Superando os analistas: A Deep Research da OpenAI combina LLMs de raciocínio com RAG agente para automatizar trabalhos

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As empresas de grande porte precisam prestar atenção à Deep Research da OpenAI. Este produto poderoso, baseado em novas capacidades, é tão eficiente que pode ocasionar a perda de muitos empregos.

A Deep Research está na vanguarda de uma tendência crescente: a integração de grandes modelos de linguagem (LLMs) com motores de busca e outras ferramentas para expandir significativamente suas capacidades. (Assim que este artigo estava sendo reportado, por exemplo, a xAI de Elon Musk revelou o Grok 3, que promete capacidades semelhantes, incluindo um produto de Busca Profunda. Porém, é cedo para avaliar o desempenho do Grok 3 no mundo real, já que a maioria dos assinantes ainda não teve acesso ao mesmo.)

A Deep Research da OpenAI, lançada em 3 de fevereiro, requer uma conta Pro com a OpenAI, custando $200 por mês, e atualmente está disponível apenas para usuários dos EUA. Até agora, essa restrição pode ter limitado o feedback inicial da comunidade global de desenvolvedores, que normalmente é rápida em analisar novos avanços em IA.

Com o modo Deep Research, os usuários podem fazer qualquer pergunta ao modelo o3, que é o líder da OpenAI. O resultado? Um relatório muitas vezes superior ao que analistas humanos produzem, entregue mais rapidamente e a uma fração do custo.

Como funciona a Deep Research

Enquanto a Deep Research foi amplamente discutida, suas implicações mais amplas ainda não foram totalmente percebidas. As reações iniciais elogiaram suas impressionantes capacidades de pesquisa, apesar de algumas alucinações ocasionais em suas citações. Houve um caso em que um homem disse ter usado o serviço para ajudar sua esposa que tinha câncer de mama. Ele afirmou que a análise fornecida foi mais profunda do que a dos oncologistas sobre como a terapia de radiação era o caminho certo a seguir. O consenso, resumido pelo professor de IA da Wharton, Ethan Mollick, é que suas vantagens superam de longe as incertezas ocasionais, já que checar os fatos leva menos tempo do que o que a IA economiza no geral. Isso é algo com o qual concordo, com base em meu próprio uso.

Instituições financeiras já estão explorando aplicações. O BNY Mellon, por exemplo, vê potencial na utilização da Deep Research para avaliações de risco de crédito. Seu impacto se estenderá por diversas indústrias, da saúde ao varejo, manufatura e gerenciamento da cadeia de suprimentos — praticamente qualquer campo que dependa do trabalho do conhecimento.

Um agente de pesquisa mais inteligente

Ao contrário de modelos tradicionais de IA que tentam fornecer respostas imediatas, a Deep Research primeiro faz perguntas de esclarecimento. Pode fazer quatro ou mais perguntas para garantir que entendeu exatamente o que você deseja. Em seguida, desenvolve um plano de pesquisa estruturado, realiza várias buscas, revisa seu plano com base em novas informações e itera em um ciclo até compilar um relatório abrangente e bem formatado. Isso pode levar de alguns minutos a meia hora. Os relatórios variam de 1.500 a 20.000 palavras, e geralmente incluem citações de 15 a 30 fontes com URLs exatos, ao menos de acordo com meu uso nos últimos dez dias.

A tecnologia por trás da Deep Research: LLMs de raciocínio e RAG agente

A Deep Research faz isso amalgamando duas tecnologias de uma maneira que não havíamos visto antes em um produto de massa.

LLMs de raciocínio: A primeira é o modelo de ponta da OpenAI, o o3, que lidera em raciocínio lógico e processos de cadeia de pensamento estendida. Quando foi anunciado em dezembro de 2024, o o3 obteve uma pontuação sem precedentes de 87,5% no difícil benchmark ARC-AGI, que foi criado para testar habilidades de resolução de problemas inovadoras. O interessante é que o o3 ainda não foi lançado como um modelo autônomo para desenvolvedores usarem. De fato, o CEO da OpenAI, Sam Altman, anunciou na semana passada que o modelo seria integrado em um sistema de “inteligência unificada”, que uniria modelos com ferramentas agentes, como busca, agentes de codificação e mais. A Deep Research é um exemplo desse tipo de produto. E enquanto concorrentes como o DeepSeek-R1 se aproximaram das capacidades do o3 (uma das razões pelas quais havia tanta empolgação há algumas semanas), a OpenAI ainda é amplamente considerada como estando ligeiramente à frente. RAG agente: O segundo, RAG agente, é uma tecnologia que existe há cerca de um ano. Ele utiliza agentes para buscar informações e contexto de outras fontes de maneira autônoma, incluindo pesquisa na internet. Isso pode incluir outros agentes de chamada de ferramentas para encontrar informações não disponíveis na web através de APIs; agentes de codificação que podem completar sequências complexas de maneira mais eficiente; e pesquisas em bancos de dados. Inicialmente, a Deep Research da OpenAI está principalmente pesquisando a web aberta, mas líderes da empresa sugeriram que ela se tornaria capaz de pesquisar mais fontes ao longo do tempo.

A vantagem competitiva da OpenAI (e seus limites)

Embora essas tecnologias não sejam inteiramente novas, as melhorias da OpenAI — possibilitadas por seu início na elaboração dessas tecnologias, financiamento maciço e seu modelo de desenvolvimento de código fechado — levaram a Deep Research a um novo nível. Ela pode operar em ambientes restritos e aproveitar o feedback dos mais de 300 milhões de usuários ativos do popular produto ChatGPT da OpenAI. A OpenAI tem liderado em pesquisas nessas áreas, por exemplo, na forma de fazer verificação passo a passo para obter melhores resultados. E claramente implementou a busca de uma maneira interessante, talvez se aproveitando do Bing da Microsoft e de outras tecnologias.

Embora ainda haja algumas alucinações em seus resultados de busca, isso ocorre com menos frequência do que com os concorrentes, talvez em parte porque o modelo o3 subjacente estabeleceu um baixo padrão para essas alucinações, com apenas 8%. E há maneiras de reduzir ainda mais os erros, usando mecanismos como limiares de confiança, requisitos de citação e outros sofisticados checagens de credibilidade.

Ao mesmo tempo, há limites para a liderança e capacidades da OpenAI. Dentro de dois dias após o lançamento da Deep Research, a HuggingFace apresentou um agente de pesquisa de IA de código aberto chamado Open Deep Research, que obteve resultados não muito distantes dos da OpenAI — igualmente mesclando modelos líderes e capacidades agentes disponíveis gratuitamente. Existem poucas barreiras. Concorrentes de código aberto como o DeepSeek parecem estar preparados para permanecer próximos na área de modelos de raciocínio, e o Magentic-One da Microsoft oferece uma estrutura para a maioria das capacidades agentes da OpenAI, para citar apenas mais dois exemplos.

Além disso, a Deep Research tem limitações. O produto é realmente eficiente em pesquisar informações obscuras que podem ser encontradas na web. Mas em áreas onde não há muito conteúdo online e onde a experiência no domínio é amplamente privada — seja na mente das pessoas ou em bancos de dados privados — ele não funciona de jeito nenhum. Portanto, isso não vai ameaçar os empregos de pesquisadores de hedge funds de alto nível, por exemplo, que são contratados para conversar com especialistas reais de um setor para descobrir informações que, de outra forma, seriam muito difíceis de obter, como argumentou Ben Thompson em uma postagem recente (veja o gráfico abaixo). Na maioria dos casos, a Deep Research da OpenAI afetará empregos de analistas de menor qualificação.

O valor da Deep Research aumenta à medida que as informações online se tornam escassas e então cai quando se torna realmente escassa. Fonte: Stratechery.

O produto mais inteligente até agora

Quando você combina raciocínio de primeira linha com recuperação agentica, não é surpresa que obtenha um produto tão poderoso. A Deep Research da OpenAI alcançou 26,6% no Humanity’s Last Exam, considerado o melhor benchmark para inteligência. Este é um marco relativamente novo em IA, projetado para ser o mais difícil para qualquer modelo de IA completar, abrangendo 3.000 perguntas em 100 assuntos diferentes. Nesse benchmark, a Deep Research da OpenAI supera de forma significativa a Deep Research da Perplexity (20,5%) e modelos anteriores como o o3-mini (13%) e o DeepSeek-R1 (9,4%), que não estavam conectados ao RAG agente. Mas as avaliações iniciais sugerem que a OpenAI lidera tanto em qualidade quanto em profundidade. A Deep Research do Google ainda não foi testada contra esse benchmark, mas as primeiras avaliações sugerem que a OpenAI lidera em qualidade e profundidade.

Como é diferente: a primeira IA de mercado em massa que pode substituir empregos

O que diferencia este produto é seu potencial de eliminar empregos. Sam Witteveen, cofundador da Red Dragon e desenvolvedor de agentes de IA, observou em uma discussão profunda em vídeo comigo que muitas pessoas vão dizer: “Caramba, posso obter esses relatórios por $200 que poderia obter de alguma das quatro melhores empresas de consultoria por $20.000.” Isso, segundo ele, vai causar mudanças reais, incluindo a possibilidade de colocar pessoas fora do mercado de trabalho.

Isso me leva de volta à minha entrevista na semana passada com Sarthak Pattanaik, chefe de engenharia e IA do BNY Mellon, um grande banco dos EUA.

Para ser claro, Pattanaik não mencionou nada sobre as ramificações do produto em relação ao número real de empregos em seu banco. Esse é um assunto particularmente sensível que qualquer empresa provavelmente evitará abordar publicamente. Mas ele disse que poderia ver a Deep Research da OpenAI sendo usada para relatórios de subscrição de crédito e outras atividades “topline”, tendo um impacto significativo em uma variedade de empregos: “Agora, isso não impacta todos os empregos, mas afeta um conjunto de empregos relacionados a estratégia e pesquisa, como gestão de fornecedores de comparação, comparação do produto A versus produto B.” Ele acrescentou: “Então, eu acho que tudo que é mais sobre pensamento de sistema dois — mais exploratório, onde pode não haver uma resposta correta, porque a resposta certa pode ser definida assim que você tiver aquela definição de cenário — eu acho que essa é uma oportunidade.”

Uma perspectiva histórica: perda de empregos e criação de empregos

Revoluções tecnológicas historicamente deslocaram trabalhadores no curto prazo, enquanto criavam novas indústrias a longo prazo. Desde automóveis substituindo carruagens puxadas por cavalos até computadores automatizando trabalhos de escritório, os mercados de trabalho evoluem. Novas oportunidades criadas por tecnologias disruptivas tendem a gerar novas contratações. Empresas que falham em abraçar esses avanços ficarão atrás de seus concorrentes.

O Altman da OpenAI reconheceu a relação, mesmo que indireta, entre a Deep Research e o trabalho. No AI Summit em Paris na semana passada, ele foi questionado sobre sua visão para inteligência geral artificial (AGI), ou o estágio em que a IA pode executar praticamente qualquer tarefa que um humano pode. Ao responder, sua primeira referência foi à Deep Research: “É um modelo que acho capaz de fazer como uma porcentagem de um dígito baixo de todas as tarefas da economia do mundo atualmente, que é uma afirmação louca, e um ano atrás acho que ninguém imaginaria que isso iria acontecer.” (Veja o terceiro minuto deste vídeo). Ele continuou: “Por 50 centavos de computação, você pode realizar trabalhos que custariam como $500 ou $5.000. As empresas estão implementando isso para serem muito mais eficientes.”

A conclusão: uma nova era para o trabalho do conhecimento

A Deep Research representa um momento histórico para a IA nas indústrias baseadas no conhecimento. Ao integrar raciocínio de ponta com capacidades de pesquisa autônomas, a OpenAI criou uma ferramenta que é mais inteligente, mais rápida e significativamente mais econômica do que analistas humanos.

As implicações são vastas, desde serviços financeiros até saúde e tomada de decisões nas empresas. Organizações que utilizarem essa tecnologia de maneira eficaz ganharão uma vantagem competitiva significativa. Aqueles que a ignorarem o farão por sua conta e risco.

Para uma discussão mais profunda sobre como a Deep Research da OpenAI funciona e como está reformulando o trabalho do conhecimento, confira minha conversa aprofundada com Sam Witteveen em nosso vídeo mais recente: