Creación de reportes profesionales con investigación profunda de ChatGPT

Resumen

La investigación profunda de ChatGPT combina búsqueda web, modelos de razonamiento y generación de documentos para crear reportes extensos y verificables. Es ideal para mapear mercados, analizar competidores y detectar tendencias, mientras tú te enfocas en otras tareas. Aquí verás cómo usarla paso a paso y exprimir sus funciones clave.

¿Qué es la investigación profunda de ChatGPT y cómo funciona?

La investigación profunda es una función agéntica: le cedes a ChatGPT el control para planear, buscar, filtrar y sintetizar información en un informe. El modelo itera el plan antes de ejecutar, consulta fuentes públicas, descarta lo irrelevante y entrega un reporte con estructura clara y enlaces para validar.

Además, puedes seguir el proceso en la barra derecha: la pestaña Actividad muestra el paso a paso y Fuentes concentra solo las referencias que terminará usando. Como con un analista humano, pierdes algo de control sobre énfasis y selección de fuentes, a cambio de velocidad y cobertura.

¿Qué límites y tiempos debes considerar?

Cupos por cuenta: 5 en gratuito, 25 en Plus, 250 en Pro. Se recargan 30 días después del primer uso del ciclo.
Duración: entre 5 y 30 minutos o más, según el alcance de la pesquisa.
Largo del informe: desde 8 páginas hasta 30–40 cuando el tema lo requiere.
Criterio clave: prioriza calidad sobre cantidad.

¿Cómo iniciar una deep research paso a paso?

Para activarla, abre el menú con el signo más y elige Investiga a fondo. Escribe una instrucción directa con contexto. Ejemplo: expansión de un negocio de educación corporativa a Argentina, Colombia y Chile, solicitando competidores, tendencias y oportunidades.

El sistema hará preguntas de profundización para afinar el plan: servicios que ofreces (capacitaciones en vivo para ejecutivos y primera línea, 100% prácticas), público objetivo (empresas grandes, medianas y startups), modelo de negocio (B2B directo, clases presenciales) y objetivos (identificar oportunidades y partnerships). Con eso, inicia la investigación.

Abre Investiga a fondo desde el botón +.
Escribe el objetivo e incluye contexto útil.
Responde las preguntas de profundización.
Inicia la investigación y espera el análisis.
Supervisa en Actividad y Fuentes.
Recibe un reporte completo: introducción, tendencias, análisis por país, competidores, oportunidades y estrategias, con enlaces.

¿Cómo monitorear la actividad y las fuentes?

En Actividad verás cada paso: revisión de sitios, construcción de tablas y síntesis. En Fuentes, solo las referencias que usará al final. Detrás, el sistema pudo consultar cientos más, pero prioriza las que validan el informe.

¿Cómo exportar, compartir y editar el reporte?

Usa Compartir para abrir un mini resumen y elegir entre copiar enlace o descargar. Hay dos formatos:

PDF: documento autocontenido para distribuir tal cual.
Microsoft Word: ideal para seguir editando, sumar hallazgos propios o ajustar secciones.

Al exportar, las citas se muestran como enlaces que facilitan la verificación.

¿Cómo aprovechar fuentes y archivos internos?

Un pro tip: adjunta documentos propios cuando pidas la investigación. Por ejemplo, un reporte reciente como el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial. Así, el sistema integra tu material no público con lo que encuentra en la web, logrando un informe más contextualizado.

También puedes conectar Fuentes de trabajo: Dropbox, Notion, SharePoint, Outlook, Google Drive y otras. Actívalas para que la investigación profunda consulte tus archivos profesionales y genere un reporte basado en información interna más pública. Esto te permite duplicar tu tiempo: mientras avanzas en otras tareas, ChatGPT investiga por ti.

Habilidades y conceptos clave que se aplican aquí: - Planteamiento de prompts con objetivo, alcance y contexto. - Curación de fuentes y verificación mediante enlaces. - Análisis competitivo y mapeo de tendencias del sector. - Definición de público objetivo, modelo B2B y metas de partnerships. - Uso de formatos de entrega según necesidad: PDF para difusión, Word para edición.

¿Ya tienes un tema en mente para investigar a fondo? Cuéntalo en comentarios y comparte qué archivos internos conectarías para mejorar el informe.

HERISSON ANDRES TRUJILLO ANDRADE

student•

La investigación profunda de ChatGPT va más allá de una simple búsqueda web, ya que combina la búsqueda con modelos de razonamiento para crear reportes completos y analizar la información. En la clase anterior, "Búsqueda web en ChatGPT para información actualizada", se vio cómo ChatGPT busca en la web.

Mateo Montoya Henao

student•

🚀 Creating Professional Reports with Deep ChatGPT Research 📊

🔑 Key Concepts:

You are the Director, Not the Author: This is the most critical mind-shift. For a "professional report," the AI is not the author. It is a team of infinite, high-speed research analysts. Your job is to be the Editor-in-Chief. You decompose the task, commission the research (via RAG/browsing), critique the output, and force validation.
The Iterative Loop: Decompose, Research, Validate, Synthesize: A "deep report" is a chain.
1. Decompose: "Write a report on the 'AI-powered CRM' market" -> (FAIL).
2. Decompose (Correct):
  - P1 (Research): "Identify the top 10 players in the 'AI-CRM' space..."
  - P2 (Research): "For player X, find 3-5 key features..."
  - P3 (Validate): "Find 3 articles that critique player X's market position..."
  - P4 (Synthesize): "Summarize the findings for player X..."
Connecting Domains:
- Startup: This is your Market Validation & Competitive Intelligence engine. You use this to generate a "first-pass" due diligence report, investor update, or competitive landscape analysis.
- AI/Data: This is a human-in-the-loop (HITL) RAG pipeline. The AI retrieves (web search) and augments, but you (the human) perform the critical validation and reasoning step that the AI can't.

🏭 Industry & Startup Application:

Company: A Venture Capital (VC) Firm (e.g., Sequoia, a16z).
Application: An associate performing due diligence on a potential seed-stage investment.
The Process: The goal is to create a 3-page "Investment Memo: Risks & Opportunities" report on a target startup in 48 hours.
1. Landscape (Research): The associate uses the browser-enabled AI to map the entire competitive landscape. [PROMPT: "Find all companies in the 'B2B synthetic data generation' space founded in the last 3 years. List their funding, lead investors, and primary value prop..."]
2. Technical Validation (Deep Research): [PROMPT: "The target company claims a 'novel differential privacy' model. Find 3 technical whitepapers or articles that *challenge* the scalability of this specific model..."]
3. Market Validation (Adversarial): [PROMPT: "Now, act as a skeptical customer (a CISO). What are the 5 biggest objections to adopting this product? Use sources to back up your claims..."]
4. Synthesis (Report): The associate (the human) takes these validated, cited-source outputs and assembles them into the final memo.
Why it Matters: This compresses a 2-week research process (by a human analyst) into a 1-2 day, AI-assisted sprint. It allows the Startup (the VC firm) to analyze more deals at a deeper level, fundamentally increasing the quality of their deal flow.

🔮 Future Steps & Project Hooks:

Project Hook 1 (Dev/AI): Build a "Due Diligence Agent" (CrewAI). Don't just do this manually. Use a framework like CrewAI to programmatically define two agents: Agent 1 (The Researcher): Its job is to use a RAG tool (web search) to find only raw data and sources. Agent 2 (The Analyst): Its job is to only read the data from Agent 1, synthesize it, and write one section of the report. This is the automation of this exact workflow.
Project Hook 2 (Startup/Marketing): "The 'Bear Case' Report." Use this deep research methodology to create a comprehensive "Bear Case" (i.e., the most pessimistic view) for your own startup idea. Use the AI to find every competitor, every market critique, and every technical hurdle. It's the ultimate strategic "red team" exercise to find your real weaknesses.
Next Step: The next level of "professional reports" is to move from public RAG (the web) to private RAG (your data). Your next step is to explore how to connect the AI to a SQL database (using function calling) or a vectorized library of your own documents (e.g., all your company's sales reports) to generate internal business intelligence reports.