🟠 El final de las Búsquedas. Y probablemente el de los expertos...
❌ A las consultoras no les va a gustar este post!
¿Recuerdas cómo Google cambió la búsqueda de información y comenzó la era de internet?
Llevo mucho tiempo hablando de dos revoluciones paralelas en la IA: el auge de los agentes autónomos y la aparición de potentes modelos de razonamiento (llamémoslos razonadores) desde el lanzamiento de o1 de OpenAI, siguiendo por el modelo r1 de deepseek
Estos dos hilos finalmente se han fusionado en algo realmente impresionante:
🌟 El "Momento Google" de la Investigación Académica
Los nuevos sistemas combinan:
🧠 Modelos de razonamiento IA: Pensamiento humano a velocidad ultrarrápida
🤖 Agentes IA: Ejecución autónoma de tareas complejas
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Los Pilares Tecnológicos: Razonadores y Agentes
Estamos hablando de Sistemas de IA que pueden realizar investigaciones con la profundidad y los matices de los expertos humanos, pero a la velocidad de una máquina. OpenAI y Perplexity Deep Research demuestran esta convergencia y nos dan una idea de lo que podría ser el futuro.
🔬 La nueva era de la Investigación
Imagina tener un asistente que lee 10,000 páginas técnicas en minutos, conecta ideas como un Nobel y escribe análisis complejos mientras tomas café. Esto ya no es ciencia ficción: los nuevos sistemas de investigación profunda con IA están redefiniendo cómo abordamos el conocimiento.
¿Por qué importa?
💼 Impacto económico: OpenAI estima que su sistema podría manejar el 15% de proyectos de alto valor económico.
🎓 ¿El fin de los expertos? Acceso a análisis de nivel PhD (doctorado) sin necesidad de años de estudio. Esto democratiza la información para que cualquier persona pueda tomar decisiones al mismo nivel casi que un experto. Y de paso pone en serio peligro el modelo de las consultoras… 😱
🤯 Velocidad vs calidad vs precio: Ya supera lo humano en velocidad/calidad/precio. Aunque todavía la calidad es mejorable, si analizamos los 3 factores (calidad, velocidad y coste), las personas ya hemos perdido esta batalla con las máquinas.
Este artículo explora cómo OpenAI Deep Research y el reciente lanzamiento de Perplexity Deep Research están transformando la investigación académica, reduciendo tareas de semanas a minutos, y qué implicaciones tienen estas tecnologías para el futuro del conocimiento.
Pero para entender por qué esto es importante, tenemos que empezar por los componentes básicos: Modelos Razonadores y Agentes.
Los Sistemas de Razonamiento
Las IA de Razonamiento representan un salto cualitativo respecto a los chatbots tradicionales. A diferencia de modelos anteriores que generaban respuestas token por token sin un proceso reflexivo interno, estos sistemas producen "tokens de pensamiento" antes de ofrecer una solución.
Este mecanismo, inspirado en el chain-of-thought prompting (cadena de pensamientos) pero optimizado mediante entrenamiento especializado, permite abordar problemas complejos en matemáticas, lógica y análisis crítico con una precisión muy superior.
La clave radica en dos innovaciones:
Entrenamiento con Ejemplos de Alto Nivel: Al exponer los modelos a resoluciones expertas de problemas, los Reasoners desarrollan estrategias de razonamiento más sofisticadas que las obtenidas mediante prompts manuales.
Escalado por Computación en Inferencia: Contrario a la tendencia de aumentar el tamaño de los modelos, estos sistemas mejoran su rendimiento a través del tiempo de procesamiento, mediante ciclos prolongados de "pensamiento" durante la ejecución, un enfoque más eficiente en costes.
Ejemplo paradigmático es el modelo o3 de OpenAI, cuyas capacidades se evidencian en el Graduate-Level Google-Proof Q&A Test (GPQA)*, donde supera el 34% de aciertos en áreas fuera de la especialidad de doctorados humanos.
Agentes Autónomos IA
Mientras los expertos debaten la definición exacta de agente de IA, podemos pensar en estos simplemente como «una IA a la que se le da un objetivo y puede realizar una serie de interacciones hasta conseguirlo de forma autónoma».
En la actualidad, los laboratorios de Inteligencia Artificial están en una carrera armamentística para crear agentes de propósito general, es decir, sistemas capaces de realizar cualquier tarea que se les proponga.
Mientras los modelos de Razonamiento proporcionan la potencia cognitiva, los agentes IA aportan autonomía operativa. Un agente, en este contexto, es un sistema que recibe un objetivo y ejecuta secuencias de acciones —navegación web, procesamiento de documentos, interacción con APIs— sin intervención humana.
OpenAI Operator ilustra tanto el potencial como las limitaciones actuales: aunque capaz de realizar tareas multitarea (como generar imágenes basadas en artículos), aún tropieza con restricciones técnicas y lógicas en escenarios del mundo real. No obstante, su fracaso en ciertas tareas revela un patrón de resolución de problemas persistente, similar al pensamiento humano en fase de prueba y error.
🛠️ 2 Herramientas Claves: Perplexity vs ChatGPT
OpenAI Deep Research: El Estándar de Oro en Investigación Automatizada
Desarrollado sobre el modelo o3, Deep Research de OpenAI opera como un investigador virtual.
✅ Estas son sus principales ventajas:
Búsqueda Iterativa: El sistema no se limita a una consulta estática. En lugar de ello, reformula sus preguntas conforme descubre nueva información, imitando el proceso de "curiosidad académica".
Síntesis de Alto Nivel: Tras analizar cientos de fuentes (incluyendo artículos académicos y datos en tiempo real), genera informes de ~3,800 palabras con citas precisas y conexiones interdisciplinarias.
En pruebas con temas espinosos como "El momento óptimo para escalar startups", el sistema demostró habilidad para integrar estudios contradictorios, destacando trabajos seminales como los de Lee y Kim con una profundidad comparable a la de un estudiante de doctorado.
🔻Limitaciones y Consideraciones Éticas
Pese a su potencia, Deep Research enfrenta desafíos:
Acceso a Información Restringida: El 42% de los artículos académicos relevantes están tras muros de pago, limitando el corpus de análisis.
Validación Humana: Aunque las citas son precisas, se requiere supervisión para garantizar que las interpretaciones no incurran en sesgos o simplificaciones indebidas.
Precio: Aunque Sam Altman ha dicho que dejará 2 pruebas al mes de forma gratuita, de momento la única forma de acceder a esta herramienta es pagando la subscripción de 200€ al mes
Perplexity Deep Research: Más rápido y Gratis.
Ya escribí un post dedicado a Perplexity (mi herramienta de IA favorita)
Y meses después mantengo la opinión! 😊
Porque cuando parecía que Perplexity se podía quedar atrás con los últimos lanzamientos de los grandes laboratorios de IA… contraatacó con su propia versión de Deep Research, marcando un hito en accesibilidad:
Modelo Subyacente: Utiliza DeepSeek-R1, un Reasoner de código abierto optimizado para reducir costes sin comprometer rendimiento.
Esquema de Precios: Ofrece 5 consultas diarias gratuitas (hasta 1,200 palabras) y planes Pro con límites ampliados a ~15,000 mensuales por 20€, versus los 200€ de OpenAI.
📊 El dato: En pruebas independientes, logró un 21.1% en Humanity’s Last Exam, superando a Gemini (6.2%) pero por debajo del 26.6% de OpenAI.
Mecánica Operativa
El proceso de Perplexity difiere en tres aspectos clave:
Paralelización de Búsquedas: Mientras OpenAI realiza una exploración secuencial, Perplexity lanza múltiples investigaciones en paralelo, acelerando el tiempo de respuesta a 2-4 minutos.
Integración con Herramientas Externas: Permite exportar resultados directamente a PDF o integrarlos en Perplexity Pages, facilitando la colaboración.
Enfoque en Usabilidad: Los informes, aunque más breves (1,000-1,200 palabras), priorizan claridad y síntesis, ideal para usuarios no académico. (Si necesitas informes más largos prueba este hack)
🔻Limitaciones y Consideraciones Éticas
La comunidad ha señalado algunos puntos débiles:
Calidad vs. Cantidad: Usuarios reportan que los informes de Perplexity, aunque coherentes, carecen de la profundidad analítica de OpenAI, especialmente en temas técnicos, y también ofrecen una respuesta más breve (de aproximadamente mil palabras)
Transparencia en Benchmarks: Usuarios de Reddit también han señalado que Perplexity usa métricas no estandarizadas para exagerar su competitividad frente a OpenAI
Implicaciones Económicas y Sociales
🧑🔬Cambios en Flujos de Trabajo Académicos
Reducción de Tiempos: Tareas que requerían semanas de revisión literaria ahora se completan en horas, liberando investigadores para labores de interpretación y diseño experimental.
Nuevos Roles Profesionales: Surge la figura del orquestador de IA, experto en formular preguntas iniciales y validar hallazgos automatizados.
Posible explosión de nuevos caminos científicos.
Esto es solo un comienzo: Próximos modelos integrarán visión por computadora y análisis de datos brutos, ampliando el espectro de investigación a dominios como imágenes médicas o datasets experimentales1.
🤑 Impacto Económico
La verdad que no me gustaría ser el dueño de una consultora de aquí a pocos años.
Disrupción en Consultorías: Firmas que ofrecían investigación de mercado o análisis regulatorio enfrentan presión para adoptar IA o redefinir su valor añadido.
Democratización del Conocimiento: El modelo freemium de Perplexity podría llevar herramientas de élite a instituciones con menos recursos, reduciendo asimetrías informativas.
El Futuro: Hacia Agentes Generales y Colaboración Humano-IA
Estos sistemas, aunque apenas hace horas de sus lanzamientos al mercado y todavía son limitados, ya son capaces de realizar trabajos que antes requerían equipos de expertos muy bien pagados o consultorías especializadas.
Pero los laboratorios de IA creen que esto es sólo el principio. Pronto veremos modelos mejores que descifren el código de los agentes de propósito general y vayan más allá de las tareas limitadas para convertirse en trabajadores digitales autónomos capaces de navegar por Internet, procesar información en todas las modalidades y emprender acciones significativas en el mundo real.
La rivalidad entre OpenAI y Perplexity en el terreno de la investigación automatizada no es mera competencia tecnológica: es la antesala de una redefinición radical en cómo la humanidad genera y consume conocimiento. Mientras OpenAI apuesta por la excelencia técnica, Perplexity prioriza accesibilidad, creando un espectro de opciones para distintos usuarios.
Sin embargo necesitamos marcos éticos y metodológicos nuevos para gobernar herramientas que, paradójicamente, incluso sus creadores no comprenden del todo.
En este nuevo paradigma, el valor humano ya no radicará en la acumulación de datos, sino en la sabiduría para interrogarlos.
🔗 Links IA útiles para Desarrollar Estudios a nivel Científico (recopilación)
🔎 Nota: esta lista se irá aumentando puntualmente, así que te recomiendo que si te interesa el tema guardes o compartas el post ;)
Perplexity - ofrece 5 “búsquedas profundas” gratis
OpenIA DeepSearch - ChatGPT (de momento solo en la versión de 200€/mes)
Gemini Deep ReSearch - Gemini Advance.
Grok-3 *(presentado hace pocas horas y no accesible en el momento de escritura) - parece similar a la búsqueda profunda de perplexity
Consensus: IA especializada en análisis científico y de papers
ScienceOS - Descubre papers relacionados, crea diagramas.
Scite.ai - investigación con IA y búsqueda impulsada por el contenido académico, tanto de acceso abierto como de pago.
Research Rabbit - Herramienta Gratuita imprescindible para investigadores. Seguimiento de papers
La IA Destacada de la semana ⭐️
Alibaba lanza Gratis su nuevo modelo Qwen 2.5
Olvida DeepSeek, ya hay una IA china que es mucho mejor (y además hace vídeos gratis)
China acaba de lanzar un nuevo modelo sorprendente
Y no. Esta vez no se trata de DeepSeek:
Hablamos de Qwen-2.5, del gigante Alibaba.
🔗 Puedes probarlo aquí: https://chat.qwenlm.ai
☑ Puede crear código, escribir texto, buscar en la web
☑ Puede generar imágenes, como Dall-E (en realidad mejores)
☑ Incluso puede generar vídeos
👆 vídeo generado gratis con Qwen 2.5 con el mismo prompt que el utilizado para la imagen de cabecera de esta publicación. (la primera del artículo)
Aquí tienes todo lo que necesitas saber...
1. Multi-Modal:
☑ Maneja el análisis sintáctico de documentos (tablas, gráficos, escritura a mano), la conexión a tierra de objetos (coordenadas JSON) y la comprensión de vídeos ultralargos (secuencias de horas de duración con localización de eventos de segundo nivel).
☑ Genera salidas estructuradas para facturas, formularios y tareas de razonamiento espacial.
2. Arquitectura escalable
☑ Disponible en tamaños de parámetros de 3B, 7B y 72B
☑ Variantes MoE propietarias (Qwen2.5-Turbo/Plus) para eficiencia a escala empresarial.
3. Código Abierto
☑ Modelos base y de instrucción liberados en Hugging Face y ModelScope bajo Apache 2.0.
☑ Versiones cuantificadas (GPTQ, AWQ) para el despliegue en los bordes.
4. Eficiencia del entrenamiento y costes
☑ Preentrenado en 18-20 billones de tokens con entrenamiento dinámico de resolución/frame-rate training.
☑ Mejorado mediante RLHF multietapa y SFT con 1M+ muestras.
5. Supera a GPT-4o, Claude-3.5-Sonnet y Llama-3-405B en MMLU-Pro, LiveCodeBench y Arena-Hard.
☑ Qwen2.5-Max supera a DeepSeek V3 en tareas de codificación y razonamiento utilizando entre un 40 y un 60% menos de recursos.
Disponibilidad e integración
☑ Demostración alojada: Qwen Chat, Hugging Face y Alibaba Studio.
☑ Uso local/API: Endpoints compatibles con OpenAI e integración con Hugging Face:
```python
from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration . from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct")
processor = AutoProcessor . from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct")
# Process interleaved image/video + text
response = model.generate(“Describe este vídeo de un partido de tenis”) ```
¿Por qué es tan importante?
Este es otro modelo chino de código abierto.
Primero DeepSeek, ahora Qwen: algo está cambiando.
La carrera China vs. EE.UU. acaba de empezar.
Y se parece a la URSS vs. EE.UU. para llegar a la luna.
Pero esta vez, es para controlar la superinteligencia.
Los lanzamientos chinos son estelares. EEUU no se quedará mirando. Y EU deben despertar.
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