Deep Research: tutto sulla funzionalità avanzata di ChatGPT

Che ChatGPT non sia più soltanto un interlocutore con cui relazionarsi per la creazione di contenuti, visivi e testuali, è ormai risaputo. Ciò è dovuto al suo lato interattivo, che lo sta trasformando sempre di più in un motore di ricerca.

Fino all’anno scorso c’era un limite nel processo, che sembra però in buona parte superato: l’affidabilità delle informazioni fornite dal chatbot di OpenAI.

Qualcosa che è dovuto a due fattori: da un lato un miglioramento per quanto concerne le funzioni di base conseguite con la funzione Search; dall’altro una maggiore accuratezza ogni qualvolta si utilizza la funzione Deep Research.

Se fino a non molto tempo fa ci si limitava a query semplici, senza poter andare più nel dettaglio, anche in virtù di risposte non di rado a dir poco fantasiose, oggi questo accade sempre meno. A patto naturalmente di saper impostare bene il prompt: a fare la differenza è quindi la competenza e l’abilità di chi utilizza l’AI generativa.

Oggi vi raccontiamo qualcosa di più sulla funzione Deep Research di ChatGPT, mettendola a confronto con quella standard Search, introdotta soltanto l’anno scorso. Sembra essere passato molto più tempo, vero? A testimonianza di come l’evoluzione dell’intelligenza generativa corra veloce.

La funzione Search di ChatGPT: cos’è e come funziona

La funzione Search è stata introdotta a ottobre 2024 come risposta a un’esigenza crescente: integrare le capacità generative di ChatGPT con l’accesso a contenuti aggiornati in tempo reale.

Si è trattato di una svolta epocale, dal momento che fino ad allora il chatbot lavorava principalmente su dati addestrati, rischiando di fornire risposte non soltanto datate ma soprattutto inesatte.

SearchGPT ha trasformato l’AI di OpenAI in un vero e proprio motore di ricerca: è questo fenomeno che sta alla base del cambiamento inerente il modo in cui gli utenti stanno facendo ricerca online.

Una rivoluzione copernicana, tanto che c’è già chi dice che non si userà più nemmeno Google, brindando alla fine dei motori di ricerca tradizionali. È tutto da vedere, naturalmente, vista la fase attuale di forte sperimentazione.

Con Search è non solo possibile effettuare delle ricerche sul web, ma persino domandare al chatbot quali sono le fonti più attendibili. Inoltre, incrociando le fonti reperite con la conoscenza interna del modello, si ottengono contenuti più personalizzati e di qualità, rispondenti alle proprie esigenze.

Il vantaggio principale di SearchGPT risiede nella rapidità, quando le domande sono mirate.

C’è però un limite, ovvero la profondità. Se le query diventano complesse o multidimensionali, i risultati rischiano di rimanere superficiali, con un livello di sintesi che non sempre coglie le opportune sfumature.

Ricapitolando, Search è la funzione perfetta per chi ha bisogno di risposte veloci e basilari, ma non sostituisce un’analisi articolata su più livelli, soprattutto se si utilizza la versione free di ChatGPT.

Cos’è Deep Research, invece? Le caratteristiche più interessanti

Con Deep Research, OpenAI ha compiuto un ulteriore salto di qualità, offrendo un vero e proprio processo di ricerca strutturata, complice la possibilità di conseguire ricerche più dettagliate e accurate.

Non si tratta, a volerla dire tutta, di una novità recentissima, essendo stata introdotta a inizio 2025. Nel momento in cui scriviamo è stato perciò possibile metterla alla prova.

Ecco una panoramica delle caratteristiche principali di Deep Research:

• Ricerca multi-fonte. La funzione analizza contemporaneamente più fonti, confrontandole e validandone i contenuti.
• Provenienza delle fonti. Non si avvale soltanto di siti della lingua di riferimento dell’utente, ma anche internazionali, accedendo con facilità a set di dati che sarebbe più difficile reperire, con una ricerca tradizionale su Google.
• Strutturazione delle informazioni. I risultati non vengono restituiti in forma di risposta sintetica, ma come un’analisi organizzata, con sezioni e argomentazioni. Una sorta di report potremmo dire, che è persino scaricabile in formati come Word oppure PDF.
• Contestualizzazione. Ogni informazione è pertinente rispetto al contesto, evitando le semplificazioni che caratterizzavano le prime versioni dell’AI. Si assiste a quella che potremmo definire come “riduzione delle allucinazioni”, poiché le fonti sono citate e messe a confronto. L’utente percepisce una migliore qualità delle informazioni, fidandosi di più.

Deep Research non si limita a “rispondere”, ma si comporta come un assistente alla ricerca: raccoglie, seleziona, filtra e rielabora, in maniera affine, ma non completamente, a un ricercatore umano.

Per aziende, professionisti e studiosi, significa poter disporre di dossier tematici già organizzati, su cui costruire strategie, analisi o contenuti.

Deep Research: i vantaggi

Più che di vantaggi, sarebbe più esatto parlare di punti di forza, in merito a Deep Research. Ecco una panoramica di quelli di maggiore rilevanza:

• Accuratezza. Si riduce notevolmente il rischio di errori o informazioni “inventate”.
• Sintesi intelligente. Vengono raccolte grandi quantità di dati, poi restituiti in forma chiara e organizzata.
• Risparmio di tempo (in relazione al risultato prodotto). Vengono automatizzate le fasi più lunghe della ricerca, dalla raccolta delle fonti alla loro comparazione.
• Insight strategici. Deep Research non si limita a elencare dati, ma evidenzia connessioni e trend.

Deep Research è dunque efficace ogni qual volta un professionista si trovi a fare una ricerca particolarmente accurata. I suoi risultati si rivelano preziosi nel processo di decision making, in quanto consente di basare le scelte aziendali su dati più solidi.

Search vs Deep Research: funzionalità a confronto

Se Search rappresenta la velocità, Deep Research incarna la profondità: è infatti più lenta nella risposta. Si passa da pochi secondi ad anche 5-30 minuti: queste le tempistiche necessarie a seconda del prompt.

Pertanto, le due funzioni non vanno viste come alternative, ma come complementari. La chiave è perciò capire quando usare l’una e quando l’altra.

Search si rivela l’ideale in presenza di domande ben contestualizzate, per le quali si necessita di una risposta basilare e in tempi rapidi. È necessario impostare query semplici e dirette.

Quando usare Deep Research, invece? Questa funzione si presta alle analisi complesse o multidisciplinari, in cui appare imprescindibile conseguire dei confronti tra più fonti.

Nota finale: il ruolo cruciale del prompt e uno sguardo al futuro

Nonostante sia molto avanzata, la funzione Deep Research può sbagliare (lo fa eccome), nel senso che le informazioni non sono sempre rispondenti al vero.

Questo perché si tratta di una macchina che non sa interpretare e a seconda di come viene realizzato il prompt; è facile offra dati imprecisi o errati: vale per chi usa l’AI in maniera amatoriale come per chi la adopera in veste professionale.

Quando si parla di dati, mai fidarsi, dunque. Meglio selezionare e verificare fonti autorevoli, con IA o senza IA, metterle a confronto e non perdere la propria criticità di pensiero.

Considerazioni applicabili fin dalla notte dei tempi – sono del resto alla base del giornalismo e della comunicazione – e quindi anche a Google e ancora di più oggi con l’intelligenza artificiale generativa.

Deep Research segna per molti versi un cambio di paradigma: da chatbot “onnisciente” a strumento di ricerca integrata, con potenzialità che si avvicinano sempre più a quelle di un knowledge worker. In questo, per alcuni versi, si avvicina più all’AI di Elon Musk, Grok 4.

La prossima frontiera? Potrebbe essere l’implementazione della ricerca vocale anche da desktop, visto che quella da mobile è in fase avanzata, ma tutto è in corso: fare delle previsioni esatte è difficile in tempo di sperimentazione.