La nueva función de investigación profunda de OpenAI es lo que todos estábamos esperando: tres razones por las que lo es

V presione soltar OpenAI afirma que la Investigación Profunda "logra en pocas decenas de minutos lo que a un humano le llevaría muchas horas". Suena un poco distópico, ¿verdad? Sin duda, es un paso más hacia un mundo donde la labor humana pueda ser reemplazada por la inteligencia artificial. Es difícil culpar a quien diga que una IA que escribe artículos de investigación y actúa como analista es ir demasiado lejos. A primera vista, no nos interesó demasiado la innovación de OpenAI, ya que se comercializa principalmente para empresas, más que para usuarios individuales.

Esto cambió cuando analizamos por primera vez con más detalle las primeras demostraciones de cómo funciona la nueva capacidad del agente en la práctica.

¿Qué puede hacer la “Investigación Profunda”?

"Investigación Profunda" está disponible inicialmente para los suscriptores de ChatGPT Pro por $200 al mes, pero OpenAI afirma que la nueva función estará disponible para los usuarios de ChatGPT Plus y Team en el futuro. Al momento de escribir este artículo, no hay información sobre si "Investigación Profunda" estará disponible para los usuarios gratuitos, ni cuándo, aunque OpenAI se asegura de que estos últimos accedan a todas las funciones.

En su sitio web, OpenAI escribió: «Deep Research es el nuevo agente de OpenA que puede hacer el trabajo por usted de forma independiente: usted lo llama y ChatGPT encontrará, analizará y sintetizará cientos de fuentes web y creará un informe completo de análisis de investigación. Considérelo como su propio analista personal, capaz de autogestionarse e informarle con los hallazgos en cuestión de minutos. Ya sea que necesite un informe sobre un tema tan específico como la población de colibríes en el Reino Unido o, en el caso de OpenAI, un informe de investigación sobre cómo se ha transformado el sector minorista en los últimos tres años, Deep Research lo tiene cubierto».

Si bien aquí nos centramos en la recopilación de informes comerciales, la investigación médica y otros casos de uso profesional, los ejemplos a continuación son una prueba de que todos los usuarios pueden esperar esto:

1. Encontrar una aguja en un pajar

Este ejemplo es probablemente nuestro favorito. ¿Siempre te cuesta encontrar nombres de películas, títulos de canciones u otra información aleatoria fácil de recordar? Pues bien, la "Investigación Profunda" de ChatGPT puede ayudarte.

Aquí, ChatGPT recibe un resumen de un programa de televisión con ejemplos de algunos episodios que el usuario ha memorizado. Si esta "indicación" estuviera escrita en ChatGPT 4o, intentaría dar la respuesta correcta, pero a menudo fallaría por falta de investigación. "Investigación Profunda" puede encontrar el episodio exacto al que se refiere el usuario y también proporcionar un desglose de los detalles. En este caso, se trata del programa Counterpart y las escenas de la temporada 1, episodio 4.

2. Compras

¿No sería fantástico que la inteligencia artificial pudiera realizar una investigación exhaustiva y sugerirnos qué tabla de snowboard es la mejor para nuestra próxima aventura de esquí? Pues bien, la «Investigación Profunda» también puede hacerlo.

En este caso, un mensaje con información sobre la tabla de snowboard, las condiciones de la pendiente y el área en la que el usuario practicará snowboard genera una respuesta impresionante que no solo ofrece algunas de las mejores opciones, sino que también explica en detalle por qué vale la pena explorar estas opciones. . El agente tiene en cuenta todas las solicitudes del usuario y proporciona información de compra que de otro modo tardaría horas en obtenerse.

3. Conocimientos generales

Gracias a una investigación exhaustiva, "Investigación Profunda" proporciona respuestas muy detalladas y fiables. OpenAI ofreció otro ejemplo interesante con una pregunta sobre la edad promedio de jubilación de los jugadores de la NFL. Comparó la edad de jubilación de los 40 años con "Investigación Profunda".

4o respondió que la pregunta era demasiado difícil para dar un promedio preciso. El modelo respondió con una estimación aproximada de «edad entre 35 y 40», aunque no es tan completa como el análisis exhaustivo de «Investigación Profunda».

Por otro lado, la "Investigación Profunda" analiza múltiples fuentes y recopila información objetiva para determinar que los jugadores de la NFL pueden retirarse a diferentes edades y explica el rango de edades de jubilación con ejemplos. Esta es una respuesta mucho más fiable, lo que demuestra cuánto puede mejorar la "Investigación Profunda" las respuestas.

Si bien no sabemos exactamente cuándo estará disponible “Deep Research” para aquellos de nosotros que no pagamos las suscripciones más caras de ChatGPT, estos ejemplos son suficientes para llenarnos de entusiasmo sobre el futuro del desarrollo de la inteligencia artificial.