Después de la investigación profunda viene la investigación profunda

En solo unas semanas, OpenAI lanzó deep research, Perplexity lanzó Deep Research y, más recientemente, Grok presentó DeepSearch. Incluso Google Gemini lanzó su propia versión de Deep Research, llamada... Deep Research, a finales del año pasado.

"Muchas empresas crean sus versiones [de Deep Research] para seguir la tendencia más amplia y centrarse en modelos de razonamiento que han conquistado el mundo", observa Kate Soule, directora de gestión técnica de productos de IBM, en un episodio reciente del podcast Mixture of Experts. El momento DeepSeek, en particular, demostró cómo el código abierto puede impulsar la innovación. "Estamos viendo surgir un ecosistema rico".

Características como la investigación profunda y la búsqueda agéntica están transformando la forma en que las personas encuentran y consumen información en línea. Si bien los motores de búsqueda tradicionales se basan en la indexación y clasificación de las páginas, los agentes impulsados por IA leen, sintetizan y ofrecen respuestas estructuradas directamente.

"La mayoría de estos modelos de investigación profunda comienzan primero por crear un plan", explica Shobhit Varshney, vicepresidente y socio sénior de IBM. "A continuación, se ponen en marcha y comienzan a rastrear la web... para encontrar todos los sitios web que son relevantes".

En este contexto, los agentes no se limitan a responder a preguntas sencillas: buscan en la web o en datos privados, recopilan hechos, comprueban datos y descomponen los problemas en componentes más pequeños. Los agentes siguen una cadena de pensamiento, comprueban dos veces su trabajo y producen investigaciones o análisis estructurados.

Sin embargo, la evaluación objetiva de los resultados de estos modelos de investigación profunda sigue siendo una limitación. "No sé qué es lo bueno", dice Varshney. "Es un problema mucho más difícil que escribir código o resolver problemas matemáticos, donde puedo decir de forma determinista si la respuesta es correcta o no", señala.

Pero la búsqueda es solo una de las muchas aplicaciones de la IA agéntica.

"Este es solo uno de esos primeros casos de uso que hemos identificado en los que el razonamiento aporta un claro valor demostrable", afirma Soule.

El cambio hacia la IA agéntica ya está transformando los sectores, obligando a las empresas a replantearse su forma de operar. "No he conocido a un solo fundador que no trabaje en esta cuestión, y me reúno con 500 fundadores cada año", dice Frank Desvignes, socio fundador de True Global Ventures en Silicon Valley.

Uno de los sectores que ya está experimentando este cambio es el de los viajes. Sarah Eley, cofundadora y COO de Bookit N Go, un servicio de reservas de viajes B2B y B2C, afirma que los agentes pueden realizar una investigación, ofrecer recomendaciones personalizadas y reservar viajes en nombre de sus usuarios. "Me parece tan obvio que este es el siguiente paso lógico en lo que respecta a los viajes, porque hoy en día es muy difícil planificar y reservar", afirma.

Más allá del marketing y la atención al cliente, todos los aspectos del negocio, desde la cadena de suministro y las finanzas hasta los recursos humanos y las operaciones, se verán transformados por la IA agéntica.

"La IA agéntica está provocando un cambio de paradigma", afirma Karen Butner, líder de investigación global del Institute for Business Value de IBM.

En lugar de que las personas hagan las tareas individuales involucradas, los agentes serán quienes las hagan, explica Butner. Las personas gestionarán los agentes de IA para asegurarse de que trabajan juntos sin problemas para alcanzar los objetivos empresariales.

"Estos sistemas no solo aprenden, sino que se adaptan. Llamo a las personas que los gestionan 'directores de IA' porque orquestan todo", dice Butner.

En un mundo de agentes, las operaciones se ejecutarán 24x7, y los humanos se reciclarán profesionalmente. El valor de los agentes de IA no estará en las tareas operativas, sino en su capacidad para comprender y analizar el entorno. La oportunidad será enorme.

¿Qué podemos esperar de la investigación profunda en lo que respecta a estos sistemas agéntico? Es uno de los casos de uso más prácticos del razonamiento, afirma Soule. Es más, una vez que estos modelos de razonamiento comiencen a incorporarse a los datos empresariales, las posibilidades se multiplicarán, cree Varshney: "Creo que esa es la empresa que va a ganar miles de millones de dólares".