{"id":48013,"date":"2025-02-03T23:25:09","date_gmt":"2025-02-03T23:25:09","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/tecnologia\/con-deep-research-openai-apunta-un-futuro-claro-uno-lleno-de-agentes-de-ia-especializados-y-muy-caros\/"},"modified":"2025-02-03T23:25:09","modified_gmt":"2025-02-03T23:25:09","slug":"con-deep-research-openai-apunta-un-futuro-claro-uno-lleno-de-agentes-de-ia-especializados-y-muy-caros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=48013","title":{"rendered":"Con Deep Research, OpenAI apunta un futuro claro. Uno lleno de agentes de IA especializados (y muy caros)"},"content":{"rendered":"
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OpenAI sigue pisando el acelerador y no para de presentar cambios en sus servicios y nuevos modelos. Si hace tres d\u00edas llegaba o3-mini para todos los usuarios de ChatGPT<\/a>, ahora la empresa va m\u00e1s all\u00e1 y nos ofrece un modelo especialmente ambicioso. No solo eso: es un modelo de IA hiperespecializado en un tipo de tarea: la investigaci\u00f3n.<\/p>\n

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Igual no es para ti<\/strong>. El nuevo modelo de IA de OpenAI, llamado Deep Research<\/a>, no es (probablemente) para ti. En primer lugar, porque se trata de una herramienta hiperespecializada y dirigida a tareas complejas de an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n

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Solo 100 (caras) consultas al mes<\/strong>. En segundo, por su precio y limitaciones: ahora mismo Deep Research solo est\u00e1 disponible en la suscripci\u00f3n m\u00e1s cara de OpenAI \u2013ChatGPT Pro, 200 d\u00f3lares\/mes<\/a>\u2014 pero es que adem\u00e1s pagando esa cifra solo tendr\u00e1s acceso a 100 consultas mensuales. Parecen pocas, desde luego, pero eso parece dejar claro que este modelo es especialmente intensivo en recursos.<\/p>\n

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Ahorro de tiempo potencialmente enorme<\/strong>. Los resultados de esas consultas, no obstante, parecen ser prometedores. Kevin Weil, uno de los directivos de OpenAI, explicaba que Deep Research \u00abpuede realizar tareas de investigaci\u00f3n complejas que le llevar\u00edan entre 30 minutos y 30 d\u00edas a una persona\u00bb, pero a diferencia de los seres humanos, este modelo puede resolver dichas tareas en \u00abentre cinco y 30 minutos\u00bb dependiendo de la complejidad.<\/p>\n

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Un modelo que busca y rebusca<\/strong>. Este modelo tiene ya un componente ag\u00e9ntico importante: puede actuar e investigar de forma aut\u00f3noma, e ir buscando informaci\u00f3n de forma recursiva. As\u00ed, puede analizar un enlace de un sitio web y luego analizar los enlaces a los que lleva ese documento para recurrir tambi\u00e9n a esa informaci\u00f3n.<\/p>\n

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Menos alucinaciones<\/strong>. A partir de ah\u00ed puede sintetizar toda la informaci\u00f3n que encuentra a lo largo de ese proceso, que aparentemente es mucho m\u00e1s profundo y complejo. Adem\u00e1s en Deep Research todas las respuestas incluyen numerosas citas que validan los datos que se ofrecen, lo que desde luego minimiza las posibles \u00abalucinaciones\u00bb de modelos de IA generativa tradicionales.<\/p>\n

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El rendimiento de los mejores modelos en la prueba \u00abHumanity’s Last Exam\u00bb era sorprendentemente bajo. Con DeepResearch la cosa cambia de forma notable.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

El modelo o3 como pilar fundamental<\/strong>. La base de Deep Research es una versi\u00f3n especial de o3<\/a>, el modelo de razonamiento que han modificado para optimizarlo y lograr que se comporte mejor a la hora de navegar por internet y analizar datos. En OpenAi explican c\u00f3mo el modelo fue entrenado \u00abcon tareas del mundo real que requieren un navegador y una herramienta en Python, usando los mismos m\u00e9todos de aprendizaje por refuerzo que est\u00e1n detr\u00e1s de OpenAI o1\u00bb.<\/p>\n

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Poni\u00e9ndolo a prueba<\/strong>. El resultado es un modelo que logr\u00f3 un nuevo r\u00e9cord en un benchmark llamado Humanity’s Last Exam<\/a>. En estas pruebas, especialmente exigentes para los modelos, se incluyen 3.000 preguntas de alta dificultad en diversos campos acad\u00e9micos. El modelo de o3 usado en Deep Research logr\u00f3 un 26,6% de \u00e9xito, que parece una cifra baja pero no lo es tanto si observamos el rendimiento de otros modelo: DeepSeek-R1 logr\u00f3 un 9,4%, o1 un 9,1%, Gemini Thinking logr\u00f3 un 6,2%, Grok-2 un 3,8% y GPT-4o un 3,3%.<\/p>\n

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Un potencial y prometedor becario<\/strong>. Una vez estamos viendo c\u00f3mo OpenAI est\u00e1 orientando parte de sus productos a convertirlos en asistentes especializados que act\u00faen como una especie de becario brillante y muy capaz<\/a>. Pagar 200 d\u00f3lares al mes por algo as\u00ed puede parecer caro, pero si te ayuda a hacer tu trabajo mucho m\u00e1s r\u00e1pido, \u00bfno compensa eso de forma notable? Es probable que s\u00ed, y que a este ritmo el p\u00fablico profesional sea candidato a sacar partido de la herramienta.<\/p>\n

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Y una forma de competir con el fen\u00f3meno DeepSeek<\/strong>. Es muy probable que los rivales de OpenAI acaben lanzando productos similares, incluso con costes mucho m\u00e1s competitivos. Ha pasado con DeepSeek R1<\/a>, que compite directamente con o1, pero de momento OpenAI tiene aqu\u00ed una (\u00bfpeque\u00f1a?) ventaja competitiva. Una que adem\u00e1s puede permitir a la empresa comenzar a impulsar el uso de su suscripci\u00f3n a ChatGPT Pro y as\u00ed lograr muchos m\u00e1s ingresos. La cuesti\u00f3n, por supuesto, es cu\u00e1nto tardar\u00e1 la competencia en ofrecer algo as\u00ed.<\/p>\n

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En Xataka | Mistral AI es la startup francesa que apost\u00f3 por la eficiencia antes que DeepSeek. Su futuro es incierto<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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