Deep Research: Google Gemini, Open AI, Perplexity

Con el reciente lanzamiento de Deep Research, Perplexity AI se une a competir contra Google Gemini y Open AI ¿Será el inicio del fin de los artículos de investigación?

Google With Deep Research

Google quien fue el primero en lanzar Gemini With Deep Research ¿habrá registrado el nombre “Deep Research” para la funcionalidad de investigación profunda con la IA? Ya que en la primera quincena de Diciembre de 2024, Google ya estaba superando no solo a Open AI con este tipo de funcionalidad enfocada en la investigación, sino también a Perplexity, Claude, Grok, y demás modelos de IA.

Video Diciembre 2024 – Gemini Deep Research

Open AI Deep Research

Sin embargo, parece que no fue así, porque eso explicaría el cómo Open AI lanzó, en la primera semana de febrero 2025, “Deep Research” que es una versión muy superior a la de Google, porque está potenciada con o3 para esta funcionalidad de investigación profunda, pero a diferencia de Google, Open AI le ha colocado “esteroides” o con funciones de “Agente de IA” porque en un promedio de trabajo de 15 minutos (puede variar en función de la indicación) su versión de Deep Research hace lo que a un ser humano le podría tomar varias horas.

Versus: Los resultados de Open AI son muy superiores, porque la versión de Google quedaría como un resumen general, pero o3 lo analiza, y te presenta una visión más holística y realmente más “profunda”.

Sin embargo si bien este nuevo lanzamiento ha generado revuelo, es todavía de bajo impacto, ya que por el momento sólo es una función disponible para sus usuarios PRO (plan mensual de $200) por lo que los usuarios de Chat GPT Plus y Teams, deberán esperar un tiempo para poder empezar a utilizarla.

Perplexity Deep Research

Entonces en esta primera quincena de febrero 2025, Perplexity ha lanzado su propia versión de Deep Research para atraer tanto a usuarios de planes gratuitos como de pago, a probar esta nueva funcionalidad a diferencia lo que ha hecho Open AI (solo dar acceso anticipado a quienes pagan $200) ¿Crees que Open AI se está volviendo más closed al hacer cada vez más difícil a funcionalidades como estas? Comento esto, porque durante el mes de febrero de 2025 estoy trabajando sin mi usual suscripción a Open AI, ya que no siento la diferencia con otras IA gratuitas que hace lo mismo o incluso más al suplir todas las funciones de los planes Plus y Teams de Open AI.

Opciones de Exportación

Perplexity Deep Research ofrece diversas formas de compartir y almacenar los resultados:

Exportación de informes en formato PDF.
Conversión a “Perplexity Pages” para una presentación interactiva.
Opciones para compartir directamente con colegas, facilitando la colaboración.

Rendimiento destacado

Registra un rendimiento sobresaliente en diversos benchmarks:

Humanity’s Last Exam: Obtuvo un 20.5% de precisión, superando modelos como Gemini Thinking, o3-mini y DeepSeek-R1.
SimpleQA Benchmark: Alcanzó un 93.9% de precisión en preguntas factuales, destacándose como una solución confiable para consultas directas.

Infraestructura Técnica

Respaldada por una infraestructura robusta que garantiza un rendimiento óptimo incluso en condiciones exigentes:

Procesa más de 100,000 consultas por hora.
Mantiene baja latencia durante periodos de alta demanda.
Soporta hasta 10,000 usuarios concurrentes, asegurando accesibilidad y rapidez.

Comparativa con competidores

En comparación con herramientas similares como Google Deep Research y OpenAI Deep Research, Perplexity destaca por su flexibilidad y rapidez:
Mientras que Google Deep Research se enfoca en análisis exhaustivos pero más lentos, Perplexity prioriza la velocidad sin sacrificar la calidad.
Ofrece acceso gratuito con limitaciones diarias, mientras que los usuarios Pro disfrutan de consultas ilimitadas, una ventaja significativa frente a modelos más restrictivos.

Probando Perplexity Deep Research

Empezamos colocando el tema de la investigación

Luego empezará a presentarnos su proceso de trabajo conforma va avanzando, y además se activa la función de “habilitar notificación” para cuando termine de realizar su trabajo.

Y mientras va avanzando, se pone no solo múltiples fuentes, sino que conforme avanza, muestra que tiene una cantidad mínima que cumplir para poder tener variedad y calidad de fuentes

Y finalmente presenta el resultado de la investigación

Y este fue parte del contenido generado:

“..Empatía Aumentada por IA

La IA amplifica la capacidad de los equipos para comprender a los usuarios mediante análisis predictivos y segmentación avanzada. Herramientas como IBM Watson Analytics permiten identificar microtendencias en comportamientos de consumo, mientras que modelos generativos crean personajes de usuarios hiperrealistas basados en datos demográficos y psicográficos24. Un caso destacado es Netflix, que utiliza algoritmos de recomendación para adaptar interfaces según los hábitos de visualización, mejorando la experiencia personalizada2.

Definición de Problemas con Soporte Algorítmico

En esta etapa, la IA contribuye a la priorización de desafíos mediante matrices de impacto-esfuerzo automatizadas. Sistemas como Microsoft Power BI integran aprendizaje automático para visualizar relaciones complejas entre variables, facilitando la identificación de problemas críticos3. Además, técnicas de clustering agrupan feedback de usuarios en categorías temáticas, ayudando a los diseñadores a enfocarse en áreas de mayor impacto4.

Ideación Generativa Asistida por IA

Plataformas de ideación como Runway ML emplean redes neuronales para proponer soluciones innovadoras basadas en parámetros establecidos. Por ejemplo, al introducir restricciones como “sostenibilidad” y “bajo costo”, la IA genera conceptos de productos que equilibran ambos factores4. ChatGPT puede actuar como un facilitador en sesiones de brainstorming, asumiendo roles específicos (ej.: “abogado del diablo” o “optimista”) para desafiar suposiciones y diversificar perspectivas4.

Prototipado Rápido con Herramientas Inteligentes

Herramientas como Figma integran plugins de IA para convertir bocetos en prototipos interactivos en minutos. La generación automática de wireframes a partir de descripciones textuales acelera la iteración, permitiendo testear múltiples variantes simultáneamente3. En el sector financiero, bancos como BBVA utilizan simuladores basados en IA para predecir la usabilidad de interfaces antes de su desarrollo, reduciendo costos de rediseño2.

Testeo Predictivo y Análisis de Usabilidad

Sistemas de eye-tracking virtual y heatmaps generados por IA ofrecen insights detallados sobre la interacción usuario-prototipo. Plataformas como Hotjar emplean aprendizaje automático para detectar puntos de fricción en tiempo real, mientras que modelos predictivos anticipan tasas de adopción según datos históricos4. Este enfoque permite iteraciones más informadas y reduce el riesgo de lanzamientos fallidos…”

Comentario final: a diferencia de las versiones de Google y Open AI, en Perplexity no figuró la opción para ajustar o editar el plan de investigación, ya que luego de ingresar el tema empieza a trabajar con el tema asignado para la investigación

“Editar Plan”: En la imagen Gemini with Deep Research permite hacer ajustes al plan

“Preguntas para direccionar el enfoque”: En la imagen Open AI Deep Research permite hacer ajustes al enfoque de la investigación:

Gemini Deep Research

Sin embargo, dejando de lado esa parte que Perplexity AI deberá afinar, su ventaja es su disponibilidad, ya que tanto los usuarios de planes gratuitos como los de planes de pago tienen acceso a Deep Research, a diferencia de Google Gemini y Open AI.

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