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La compañía matriz de ChatGPT continúa realizando esfuerzos para contrarrestar el fuerte impacto que ha tenido Deepseek en las últimas semanas en la industria. El pasado 2 de febrero, en el horario atípico de domingo por la noche, OpenAI anunció un nuevo agente de IA pensado para ayudar a realizar investigaciones complejas y profundas a través de su popular chatbot de IA generativa.
A través de una publicación en su blog corporativo, difundido por redes, la compañía explicó que la nueva función se diseñó para “personas que realizan un trabajo de conocimiento intensivo en áreas como las finanzas, la ciencia, la política y la ingeniería y necesitan una investigación exhaustiva, precisa y fiable”.
La nueva herramienta, denominada deep research (investigación profunda), está desarrollada para los casos en que el usuario no solo busca una respuesta rápida o un resumen simple, sino para ocasiones en que es necesario considerar minuciosamente la información recolectada en los diferentes sitios web y otras fuentes para brindar una respuesta más elaborada.
OpenAI afirmó que el modo de investigación profunda está disponible desde el 2 de febrero para los usuarios de ChatGPT Pro, con un límite de 100 consultas al mes, y que a continuación se ofrecerá soporte a los usuarios Plus y Team, seguidos de Enterprise.
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¿Cómo usar la versión de investigación profunda en ChatGPT?
Para utilizar la nueva herramienta de ChatGPT, los usuarios solo tendrán que seleccionar la opción “Reason” o “Analiza” antes de introducir una consulta. De igual forma, se podrán adjuntar archivos de texto de diferentes tipos para agregar a la instrucción.
Hasta el momento, la versión de investigación profunda solo está disponible para la versión web, pero según la compañía, la función estaría llegando en las próximas semanas a las aplicaciones móviles y de escritorio.
La respuesta bajo este modo puede tardar entre 5 y 30 minutos en responder a la pregunta, y el usuario recibirá una notificación cuando se complete la búsqueda. Actualmente, los resultados de la investigación en profundidad de ChatGPT son solo texto. Sin embargo, OpenAI aseguró que pronto añadirá imágenes incrustadas, visualizaciones de datos y otros resultados “analíticos”. En la hoja de ruta también figura la posibilidad de conectar “fuentes de datos más especializadas”, incluidas las “basadas en suscripciones” y los recursos internos, añadió.
Para reforzar la precisión de la investigación profunda, OpenAI está utilizando una versión especial de su modelo de IA de “razonamiento” o3, anunciado en diciembre, que fue entrenado mediante aprendizaje para reforzar en “tareas del mundo real que requieren el uso de navegadores y herramientas Python”.
¿Qué tan precisas son las respuestas de la investigación profunda de ChatGPT?
Lo primero es recordar que la IA aún sigue siendo una tecnología experimental, es decir, aún tiene imperfecciones, es propensa a alucinaciones y otro tipo de errores que podrían afectar considerablemente un trabajo del nivel de una “investigación profunda”.
Con el propósito de que el usuario despeje dudas y tenga la posibilidad de corroborar la información, OpenAI indicó que todos los resultados de la investigación profunda de ChatGPT estarán “totalmente documentados, con citas claras y un resumen de las ideas”.
Sin embargo, otra función presentada en los últimos meses, la opción de navegador web dentro de ChatGPT, no ha sido la más confiable y comete errores en las respuestas de las búsquedas.
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Para reforzar la precisión de la investigación profunda, OpenAI está utilizando una versión especial de su modelo de IA de “razonamiento” o3, anunciado en diciembre, que fue entrenado mediante aprendizaje para reforzar en “tareas del mundo real que requieren el uso de navegadores y herramientas Python”.
Características del modelo o3 de OpenAI
A diferencia de la mayoría de las inteligencias artificiales, los modelos de razonamiento destacan por su capacidad de verificar sus propios datos de manera efectiva. Este enfoque les permite sobrepasar algunos de los obstáculos que suelen poner en aprietos a los modelos convencionales.
Con esta premisa, el modelo o3 permite una mayor precisión a cambio de unos segundos de más. El proceso de verificación de hechos introduce un factor clave: la latencia. A diferencia de modelos sin capacidad de razonamiento, el o3 toma un poco más de tiempo, que puede variar entre segundos y minutos adicionales, para llegar a una solución. Pero este retraso tiene una gran ventaja: tiende a ser significativamente más fiable en áreas complejas como física, matemáticas y ciencias.
Por otra parte, el o3 fue entrenado mediante un enfoque de aprendizaje por refuerzo diseñado para fomentar el razonamiento lógico antes de emitir una respuesta. OpenAI define esta capacidad como una “cadena privada de pensamiento”, un proceso en el cual el modelo no solo analiza una tarea, sino que también planifica sus acciones con antelación. Esto le permite descomponer problemas complejos en pasos más manejables a lo largo del tiempo.
Las novedades en la compañía que lidera Sam Altman llegan en un momento en que el R1 de DeepSeek sigue revolucionando la industria tecnológica estadounidense. El hecho de que un modelo tan potente pueda lanzarse de forma gratuita presiona a Google y Anthropic para que bajen sus precios. OpenAI está particularmente ansioso por demostrar que sigue a la vanguardia del desarrollo y comercialización de IA, según fuentes dentro de la empresa, citadas por Wired.
El modelo de DeepSeek, disponible de forma gratuita, incorpora innovaciones que lo hacen más eficiente tanto para entrenarlo como para prestarlo. La empresa parece haberlo desarrollado utilizando muchos menos recursos que OpenAI y otras empresas estadounidenses que actualmente construyen modelos de IA de vanguardia, aunque los detalles precisos de los gastos de DeepSeek siguen siendo desconocidos.
El modelo más nuevo de OpenAI, el o3, puede no superar al R1 en términos de precio, pero demuestra que la empresa hará de la eficiencia una de sus prioridades en el futuro.
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