Sempre più società come OperAI stanno rilasciando sistemi basati su agenti, poiché questi si rivelano un supporto utile per lo svolgimento delle nostre attività. Questi sistemi permettono il passaggio di informazioni tra diversi livelli di agenti e, grazie all’implementazione di strumenti specifici, che sono essenzialmente funzioni progettate per eseguire operazioni, consentono di utilizzare tali sistemi per compiere una vasta gamma di attività operative.
OpenAI ha introdotto Deep Research, una nuova funzionalità di Chat GPT progettata per condurre ricerche multi-step sul web per compiti complessi, sintetizzando grandi quantità di informazioni online. Questo strumento promette di ridurre drasticamente i tempi necessari per la ricerca, passando da ore a pochi minuti. Ma come funziona, quali sono i suoi punti di forza e di debolezza, e come può essere utile per un imprenditore?
Come Funziona Deep Research
Deep Research è alimentato da una versione del modello OpenAI o3 ottimizzata per la navigazione web e l’analisi dei dati. Utilizzando il ragionamento, questo strumento è in grado di cercare, interpretare e analizzare grandi quantità di testo, immagini e PDF presenti su Internet, adattando la sua strategia in base alle informazioni che incontra. Il modello è stato addestrato su compiti reali che richiedono l’uso di browser e strumenti Python, utilizzando gli stessi metodi di apprendimento per rinforzo alla base di OpenAI o1.
Punti di Forza
- Ricerca Approfondita: Deep Research è in grado di sintetizzare informazioni da centinaia di fonti online, fornendo report completi al livello di un analista di ricerca.
- Efficienza: Questa funzionalità riduce drasticamente i tempi di ricerca, completando in pochi minuti ciò che un umano impiegherebbe ore a fare.
- Documentazione Completa: Ogni output è documentato con citazioni chiare e un riepilogo del processo di ragionamento, facilitando la verifica delle informazioni.
- Capacità di Scoprire Informazioni Nascoste: Deep Research è particolarmente efficace nel trovare informazioni di nicchia e non intuitive che richiederebbero la navigazione di numerosi siti web.
- Flessibilità: L’utente può fornire file o fogli di calcolo aggiuntivi per contestualizzare meglio la domanda.
- Analisi Multimodale: Il sistema è capace di analizzare non solo testo ma anche immagini e PDF.
- Integrazione con Strumenti: Può navigare sul web, generare grafici tramite Python ed inserire questi ed immagini nelle sue risposte.
Punti di Debolezza
- Possibili Allucinazioni e Inferenze Errate: Deep Research può occasionalmente inventare fatti o fare inferenze scorrette.
- Difficoltà nel Distinguere Fonti Autorevoli: Lo strumento può avere difficoltà a distinguere tra informazioni autorevoli e voci di corridoio.
- Calibrazione della Confidenza: Non sempre esprime con accuratezza l’incertezza nelle sue risposte.
- Errori di Formattazione: All’inizio potrebbe presentare errori minori nella formattazione dei report e delle citazioni.
- Tempi di Avvio: L’avvio delle ricerche può richiedere più tempo del previsto.
- Disponibilità Limitata: Attualmente, Deep Research è disponibile principalmente per gli utenti Pro , con accesso esteso a Plus e Team in futuro.
Deep research quindi ha il vantaggio di poter aggregare velocemente ed autonomamente una grande quantità di fonti e quindi farci risparmiare molto tempo, resta il fatto che siamo noi a dover verificare e validare il risultato il che richiede conoscenza e competenza.
Va vediamo a livello aziendale come possiamo utilizzare questo strumento:
Deep Research può essere uno strumento prezioso per gli imprenditori in diversi ambiti:
- Analisi di Mercato: Condurre analisi competitive sulle piattaforme di streaming o ottenere report personalizzati sui migliori veicoli per pendolari.
- Ricerca di Mercato: Trovare informazioni precise e affidabili in aree come finanza, scienza, politica e ingegneria.
- Decisioni di Acquisto: Ottenere raccomandazioni iper-personalizzate per acquisti importanti come automobili, elettrodomestici e mobili.
- Identificazione di Tendenze: Scoprire tendenze di mercato non ovvie che richiederebbero la navigazione di numerosi siti web.
- Ottimizzazione del Tempo: Delegare la ricerca web complessa e dispendiosa in termini di tempo, liberando tempo prezioso per altre attività.
- Reportistica: Deep Research può creare report con citazioni, immagini, tabelle e grafici utili per presentare dati complessi in modo comprensibile.
Sviluppi Futuri
OpenAI sta lavorando per migliorare Deep Research:
- Accesso Esteso: L’obiettivo è estendere l’accesso a tutti gli utenti paganti con limiti di utilizzo significativamente più alti e con una versione più rapida e conveniente.
- Integrazione con Fonti Dati Specializzate: In futuro, Deep Research potrà accedere a fonti dati più specializzate, incluse risorse a pagamento o interne, per report più robusti e personalizzati.
- Integrazione con Operator: La combinazione di Deep Research (per la ricerca online asincrona) e Operator (per azioni nel mondo reale) permetterà a ChatGPT di svolgere compiti sempre più sofisticati.
- Disponibilità su Mobile e Desktop: Deep Research sarà disponibile su web, mobile e app desktop.
- Miglioramenti Continui: Si prevede che i problemi attuali, come le allucinazioni e gli errori di formattazione, miglioreranno rapidamente con l’utilizzo e il tempo.
Come Approcciarsi in Maniera Corretta ed Efficace
- Definire Chiaramente gli Obiettivi: Prima di utilizzare Deep Research, è fondamentale definire con precisione il tipo di informazioni di cui si ha bisogno.
- Verificare le Fonti: Anche se Deep Research cita le fonti, è importante verificare l’attendibilità di queste ultime e le conclusioni tratte.
- Essere Consapevoli delle Limitazioni: Riconoscere che Deep Research può commettere errori e non è infallibile.
- Utilizzare la Documentazione: Sfruttare le citazioni e il riepilogo del processo di ragionamento per comprendere come sono state ottenute le informazioni e verificare la loro accuratezza.
- Combinare con l’Intuito Umano: Deep Research è uno strumento potente, ma non sostituisce il pensiero critico e l’esperienza umana.
- Feedback Iterativo: Fornire feedback su ogni output per aiutare il modello a migliorare nel tempo.
In conclusione, Deep Research rappresenta un passo avanti significativo nella capacità di automatizzare e accelerare la ricerca online, fornendo agli imprenditori uno strumento potente per ottenere informazioni accurate e approfondite. Nonostante le attuali limitazioni, i continui sviluppi e la maggiore disponibilità renderanno questa tecnologia sempre più essenziale nel mondo degli affari.
