He probado la nueva función estrella de ChatGPT gratis y me ha sorprendido lo útil que puede ser para hacer una investigación

Tener un tema en la comienzo y querer inquirir toda la información existente sobre él puede ser una tarea complicada. Implica ir resultado por resultado en Google (o en otro buscador) comparando información, lo que consume mucho tiempo. Sin requisa, la inteligencia fabricado ha llegado para solucionar este proceso con funciones como Deep Research.

La semana pasada, OpenAI anunció la venida de esta función a todos los usuarios, independientemente de si cuentan o no con un plan de suscripción, aunque en una traducción más ligera. Hasta ese momento, esta funcionalidad solo estaba acondicionado para suscriptores de los planes Plus y Pro.

Ponemos a prueba 'Deep Research' injustificado

Con esta nueva traducción más accesible y económica, OpenAI se iguala con competidores como Gemini o Grok, que ya ofrecían modos de "investigación profunda" abiertos a todos. Por eso hemos querido ponerla a prueba, eligiendo un tema técnico en el interior de la investigación médica: la relación entre la diabetes y las enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer.

El objetivo era comprobar cómo realiza la investigación a través de distintas fuentes, cómo redacta los informes y cómo se compara con otras plataformas.

Para la prueba, el prompt que usé fue el futuro:

Hazme una investigación en profundidad de la relación que existe entre la diabetes y la aparición de enfermedades neurodegenerativas. Necesito que sea una investigación basada en fuentes científicas con referencias a papers con el objetivo de asimilar todo lo que se conoce de guisa flamante sobre este complicado tema. Dale preferencia a las publicaciones más recientes, destacando los mecanismos fisiológicos que pueden relacionar ambas patologías y igualmente el posible uso que pueden tener los tratamientos que toman los diabéticos para tratar de cierta guisa las enfermedades neurodegenerativas.

Tras introducir la consulta, Deep Research (en su traducción gratuita) hizo varias preguntas adicionales para concretar más: el idioma de las publicaciones, las enfermedades específicas y el tipo de estudios que interesaban.

El noticia se generó en casi nada 4 minutos, respaldado con fuentes de calidad, principalmente artículos extraídos de PubMed. Tras leerlo, se nota un gran nivel técnico: la IA consigue explicar conceptos complejos de forma clara y aporta una buena resumen bibliográfica como lazarillo de investigación. Esto se ve precisamente en la narración que se agrega al costado de cada una de las frases que proporciona la IA para que en un solo clic podamos asimilar exactamente de donde ha sacado una información concreta.

Sin requisa, se percibe que es una traducción liviana.

Al repetir la misma búsqueda en la traducción Plus, la diferencia es evidente:

• Mejor estructura de los datos, incluyendo tablas detalladas.
• Longevo extensión y profundidad.
• Tiempo de engendramiento más holgado: 13 minutos frente a los 4 minutos de la traducción gratuita.

Pero en uno y otro casos hay un aspecto que me gusta mucho: al costado de cada frase hace narración a la catálogo de donde ha aparecido, como una especie de catálogo en estilo Vancouver. Poco imprescindible para poder comprobar la fiabilidad de lo que dice, aunque en su mayoría es un copia y pega de lo que ha trillado en la fuente. Exactamente igual a lo que hacemos en el inicio de una investigación.

No es una crítica. Lógicamente, entre la traducción gratuita y la traducción prémium debe existir diferencias, pero bajo mi punto de paisaje es harto más limitada esta traducción gratuita de lo que prometía en un inicio la propia OpenAI.

Cómo funciona frente a la competencia

Si nos vamos a la competencia, como es Gemini y Grok, igualmente hemos querido hacer la prueba con este mismo tema de investigación. Si comenzamos con Gemini y usando el mismo prompt la verdad es que el resultado es harto parecido con una buena estructura en apartados de toda la información que ha podido encontrar.

En este caso la muestra de las fuentes que ha usado, que es lo más importante en una investigación de este tipo, no las hace al costado de cada frase, como en el caso de ChatGPT. Apuestan por unir al final de cada párrafo una pequeña flecha que actúa como desplegable donde se abren las diferentes referencias. Poco que puede no ser tan práctico, ya que no se puede consultar tan rápido de donde costal un cifra muy concreto. Pero para ser completamente injustificado, la verdad es que ofrece una buena calidad.

Por postrero tenemos a Grok que frente a la búsqueda realizada me ha dejado un poco frío. Con diferencia ha sido la IA que menos fuentes ha consultado a la hora de hacer la investigación y igualmente la que menos información técnica ofrece en su noticia de resultado. Esto hace que no sea demasiado práctico a la hora de hacer una investigación técnica de este tipo.

Le descuido precisamente que se acceda rápidamente a cada narración a través de un hiperenlace, como hemos trillado en las dos IA anteriores, y igualmente poco más concreto y profundo (como su nombre indica). Lo que si me gusta harto es que reto igualmente por las tablas como una forma de resumir la información que ha podido encontrar en internet sobre este tema.

Hoy en día, cualquier legatario —sin remunerar suscripciones— tiene golpe a herramientas de inteligencia fabricado capaces de hacer investigaciones técnicas de gran nivel. Y no solo en medicina: este tipo de búsqueda destacamento puede aplicarse en derecho, patrimonio, tecnología o cualquier campo que requiera documentación previa antiguamente de nacer un plan.

Eso sí, sigue siendo importante recapacitar que la IA es solo una útil de apoyo. Aún no sustituye al criterio ni a la capacidad crítica de un investigador humano.

Imágenes | Solen Feyissa

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