OpenAI ieri ha presentato Deep Research, una nuova funzionalità sperimentale di ChatGPT progettata per condurre ricerche approfondite sul web. Questo strumento sfrutta il nuovo modello o3 di OpenAI; combina la capacità di navigazione con un’analisi dettagliata dei contenuti disponibili online. L’obiettivo è ridurre il tempo necessario per raccogliere, analizzare e sintetizzare informazioni, generando report di qualità paragonabile a quella di un analista professionista.
A differenza delle versione di ricerca sul web di ChatGPT, Deep Research non si limita a fornire risposte rapide ma si spinge oltre; esamina centinaia di fonti per restituire un quadro informativo completo. Questa funzione si rivela particolarmente utile per settori come la finanza, la scienza e l’ingegneria; ma anche per chi cerca analisi dettagliate sugli acquisti come auto, elettrodomestici, componenti hardware o prenotazioni.
Deep Research è già disponibile sul web per gli abbonati Pro ($ 200 al mese), con 100 domande disponibili al mese; arriverà su app mobile e desktop entro la fine di febbraio. Arriverà anche per i clienti Plus (20$/mese), Team, Education e Enterprise. E’ una versione ancora in fase molto sperimentale (alpha).
Come funziona Deep Research
Il processo inizia con una semplice richiesta all’interno di ChatGPT. Dopo aver attivato la modalità Deep Research, un agente AI avvia un’analisi multi-step; individua le fonti più rilevanti e sintetizza i dati raccolti. Il risultato finale è un report testuale con citazioni esplicite, permettendo di verificare facilmente le informazioni trovate.
Non è la solita ricerca sul web che abbiamo già visto su ChatGPT, Perplexity e neanche sui nuovi DeepSeek Websearch e Qwen Websearch. La differenza si nota nella profondità della ricerca (molto più avanzata) e nella elaborazione, analisi e presentazione dei dati trovati.
Deep Research infatti impiega dai 5 ai 30 minuti per completare il compito, a seconda della complessità della ricerca. Durante questo tempo, il sistema elabora i dati, identifica le informazioni più pertinenti e genera un riepilogo dettagliato. OpenAI se necessario integra nei report elementi visivi come grafici e immagini per migliorare la comprensione dei contenuti trovati.
Un altro aspetto distintivo è la capacità di adattamento dell’agente; se durante la ricerca emergono nuove informazioni, Deep Research è in grado di riformulare la strategia e affinare le risposte. Questa flessibilità rende lo strumento molto più efficace rispetto a una semplice ricerca web tradizionale eseguita con AI.
Nonostante le sue potenzialità, OpenAI ha evidenziato che Deep Research potrebbe avere difficoltà nel distinguere informazioni attendibili da fonti meno autorevoli, oltre a presentare qualche incertezza nella valutazione sulle risposte fornite. Questo può portare a una sovrastima o sottostima dell’attendibilità dei dati raccolti, con una verifica necessaria da parte di chi utilizza lo strumento. Tuttavia, OpenAI prevede miglioramenti rapidi grazie all’uso e al feedback ricevuto.
Conclusione
Rispetto alla ricerca Deep Research, la ricerca con GPT-4o è ideale per conversazioni in tempo reale e multimodali. Per domande complesse e specifiche di un dominio, in cui profondità e dettaglio sono essenziali, la capacità di Deep Research di condurre un’esplorazione estensiva citando ogni affermazione fa la differenza tra un riassunto rapido e una risposta ben documentata e verificata, utilizzabile anche come prodotto di lavoro.
La capacità di elaborare e sintetizzare informazioni in modo automatico apre nuove prospettive per chi necessita di analisi dettagliate senza dover passare molto tempo a navigare tra le fonti. Sebbene siano ancora presenti margini di miglioramento, l’introduzione di questa funzione rappresenta un’evoluzione importante nell’assistenza digitale avanzata.
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