OpenAI no cesa en su afán por ser el centro de atención en el duro mercado de la inteligencia artificial. En pocos días, su CEO Sam Altman ha presentado dos nuevos productos. Primero, su modelo de IA renovado, o3-mini. “El modelo más nuevo y rentable (coste-eficiencia) de nuestras series de razonamiento, disponible en ChatGPT”. Y, segundo, Deep Research para ChatGPT. Un agente de inteligencia artificial que “utiliza el razonamiento para sintetizar grandes cantidades de información en línea y completar tareas de investigación de varios pasos para usted”.
2025 no ha empezado bien para OpenAI. Aunque el arranque de año era prometedor. Con el anuncio de Project Stargate. Un plan multimillonario presentado al mundo por el propio Sam Altman, junto al CEO de SoftBank, un alto representante de Oracle y el recién nombrado Presidente de Estados Unidos, Donald Trump. El objetivo, invertir 500.000 millones de dólares durante cuatro años para hacer de Estados Unidos el centro mundial de la inteligencia artificial.
Pero la startup china DeepSeek aguó la fiesta presentando su enésimo modelo de IA y su propio ChatGPT, que se hizo con el favor del público, siendo la app más descargada en la App Store de Estados Unidos y otros países. Y que provocó que los mercados de acciones castigaran duramente a varias empresas del sector. Principalmente, a Nvidia, cuyo valor había subido en exceso gracias al uso intensivo de sus chips para entrenar y mantener modelos de IA.
Pero OpenAI no se rinde. Y ante el golpe moral que supuso el anuncio de DeepSeek, ha reaccionado con dos grandes anuncios, o3-mini y DeepSearch. A continuación, vamos a centrarnos en este último. Como vimos en un artículo anterior, 2025 va a ser el año de los agentes de inteligencia artificial. Un paso más hacia la profesionalización de esta tecnología y que pretende dotar a la IA de más capacidad de acción y de la posibilidad de cumplir con tareas más complejas.
Qué es Deep Research
Deep Research, traducido como investigación profunda, es un agente de inteligencia artificial. Su propósito es “llevar a cabo investigaciones en varios pasos en Internet para tareas complejas. Logra en decenas de minutos lo que le llevaría a un humano muchas horas”. Y como buen agente de IA que se precie, a diferencia de los bots conversacionales o chatbots, “puede trabajar para ti de forma independiente”. Es decir, a partir de una orden escrita, Deep Research, a través de ChatGPT, “encontrará, analizará y sintetizará cientos de fuentes en línea para crear un informe completo a nivel de analista de investigación”.
Para poder trabajar con Deep Research, OpenAI lo ha integrado en ChatGPT, su popular herramienta con la que millones de personas interaccionan a diario a través de mensajes escritos o conversaciones orales en tiempo real. Y, de manera progresiva, también mediante conversaciones en video. Y que podemos usar desde la web, con sus aplicaciones para Windows y macOS o desde sus apps móviles para iPhone y Android.
En cuanto al interior de la máquina, para hacer posible Deep Reseach, ChatGPT utiliza su modelo de IA o3. Anunciado a finales del año pasado, en diciembre de 2024, y que está disponible en dos versiones, o3 y o3-mini. Para esta ardua tarea, o3 ha sido optimizado para la búsqueda web y el análisis de datos. Además, puede “buscar, interpretar y analizar cantidades masivas de texto, imágenes y PDF en Internet, pivotando según sea necesario en reacción a la información que encuentra”. Y, además, “fue entrenado en tareas del mundo real que requieren el uso del navegador y la herramienta Python”. Esta última imprescindible en el análisis de datos y lo que conocemos como Data Science o ciencia de datos.
Qué hace tan especial a Deep Research
La nota de presentación de Deep Research dice que “la capacidad de sintetizar conocimientos es un requisito previo para crear nuevos conocimientos. Por esta razón, la investigación en profundidad marca un paso significativo hacia nuestro objetivo más amplio de desarrollar AGI, que durante mucho tiempo hemos imaginado como capaz de producir nuevas investigaciones científicas”. Según OpenAI, este nuevo agente de IA acerca su modelo de inteligencia artificial a su objetivo de crear una AGI, acrónimo que en castellano significa Inteligencia Artificial Genérica. Es decir, que es un paso intermedio.
Lo que hace especial a Deep Research es que, a diferencia de ChatGPT, tiene más autonomía, que es la característica principal que hace que los agentes de inteligencia artificial sean el siguiente paso en la evolución de esta tecnología. Con esa autonomía, un agente de IA es capaz de tomar ciertas decisiones o razonamientos. Lo que se traduce, en palabras de IBM, en que un agente de IA puede “obtener información actualizada, optimizar el flujo de trabajo y crear subtareas de forma autónoma para alcanzar objetivos complejos”.
Diferencias entre Deep Research y ChatGPT
Muchos han probado ya ChatGPT. A diferencia de un buscador de Internet, a ChatGPT y otros asistentes de IA les planteas una pregunta y obtienes una respuesta que intenta acercarse al máximo a tu pregunta. Es decir, que si buscas un evento histórico en un buscador, obtienes enlaces a sitios web que hablan de ello. Y, en la actualidad, hasta se atreven a mostrar datos concretos y resúmenes de esos sitios web. Pero los asistentes de IA, además de mostrar esos enlaces a las fuentes utilizadas, se centran en procesar la información encontrada para darte una explicación que satisfaga tu pregunta.
Si pasamos de una simple búsqueda o pregunta histórica a una investigación más profesional o profunda sobre cualquier tema, ChatGPT puede quedarse corto. Necesitará que le indiques los pasos a seguir, qué fuentes consultar, etc. Lo que conocemos como prompting. Y ahí es donde los agentes de IA como Deep Research pueden cambiar las cosas. Hacer parte del trabajo por nosotros. No es tan simple como hacer una pregunta y obtener un informe. Pero el propósito de OpenAI es acercarse a ello.
Otra gran diferencia entre ChatGPT y ChatGPT con Deep Research es que en este último, “cada iteración está completamente documentada, con citas claras y un resumen de su pensamiento, lo que facilita la referencia y verificación de la información. Es particularmente efectivo para encontrar información de nicho y no intuitiva que requeriría navegar por numerosos sitios web. La investigación profunda libera un tiempo valioso al permitirle descargar y acelerar investigaciones web complejas y que requieren mucho tiempo con una sola consulta”.
Para quién está diseñado Deep Research
OpenAI afirma que Deep Research puede ser utilizado para “las personas que hacen un trabajo intensivo de conocimiento en áreas como finanzas, ciencia, política e ingeniería y necesitan una investigación exhaustiva, precisa y confiable”. Es decir, que añade un nivel más de automatización al proceso de búsqueda y análisis de datos, algo que la IA generativa había logrado, en parte, y que ahora puede hacer de una manera más autónoma y compleja.
En su carta de presentación, OpenAI pone varios ejemplos en campos tan variados como el mundo de los negocios, la investigación médica, el diseño de interfaces o una investigación de conocimiento general. Y compara lo que puede hacer su modelo de IA GPT-4o con su versión mejorada o3 integrada en Deep Research.
Sobre las implicaciones que Deep Research representa, no hace falta que nos alejemos mucho de ChatGPT. Como toda herramienta de consulta, hay varios aspectos a tener en cuenta. Podemos usarla a ciegas y confiar en los resultados que nos proporcione. O, si nos lo tomamos en serio, deberíamos ser capaces de analizar las fuentes y los resultados obtenidos. En definitiva, puede que esta nueva característica de ChatGPT nos ahorre tiempo en tareas que requieren horas de trabajo, pero siempre será necesario echarle un vistazo para evitar sorpresas, sesgos o errores. Y más si hablamos de campos tan delicados como la investigación científica o médica.
La propia OpenAI advierte que “a veces puede alucinar hechos en las respuestas o hacer inferencias incorrectas”. El principal problema de la IA es que si no encuentra una respuesta, se la inventa. Estos errores cada vez son menores, pero siguen estando ahí. “Puede tener dificultades para distinguir la información autorizada de los rumores, y actualmente muestra debilidad en la calibración de la confianza, a menudo no logra transmitir la incertidumbre con precisión”.
Cómo usar Deep Research con ChatGPT
Como viene siendo habitual en las propuestas más avanzadas de OpenAI, Deep Research no está disponible para todo el mundo. O dicho de otra forma, no viene incluido en las cuentas gratuitas de ChatGPT. Si quieres hacer uso de este agente de IA, deberás suscribirte a uno de los planes de pago. En el momento de escribir estas líneas, solo pueden usarlo los usuarios de ChatGPT Pro. Pero, próximamente, estará también a disposición de los usuarios de ChatGPT Plus, Team y Enterprise.
El motivo es que, en palabras de OpenAI, “la investigación en profundidad en ChatGPT es actualmente muy intensiva en computación. Cuanto más se tarda en investigar una consulta, más cálculo de inferencia se requiere”. Y esto implica un desembolso de dinero en computación en la nube.
Es por eso que, para empezar, Deep Research está disponible para usuarios Pro. Y con un límite de 100 consultas al mes. Otro límite es geográfico. Por ahora, solo está disponible para Estados Unidos y otros países. OpenAI trabaja en ampliar su cobertura a “Reino Unido, Suiza y el Área Económica Europea”. Así que quienes puedan probarlo, Deep Research viene integrado en la versión web de ChatGPT. En próximos meses, dará también el salto a las aplicaciones de escritorio y móviles.
