Quando pensiamo a strumenti di intelligenza artificiale per la ricerca, spesso immaginiamo un modello che svolge una sola funzione: raccoglie le informazioni, le organizza su un documento e poi consegna un lungo report. Con il nuovo aggiornamento annunciato da Alibaba per il suo modulo Qwen Deep Research integrato all’interno di Qwen Chat, il paradigma cambia radicalmente, trasformando non solo il come si fa ricerca, ma anche il cosa significhi “fare ricerca” in ambiente IA.
L’aggiornamento rende disponibile una modalità ampliata, nella quale l’utente non si limita più a ottenere una “analisi testuale” ben citata, ma può consegnare in uscita — con pochi clic — non solo un report, bensì anche una pagina web interattiva o un podcast multi-speaker. Il flusso è gestito dentro il browser: si avvia la chat con Qwen, si definisce la domanda di ricerca, e il sistema pone domande di chiarimento per definire l’ambito della ricerca. Poi Qwen esegue ricerche sul web, verifica fonti, sintetizza, genera visual-guide e infine offre due opzioni “Create”: Web Dev per pubblicare una pagina web; Podcast per un audio-formato con speaker multipli.
Ciò che colpisce in questa funzione è la sua ambizione a coprire l’intera catena: dalla ricerca all’elaborazione, dalla visualizzazione all’audio. Per molti utenti questo significa che un semplice prompt può generare un prodotto finito pronto per la pubblicazione o la divulgazione, senza dover esportare il testo, creare manualmente grafici o cercare una piattaforma podcast. Le immagini integrate sono generate da modelli come Qwen-Image, l’audio è generato da Qwen3-TTS, e la struttura web è costruita da Qwen3-Coder. Tutto ciò rende la funzione end-to-end, gestita dalla piattaforma di Alibaba.
È importante osservare che questa modalità rappresenta una svolta nel modo in cui gli assistenti IA possono supportare la produzione di contenuti completi. Non più solo “rispondo a una domanda”, ma “costruiamo insieme un prodotto”. In questo senso la distinzione tra “ricercatore umano + IA” e “IA che genera in autonomia” viene messa in gioco: Qwen Deep Research si propone di abbattere la distanza tra input dell’utente e output pronto-uso, offrendo una sequenza d’interazione che termina con un deliverable pubblicabile. Allo stesso tempo però emergono alcune riflessioni critiche: quanto questi deliverable saranno realmente robusti, affidabili e personalizzati per contesti professionali? Quanto l’automazione completa preserverà il rigore metodologico della ricerca tradizionale?
Dal punto di vista dell’utilizzo, l’utente inizia ponendo un quesito alla chat di Qwen; Qwen può quindi chiedere chiarimenti (ad esempio ambito, profondità, fonti preferite) per affinare la ricerca. Successivamente accede al web, raccoglie dati, confronta stime (nell’articolo citato viene mostrato l’esempio della valorizzazione del mercato SaaS USA con stime differenti: «206 miliardi vs 253 miliardi»).
A quel punto genera un report in PDF-style nella finestra della chat. Infine l’utente può scegliere “Create” e decidere se esportare in pagina web o podcast. La pagina web contiene grafiche integrate e layout pronti per la pubblicazione; il podcast viene generato con voci selezionabili tra 17 nomi per il conduttore e 7 per il co-conduttore. L’articolo osserva però che non pare sia possibile modificare lingua o personalizzare totalmente l’audio, almeno nella prima versione.
Rispetto ad altri strumenti di ricerca assistita, come ad esempio NotebookLM, Qwen Deep Research si differenzia per aver messo al centro non tanto l’organizzazione e la interrogazione di documenti già esistenti, quanto la generazione integrata di nuovi contenuti (analisi + creazione) e la sua esportazione immediata in formati pubblicabili. L’articolo cita questo confronto osservando che NotebookLM è focalizzato su interrogare materiali esistenti, mentre Qwen mira a produrre nuovi materiali multiformato.
Ma è proprio questo salto che rende l’aggiornamento di Qwen degno di nota: l’idea che un ricercatore, un docente, un creatore di contenuti o un analista possa, con pochi comandi, trasformare una parte del web in una presentazione a più modalità, è significativa. Pensiamo alle applicazioni: un insegnante che vuole generare rapidamente una pagina web per la lezione del giorno con grafici e audio, un analista che produce un podcast aziendale basato su una ricerca di mercato senza dover registrare manualmente, un content creator che trasforma un tema in un articolo + episodio audio pronto per la pubblicazione.