Deep Research rappresenta un significativo passo avanti nell'automazione delle attività di ricerca e analisi, tradizionalmente svolte da professionisti altamente qualificati. La sua capacità di eseguire ricerche approfondite in modo autonomo potrebbe avere importanti implicazioni per diversi settori lavorativi, soprattutto quelli che richiedono l'elaborazione di grandi quantità di informazioni.
Isla Fulford, ricercatrice di OpenAI coinvolta nello sviluppo di Deep Research, ha notato l'entusiasmo per lo strumento già durante la fase di test interna: "Il numero di persone che mi mandavano messaggi ci ha fatto molto emozionare".
L'agente AI ha rapidamente attirato l'attenzione di professionisti e analisti. Patrick Collison, CEO di Stripe, ha commentato su X: "Deep Research ha scritto 6 rapporti finora oggi. È davvero eccellente. Congratulazioni alle persone che ci stanno dietro".
Il funzionamento di Deep Research si basa su un modello di ragionamento artificiale avanzato chiamato OpenAI o3. A differenza dei tradizionali chatbot, questo agente AI elabora un piano d'azione, valuta le fonti e prende decisioni su come procedere nella ricerca. Josh Tobin, altro ricercatore di OpenAI, spiega: "A volte dice 'Devo tornare indietro, questo non sembra promettente'. È piuttosto interessante leggere alcune di queste traiettorie, per capire come il modello sta pensando".
Potenzialità e limiti
Ethan Mollick, professore alla Wharton School dell'Università della Pennsylvania, evidenzia il potenziale impatto di Deep Research sul lavoro d'ufficio: "Per i dirigenti di alto livello non è che sia perfetto o che batta i migliori professionisti. È che può fare 40 ore di lavoro di livello medio, e ci vuole solo un'ora per controllarlo".
Tuttavia, Tobin ammette che lo strumento ha ancora importanti limiti: "Può avere difficoltà a distinguere le informazioni autorevoli dalle voci. Attualmente mostra una debolezza nella calibrazione della fiducia, spesso non riesce a trasmettere l'incertezza con precisione".
Implicazioni future
Deep Research rappresenta una tendenza più ampia nella ricerca sull'AI di frontiera, che si sta concentrando sullo sviluppo di agenti e modelli di ragionamento in grado di scomporre i problemi in parti costitutive per meglio analizzarli e risolverli.
Ruslan Salakhutdinov, informatico della Carnegie Mellon University, commenta: "Deep Research è un'estensione naturale di questi modelli di ragionamento". Tuttavia, sottolinea che gli agenti AI sono ancora in una fase iniziale e soggetti a errori.
OpenAI sta investendo notevolmente nello sviluppo di questi strumenti, con l'obiettivo di creare agenti in grado di svolgere compiti sempre più complessi. Secondo quanto riportato da The Information, l'azienda starebbe considerando di offrire agenti capaci di svolgere "lavoro di livello PhD" a un costo di 20.000 dollari al mese, anche se questi dettagli non sono stati confermati ufficialmente.
Mentre strumenti come Deep Research diventano più diffusi, potrebbero iniziare a cambiare il modo in cui molte persone utilizzano il web e svolgono attività di ricerca e analisi. Amelia Glaese, che guida il lavoro sull'allineamento presso OpenAI, sottolinea: "Hai un modello che ha questa grande utilità - che ha imparato a fare parte del lavoro manuale coinvolto nella ricerca. Penso che ci sia un nuovo gruppo di persone che dicono 'Wow, questo è davvero utile'".
L'evoluzione di questi agenti AI solleva importanti questioni sul futuro del lavoro intellettuale e su come le aziende e i professionisti si adatteranno a queste nuove tecnologie. Resta da vedere se tali strumenti verranno utilizzati per potenziare le capacità dei lavoratori o se porteranno a una sostituzione su larga scala di determinati ruoli professionali.
