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El papel de los modelos de Investigación Profunda en los avances de la IA

Explora cómo los nuevos modelos de Investigación Profunda 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 es más rápida que nunca. La IA ya no consiste sólo en 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 el descubrimiento de ideas en 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 indica 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, tratando de proporcionar perspectivas muy contextualizadas y precisas. 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 razonamiento complejo y resolución de problemas. El modelo de Investigación Profunda de OpenAI mostró una mejora impresionante respecto a 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 de Investigación Profunda

Empecemos por examinar más de cerca cómo los distintos modelos de Investigación Profunda están impulsando la innovación en la investigación con conocimientos avanzados.

El modelo de Investigación Profunda de OpenAI

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. Habilitado por una variante del próximo modelo OpenAI o3, puede escanear cientos de fuentes, incluyendo texto, imágenes y 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 sólo respuestas rápidas. Deep Research incluso pide aclaraciones a los usuarios durante el proceso para afinar sus resultados. 

OpenAI sigue mejorándolo, y recientemente ha añadido imágenes incrustadas con citas y un mejor manejo de los archivos. En general, ya sea analizando mercados o desglosando estudios técnicos, Deep Research pretende ofrecer perspectivas estructuradas y fiables.

Fig. 1. Un vistazo al modelo de Investigación Profunda de OpenAI.

El modelo de Investigación Profunda Gemini 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 único a Géminis es su enfoque dinámico e iterativo. En lugar de limitarse a obtener resultados estáticos, refina sus consultas a medida que descubre nuevas perspectivas. Empieza buscando información general, pero cambia su enfoque a medida que reúne más detalles. Este proceso se repite hasta que crea un resumen claro y bien estructurado que se exporta como un documento bien formateado.

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 necesitas más detalles sobre un tema determinado, sólo tienes que hacer una pregunta de seguimiento, y Gemini puede perfeccionar el informe en tiempo real. 

Fig. 2. Modelo de Investigación Profunda Gemini de Google.

El modelo de Investigación Profunda de Perplexity

Lanzado el 14 de febrero de 2025, el modo Investigación Profunda de Perplexity lleva la respuesta a preguntas al siguiente nivel. Realiza múltiples búsquedas, analiza cientos de fuentes y aplica razonamientos avanzados para ofrecer información de nivel experto, todo ello en sólo 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 reúne más información. El resultado puede ser un informe claro y detallado que puedes exportar como PDF o documento, o compartir como Página de Perplejidad.

Fig. 3. Interfaz de chat de Investigación Profunda de Perplexity.

¿Qué diferencia a cada modelo de IA de Deep Research?

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 eficaz. 

Aquí tienes una visión rápida de cómo funcionan:

  • El modelo de Investigación Profunda de OpenAI: Fue entrenado de principio a fin 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 de Investigación Profunda Gemini deGoogle: Crea un plan de investigación de varios pasos y explora y refina iterativamente sus búsquedas en la web para recopilar, verificar y sintetizar datos relevantes. Ajusta continuamente su enfoque en función de la nueva información.
  • El modelo de Investigación Profunda de Perplexity: Genera y refina iterativamente 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 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. Del mismo modo, pueden utilizar ayudas visuales, como tablas y gráficos, para que la información sea más fácil de interpretar. Además, admiten una gestión de citas integrada que garantiza la transparencia. 

Fig. 4. Funciones básicas de los modelos de Investigación Profunda. 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, gestionando tareas de investigación complejas con rapidez y precisión. Pueden analizar cantidades ingentes de información en cuestión de minutos, proporcionando perspectivas estructuradas que ahorran 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, hacen que la investigación a nivel de expertos sea accesible a estudiantes, pequeñas empresas y particulares, permitiendo tomar decisiones informadas sin conocimientos especializados. 

Aplicaciones reales en todos los sectores

He aquí algunas aplicaciones reales de los modelos de Investigación Profunda:

  • Análisis financiero y de inversiones: Pueden utilizarse para crear una revisión en profundidad de los datos del mercado, los informes financieros y las tendencias de las noticias para ayudar a los inversores y analistas a identificar oportunidades lucrativas y riesgos.
  • 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.
  • Perspectivas de 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 informar sobre la innovación de productos y la planificación estratégica.
  • Apoyar las decisiones políticas: Los gobiernos y las organizaciones de investigación pueden utilizar estos modelos para analizar problemas globales y ayudar a crear políticas y normativas más impactantes. 
  • Investigación jurídica automatizada: Estos modelos pueden analizar rápidamente vastas bases de datos de jurisprudencia, estatutos y dictámenes jurídicos para identificar precedentes y puntos de vista 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 consigue un 26,6% de precisión en la prueba de referencia Humanity's Last Exam, aunque está restringido a usuarios Pro.

Mientras tanto, 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 menor, 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 aportar información a distintos 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. Manejan tanto consultas a pequeña escala como proyectos a gran escala en todos los sectores. 
  • Ahorro de costes: La automatización de los complejos procesos de investigación reduce la necesidad de trabajo manual, recortando significativamente los costes laborales. Las organizaciones pueden redirigir este ahorro hacia la innovación, mejorando la productividad general.
  • Anticipación de tendencias: Estos modelos pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar tendencias emergentes antes de que se conviertan en la corriente dominante. Al detectar patrones y cambios con antelación, ayudan a los usuarios a tomar decisiones con conocimiento de causa.

Aunque estos modelos ofrecen muchas ventajas, también conllevan ciertos retos que hay que tener en cuenta:

  • Sobrecarga de contexto: Estos modelos a veces pueden sobreanalizar, fijándose en detalles menores y produciendo informes largos. Los usuarios pueden tener que refinar el resultado para extraer las ideas más relevantes.
  • Dilemas éticos: Los modelos de IA de Deep Research podrían extraer información de contenidos protegidos por derechos de autor. Esto puede dar lugar a posibles problemas legales. Las empresas pueden revisar cuidadosamente los resultados para garantizar el cumplimiento.
  • Dependencia de las habilidades: Obtener los mejores resultados requiere conocimientos de IA. Las preguntas 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.

Puntos clave

Los modelos de Investigación Profunda están todavía en sus primeras fases. Aunque ofrecen un acceso rápido a respuestas bien investigadas, estas respuestas no siempre son fiables. A veces, 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 el 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 perspectivas diarias aún más precisas. 

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