{"id":491,"date":"2025-03-20T22:48:25","date_gmt":"2025-03-20T22:48:25","guid":{"rendered":"http:\/\/67dc339c93822f1285a8acd4"},"modified":"2025-03-20T22:48:25","modified_gmt":"2025-03-20T22:48:25","slug":"la-nueva-funcion-de-investigacion-profunda-de-chatgpt-es-mucho-mas-poderosa-de-lo-que-crees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/03\/20\/la-nueva-funcion-de-investigacion-profunda-de-chatgpt-es-mucho-mas-poderosa-de-lo-que-crees\/","title":{"rendered":"La nueva funci\u00f3n de investigaci\u00f3n profunda de ChatGPT es mucho m\u00e1s poderosa de lo que crees"},"content":{"rendered":"
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Isla Fulford, investigadora de OpenAI, ten\u00eda la corazonada de que Deep Research ser\u00eda un \u00e9xito incluso antes de su lanzamiento.<\/strong> Fulford ayud\u00f3 a crear el agente de IA que explora la web de forma aut\u00f3noma, decidiendo por s\u00ed mismo en qu\u00e9 enlaces hacer clic, qu\u00e9 leer y qu\u00e9 recopilar para elaborar un informe detallado.<\/p>\n

En un principio, OpenAI puso Deep Research<\/a> a disposici\u00f3n de los usuarios internos. Fulford cuenta que, cada vez que dejaba de funcionar, recib\u00eda m\u00faltiples consultas de colegas ansiosos por recuperarlo: “La cantidad de gente que me enviaba mensajes de texto nos entusiasmaba”. Desde que se puso a disposici\u00f3n del p\u00fablico el 2 de febrero, Deep Research ha demostrado ser un \u00e9xito entre muchos usuarios ajenos a la empresa.<\/p>\n

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\"Manus<\/picture><\/span><\/div>\n
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Manus es el nuevo agente de IA chino que supera a los modelos de OpenAI<\/a><\/div>\n

Manus est\u00e1 dise\u00f1ado para iniciar tareas, navegar en la web<\/em> y adaptar su estrategia de respuesta en tiempo real de manera aut\u00f3noma. A diferencia de otros agentes de IA, requiere m\u00ednima o nula intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Deep Research tiene rese\u00f1as positivas<\/h2>\n

“Deep Research ha escrito 6 informes hasta el momento hoy. Es excelente. Enhorabuena a la gente que est\u00e1 detr\u00e1s”, public\u00f3 Patrick Collison, CEO de Stripe, en X unos d\u00edas despu\u00e9s de que se lanzara el producto. Dean Ball, investigador de la Universidad George Mason especializado en pol\u00edtica de IA, tambi\u00e9n comparti\u00f3 su emoci\u00f3n: “Deep Research es el producto de IA que realmente ha conseguido que una parte significativa de la comunidad pol\u00edtica de Washington D.C. empiece a sentir la inteligencia artificial general (IAG)”.<\/p>\n

Deep Research forma parte del plan ChatGPT Pro<\/a>, que cuesta 200 d\u00f3lares al mes.<\/strong> Este recibe una consulta, como: “Escribe un informe sobre el sector de los seguros m\u00e9dicos de Massachusetts” o “H\u00e1blame de la cobertura de WIRED sobre el Departamento de Eficiencia Gubernamental<\/a>“; y luego elabora un plan, buscando sitios web relevantes, analizando su contenido y decidiendo qu\u00e9 informaci\u00f3n merece una investigaci\u00f3n m\u00e1s profunda. Despu\u00e9s de explorar durante unos minutos, sintetiza sus conclusiones en un informe detallado, que puede incluir citas, datos y gr\u00e1ficos.<\/p>\n

Muchas herramientas actualmente calificadas como agentes de IA<\/a> son esencialmente chatbots<\/em> conectados a programas sencillos sin mucha sofisticaci\u00f3n. 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 detr\u00e1s de su investigaci\u00f3n en una ventana lateral.<\/p>\n

“A veces es como ‘tengo que dar marcha atr\u00e1s, esto no parece tan prometedor’. Es genial leer algunas de esas trayectorias, solo para entender c\u00f3mo est\u00e1 pensando el modelo”, refiere Josh Tobin, otro investigador de OpenAI que participa en la construcci\u00f3n del agente de IA.<\/p>\n

Indudablemente, la compa\u00f1\u00eda de Sam Altman ve Deep Research como una herramienta que podr\u00eda asumir m\u00e1s trabajo de oficina.<\/strong> “Esto es algo que podemos ampliar”, indica Tobin, a\u00f1adiendo que el agente podr\u00eda ser entrenado para realizar trabajos espec\u00edficos. Por ejemplo, un agente con acceso a los datos internos de una empresa podr\u00eda preparar un informe o una presentaci\u00f3n r\u00e1pidamente. Tobin describe que el objetivo a largo plazo es “construir un agente que no solo sea bueno elaborando informes mediante b\u00fasquedas en la web, sino que tambi\u00e9n sea competente en muchos otros tipos de tareas”.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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