Dopo Deep Research arriva la ricerca approfondita

In poche settimane, OpenAI ha rilasciato Deep Research, Perplexity ha lanciato Deep Research e, più recentemente, Grok ha introdotto DeepSearch. Persino Google Gemini ha lanciato una propria versione di ricerca approfondita, chiamata... Deep Research, alla fine dello scorso anno.

"Molte aziende creano le loro versioni (di Deep Research) per seguire la tendenza più ampia e concentrarsi sui modelli di ragionamento che hanno preso d'assalto il mondo", osserva Kate Soule, Director of Technical Product Management presso IBM Research, in un recente episodio del podcast Mixture of Experts . Il momento DeepSeek, in particolare, ha dimostrato come l'open source possa stimolare l'innovazione. “Stiamo assistendo alla nascita di un ricco ecosistema.”

Caratteristiche come la ricerca approfondita e la ricerca agentica stanno trasformando il modo in cui le persone trovano e consumano informazioni online. Mentre i motori di ricerca tradizionali si basano sull'indicizzazione e la classificazione delle pagine, gli agenti basati su AI leggono, sintetizzano e forniscono direttamente risposte strutturate.

"La maggior parte di questi modelli di ricerca approfondita inizia con la creazione di un piano", spiega Shobhit Varshney, VP e Senior Partner presso IBM. "Poi si attiva e inizia a scandagliare il web... per trovare tutti i siti rilevanti".

In questo contesto, gli agenti non si limitano a rispondere a semplici domande: fanno ricerche sul web o tra dati privati, raccolgono e verificano i fatti e scompongono i problemi in componenti più piccole. Gli agenti seguono una chain of thought, verificano il loro lavoro e producono ricerche o analisi strutturate.

La valutazione oggettiva dell'output di questi modelli di ricerca approfondita rimane, tuttavia, un limite. "Non so cosa significhi essere bello", dice Varshney. "È un problema di un ordine di grandezza più arduo rispetto alla scrittura di codice o alla risoluzione di problemi matematici, dove posso dire in modo deterministico se la risposta è corretta o meno", osserva.

Ma la ricerca è solo una delle tante applicazioni dell'agentic AI.

"Questo è solo uno dei primi casi d'uso che abbiamo identificato, in cui il ragionamento apporta un valore chiaramente dimostrabile", afferma Soule.

Il passaggio all'agentic AI sta già trasformando i settori, costringendo le aziende a ripensare il modo in cui operano. "Non ho mai incontrato un solo fondatore che non si occupi di questa questione, e ogni anno incontro 500 fondatori", afferma Frank Desvignes, Founding Partner di True Global Ventures nella Silicon Valley.

Uno dei settori che sta già assistendo a questo cambiamento è quello dei viaggi. Sarah Eley, Co-Founder e COO di Bookit N Go, un servizio di prenotazione di viaggi B2B e B2C, afferma che gli agenti possono fare ricerca, offrire raccomandazioni personalizzate e prenotare viaggi per conto degli utenti. "Mi sembra ovvio che questo sia il passo logico successivo quando si tratta di viaggiare, perché oggi è così difficile pianificare e prenotare", afferma.

Oltre al marketing e al supporto clienti, ogni aspetto del business, dalla supply chain e finanza alle risorse umane e operazioni, sarà trasformato dall'agentic AI.

"L'agentic AI sta causando un cambiamento di paradigma", afferma Karen Butner, Global Research Leader presso l'Institute for Business Value di IBM.

Invece di far svolgere alle persone i singoli compiti previsti, saranno gli agenti a svolgere i compiti, spiega Butner. Le persone gestiranno gli agenti AI per assicurarsi che collaborino senza problemi per raggiungere gli obiettivi aziendali.

"Questi sistemi non si limitano ad apprendere, si adattano. Chiamo le persone che li gestiscono 'direttori AI' perché orchestrano tutto", sostiene Butner.

In un mondo agentico, le operazioni funzioneranno 24 ore su 24, 7 giorni su 7, e gli esseri umani si riqualificheranno. Il valore degli agenti AI non risiede nei compiti operativi, ma nella loro capacità di comprendere e analizzare l'ambiente. L'opportunità sarà enorme.

Cosa possiamo aspettarci da una ricerca approfondita riguardo a questi sistemi agentici? Soule sostiene che si tratta di uno dei casi d'uso più pratici per il ragionamento. Inoltre, una volta che questi modelli di ragionamento iniziano a sovrapporsi ai dati aziendali, le possibilità si moltiplicano, Varshney aggiunge: "Penso che questa sia l'azienda che guadagnerà miliardi di dollari".