que descubre nuevos conocimientos. Comienza buscando información general, pero cambia su enfoque a medida que recopila más detalles. Este proceso se repite hasta que crea un resumen claro y bien estructurado para ser exportado como un documento con un formato impecable.
Gemini también puede ayudar a los usuarios a descubrir recursos valiosos pero a menudo pasados por alto que las búsquedas estándar podrían no encontrar. Si necesita más detalles sobre un tema determinado, simplemente puede hacer una pregunta de seguimiento y Gemini puede refinar el informe en tiempo real.
Lanzado el 14 de febrero de 2025, el modo Deep Research de Perplexity lleva las preguntas y respuestas al siguiente nivel. Realiza múltiples búsquedas, analiza cientos de fuentes y aplica un razonamiento avanzado para ofrecer información de nivel experto, todo en tan solo unos minutos.
Esta herramienta ahorra tiempo al encargarse de temas complejos que de otro modo requerirían horas de investigación manual. Su enfoque es inteligente y adaptable: busca en la web, lee documentos y refina su estrategia a medida que recopila más información. El resultado puede ser un informe claro y detallado que puede exportar como un PDF o un documento, o compartirlo como una página de Perplexity.
Fig. 3. La interfaz de chat Deep Research de Perplexity.
¿Qué diferencia a cada modelo de IA Deep Research?
Lo que realmente distingue a estos modelos es su enfoque de investigación inteligente. Cada uno utiliza técnicas avanzadas para ofrecer respuestas de alta calidad de manera eficiente.
Aquí hay un vistazo rápido a cómo funcionan:
El modelo Deep Research de OpenAI: Fue entrenado de extremo a extremo con aprendizaje por refuerzo en tareas desafiantes de navegación y razonamiento, lo que le permite planificar trayectorias de búsqueda de varios pasos para localizar y verificar datos. Se adapta en tiempo real retrocediendo y ajustando su estrategia en función de la información recién descubierta.
El modelo Gemini Deep Research deGoogle: Crea un plan de investigación de varios pasos y explora y refina de forma iterativa sus búsquedas en Internet para recopilar, verificar y sintetizar datos relevantes. Ajusta continuamente su enfoque en función de la nueva información.
El modelo Deep Research de Perplexity: Itera generando y refinando un plan de investigación, buscando, leyendo y razonando sobre cientos de fuentes para construir una comprensión profunda de un tema.
A pesar de tener diferentes procesos ejecutándose bajo el capó de estos modelos, comparten muchas características. Todos pueden analizar datos, identificar patrones clave y generar informes estructurados, presentando información en un formato claro y legible. Del mismo modo, pueden utilizar ayudas visuales como gráficos y diagramas para facilitar la interpretación de la información. Además, admiten la gestión de citas integrada que garantiza la transparencia.
Fig. 4. Funciones principales de los modelos Deep Research. Imagen del autor.
El impacto de los modelos de Investigación Profunda
Los modelos de Investigación Profunda tienen el potencial de redefinir nuestra forma de trabajar al encargarse de tareas de investigación complejas con rapidez y precisión. Pueden analizar cantidades masivas de información en minutos, proporcionando información estructurada que ahorra tiempo en todos los sectores.
Al identificar patrones ocultos y generar observaciones precisas, estos modelos pueden ayudar a las organizaciones a optimizar las operaciones, anticipar tendencias y tomar decisiones más inteligentes. Más allá de las grandes empresas, hacen que la investigación de nivel experto sea accesible para estudiantes, pequeñas empresas y particulares, lo que permite tomar decisiones informadas sin conocimientos especializados.
Aplicaciones en el mundo real en diversos sectores
Estas son algunas aplicaciones reales de los modelos de Investigación Profunda:
Análisis financiero y de inversiones: Se pueden utilizar para crear una revisión exhaustiva de los datos del mercado, los informes financieros y las tendencias de las noticias para ayudar a los inversores y analistas a identificar oportunidades y riesgos lucrativos.
Aceleración de la investigación científica: Los investigadores de campos como la medicina pueden utilizar estos modelos para estudiar datos y explorar nuevos avances. Por ejemplo, pueden escanear miles de artículos de investigación para identificar posibles tratamientos.
Información para el desarrollo de productos: Estos modelos pueden ayudar a revisar los comentarios de los clientes, las tendencias del mercado y los datos de la competencia para fundamentar la innovación de productos y la planificación estratégica.
Apoyo a las decisiones políticas: Los gobiernos y las organizaciones de investigación pueden utilizar estos modelos para analizar problemas globales y ayudar a crear políticas y regulaciones más impactantes.
Investigación jurídica automatizada: Estos modelos pueden analizar rápidamente vastas bases de datos de jurisprudencia, estatutos y opiniones legales para identificar precedentes e información relevantes.
Comparación de los modelos de Investigación Profunda
Cada uno de los modelos de Investigación Profunda tiene sus propios puntos fuertes y limitaciones. Por ejemplo, el modelo de Investigación Profunda de OpenAI alcanza una precisión del 26,6% en el benchmark Humanity’s Last Exam, aunque está restringido a los usuarios Pro.
Mientras tanto, el modelo de Investigación Profunda de Perplexity ofrece una interfaz fácil de usar con consultas diarias gratuitas, alcanzando una precisión del 21,1%. Al mismo tiempo, el modelo de Investigación Profunda de Gemini es un asistente de IA más rápido, pero alcanza una precisión inferior del 6,2% y requiere una suscripción de pago a Gemini Advanced.
Fig. 5. Comparación de los modelos de Investigación Profunda. Imagen del autor.
Pros y contras de aprovechar los modelos de Investigación Profunda
Ahora que hemos visto cómo estos modelos pueden impulsar el conocimiento en todos los sectores, echemos un vistazo rápido a sus ventajas:
Escalabilidad: Estos modelos pueden adaptarse a diversas necesidades de investigación, desde la recuperación rápida de información hasta el análisis en profundidad. Gestionan tanto consultas a pequeña escala como proyectos a gran escala en todos los sectores.
Ahorro de costes: La automatización de los procesos de investigación complejos reduce la necesidad de trabajo manual, lo que reduce significativamente los costes laborales. Las organizaciones pueden redirigir estos ahorros hacia la innovación, mejorando la productividad general.
Anticipación de tendencias: Estos modelos pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar las tendencias emergentes antes de que se conviertan en la corriente principal. Al detectar patrones y cambios con antelación, ayudan a los usuarios a tomar decisiones informadas.
Si bien estos modelos ofrecen muchas ventajas, también presentan ciertos desafíos que hay que tener en cuenta:
Sobrecarga de contexto: Estos modelos a veces pueden sobreanalizar, fijándose en detalles menores y produciendo informes extensos. Es posible que los usuarios tengan que refinar el resultado para extraer la información más relevante.
Dilemas éticos: Los modelos de IA de Investigación Profunda podrían extraer información de contenido con derechos de autor. Esto puede acarrear posibles problemas legales. Las empresas pueden revisar cuidadosamente los resultados para garantizar el cumplimiento.
Dependencia de habilidades: Obtener los mejores resultados requiere conocimientos de IA. Las indicaciones poco claras conducen a respuestas vagas. Los usuarios que no tienen experiencia en la elaboración de consultas precisas pueden tener dificultades para maximizar el potencial del modelo.
Conclusiones clave
Los modelos de Investigación Profunda aún se encuentran en sus primeras etapas. Si bien ofrecen un acceso rápido a respuestas bien investigadas, estas respuestas no siempre son fiables. Estos modelos a veces pueden interpretar erróneamente los datos, mezclar fuentes creíbles con rumores o no destacar las incertidumbres. Sin embargo, con los continuos avances, tienen el potencial de convertirse en herramientas de investigación fiables.
Para obtener respuestas rápidas, los modelos más simples como GPT-4o funcionan bien y pueden ser más rentables. Sin embargo, a medida que la IA siga mejorando, podemos esperar que estos modelos de Investigación Profunda evolucionen y ofrezcan información diaria aún más precisa.
