La función de investigación profunda de Gemini y funciona tal como esperaba

Ayer se lanzó Gemini 2.0 y Google anunció una función adicional junto con ella. Se llama Deep Research y técnicamente es parte del modelo 1.5 Pro y te ayuda a realizar una investigación sobre un tema específico en cuestión de minutos en lugar de las horas que normalmente necesitarías.

Es la función que estaba esperando porque tengo muchos intereses y la investigación profunda podría ayudarme a aprender más sobre ellos más rápido. La probé para ver qué tan bien funciona y tengo sentimientos encontrados al respecto.

Cómo utilizar la investigación profunda

Antes de pasar a la parte práctica y a mi experiencia con la nueva herramienta Deep Research, hablemos de cómo utilizarla. Primero, las malas noticias: Deep Research es parte de la suscripción Gemini Advanced, por lo que tendrás que desembolsar 20 dólares al mes para utilizarla. Google suele ofrecer funciones de pago a los usuarios gratuitos con el tiempo (como hizo con su generador de imágenes de IA ), pero la empresa no ha compartido ningún detalle al respecto hasta el momento. Además, Deep Research solo está disponible en la web en este momento, pero debería llegar pronto a las aplicaciones móviles.

Si tiene una suscripción a Gemini Advanced, abra el chatbot y seleccione la opción “1.5 Pro con investigación profunda” del menú desplegable en la parte superior, como se muestra en la captura de pantalla anterior.

Luego comienza la parte divertida. Puedes comenzar con una indicación muy simple como “Ayúdame a investigar las tendencias de vehículos autónomos para mi ensayo”, o puedes ser mucho más preciso con tu solicitud. Una vez que ingreses tu indicación, Gemini creará un plan, mostrándote un esquema exacto del informe que creará a partir de la investigación. Puedes aceptarlo o pedirle a Gemini que lo cambie, ya sea agregando algo o eliminando partes.

Luego, tendrás que esperar unos minutos para que Deep Research haga su trabajo. Una vez que la investigación esté completa, el informe completo estará disponible. Si necesitas más información, puedes hacer preguntas de seguimiento. También puedes abrir el informe en Google Docs. Como todos los chats de Gemini, se guardará en tu historial para usarlo más adelante.

Experiencia práctica con la investigación profunda de Gemini

Así es como funciona la investigación profunda en el papel, pero ahora es el momento de ver qué tan bien funciona en la vida real.

Quería empezar con algo un poco más complejo. Soy un apasionado de las finanzas y me encanta el mercado de valores. Intento estar al día con las últimas noticias a diario, pero no siempre es fácil. Algunas fuentes en línea me dan una breve descripción general de lo que sucedió en el mercado el día anterior y, si tengo preguntas adicionales o quiero datos más detallados, tengo que visitar numerosos sitios web para obtener todo lo que necesito.

Gemini me mostró rápidamente el plan según mis indicaciones y también incluyó más detalles, como la fecha exacta (ver captura de pantalla anterior). Después de hacer clic en «Iniciar investigación», tuve que esperar cuatro minutos y medio hasta que se completó la investigación. Puede parecer mucho tiempo, ya que estamos acostumbrados a recibir comentarios de Gemini de manera más o menos instantánea, pero debemos tener en cuenta que la IA extrajo datos de 73 sitios web; imagínese cuánto tiempo le llevaría hacerlo por su cuenta.

El informe creado parece excelente a primera vista. No es demasiado largo y no necesita serlo, ya que solo debe ser una descripción general. Incluye un par de tablas y hay fuentes debajo de cada párrafo de las cuales puedes verificar de dónde Gemini obtuvo los datos. Hasta aquí, todo bien. Sin embargo, una vez que comencé a leer el informe en detalle, las limitaciones de Deep Research se hicieron evidentes.

Pero empecemos por lo positivo. La descripción general básica del mercado, junto con los cambios porcentuales de los principales índices, es excelente. La sección sobre noticias y eventos que impactaron en el mercado también es sólida, salvo algunos contratiempos, y la conclusión bien vale la pena leerla.

Sin embargo, hay problemas en casi todas las secciones. La tabla que enumera el desempeño de las 10 principales empresas del S&P 500 por capitalización de mercado en realidad no incluye las 10 principales empresas por capitalización de mercado. Solo muestra nueve empresas, y ninguna de ellas se encuentra entre las 10 más grandes de los EE. UU. Es más, no muestra el cambio porcentual de cuatro de las empresas que enumera y solo dice «No disponible».

El texto que acompaña a la publicación es aún más confuso, ya que habla de datos del año hasta la fecha en lugar de datos del día específico que solicité, lo que lo hace inútil para mí. Y lo que me pareció particularmente extraño es la frase: «Una empresa desconocida lideró el S&P 500 con un rendimiento del año hasta la fecha del 308,05 %». Este tipo de datos en el mercado de valores suele ser transparente, por lo que no estaba seguro de por qué Gemini no mencionó el nombre de la empresa. ¿A qué se debe todo este secretismo, Google?

Sin embargo, todo quedó claro al consultar la fuente. La fuente no enumera los nombres de las empresas para los usuarios gratuitos, ya que es necesario tener una cuenta para verlos. Gemini no tuvo esto en cuenta, por lo que solo decía «una empresa desconocida». También había muchos otros datos sin importancia en varias secciones que parecían fuera de lugar y realmente no aportaban mucho valor.

Géminis tuvo mejores resultados en su segundo y tercer intento.

Sin embargo, intenté darle a Gemini una segunda y una tercera oportunidad. Primero le pedí que investigara sobre diferentes estilos de diseño de interiores y esquemas de colores y cuál era el más adecuado para un apartamento pequeño en un edificio moderno. La tarea fue mucho más fácil para Gemini que la relacionada con el stock, y realmente hizo un buen trabajo. No hubo errores estúpidos esta vez, pero podría argumentar que el informe proporcionado era un poco básico y no incluía ninguna imagen, lo cual es importante cuando se habla de diseño. Cuando le pedí que proporcionara imágenes, Gemini dijo que no podía hacerlo.

Luego le pedí que investigara el tema de los chatbots de IA y me dijera cuáles hay, qué pueden y qué no pueden hacer, cuánto cuestan y qué les depara el futuro. El resultado fue similar al del artículo sobre diseño de interiores. No hay errores importantes, pero la investigación fue un poco insulsa y se lee como una publicación estándar en un sitio web. La introducción del informe incluso incluía una oración que decía: «Este artículo profundiza en el mundo de los chatbots de IA», que parece algo que Gemini simplemente sacó de un sitio que investigó.

Según mi experiencia con las extensiones de Gemini , no esperaba que Deep Research funcionara exactamente como se anunciaba. Y tenía razón. Su uso para la investigación del mercado de valores durante un día específico resultó ser más o menos inútil en general. Si bien me proporcionó una gran cantidad de datos interesantes, se equivocó lo suficiente como para convencerme de no volver a usarlo. No me proporcionó los datos que solicité y parte de la información que contenía el informe era inútil y no debería incluirse en él.

En lo que respecta a temas más amplios (y más sencillos), como los chatbots de IA y el diseño de interiores, la historia fue un poco diferente. Si bien los informes proporcionados eran un poco sosos y no muy detallados, no había errores importantes que resaltaran y hicieran que todo fuera inútil. Siempre puedes hacer preguntas de seguimiento si quieres obtener información adicional, y esa parte de Deep Research funciona bastante bien.

En general, la investigación profunda es un éxito o un fracaso.

En general, la investigación profunda es un éxito o un fracaso, pero debemos ser realistas y tener en cuenta el hecho de que la IA aún se encuentra en una etapa temprana de desarrollo. La idea detrás de esta herramienta de Gemini es brillante y, aunque no funciona perfectamente en este momento, sigue siendo bastante útil en ciertos casos. Solo hay que ser selectivo con respecto a para qué se utiliza.

Pero lo que me entusiasma es el futuro en el que Google solucione los problemas con Deep Research. Una vez que la mejore, la herramienta será invaluable en la vida de muchas personas que necesiten realizar una investigación en profundidad y no quieran pasar horas clasificando varias fuentes.