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

En un comunicado de prensa, OpenAI afirma que Deep Research “logra en unas pocas decenas de minutos lo que a un humano le llevaría muchas horas”. Suena un poco distópico, ¿verdad? Este es definitivamente un paso más hacia un mundo en el que el trabajo humano puede ser reemplazado por inteligencia artificial. Sería difícil criticar a alguien por decir que el hecho de que una IA prepare artículos de investigación y actúe como analista es ir demasiado lejos. A primera vista, no estábamos demasiado interesados en el nuevo producto de OpenAI, ya que se vende principalmente a empresas, más que a 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 inicialmente disponible para los suscriptores de ChatGPT Pro por $200 por mes, pero OpenAI dice que la nueva capacidad también estará disponible para los usuarios de ChatGPT Plus y Team en el futuro. Al momento de escribir este artículo, no hay información sobre si “Deep Research” estará disponible para los usuarios de la versión gratuita o cuándo, aunque OpenAI es muy diligente en garantizar que los usuarios gratuitos también obtengan todas las funciones.

En el sitio web, OpenAI escribió: “Deep Research es el próximo 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 a nivel de un analista de investigación. Piense en ello como si fuera su propio analista personal, que puede funcionar por sí solo y reportarle sus hallazgos en tan solo unos minutos. Ya sea que necesite un informe sobre algo tan específico como la población de colibríes en el Reino Unido o, como en el caso de OpenAI, un informe de investigación sobre cómo se ha transformado la industria minorista en los últimos tres años, “Deep Research” lo ayudará.

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 estás luchando por encontrar nombres de películas, títulos de canciones u otra información aleatoria que sea fácil de recordar? Bueno, la “Investigación profunda” de ChatGPT puede ayudarte con eso.

Aquí, a ChatGPT se le ofrece un resumen de un programa de televisión con ejemplos de algunos episodios que el usuario ha memorizado. Si este “aviso” se escribiera en ChatGPT 4o, intentaría ofrecer la respuesta correcta, pero a menudo fallaría debido a la falta de investigación. “Investigación profunda” puede encontrar el episodio de TV exacto que menciona el usuario y también ofrecer un desglose de los detalles. En este caso, se trata del programa de televisión Counterpart y las escenas que se encuentran en la Temporada 1, Episodio 4.

2. Compras

Pero ¿no sería fantástico si la inteligencia artificial pudiera realizar una investigación en profundidad y sugerirnos qué tabla de snowboard es mejor para nosotros antes de nuestra próxima aventura de esquí? Bueno, la “investigación profunda” también puede hacer eso.

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, “Deep Research” ofrece respuestas muy detalladas y fiables. OpenAI proporcionó otro ejemplo interesante, con una pregunta sobre la edad promedio de jubilación de los jugadores de la NFL. Hizo una comparación entre 4o y “Investigación Profunda”.

4o dio una respuesta en el sentido de que “rápido” es demasiado difícil para dar un promedio preciso. El modelo respondió con una estimación aproximada de “edad entre 35 y 40 años”, aunque no es tan rica en comparación con el análisis en profundidad de “Deep Research”.

Por otro lado, “Deep Research” investiga numerosas 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 confiable, que muestra 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.