Deep Research de OpenAI ofrece un vistazo a los agentes de IA del futuro

OpenAI anunció esta semana su asistente de investigación de IA, al que llama Deep Research (o investigación profunda). Impulsado por el modelo o3-mini de OpenAI, entrenado para usar ensayo y error para encontrar respuestas a preguntas complejas, Deep Research es uno de los primeros intentos de OpenAI de crear un “agente” real que sea capaz de seguir instrucciones y trabajar por sí solo.

OpenAI dice que Deep Research está diseñado para personas en campos como finanzas, ciencia, política e ingeniería que necesitan una investigación exhaustiva, precisa y confiable. También puede ser útil para compras importantes, como casas o autos. Debido a que el modelo necesita realizar muchos ciclos y transportar una gran cantidad de memoria durante su tarea, utiliza una gran cantidad de potencia de procesamiento en un servidor OpenAI. Es por eso que solo los usuarios Pro de la compañía que pagan 200 dólares por mes tienen acceso a la herramienta, y están limitados a 100 búsquedas por mes.

OpenAI tuvo la amabilidad de otorgarme acceso durante una semana para probarlo. Encontré un nuevo botón de “Deep Research” justo debajo de la ventana de solicitud en ChatGPT.

Primero le pedí que investigara todos los productos no farmacológicos que afirman ayudar a las personas con dolor lumbar. Estaba pensando en dispositivos tecnológicos de consumo, pero no lo había especificado. Así que ChatGPT no estaba seguro del alcance de mi búsqueda (y, aparentemente, yo tampoco), y me preguntó si quería incluir muebles ergonómicos y correctores de postura.

El modelo investigó la pregunta durante 6 minutos, citó 20 fuentes y devolvió un ensayo de 2,000 palabras sobre todos los dispositivos de consumo para el dolor de espalda que pudo encontrar en internet. Analizaba los valores relativos de los cinturones de vibración calentados, los sistemas de almohadillas de contacto y las unidades de estimulación nerviosa eléctrica transcutánea (TENS). Incluso generó una cuadrícula que mostraba todos los detalles y precios de 10 dispositivos diferentes. Como no sé mucho sobre estos dispositivos, no pude encontrar ninguna laguna en la información ni ninguna declaración sospechosa.

Decidí probar algo un poco más difícil. “Me gustaría una descripción general ejecutiva de la investigación actual sobre el uso de inteligencia artificial para encontrar nuevos tratamientos o herramientas de diagnóstico del cáncer”, escribí. “Organiza tu respuesta de modo que se destaque el tratamiento más prometedor y más cercano a su uso en pacientes reales”.

Al igual que el modelo R1 de DeepSeek y el Gemini Advanced 2.0 Flash Thinking Experimental de Google, la herramienta de investigación de OpenAI también le muestra su “cadena de pensamiento” mientras trabaja para obtener una respuesta satisfactoria. Mientras buscaba, telegrafió su proceso: “Estoy trabajando en la integración de la IA en el diagnóstico y tratamiento del cáncer, que abarca la imagenología, la patología, la genómica y la planificación de la radioterapia”.

Avanzando hacia una comprensión integral. OpenAI también hace una buena elección de UX al colocar este flujo de cadena de pensamiento en un panel separado a la derecha de la pantalla, en lugar de presentarlo directamente sobre los resultados de la investigación. El único problema es que solo tienes una oportunidad de verlo, porque desaparece después de que el agente termina su investigación.

Me sorprendió que a Deep Research le tomara solo 4 minutos para terminar su trabajo y citara solo 18 fuentes. En el informe se creaba un resumen de cómo se utiliza la IA en la investigación del cáncer, citando estudios específicos que la validaron en entornos clínicos. Se analizaban las tendencias en el uso de la IA para la lectura de imágenes médicas, la detección del riesgo de cáncer en los datos del genoma, la cirugía asistida por IA, el descubrimiento de fármacos y la planificación y dosificación de la radioterapia. Sin embargo, me di cuenta de que muchos de los estudios y las aprobaciones de la FDA citados no se habían producido en los últimos 18 meses.

Algunas de las afirmaciones del informe sonaban anticuadas: “Cabe destacar que varias herramientas impulsadas por IA se están acercando al uso clínico en el mundo real, y algunas ya están aprobadas, en particular en el diagnóstico (imágenes y patología)”, afirmaba, pero las herramientas de diagnóstico de IA ya se utilizan en la práctica clínica.

Antes de comenzar la investigación, sabía de un nuevo estudio de referencia publicado hace dos días en la revista médica The Lancet sobre la ayuda de la IA a los médicos en la lectura de mamografías (más sobre esto a continuación). El informe de investigación exhaustiva mencionaba este mismo estudio, pero describía los resultados preliminares publicados en 2023, no los resultados más recientes publicados este mes.

Tengo plena confianza en la nueva herramienta de OpenAI para realizar búsquedas de productos. Sin embargo, no tengo tanta confianza en la investigación científica, solo por la actualidad de la investigación que incluyó en su informe. También es posible que mi búsqueda fuera demasiado amplia, ya que la IA se está utilizando ahora en muchos frentes para combatir el cáncer.

Y para ser claros: dos búsquedas ciertamente no son suficientes para emitir un juicio sobre Deep Research. La cantidad y los tipos de búsquedas que se pueden hacer son prácticamente infinitos, por lo que la probaré más mientras aún tenga acceso. En general, estoy impresionado con la nueva herramienta de OpenAI; al menos te brinda un marco y algunas fuentes e ideas para comenzar tu propia investigación.