Investigación Profunda: ¿Ciclo de las expectativas o cambio de paradigma?

Una oleada de funciones de "Investigación Profunda" de laboratorios líderes de IA —Google, OpenAI, Perplexity y otros— ha generado expectación. Sin embargo, el término carece de una definición clara, representando esencialmente una evolución de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Estos sistemas utilizan LLM como agentes, buscando y analizando información iterativamente para producir informes exhaustivos. Este artículo analiza las implementaciones técnicas, desde enfoques iniciales de patrones compuestos con indicaciones ajustadas manualmente hasta sistemas optimizados de extremo a extremo, como STORM de Stanford, que utiliza aprendizaje por refuerzo. Aunque Google Gemini y Perplexity ofrecen funciones similares, los detalles siguen siendo desconocidos. El artículo concluye con un mapa conceptual que compara la profundidad iterativa y la sofisticación del entrenamiento de varias ofertas de "Investigación Profunda".