12 de marzo de 2025
Explore 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 contrarreloj. Ahora, con la inteligencia artificial (IA), esta carrera es más rápida que nunca. La IA ya no se limita a automatizar tareas. Está cambiando la forma en que recopilamos, analizamos e interpretamos la información. Las herramientas de investigación de IA están redefiniendo la velocidad y la profundidad del descubrimiento de información, desde la clasificación de conjuntos de datos masivos hasta la obtención de información en cuestión de segundos.
Una parte clave de este cambio es el auge de los modelos de investigación profunda, que se han convertido rápidamente en una tendencia importante. Empresas de todo el sector de la IA están lanzando sus propias versiones, lo que supone un cambio fundamental en la forma en que la IA procesa y proporciona 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 queda patente en pruebas de referencia como Humanity's Last Exam, que evalúa un modelo de IA en razonamiento complejo y resolución de problemas. El modelo Deep Research de OpenAI mostró una impresionante mejora con respecto a versiones anteriores. Este salto en el rendimiento significa que el modelo puede abordar cuestiones de investigación complejas 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.
Empecemos por examinar más de cerca cómo los distintos modelos de Deep Research están impulsando la innovación en la investigación con conocimientos avanzados.
El 2 de febrero de 2025, OpenAI presentó Deep Research, un modelo avanzado similar a un agente de IA que está diseñado para la investigación en profundidad y en varios pasos. Gracias a una variante del próximo modelo OpenAI o3, puede escanear cientos de fuentes, incluidos textos, imágenes y archivos PDF. A continuación, utiliza estos datos para generar informes detallados y citados en sólo 5 a 30 minutos, lo que es mucho más rápido que la investigación manual.
A diferencia de los chatbots de IA básicos, Deep Research se ha creado 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 aclaraciones a los usuarios durante el proceso para afinar sus resultados.
OpenAI sigue mejorándola, y recientemente ha añadido imágenes incrustadas con citas y un mejor manejo de los archivos. En general, tanto si se trata de analizar mercados como de desglosar estudios técnicos, Deep Research pretende ofrecer perspectivas estructuradas y fiables.
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 único a Gemini es su enfoque dinámico e iterativo. En lugar de limitarse a obtener resultados estáticos, perfecciona sus consultas a medida que descubre nuevos datos. Empieza buscando información general, pero va cambiando de enfoque a medida que recopila más detalles. Este proceso se repite hasta que crea un resumen claro y bien estructurado que se exporta como un documento con un formato ordenado.
Gemini también puede ayudar a los usuarios a descubrir recursos valiosos, pero a menudo pasados por alto, que de otro modo las búsquedas estándar podrían pasar por alto. Si necesita más detalles sobre un tema concreto, basta con hacer una pregunta de seguimiento y Gemini puede perfeccionar el informe en tiempo real.
Lanzado el 14 de febrero de 2025, el modo Deep Research de Perplexity lleva la respuesta a preguntas a un nivel superior. Realiza múltiples búsquedas, analiza cientos de fuentes y aplica razonamientos avanzados para ofrecer información de nivel experto, todo ello en solo unos minutos.
Esta herramienta ahorra tiempo al tratar temas complejos que, de otro modo, requerirían horas de investigación manual. Su enfoque es inteligente y adaptativo: 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 puedes exportar como PDF o documento o compartir como Página de Perplejidad.
Lo que realmente diferencia a estos modelos es su enfoque de investigación inteligente. Cada uno de ellos utiliza técnicas avanzadas para ofrecer respuestas de alta calidad de forma eficiente.
He aquí un rápido vistazo a su funcionamiento:
A pesar de tener diferentes procesos que se ejecutan bajo el capó de estos modelos, comparten muchas características. Todos ellos pueden analizar datos, identificar patrones clave y generar informes estructurados, presentando la información en un formato claro y legible. Asimismo, pueden utilizar ayudas visuales como tablas y gráficos para facilitar la interpretación de la información. Además, admiten una gestión de citas integrada que garantiza la transparencia.
Los modelos de investigación profunda tienen el potencial de redefinir nuestra forma de trabajar al gestionar tareas de investigación complejas con rapidez y precisión. Pueden analizar cantidades ingentes de información en cuestión de minutos y ofrecer 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 sus operaciones, anticipar tendencias y tomar decisiones más inteligentes. Más allá de las grandes empresas, ponen la investigación a nivel de expertos al alcance de estudiantes, pequeñas empresas y particulares, permitiendo tomar decisiones informadas sin conocimientos especializados.
He aquí algunas aplicaciones reales de los modelos de Deep Research:
Cada uno de los modelos de Deep Research tiene sus puntos fuertes y sus limitaciones. Por ejemplo, el modelo Deep Research de OpenAI logra un 26,6% de precisión en la prueba Humanity's Last Exam, aunque está restringido a usuarios Pro.
Por su parte, el modelo Deep Research de Perplexity ofrece una interfaz fácil de usar con consultas diarias gratuitas y alcanza una precisión del 21,1%. Al mismo tiempo, el modelo Deep Research 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.
Ahora que hemos visto cómo estos modelos pueden aportar información a distintos sectores, echemos un vistazo rápido a sus ventajas:
Aunque estos modelos ofrecen muchas ventajas, también conllevan ciertos retos que hay que tener en cuenta:
Los modelos de investigación profunda están aún en sus primeras fases. Aunque ofrecen un acceso rápido a respuestas bien documentadas, éstas no siempre son fiables. En ocasiones, estos modelos pueden malinterpretar los datos, mezclar fuentes creíbles con rumores o no destacar las incertidumbres. Sin embargo, con los continuos avances, tienen potencial para convertirse en herramientas de investigación fiables.
Para respuestas rápidas, los modelos más sencillos 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 Deep Research evolucionen y ofrezcan perspectivas diarias aún más precisas.
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