¿Google acaba de acabar con la tarea? Mi experiencia práctica con la investigación profunda de Géminis

Google ha lanzado Deep Research, disponible para los suscriptores avanzados de Gemini, que utiliza Gemini para escanear múltiples fuentes y crear informes detallados. Suena impresionante, pero ¿es lo suficientemente bueno como para reemplazar la tarea para siempre?

¿Qué es la investigación profunda?

Deep Research es un asistente de investigación impulsado por IA que combina las capacidades de búsqueda de Google con el razonamiento avanzado de IA de Gemini. Esta función le permite explorar temas complejos y generar informes completos en cuestión de minutos, lo que potencialmente le permitirá ahorrar horas de investigación manual. Afirma buscar en la web abierta para ofrecer informes completos y organizados de una variedad de fuentes. Pero, ¿qué tan buen trabajo hace realmente?

Cómo utilizar la investigación profunda

Para acceder a Deep Research, los suscriptores de Gemini Advanced pueden visitar la interfaz web de Gemini (en el escritorio) e iniciar sesión.

Seleccione “1.5 Pro con investigación profunda” en el menú desplegable del modelo:

Luego, ingrese su pregunta o tema de investigación, revise y apruebe (o modifique) el plan de investigación de varios pasos y haga clic en “Iniciar investigación” para iniciar el proceso.

Poniendo a prueba la investigación profunda de Gemini

Para evaluar las capacidades de Deep Research, decidí probarlo con una pregunta vanguardista que no era demasiado compleja:

“¿Cuáles son las tendencias clave en el desarrollo de la inteligencia artificial para 2025?”

Inmediatamente elabora un plan de investigación con algunas áreas clave que planea investigar y afirma que puede tenerlo listo en unos minutos. Me sorprendió bastante la amplitud del plan de investigación y la rapidez con la que se generó. Hice clic en “Iniciar investigación”:

Comienza investigando la pregunta, pasando por 28 resultados relevantes:

Completó mi investigación y creó un informe detallado en un par de minutos. El modelo lo alienta a hacer preguntas de seguimiento o solicitar cambios. También puedes abrirlo en Google Docs, lo cual hice yo:

El informe final fue relevante y actual, incluyó fuentes confiables (por ejemplo, Gartner), estaba bien formateado y abordó todas las secciones clave que se mencionaron en el plan de investigación:

¿Cómo funcionó? (Los resultados)

El informe cubrió agentes impulsados ​​por IA que seguirán volviéndose más capaces y realizando tareas sin necesidad de intervención humana, incluida la tendencia de la IA multimodal (sistemas de IA que pueden procesar información de numerosas fuentes), como Deep Research de Gemini. También cubrió las tendencias de inversión y financiación de la IA que se espera que crezcan en 2025, las preocupaciones de ciberseguridad con la IA y las aplicaciones de la IA en todas las industrias, desde la atención sanitaria hasta la fabricación.

Siguió un enfoque amplio y equilibrado, incluidas las preocupaciones éticas planteadas por la IA y lo que deberíamos esperar ver en el futuro. Lo que no esperaba ver era una lista de conferencias de IA programadas para 2025. Creo que incitar a la IA con una pregunta tan amplia permitió que el chatbot fuera un poco más creativo. El informe incluyó una combinación de datos cuantitativos (por ejemplo, estadísticas de inversión en IA, estadísticas de adopción de IA en el mundo empresarial y el crecimiento de los centros de datos de IA con proyecciones de consumo global de electricidad) y análisis cualitativos (tendencias de IA para múltiples industrias), todos con fuentes confiables. citas.

Deep Research no se limitó a recopilar hechos; sintetizó información para proporcionar información sobre tendencias y posibles escenarios futuros, junto con posibles consideraciones éticas y el impacto potencial en la fuerza laboral si se reemplazan más empleos por IA. También mencionó cómo se utiliza la IA para detectar y prevenir ataques cibernéticos mejorando los sistemas de seguridad existentes, y cómo los ciberdelincuentes utilizan la IA para hacer lo contrario.

La plataforma era fácil de usar y muy sencilla. No tuve que jugar con las indicaciones y fue muy intuitivo. El tiempo de espera para que se generara la investigación y el informe fue realmente rápido. Personalmente, me veo usando esto nuevamente para aprender más sobre diferentes temas muy rápidamente. ¿Quién tiene tiempo para visitar varios sitios web hoy en día?

Responder a las preguntas de seguimiento

Para ver cómo respondería el chatbot al seguimiento, le hice un par de preguntas, una de ellas fue:

“Con respecto a la IA en los medios, ¿puede decirme cómo se podría utilizar la IA para automatizar potencialmente la edición de vídeo?”

Produjo un resultado que menciona los diferentes aspectos de la edición de video que la IA puede automatizar, así como las herramientas de edición de video con IA que están disponibles actualmente. Como siempre, enlaza a todas las fuentes y contenido relevante.

Limitaciones de la función de investigación profunda

Si bien el modelo de Investigación Profunda me impresionó bastante, diría que en general carecía de una comprensión matizada que proviene de la lectura de artículos académicos reales o de la realización de su propia investigación primaria, que es lo que esperaba. También debes tener cuidado con los posibles sesgos. Todas las fuentes también provienen principalmente de publicaciones en inglés, por lo que es posible que nos falten otras perspectivas.

Casos de uso potenciales para estudiantes

No creo que la tarea esté muerta todavía, pero creo que utilizar la investigación profunda para organizarse y recopilar información es un buen comienzo. Para las revisiones de la literatura, puede generar una descripción general rápida de la investigación existente sobre un tema para obtener una descripción general y ver si hay lagunas en las fuentes disponibles. La planificación de proyectos es otra. Dado que Deep Research puede proporcionar planes de investigación bien estructurados, puede ayudarle a organizarse para su proyecto de investigación y brindarle una base para comenzar.

Al igual que con todo el contenido generado por IA, debes asegurarte de que toda la información sea objetiva, ya que los chatbots son propensos a sufrir alucinaciones. Toda la información recopilada debe verificarse con los recursos adecuados. Además, si bien parece ser una herramienta poderosa para recopilar información relevante y realizar un poco de análisis, aún necesitarás analizar críticamente y reunir los puntos principales. Recuerde, la IA debería complementar el pensamiento crítico, no reemplazarlo.

¿Cómo se compara con otros modelos de IA?

Lo que distingue a Deep Research de las herramientas de IA existentes es su capacidad para imitar las habilidades de investigación humana. No solo proporciona una respuesta simple, sino que investiga varias fuentes que genera en un informe y también inicia nuevas búsquedas basadas en lo que ha aprendido. Este proceso se repite varias veces para dar como resultado un resultado más completo.

Si desea comparar la herramienta de investigación profunda de Gemini con el modelo o1 de OpenAI (que es su modelo de razonamiento avanzado), ambos son avances poderosos en la tecnología de IA. Sin embargo, Deep Research parece centrarse más en la investigación basada en la web y la generación de informes, mientras que el modelo o1 de OpenAI se centra en un razonamiento mejorado y la resolución de problemas complejos en todos los dominios, incluidos los desafíos científicos, matemáticos y de codificación.

Si bien la función de investigación profunda de Google para Gemini Advanced es poderosa e impresionante por su capacidad para llevar a cabo un proceso de investigación de varios pasos y proporcionar informes bien estructurados en minutos, no es el final de toda la tarea. Recuerde, no reemplaza el pensamiento original ni la creatividad humana, así que utilícelo de manera responsable. Nunca se sabe, tal vez algún día la IA reemplace la tarea con científicos de IA.