No es solo una nueva función de IA, se trata de la nueva tendencia de los chatbots de IA es competir por desarrollar sistemas de análisis profundo. Los Deep Research tienen potencial como para alterar las trayectorias profesionales de cualquier industria basada en el conocimiento.
Un inquietante informe de Xataka alerta sobre la nueva IA de Elon Musk, Grok 3, la cual ya es oficial. Entre sus capacidades promocionadas está una función llamada ‘Deep Search’, sospechosamente similar al Deep Research que acuñó Google y copió OpenAI. Es normal: en las últimas semanas hemos visto a casi todos los gigantes de la IA anunciando capacidades similares.
- OpenAI tiene Deep Research.
- Google presentó su propia versión en Gemini.
- Perplexity lleva meses perfeccionando esta funcionalidad.
Es una nueva tendencia en la IA que va más allá de mejoras incrementales. Estos sistemas pueden navegar por la Web, analizar múltiples fuentes, sintetizar información y producir informes detallados sobre un asunto. Y con un nivel de sofisticación que se acerca peligrosamente al trabajo de muchos analistas humanos. En cualquier campo.
La diferencia con las solicitudes tradicionales es grande. En lugar de devolver unos tokens en segundos, devuelven páginas de información en minutos. Y tampoco tiene nada que ver con las búsquedas: no devuelve una lista de enlaces semánticamente relacionados, sino que pueden entender preguntas complejas, descomponerlas en partes, investigar cada aspecto consultando decenas de fuentes y ensamblar un análisis coherente citando sus referencias. En menos de diez minutos.
Los resultados son impresionantes. OpenAI dijo –y estamos comprobando que es básicamente cierto– que su Deep Research puede hacer en media hora lo que llevaría días a analistas profesionales. Y aunque comete errores ocasionales (como un patinazo factual, o la cita de una fuente que no existe), la calidad general del resultado es lo suficientemente buena para muchos propósitos prácticos.
Esto supone un disparo a la línea de flotación de buena parte del trabajo intelectual actual. Los analistas junior de consultoras, los investigadores que revisan literatura, los abogados que preparan informes preliminares o los asesores financieros haciendo análisis de empresas. Una gran porción de su trabajo es recopilar, sintetizar y presentar información que bebe de muchas fuentes.
Como cualquier Deep Research.
No es que estos sistemas vayan a reemplazar por completo a los trabajadores intelectuales. Aún tienen limitaciones importantes:
- No pueden acceder a información privada o no publicada.
- De vez en cuando confunden fuentes o sacan conclusiones erróneas.
- Carecen del criterio experto para ciertos análisis.
No obstante, sí pueden automatizar desde ya gran parte del trabajo repetitivo y de “bajo nivel” que ocupa hoy a muchos profesionales.
Esto también nos lleva a una paradoja: los sistemas Deep Research seguramente van a aumentar la productividad de los trabajadores más cualificados, que pueden aprovecharlas para potenciar su habilidad; pero ponen en riesgo los empleos que solían servir de entrada, de campo de entrenamiento para acabar siendo uno de esos expertos.
Los Deep Research tienen potencial como para alterar las trayectorias profesionales de cualquier industria basada en el conocimiento.
Es un ejemplo más de cómo la IA no solo automatiza el trabajo manual, sino que también se va adentrando en territorios que creíamos reservados al intelecto humano. La pregunta ya no es si la IA puede hacer ese trabajo intelectual, sino cuánto de ese trabajo seguirá teniendo sentido económico si es hecho pro humanos.
Habrá empresas que por desconocimiento, por cinismo o por orgullo preferirán ignorar estas capacidades. Son las que más expuestas estarán al riesgo de quedarse atrás. Para el resto de nosotros, nos queda como tarea pendiente pensar en cómo gestionar esta transición: la que puede dejar obsoletas muchas funciones que creíamos a prueba de automatizaciones.
