La nueva función de ChatGPT es un gran salto para la investigación en la web

No estoy seguro de quién comparó por primera vez a ChatGPT con Cliff Clavin, el locuaz cartero y habitual del bar en la serie de televisión Cheers. Es una comparación tan acertada que muchas personas probablemente llegaron a la misma conclusión de forma independiente. Cliff sabía muchas cosas –después de todo, casi ganó Jeopardy– pero también era un fanfarrón que no siempre parecía darse cuenta cuando hablaba fuera de su área de conocimiento. Si prestabas atención, sabías que su nivel de confianza no tenía relación con el valor real de lo que decía.

Incluso cuando las empresas de IA han logrado reducir la tendencia de sus chatbots a “alucinar“, cierto grado de Calvinismo ha permanecido en la categoría. Sin embargo, he estado probando una nueva función de ChatGPT llamada “Deep Research”, que OpenAI anunció la semana pasada. En lugar de limitarse a ser ingenioso y complaciente, este sistema entrelaza hechos y análisis para ofrecer resultados con contenido real. No es perfecto, pero está a la altura de NotebookLM de Google como una de las herramientas de investigación con IA más impresionantes que he probado. Hasta ahora, no he encontrado ni una sola alucinación en las decenas de miles de palabras que ha generado en respuesta a mis preguntas.

Por el momento, aprovechar Deep Research requiere una cartera grande: la función se está lanzando como parte de ChatGPT Pro, que cuesta 200 dólares al mes. (Me di el gusto de hacer un upgrade para probarlo durante febrero –cruzo los dedos para que Fast Company me reembolse–). Si las pruebas adicionales salen como se espera, OpenAI dice que la función llegará a ChatGPT Plus, que cuesta 20 dólares mensuales, en aproximadamente un mes. Una vez que lo haga, espero usarla con frecuencia.

El blog de OpenAI sobre la investigación profunda ofrece antecedentes sobre cómo funciona, acompañado de gráficos que muestran su desempeño en varios benchmarks de IA. En la práctica, se siente como un nuevo tipo de chatbot que realmente hace su tarea. Mucho menos dependiente de un modelo de lenguaje herméticamente cerrado que la mayoría, responde preguntas de una manera más parecida a la de un asistente de investigación humano, consultando fuentes en la web en tiempo real y sintetizándolas en un conjunto coherente. Es un ejemplo mucho más desarrollado y útil de agente IA que Operator, otra función recientemente introducida en ChatGPT, que también puede buscar información en la web en nombre de los usuarios.

Desde los estándares humanos, Deep Research trabaja rápido, pero no es instantánea: OpenAI dice que el proceso puede tomar entre 5 y 30 minutos por consulta. Mientras trabaja, suele mostrar una lista de notas en tiempo real. Por ejemplo, cuando le pedí información sobre la historia de la comida rápida, anotó: “Buscando el número de ubicaciones de McDonald’s en la década de 1960”. De vez en cuando, estas notas parecen comentarios fuera de lugar: en un momento dado, me dijo: “Si es necesario, escalaré esto a Recursos Humanos para obtener orientación”. Sin embargo, en general, hacen que la generación de texto con IA se sienta menos como un truco de magia y más como un proceso computacional que los simples mortales podemos comprender, un cambio bienvenido frente a la opacidad habitual de la IA.

Puse a prueba Deep Research con varios proyectos, como redactar un análisis competitivo del mercado de software de edición de imágenes, explicar cómo funcionan los relojes mecánicos, comparar las tecnologías de fotografía instantánea de Polaroid y Kodak, y documentar los intentos de censura de la libertad de expresión en Estados Unidos entre 1900 y 1950. En cada caso, me entregó respuestas detalladas, llenas de hechos bien seleccionados y análisis precisos, con un nivel de claridad y calidad muy superior al de los chatbots de IA tradicionales. Además, proporcionó citas similares a las de Wikipedia para respaldar su trabajo, lo que facilita la verificación de la información y permite una investigación más profunda.

Por impresionante que sea Deep Research, ciertos tipos de solicitudes revelaron sus debilidades. Como la mayoría de los bots de IA generativa, tiene una actitud excesivamente positiva que interfiere con cualquier evaluación crítica: intenté que fuera más directo preguntándole sobre la cultura pop más olvidable que pudiera imaginar, y siempre insistió en que todo era una obra de culto. Además, aunque OpenAI promociona la función como capaz de proporcionar “recomendaciones hiperpersonalizadas para compras que requieren una investigación cuidadosa”, cuanto más sabía yo sobre un área de productos, menos me convencían sus sugerencias. Por ejemplo, sus recomendaciones de cámaras para fotografía urbana estaban confundidas por precios que estaban completamente fuera de lugar. Y cuando le pregunté sobre tablets capaces de reemplazar una computadora portátil, elogió entusiasmado los iPad Pro de 2022 –aparentemente sin saber que Apple los reemplazó el año pasado–.

Gracias a sus notas en tiempo real y sus citas, algunas de sus limitaciones actuales son evidentes. Por ejemplo, a menudo intentó acceder a fuentes valiosas –como Consumer Reports– pero se rindió porque estaban detrás de un muro de pago. Tampoco parece realizar lo que consideraría hazañas verdaderamente asombrosas de búsqueda en línea, como encontrar material en PDFs poco conocidos almacenados en los rincones del Archivo de Internet. El anuncio del blog de OpenAI menciona planes de expansión que incluyen “fuentes de datos especializadas” y “recursos basados en suscripción”, lo que sugiere que la investigación profunda podría mejorar significativamente sin necesidad de avances fundamentales en la IA.

Ah, y otra cosa: seguía preguntándome si quería que sus respuestas incluyeran gráficos y diagramas. Siempre dije que sí, pero nunca me proporcionó ninguno. Sería genial que eventualmente obtuviera esta opción que aparentemente cree que ya tiene.

En 1984, el célebre tecnólogo y visionario Alan Kay consideró que la Macintosh original era la primera computadora personal lo suficientemente buena como para merecer críticas. Incluso con sus imperfecciones actuales, la investigación profunda podría ser la primera herramienta de investigación con IA verdaderamente útil que cruce ese umbral –un avance significativo en el presente y, con suerte, un adelanto de cosas aún mejores por venir–.