Qué es Deep Research o Investigación profunda con IA y cuando usarlo | Xyclos
- Carlos Altamirano
- hace 2 días
- 6 Min. de lectura
Actualizado: hace 1 día
¿Usas IA? Antes de continuar, descubre esto sobre el Deep Research
En un entorno digital donde las decisiones se aceleran y las herramientas evolucionan a diario, dominar la investigación profunda con IA no es una opción, es una ventaja estratégica. En este artículo, exploramos cómo utilizar el Deep Research con modelos de lenguaje como ChatGPT para transformar tu forma de trabajar, decidir y crear. Y lo más importante: cuándo usarla y cuándo no.
Con las empresas de LLM's que continuamente sacan nuevos Modelos de lenguaje con diferentes características, es a veces complicado determinar cual debemos usar.
Por ejemplo ChatGPT de OpenAI tiene al día de hoy en la versión Plus:
GPT-4o Ideal para la mayoría de las tareas ✅
o3 Usa el razonamiento avanzado
o4-mini Más rápido en razonamiento avanzado
o4-mini-high Ideal para programación y razonamiento visual
GPT-4.5 VISTA PREVIA Ideal para redactar y explorar ideas
GPT-4.1 Ideal para programación y análisis rápidos
GPT-4.1-mini Más rápido, para las tareas de todos los días
Y una vez que seleccionamos uno de ellos, al hacer clic en Herramientas tenemos:
Crea una imagen
Busca en la web
Escribir código de programación
Ejecuta la investigación a fondo
Índice de Contenidos de este blog
¿Y en qué tareas o actividades podemos usar los LLM's?
En general las podemos usar para:
Creatividad
Búsqueda de información
Programación
Análisis de datos
Creación de imágenes
Investigación profunda
Y más en detalle veamos algunos casos específicos de uso de las IA's:
Creatividad Redacción, generación de ideas, textos publicitarios, storytelling.
Comunicación efectiva
Redacción de correos, elaboración de presentaciones, discursos y guiones.
Búsqueda de Información
Consultas actualizadas, búsqueda rápida y precisa en la web.
Programación
Creación, análisis, depuración y optimización de código.
Análisis de Datos
Interpretación, cálculos avanzados, creación de informes, extracción de insights.
Automatización y productividad
Automatización de tareas repetitivas, asistencia en procesos y optimización del tiempo.
Asistencia en decisiones
Evaluación y comparación de alternativas, soporte en toma de decisiones.
Creación de Imágenes
Generación visual a partir de descripciones o prompts específicos.
Educación y aprendizaje
Explicaciones claras, generación de contenido educativo, creación de evaluaciones y retroalimentación.
Marketing digital y SEO
Optimización de contenido para motores de búsqueda, creación de textos promocionales, email marketing.
Soporte técnico
Resolución de problemas técnicos, instrucciones paso a paso, asesoría técnica.
Investigación Profunda
Investigación detallada, análisis exhaustivo, desarrollo de temas complejos y técnicos.
Entonces podemos ver que prácticamente nos pueden ayudar en todo lo que necesitemos hacer. Eso si: hay que usarlas con criterio y no confiar al 100% lo que dicen. Siempre hay que validar y reflexionar las respuestas que nos dan. Con esto presente...lo mejor es usarlas!
Pero vamos al tema de la investigación profunda.
En estos dos años y medio, he visto cómo los LLM's van evolucionando, van mejorando continuamente, por ejemplo antes tenían muchas alucinaciones, ahora ya no tantas o casi ninguna; igual ha pasado con el proceso de razonamiento: antes digamos que no razonaban y ahora en este año...razonan y razonan más. Son como niños que van creciendo, que van madurando y a toda velocidad.
No es lo mismo el tiempo biológico humano que el de las IA's, porque al paso que van, es como que ahora son como jóvenes de 12 o 15 años y eso lo lograron en solo 2 años y medio; eso quiere decir que en otros dos o tres años ya serán adultos y muy muy bien preparados...y de ahí en adelante...ni idea...solo sé que debemos prepararnos para un futuro muy especial y diferente si no se habrían inventado.
¿Qué es la Investigación profunda con IA o Deep research?
El Deep Research es como tener un asistente experto en investigación que trabaja para ti. En lugar de darte una respuesta rápida basada en su conocimiento, la IA sale a buscar información actualizada, la analiza desde múltiples ángulos y te entrega un informe completo como lo haría un investigador profesional.
Es una capa adicional al proceso de interacción neuronal que involucra el análisis y división en partes, el análisis individual de cada parte, determinar relaciones entre las partes, la iteración continua para asegurar un análisis correcto, presentar citas verificables, establecer coherencia de raciocinio, buscar por si solo referencias o fuentes de información; es decir. dar lo mejor de manera similar a las técnicas que usan los científicos en la preparación de sus papers o resultados de sus investigaciones.
Entonces, ¿podemos usar la investigación profunda para todo?
No.
Si a una IA le hacemos consultas simples como:
¿Cuál es la capital de Uganda?
¿Qué significa ROI en marketing?
¿Cómo calcular el IVA del 21%?
O para ayudarnos en tareas rutinarias como:
Escribir un email de seguimiento a un cliente
Crear una lista de tareas para un proyecto
Redactar una descripción básica de producto
Traducir un texto corto
No es necesario que activemos la investigación profunda.
Por otro lado, si necesitamos investigar sobre algo para un trabajo o proyecto y que va a requerir que investiguemos y busquemos en varios lugares, ahí si debemos activar la Investigación profunda.
Veamos unos ejemplos de CUÁNDO SÍ deberíamos usar Deep Research:
Profesionales
Un abogado preparando un caso sobre regulaciones de criptomonedas en diferentes países
Un médico investigando tratamientos emergentes para una enfermedad rara
Un consultor analizando tendencias de mercado en energías renovables para un cliente
Un periodista investigando el impacto social de las redes sociales en adolescentes
Académicos
Estudiante de maestría escribiendo sobre "Impacto de la IA en el empleo del sector financiero 2019-2024"
Investigador comparando políticas públicas de salud mental en 5 países nórdicos
Tesis sobre "Evolución de las técnicas de agricultura sostenible en América Latina"
Empresarios
Análisis de competencia antes de lanzar una startup de delivery de comida saludable
Investigación de mercado para expandir un e-commerce a nuevos países
Estudio de viabilidad para implementar trabajo remoto en una empresa tradicional
Al activar la investigación profunda, el modelo buscará fuentes en la Internet, revisará conceptos, noticias, otras investigaciones, un trabajo que nos ahorrará mucho tiempo si lo hiciéramos en forma manual.
Y luego de hacer todos los procesos de investigación que requiera el tema, nos entregara un documento perfectamente organizado y formateado para nuestro uso.
Y como siempre: validar...validar...validar antes de usarlo o publicarlo.
Cómo Validar Efectivamente los Resultados del Deep Research
Verificación de Fuentes
Revisa las citas: Accede directamente a las fuentes mencionadas para confirmar que existen y dicen lo que la IA afirma
Evalúa la credibilidad: Prioriza fuentes académicas, instituciones reconocidas, medios establecidos sobre blogs personales o sitios sin autor
Fecha de las fuentes: Asegúrate de que la información sea actual, especialmente en temas que evolucionan rápidamente como tecnología o medicina
Contraste con Múltiples Fuentes
Triangulación: Busca al menos 2-3 fuentes independientes que confirmen los datos principales
Consulta expertos: Para temas especializados, verifica con profesionales del área
Revisa fuentes primarias: Siempre que sea posible, ve a la fuente original (estudio, investigación, documento oficial)
Análisis de Coherencia Lógica
Evalúa las conexiones: ¿Los argumentos siguen una secuencia lógica?
Detecta contradicciones: Busca información que se contradiga dentro del mismo documento
Cuestiona conclusiones: ¿Las conclusiones se derivan naturalmente de los datos presentados?
Verificación de Datos y Estadísticas
Comprueba números: Recalcula porcentajes, totales y comparaciones cuando sea posible
Contexto temporal: Verifica que las estadísticas correspondan al período mencionado
Fuente de datos: Confirma que los datos provienen de organizaciones confiables (INE, Banco Mundial, etc.)
Señales de Alerta que Requieren Validación Extra
Afirmaciones categóricas sin matices ("siempre", "nunca", "todos")
Estadísticas muy precisas sin fuente clara
Información que contradice tu conocimiento previo
Fuentes que no puedes encontrar o verificar
Conclusiones que parecen demasiado convenientes para tu argumento
Herramientas Prácticas para Validar
Google Scholar: Para verificar estudios académicos
Fact-checking sites: Snopes, PolitiFact, AFP Factual
Bases de datos especializadas: PubMed para medicina, JSTOR para académicos
Páginas oficiales: Sitios gubernamentales, organizaciones internacionales
Proceso de Validación Paso a Paso
Lee críticamente: Primera lectura completa identificando claims principales
Marca para verificar: Subraya estadísticas, fechas, nombres, afirmaciones clave
Verifica sistemáticamente: Dedica 15-20% del tiempo total a verificación
Documenta hallazgos: Anota qué verificaste y qué encontraste
Ajusta el contenido: Corrige, matiza o elimina información no verificable Aquí puedes usar Microsoft Word para que te lea el documento y con la opción de Revisar/Seguimiento/Control de cambios activada, hacer anotaciones o comentarios.
Además hay que tener presente y ser conscientes que al activar la investigación profunda, se consumen más recursos computacionales y de energía. Si lo usamos con criterio todos ganamos.
¿Qué otros modelos de lenguaje (LLM) pueden usarse para investigación profunda (Deep Research) con IA?
Claude (Anthropic)
Perplexity (Perplexity AI)
DeepSeek (DeepSeek)
Grok (xAI)
Copilot (Microsoft/OpenAI)
ERNIE (Baidu)
Preguntas Frecuentes sobre Investigación Profunda con IA
¿Qué es la investigación profunda o Deep Research en IA?
Es una técnica avanzada que emula el análisis de un investigador científico: divide el problema, examina partes, encuentra relaciones y consulta múltiples fuentes para entregar un análisis coherente y fundamentado.
¿Cuándo conviene activar la función de investigación profunda?
Cuando la tarea requiere un análisis exhaustivo, como redacción técnica, tesis, trabajos especializados o temas complejos. No es necesaria para consultas simples.
¿Consume más recursos usar investigación profunda?
Sí, requiere mayor poder computacional, por lo que se recomienda usarla con criterio.
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