Com utilitzar la investigació profunda de ChatGPT per fer recerca i treballar per a vosaltres

O Recerca profunda és una funció avançada on podeu realitzar cerques àmplies i generar informes complets Xat GPT. A diferència d'un cercador comú, a més de mostrar enllaços a llocs web rellevants sobre un tema determinat, l'eina llegeix, analitza i estructura el contingut trobat, proporcionant materials complexos que es poden utilitzar per a l'anàlisi o l'estudi de diferents temes. En aquest article, entén què és Recerca profunda, com utilitzar-lo i com pot ser un avantatge per a la vostra productivitat.

Què és ChatGPT Deep Research?

Integrat en Xat GPT, o Recerca profunda (Investigueu, en portuguès) és una eina d'intel·ligència artificial dissenyada per realitzar anàlisis detallades de manera autònoma, més enllà de les cerques ràpides tradicionals. Combina models i tècniques de llenguatge avançats màquina d'aprenentatge (aprenentatge automàtic) i simula el treball d'un investigador humà.

L'eina és capaç d'explorar múltiples fonts (articles, informes, dades públiques), comparar informació, filtrar allò que és rellevant i organitzar els resultats en informes estructurats, amb cites i referències verificables.

Una de les principals diferències de Recerca profunda en comparació amb el xat de xat patró de OpenAI és la capacitat de contextualitzar les dades. Per exemple, en lloc d'enumerar fets sobre un tema, l'eina identifica tendències, contradiccions entre estudis i fins i tot matisos en debats complexos, com ara polítiques públiques o innovacions tecnològiques.

Ideal per a professionals que necessiten respostes en profunditat en qüestió de minuts, el Recerca profunda actua com un assistent versàtil, que serveix tant a l'anàlisi tècnica (mercats financers, investigació científica) com a les demandes quotidianes, com ara comparar productes o comprendre escenaris competitius.

Per garantir la fiabilitat, el sistema prioritza les fonts actualitzades i amb bona reputació als cercadors, a més de senyalitzar quan hi ha desacords importants entre experts. No obstant això, el OpenAI reforça que l'eina és un suport —no un substitut— del pensament crític humà, sempre recomanant la validació de les fonts presentades.

Com funciona aquesta tecnologia?

En rebre una sol·licitud, el Recerca profunda segueix un procés estructurat:

• Investigació inicial: cerca diverses fonts en línia, identificant el contingut més rellevant.
• Filtrat i anàlisi: avalua la fiabilitat de les dades trobades i elimina la informació irrellevant o dubtosa.
• Organització: sintetitza la informació rellevant en un format coherent, incloses estadístiques, comparacions i resums.
• Generació d'informes: Elabora un document final amb cites, referències i coneixements basats en l'anàlisi realitzada, permetent a l'usuari verificar les fonts i aprofundir en la recerca.

Aquest sistema permet el Recerca profunda ofereix respostes més profundes i contextualitzades que una simple cerca tradicional. A més, és capaç d'afinar els resultats a mesura que rep noves instruccions de l'usuari, fent que el procés sigui interactiu i dinàmic.

Com utilitzar Deep Research a ChatGPT

Per utilitzar el Recerca profunda Primer has de ser subscriptor dels plans Xat GPT Més (US$ 20, aproximadament R$ 116) o Xat GPT pro (200 dòlars EUA, aproximadament 1.159,99 R$), per treure el màxim profit de l'eina. Sabent això, aquí teniu com utilitzar-lo:

Primer pas – Accedir al Xat GPT i seleccioneu l'opció Recerca profunda (investigar) al redactor de missatges.

Segon pas - Descriu la teva cerca en detall, incloses les paraules clau, el context i els criteris específics per afinar els resultats.

Aquí, heu de formular la pregunta de manera clara i específica, evitant ambigüitats i deixant clar el vostre objectiu. D'aquesta manera, delimiteu l'abast de la recerca i indiqueu exactament en quins aspectes l'usuari vol aprofundir.

Després de la sol·licitud inicial, el Recerca profunda També podeu fer algunes preguntes addicionals per definir el nivell de profunditat de la investigació i confirmar la vostra sol·licitud.

Tercer pas - Si us plau, espereu que es processi.

Un cop enviada la consulta, el procés de Recerca profunda Pot trigar des d'uns minuts a mitja hora aproximadament, depenent del tema i de la complexitat de les dades sol·licitades. Durant aquest temps, l'IA analitza les fonts disponibles i elabora un informe que proporciona referències i enllaços a estudis i articles relacionats.

Quart pas - Revisar l'informe final.

Després de rebre l'informe, es recomana revisar-lo detingudament, revisant les fonts citades i explorant les referències. Amb la revisió, assegureu la veracitat i la rellevància de la informació, a més de permetre ajustaments i perfeccionaments en la Prompt (comandament) si cal. Un cop hagis acabat, pots exportar i compartir la conversa i informar amb altres persones.

Com escriure un missatge per a la investigació profunda

En fer una sol·licitud per al Recerca profunda, és interessant que desenvolupi indicacions que facilitin la comprensió de l'eina per obtenir un resultat més proper al que voleu. Així és com:

Penseu en el propòsit de la vostra pregunta

Per augmentar l'eficàcia de les indicacions, és útil pensar exactament en què espereu com a resultat. Pregunteu-vos: quin és l'objectiu d'aquesta investigació? Vull entendre un concepte, escriure un article, comparar dades històriques o fer una anàlisi crítica? Si responeu aquestes preguntes, podeu ajustar la vostra sol·licitud perquè sigui més orientada, la qual cosa augmenta les possibilitats d'obtenir una resposta detallada i útil.

Quan es fa una petició molt genèrica, és normal que el mateix programa et faci preguntes addicionals per delimitar el tema i lliurar un informe optimitzat.

Penseu en què voleu com a resposta

També és important definir el format de resposta. Si necessiteu una explicació textual llarga, esmenteu que preferiu un text corrent amb paràgrafs ben estructurats. Si la presentació de gràfics o taules és rellevant, inclogui aquesta sol·licitud.

Per exemple, podeu dir: "Si us plau, proporcioneu la vostra resposta en format de text, organitzada en paràgrafs, i incloeu dades rellevants que es poden convertir en gràfics més endavant". D'aquesta manera, la IA entén no només el contingut esperat, sinó també la forma en què es lliura la informació.

Esmentar particularitats i abast de la recerca

Un altre aspecte que pot marcar la diferència és esmentar el públic objectiu. Si l'enquesta està destinada a experts, podeu utilitzar un llenguatge més tècnic. Si el públic és més general, opteu per termes i explicacions senzilles que no requereixin grans coneixements previs. Parar atenció a aquestes característiques garanteix que la resposta sigui comprensible i adequada a les expectatives dels lectors.

Suposem que estàs interessat a estudiar els moviments de resistència durant la dictadura militar al Brasil. Una bona indicació podria ser:

“Fer una anàlisi dels moviments de resistència al Brasil durant la dictadura militar, destacant les diferències i similituds entre les estratègies utilitzades a São Paulo i al nord-est. Proporcioneu dades històriques i cites de fonts fiables".

El missatge indica que l'enfocament no és només descriptiu sinó també analític, animant la IA a proporcionar dades i coneixements que es poden utilitzar per formar una visió crítica del tema.

Possibilitats i aplicacions

La capacitat d'interpretar dades i dur a terme investigacions avançades sobre diversos temes fa que el Recerca profunda una eina potent que es pot aplicar en diferents situacions, tant per a la recerca general com per a la productivitat en estudis o treball. Vegeu algunes possibilitats i aplicacions:

Ús de la recerca profunda en la recerca acadèmica

Per a la recerca acadèmica, el Recerca profunda pot ajudar a reunir estudis, articles científics i dades rellevants per donar suport a una tesi o article. Amb el comandament adequat, és possible estructurar un treball acadèmic complet.

Per exemple, podeu sol·licitar que Recerca profunda analitzar el model d'un treball acadèmic (treballs de finalització del curs, tesis i dissertacions) dins dels estàndards de Associació Brasilera de Normes Tècniques (ABNT) –o altres estàndards– i demanar-li que desenvolupi l'estructura del treball a partir del seu tema de recerca. Fins a aquest punt, és possible "aconseguir" amb les eines bàsiques del Xat GPT – tanmateix, amb el Recerca profunda, després d'aquests primers passos, podeu sol·licitar informes i anàlisis complets, facilitant i reduint el temps de desenvolupament del projecte.

Pel que fa a la indicació, és important especificar clarament el tema, delimitant el període i l'àrea d'estudi. En aquest sentit, aprofita per demanar a l'eina que contextualitzi determinades dades dins dels objectius del teu treball. Per exemple, en comptes de preguntar "Parla'm de la revolució industrial", pots elaborar:

PROMPT: Realize uma análise aprofundada sobre os impactos das [inovações/eventos] na [contexto histórico ou social], focando em [aspectos específicos (ex: avanços tecnológicos, mudanças econômicas)] entre [período]. Inclua referências a [fontes acadêmicas (ex: artigos, livros)] e dados estatísticos relevantes. Estruture o relatório com base nas normas [padrão de formatação (ex: ABNT, APA)], garantindo seções como introdução, metodologia, resultados e conclusão.

En un exemple, sol·licitant una comparació:

PROMPT: Realize uma análise comparativa entre as transformações industriais do Brasil e da América Latina nas últimas cinco décadas, destacando as diferenças nas políticas de desenvolvimento e os impactos na economia regional. Estruture o relatório com base nas normas para trabalhos acadêmicos da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT)

D'aquesta manera, el prompt pot dirigir la cerca a aspectes concrets que interessin a un públic nacional, i la IA pot cercar dades d'estudis brasilers, informes d'institucions reconegudes i altres produccions vinculades a la seva temàtica.

Instruccions per als professionals sanitaris

Els professionals sanitaris sovint necessiten informació actualitzada i ben fonamentada per donar suport als tractaments, les pràctiques clíniques i la investigació. En aquestes situacions, les indicacions haurien de definir clarament el tema, incloure termes tècnics i especificar la font de les dades desitjades. Mira:

PROMPT: Estou desenvolvendo um plano de [tipo de intervenção (ex: suplementação, treinamento)] para [público-alvo (ex: maratonistas amadores, atletas de alto rendimento)]. Preciso de uma análise detalhada sobre:
Comparação entre [elemento A (ex: suplemento X)] e [elemento B (ex: suplemento Y)] para [objetivo específico (ex: retardar fadiga muscular)].
Protocolos de [processo (ex: hidratação, recuperação)] em [condições específicas (ex: climas quentes, altas altitudes)], incluindo [detalhes técnicos (ex: dosagem, frequência)].
Efeitos de [elemento adicional (ex: carboidratos em gel)] no [desempenho/saúde], considerando [variáveis (ex: tempo de absorção)].
Estudos de caso ou ensaios clínicos com nível de evidência [classificação (ex: A, B)] que comprovem a eficácia dessas estratégias.
Formate a resposta em tópicos estruturados com referências de [fontes especializadas (ex: ISSN, ACSM)].

Per exemple:

PROMPT: Estou desenvolvendo um plano de suplementação para maratonistas amadores. Preciso de uma análise detalhada sobre: Estudos de caso ou ensaios clínicos com nível de evidência A (ISSN ou ACSM) que comprovem a eficácia dessas estratégias. Comparação entre beta-alanina e bicarbonato de sódio para retardar a fadiga muscular em provas de longa duração. Protocolos de hidratação com eletrólitos (sódio, potássio, magnésio) em climas quentes (acima de 30°C), incluindo recomendações de dosagem e frequência. Efeitos da suplementação com carboidratos em gel durante a corrida, considerando tempo de absorção e impacto no desempenho.

O, en una altra ocasió, a psicòleg els interessats en intervencions basades en mindfulness poden sol·licitar:

PROMPT: Desenvolva uma revisão sobre a eficácia das intervenções psicoterapêuticas baseadas em mindfulness no tratamento de transtornos de ansiedade em adultos, integrando dados de meta-análises, publicações em periódicos de psicologia e estudos de caso realizados no contexto brasileiro

Sol·licituds per als professionals de les TI

Els professionals informàtics, com ara els desenvolupadors de programari, els analistes de sistemes i els científics de dades, sovint necessiten informació tècnica, punts de referència, estudis de casos i anàlisis comparatives. Les indicacions en aquesta àrea han de ser precises, amb termes tècnics i indicació de les mètriques o punts de referència desitjats.

PROMPT: Explique as vantagens e desvantagens da adoção de [tecnologia A (ex: computação em nuvem)] versus [tecnologia B (ex: soluções on-premises)] para [público-alvo (ex: empresas brasileiras, startups)], com base em estudos de mercado (crescimento de adoção, custos operacionais), dados de desempenho (latência, escalabilidade, segurança) e relatórios de [consultoria especializadas].
Inclua uma análise crítica sobre a viabilidade em [contexto geográfico ou setorial] e formate a resposta em tópicos comparativos.

Vegeu alguns exemples:

Desenvolupadors de programari:

PROMPT: Forneça uma análise comparativa entre as principais linguagens de programação utilizadas para [área] em 2024, destacando [os dados que você deseja avaliar]. Utilize dados de benchmarks do [índice], estudos de caso e opiniões de especialistas da área 

Defineix l'enfocament, indicant que la resposta ha d'incloure dades quantitatives i comparatives, útils per escollir el llenguatge més adequat per a un projecte.

Científic de dades:

PROMPT: Explique as últimas tendências em algoritmos de aprendizado de máquina para previsão de séries temporais, com foco em aplicações financeiras. Inclua referências a estudos recentes, benchmarks de desempenho e comparações entre modelos como [modelos], utilizando fontes como [fontes]

En aquest cas, estem creant un prompt que requereix una resposta tècnica que integri dades de rendiment i referències acadèmiques, ideal per als investigadors.

Administradors de xarxa:

Realize uma pesquisa sobre [tema], enfatizando soluções de [objetos de análise]. Forneça referências a relatórios do [fonte], estudos de caso em empresas brasileiras e dados sobre a eficácia dessas soluções

Aquest impuls orienta la recerca en l'àmbit de la seguretat de la informació, combinant dades de mercat i estudis tècnics, fonamental per als professionals que gestionen xarxes i sistemes corporatius.

Recordant que com més complexa sigui la tasca, més avançada, detallada i específica ha de ser la vostra indicació. Un expert en Seguretat de la informació qui està planejant un estudi sobre ciberseguretat i aprenentatge automàtic aplicat a dispositius mèdics, per exemple, pot utilitzar ordres com:

PROMPT: Desenvolva um IDS para redes IoMT (protocolos HL7/DICOM): Analise padrões de tráfego anômalos em ataques a bombas de infusão (ex: CVE-2023-1234). Compare arquiteturas de deep learning: redes TempCNN vs. Transformers com attention esparsa. Implemente detecção em tempo real (latência <50ms) usando Apache Kafka e ONNX Runtime. Inclua datasets do PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge e papers do IEEE S&P sobre threat modeling

Com fer anàlisis de mercat amb Deep Research

Quan es tracta d'anàlisi de mercat, l'objectiu sol ser recopilar informació que ajudi a entendre les tendències, el rendiment del producte i comparar els competidors. Aquí, les indicacions haurien d'especificar clarament el segment de mercat, els competidors o models que voleu comparar i els criteris d'anàlisi, com ara el preu, el rendiment o la innovació.

Un exemple per al mercat dels telèfons intel·ligents, delimitar el sector (telèfons intel·ligents), els competidors i els atributs a comparar, orientant la IA a buscar informació que ajudi a formar una visió completa de l'escenari. Com a:

PROMPT: Forneça uma análise detalhada do mercado de [categoria de produtos (ex: smartphones, eletrodomésticos)] no [país/região] entre [ano inicial] e [ano final], destacando:
Participação de marcas como [marca A], [marca B] e [marca C].
Comparação de aspectos como [critério 1 (ex: inovações tecnológicas)], [critério 2 (ex: desempenho)] e [critério 3 (ex: preços)].
Dados de [fontes (ex: pesquisas de mercado, análises de especialistas)].
Formate os resultados em um relatório completo com tabelas comparativas e gráficos de tendências.

Si esteu interessats en el sector dels electrodomèstics, per exemple, el missatge pot dirigir la vostra cerca a criteris específics per al segment, recopilant dades que us ajudin a entendre com aquestes innovacions influeixen en les decisions de compra dels consumidors, de la següent manera:

PROMPT: Realize uma análise comparativa das principais marcas de geladeiras lançadas no Brasil em 2024, considerando tecnologias como conectividade inteligente, eficiência energética e design. Baseie a resposta em dados de vendas, avaliações de consumidores e relatórios de consultorias do setor

Finalment, per a una visió més estratègica, una indicació dirigida als inversors podria ser:

PROMPT: Analise as tendências do mercado de automóveis elétricos no Brasil, destacando inovações recentes, políticas governamentais de incentivo e a atuação dos principais players, como Tesla e BYD. Inclua dados sobre crescimento de vendas, projeções de mercado e desafios logísticos".

Aquí, el missatge va més enllà de les dades del mercat, inclosos els factors externs que afecten la indústria, proporcionant una anàlisi exhaustiva dirigida a un públic amb interessos d'inversió.

Suggeriments per a periodistes i comunicadors sobre investigació profunda

Per als periodistes i altres professionals de la informació, el Recerca profunda pot ser una eina útil per recopilar dades de fonts diverses, identificar connexions i comprendre narracions sobre temes complexos. En aquesta aplicació, el prompt hauria d'incloure el tema central, els aspectes a explorar i el tipus de fonts que l'IA hauria de tenir en compte, com ara entrevistes, dades oficials i estudis de cas.

Per exemple, per a un article sobre l'impacte del canvi climàtic a les grans ciutats brasileres, podeu utilitzar indicacions com:

PROMPT: Faça uma análise sobre as mudanças na legislação de [área (ex: proteção ambiental, direitos trabalhistas)] no [país/região] nos últimos [número de anos] anos, destacando as principais controvérsias e debates políticos, impactos concretos para [grupo afetado]. Utilize dados oficiais, opiniões de especialistas e exemplos de casos reais.
Estruture a resposta em seções temáticas, incluindo uma linha do tempo das mudanças legislativas e suas consequências práticas.

Per a una història sobre polítiques públiques, podeu utilitzar un missatge com:

PROMPT: Realize uma análise sobre as mudanças na legislação de proteção ambiental no Brasil nos últimos 15 anos, destacando as principais controvérsias e os impactos para a população. Busque dados oficiais, opiniões de especialistas e exemplos de casos reais para ilustrar a evolução dessa legislação

Una altra possibilitat, ara centrada en l'àrea de cultura:

PROMPT: Faça um relatório sobre o impacto da indústria do streaming na produção de conteúdo nacional no Brasil, analisando como plataformas como Netflix e Amazon Prime Video influenciaram a criação de séries e filmes. Forneça dados de audiência, opiniões de críticos e exemplos de produções relevantes

Publicitat també pot utilitzar el Recerca profunda per fer una anàlisi més profunda sobre qüestions de màrqueting, per exemple:

PROMPT: Faça uma análise sobre as estratégias de marketing digital adotadas por marcas brasileiras em 2024, destacando o uso de influenciadores, campanhas interativas e métricas de engajamento. Baseie a resposta em estudos de mercado, cases de sucesso e dados de consultorias especializadas

Compres i comparacions amb Deep Research

Quan l'objectiu és comparar productes o serveis, el Recerca profunda pot ajudar a compilar especificacions tècniques, comentaris dels consumidors i anàlisis comparatives entre diferents marques.

Per a aquest tipus de cerca, el missatge hauria d'esmentar els models o categories de productes i els criteris de comparació desitjats. Per exemple:

PROMPT: Analise as diferenças entre os [produtos] lançados no [país/região] em [ano], comparando recursos como [critério 1], [critério 2], [critério 3 ], [...]. Inclua:
Dados técnicos baseados em análises de [especialistas/laboratórios independentes)].
Avaliações de consumidores de plataformas como [Reclame Aqui, Google Reviews...].
Fichas técnicas em formato de tabela, destacando [especificações].
Formate o relatório com conclusões sobre custo-benefício e recomendações para diferentes perfis de usuários

Una possibilitat seria:

PROMPT: Analise as diferenças entre as geladeiras inteligentes lançadas no Brasil em 2024, comparando recursos como eficiência energética, conectividade com dispositivos domésticos e funcionalidades extras, com base em análises de especialistas e avaliações de consumidores. Faça um relatório completo e forneça fichas técnicas dos produtos em formato de tabela

En qualsevol cas, recorda que has de definir els criteris de comparació i els atributs més rellevants per a la teva decisió de compra.

De fet, a més de la recerca, els subscriptors del servei pro da OpenAI pot automatitzar encara més l'experiència de compra amb Operador. Llegiu el nostre article complet sobre Com utilitzar Operator per realitzar activitats per a vostè.

Cerques generals més profundes

O Recerca profunda pot recollir informació de diverses fonts i oferir una visió general completa sobre qualsevol tema. El missatge s'ha de redactar de manera que permeti a l'IA explorar diferents angles sense deixar buits. En aquest cas, és possible utilitzar el Recerca profunda com un Google més intel·ligent, per respondre preguntes sobre temes quotidians,

Com es demostra a la tutorial més amunt en aquest text, la pregunta era una pregunta de recerca senzilla, que generava una anàlisi de les similituds entre ells Anora, pel·lícula guanyadora del Oscar a la millor pel·lícula el 2025, amb el guió original de la comèdia romàntica Una dona preciosa (1990).

L'eina va portar un informe complet (vegeu aqui), amb les principals crítiques i repercussions de la pel·lícula als mitjans, possibles similituds i referències a Anora al guió original i a la resposta del director Sean Baker a la polèmica: resumint, en una sola resposta, quelcom que podria trigar molt més a investigar a través dels motors de cerca habituals.

A més de recopilar informació, el Recerca profunda També ofereix una anàlisi en profunditat de la informació captada i escrita en el text, mantenint les principals referències utilitzades per desenvolupar el raonament. Llegeix com es va arribar a la conclusió de la polèmica Anora amb l'eina:

PROMPT: ANORA é baseado no roteiro original de Pretty Woman? Aquele que era mais sombrio e tinha um final triste?

RESPOSTA: Mesmo que Baker não tenha intencionalmente recriado Uma Linda Mulher, muitos críticos apontaram que Anora se assemelha ao que Uma Linda Mulher poderia ter sido se tivesse seguido o roteiro original. Um crítico da Baltimore Magazine sugeriu que Baker deve ter conhecido o roteiro $3,000, argumentando que “Anora é a versão de Uma Linda Mulher de Sean Baker”, contada com o realismo brutal que o filme de 1990 evitou (BaltimoreMagazine). O filme ainda faz algumas referências sutis a Uma Linda Mulher. Em uma cena, o cliente de Ani oferece a ela $10.000 pela semana, mas ela negocia para $15.000. Ele então brinca dizendo que ela deveria ter pedido $30.000 (BaltimoreMagazine). Essa fala é uma referência direta a Uma Linda Mulher, onde o valor do acordo era $3,000 — como se Anora tivesse apenas acrescentado um zero ao número (BaltimoreMagazine). No fim, Anora pode não ter sido inspirado diretamente em $3,000, mas o resultado final é surpreendentemente próximo da visão original desse roteiro perdido. 

Aquests són només alguns dels molts usos possibles del Recerca profunda do Xat GPT, us podeu inspirar amb les indicacions suggerides i pensar en alguna cosa completament nova per a les vostres necessitats. L'eina t'ajudaria en el teu dia a dia? Explica'ns als comentaris.

Més informació sobre OpenAI:

OpenAI llança GPT-4.5 amb una escriptura millorada i al·lucinacions reduïdes

Com utilitzar Operator, l'agent d'IA d'OpenAI que realitza tasques per a vostè

Text revisat per Alexandre Marques el 17/03/2025.

Fonts: OpenAI, DataCamp