Isla Fulford, investigadora de OpenAI, tenía la corazonada de que Deep Research sería un éxito incluso antes de su lanzamiento. Fulford ayudó a crear el agente de IA que explora la web de forma autónoma, decidiendo por sí mismo en qué enlaces hacer clic, qué leer y qué recopilar para elaborar un informe detallado.
En un principio, OpenAI puso Deep Research a disposición de los usuarios internos. Fulford cuenta que, cada vez que dejaba de funcionar, recibía múltiples consultas de colegas ansiosos por recuperarlo: “La cantidad de gente que me enviaba mensajes de texto nos entusiasmaba”. Desde que se puso a disposición del público el 2 de febrero, Deep Research ha demostrado ser un éxito entre muchos usuarios ajenos a la empresa.
Manus está diseñado para iniciar tareas, navegar en la web y adaptar su estrategia de respuesta en tiempo real de manera autónoma. A diferencia de otros agentes de IA, requiere mínima o nula intervención humana.
Deep Research tiene reseñas positivas
“Deep Research ha escrito 6 informes hasta el momento hoy. Es excelente. Enhorabuena a la gente que está detrás”, publicó Patrick Collison, CEO de Stripe, en X unos días después de que se lanzara el producto. Dean Ball, investigador de la Universidad George Mason especializado en política de IA, también compartió su emoción: “Deep Research es el producto de IA que realmente ha conseguido que una parte significativa de la comunidad política de Washington D.C. empiece a sentir la inteligencia artificial general (IAG)”.
Deep Research forma parte del plan ChatGPT Pro, que cuesta 200 dólares al mes. Este recibe una consulta, como: “Escribe un informe sobre el sector de los seguros médicos de Massachusetts” o “Háblame de la cobertura de WIRED sobre el Departamento de Eficiencia Gubernamental“; y luego elabora un plan, buscando sitios web relevantes, analizando su contenido y decidiendo qué información merece una investigación más profunda. Después de explorar durante unos minutos, sintetiza sus conclusiones en un informe detallado, que puede incluir citas, datos y gráficos.
Muchas herramientas actualmente calificadas como agentes de IA son esencialmente chatbots conectados a programas sencillos sin mucha sofisticación. El propio modelo de Deep Research pasa por un tipo de razonamiento artificial antes de idear un plan y avanzar en cada paso. El modelo ofrece detalles de este razonamiento detrás de su investigación en una ventana lateral.
“A veces es como ‘tengo que dar marcha atrás, esto no parece tan prometedor’. Es genial leer algunas de esas trayectorias, solo para entender cómo está pensando el modelo”, refiere Josh Tobin, otro investigador de OpenAI que participa en la construcción del agente de IA.
Indudablemente, la compañía de Sam Altman ve Deep Research como una herramienta que podría asumir más trabajo de oficina. “Esto es algo que podemos ampliar”, indica Tobin, añadiendo que el agente podría ser entrenado para realizar trabajos específicos. Por ejemplo, un agente con acceso a los datos internos de una empresa podría preparar un informe o una presentación rápidamente. Tobin describe que el objetivo a largo plazo es “construir un agente que no solo sea bueno elaborando informes mediante búsquedas en la web, sino que también sea competente en muchos otros tipos de tareas”.
