OpenAI ha introdotto una nuova funzionalità denominata Deep Research, progettata per trasformare radicalmente il modo in cui vengono condotte le analisi e le ricerche complesse. Lanciato il 3 febbraio 2025, Deep Research combina modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) avanzati con tecniche di retrieval-augmented generation agentiche (agentic RAG), offrendo la possibilità di generare rapporti dettagliati e approfonditi in tempi significativamente ridotti rispetto ai metodi tradizionali.
Questa innovazione si basa sull’integrazione di due componenti chiave:
- Modelli di linguaggio avanzati (LLM): Il modello o3 di OpenAI, noto per le sue capacità di ragionamento logico e processi di pensiero a catena estesa, ha raggiunto un punteggio senza precedenti dell’87,5% sul benchmark ARC-AGI, progettato per testare abilità di problem-solving innovative.
- Retrieval-Augmented Generation agentico (agentic RAG): Questa tecnologia consente agli agenti di cercare autonomamente informazioni e contesti da varie fonti, inclusa la ricerca sul web, migliorando la qualità e la pertinenza delle risposte generate.
L’unione di queste tecnologie permette a Deep Research di produrre rapporti spesso superiori a quelli realizzati da analisti umani, con una velocità e un’efficienza notevoli. Gli utenti possono porre domande complesse al modello o3 e ricevere risposte dettagliate che sintetizzano informazioni provenienti da molteplici fonti, il tutto a una frazione del costo e del tempo tradizionalmente richiesti.
Nonostante le sue avanzate capacità, Deep Research presenta alcune limitazioni. Attualmente, il servizio è disponibile solo per gli utenti Pro di OpenAI negli Stati Uniti, con un costo di abbonamento mensile di 200 dollari. Inoltre, mentre il sistema eccelle nella ricerca di informazioni disponibili pubblicamente sul web, può incontrare difficoltà in settori dove le conoscenze sono prevalentemente private o non digitalizzate. Di conseguenza, sebbene Deep Research possa automatizzare molte attività analitiche, la supervisione e l’intervento umano rimangono essenziali per garantire l’accuratezza e la pertinenza delle informazioni in contesti specialistici.