En los últimos años, la inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa futurista a una herramienta cotidiana. Ya no se trata solo de generar texto o responder preguntas simples: ahora, algunos modelos son capaces de planificar, razonar y ejecutar tareas complejas de forma autónoma. Un buen ejemplo de esta evolución es Deep Research, el nuevo agente de investigación desarrollado por OpenAI que está dando mucho de qué hablar, sobre todo entre quienes trabajan en oficinas y entornos administrativos.
¿Qué es exactamente Deep Research?
Imagina que necesitas hacer un informe sobre el sistema de salud en Massachusetts. Lo habitual sería abrir varias pestañas, buscar fuentes fiables, leer artículos, seleccionar los datos más relevantes, organizar la información y luego redactar un texto coherente. Todo esto podría llevarte horas. Deep Research hace ese trabajo por ti, y lo hace en minutos.
Este agente funciona como un asistente digital inteligente: recibe una consulta, diseña un plan de acción, busca activamente en internet, selecciona los contenidos más útiles, y luego redacta un informe detallado. No se limita a copiar y pegar; analiza, compara y resume como lo haría un profesional humano.
No es el mejor, me gusta más perplexity, el de grok 3 y el de gemini, pero es un avance.
¿Por qué está generando tanto interés?
Desde su lanzamiento público el 2 de febrero de 2025, Deep Research ha sido adoptado con entusiasmo por desarrolladores, analistas, políticos y profesionales de múltiples sectores. Personas como Patrick Collison (CEO de Stripe) y expertos en políticas públicas en Washington han elogiado su capacidad para producir análisis útiles en poco tiempo.
Una de las razones de su éxito es que no actúa como un chatbot tradicional, sino que muestra una suerte de «pensamiento en voz alta». Mientras trabaja, comparte en una ventana lateral los pasos que está siguiendo, explica por qué elige ciertas fuentes y reconoce cuándo necesita retroceder o replantear su enfoque.
Desde WWWhatsnew.com consideramos que esa transparencia es clave para generar confianza en herramientas de este tipo. No se trata solo de obtener respuestas, sino de entender el proceso detrás de ellas.
¿Qué puede hacer hoy… y hacia dónde va?
Actualmente, Deep Research está disponible para todos los usuarios de planes de pago de ChatGPT, con un límite mensual de consultas (salvo en el plan Pro de $200 mensuales, que permite más uso). Por ahora, su especialidad es la redacción de informes basados en contenido web, pero OpenAI ya ha expresado su intención de ampliar sus capacidades.
El objetivo es crear un agente capaz de realizar múltiples tareas de oficina, desde preparar presentaciones hasta analizar documentos internos de una empresa. En mi opinión, estamos viendo los primeros pasos de una IA que, si se integra correctamente, puede potenciar la productividad sin desplazar al humano, aunque este equilibrio será delicado.
Un agente que también sorprende… y desconcierta
Un detalle curioso: aunque Deep Research fue diseñado para trabajar con texto y documentos, muchos usuarios lo están utilizando para generar código informático. Sus creadores admiten que esto no estaba en sus planes iniciales y están analizando qué implicaciones puede tener.
Este comportamiento espontáneo muestra el potencial oculto (y aún inexplorado) de los modelos de IA cuando se les da margen de acción. Pero también pone en evidencia sus limitaciones actuales: según los propios investigadores, el agente todavía tiene dificultades para distinguir fuentes confiables de rumores y a veces transmite sus respuestas con una seguridad que no refleja la incertidumbre real del dato.
Desde WWWhatsnew.com advertimos que, como con cualquier herramienta potente, su uso requiere criterio. No basta con pedirle un informe y copiarlo sin más; hace falta revisar, validar y complementar su trabajo, al menos por ahora.
¿Estamos ante el fin del trabajo de oficina tal como lo conocemos?
Ethan Mollick, profesor en Wharton y estudioso de la adopción de IA en empresas, resume bien la situación: Deep Research puede hacer el equivalente a 40 horas de trabajo medio en una sola hora, pero necesita que un experto supervise sus resultados. No se trata de reemplazar al trabajador, sino de reducir las tareas repetitivas y dejar más espacio para el juicio humano.
Sin embargo, la preocupación está ahí: si una IA puede hacer tanto, tan rápido, ¿qué incentivos tendrán algunas empresas para mantener a todo su personal? De hecho, OpenAI ha considerado ofrecer versiones avanzadas de estos agentes a precios de hasta 20.000 dólares mensuales, apuntando directamente a quienes necesitan «trabajo de nivel doctorado».
Yo creo que el reto será cultural y organizativo: no es solo lo que la IA puede hacer, sino cómo decidimos integrarla en el tejido laboral sin sacrificar calidad ni empleo.
¿Qué tan avanzada está esta tecnología?
Comparada con otras herramientas similares, como las de Google DeepMind o Grok (la IA de Elon Musk), Deep Research destaca por su sofisticación. Está basada en el modelo OpenAI o3, que va más allá del clásico generador de texto. Este modelo simula un proceso de razonamiento: descompone problemas en partes, decide qué pasos seguir y ajusta su estrategia sobre la marcha.
Esto le otorga una capacidad de adaptación que antes no veíamos en la IA. Pero como dicen sus propios desarrolladores, aún estamos en una etapa temprana. Hay errores, sesgos y áreas por mejorar, por lo que se espera mucha experimentación en los próximos años.
¿Quién entrena a Deep Research?
No todo es magia algorítmica. Detrás de este agente hay un equipo de profesionales —desde lingüistas hasta matemáticos— que alimentan al sistema con consultas reales, corrigen sus errores y ayudan a mejorar su desempeño. Esta combinación de aprendizaje automático y entrenamiento humano es clave para que el agente se acerque cada vez más a la utilidad práctica que se busca.
¿Qué impacto tendrá en la forma de usar internet?
Una consecuencia inesperada de herramientas como Deep Research es que podrían cambiar cómo interactuamos con la web. Si una IA puede navegar, buscar y sintetizar por nosotros, nuestra experiencia online puede volverse más indirecta y orientada a resultados. Esto tiene ventajas, pero también implica desafíos sobre cómo valoramos las fuentes, la diversidad de opiniones y el pensamiento crítico.
Desde WWWhatsnew.com seguiremos de cerca esta evolución. Creemos que estamos ante una nueva fase, en la que los agentes autónomos dejarán de ser una rareza experimental para convertirse en asistentes reales de conocimiento.