OpenAI lança Deep Research, recurso para promete pesquisa detalhada para gerar relatórios

Por Luciano Rodrigues
Imagem: Dall-E
  • Deep Research da OpenAI é recurso do ChatGPT para pesquisas complexas.
  • Disponível inicialmente para assinantes Pro (100 consultas/mês), com expansão para Plus e Enterprise.
  • Usa modelo o3, treinado com reforço para navegação web e análise de dados.
  • Precisão de 26,6% em teste com exame acadêmico difícil, mas ainda enfrenta riscos de erros.
  • Google anunciou recurso parecido há dois meses, acirrando a concorrência.

A OpenAI deu um passo ousado para conquistar acadêmicos, engenheiros e até consumidores exigentes.

Nesse domingo (02), a empresa anunciou o Deep Research, um recurso do ChatGPT projetado para realizar investigações detalhadas em áreas como finanças, ciência e política.

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A ferramenta, já disponível para assinantes Pro (com limite de 100 consultas mensais), promete substituir horas de garimpo online por relatórios estruturados — mas não sem levantar dúvidas sobre a confiabilidade da IA generativa.

Para usar o Deep Research, basta selecionar a opção no compositor do ChatGPT, inserir a pergunta e anexar arquivos, se necessário.

A IA vasculha múltiplas fontes, incluindo planilhas e PDFs, e entrega respostas em 5 a 30 minutos, com citações e um resumo do processo de pensamento.

A versão inicial é apenas para navegadores, mas integrações mobile e desktop chegam até o fim do mês.

Precisão do Deep Research ainda é baixo, mas supera concorrentes

Por trás do Deep Research está o modelo o3, treinado com aprendizado por reforço para navegar na web e analisar dados.

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O aprendizado por reforço essencialmente “ensina” um modelo por meio de tentativa e erro a atingir uma meta específica.

À medida que o modelo se aproxima da meta, ele recebe “recompensas” virtuais para torná-lo melhor nas próximas tarefas.

A OpenAI testou o sistema no Humanity’s Last Exam, uma avaliação com mais de 3 mil perguntas de especialistas.

O o3 atingiu 26,6% de acerto — número baixo, mas superior a rivais como Gemini (6,2%) e Grok-2 (3,8%).

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A empresa ressalta que o exame foi criado para ser “mais difícil que benchmarks tradicionais”, mas admite: a IA ainda comete erros, confunde rumores com fatos e falha em sinalizar incertezas.

Para mitigar riscos, o Deep Research inclui citações detalhadas e permite verificação manual.

A estratégia, porém, depende dos usuários — será que vão checar cada fonte ou confiar cegamente no texto “bem formatado”?

A OpenAI planeja adicionar gráficos, imagens e conexão com bases de dados especializadas em breve.

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Enquanto isso, o Google assiste de perto: há dois meses, anunciou um recurso homônimo, aquecendo a corrida por IA confiável.

Para profissionais que precisam de precisão, a promessa é tentadora.

Resta saber se a tecnologia está pronta para sair do laboratório e entrar no mundo real — onde um erro pode custar caro.

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Jornalista, assessor de comunicação, escritor e comunicador, com MBA em jornalismo digital e 12 anos de experiência, tendo passado também por alguns veículos no setor tech.
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