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Attenzione! Il podcast è stato creato interamente dalla mia assistente AI sulla base dei miei contributi – non garantisco per i contenuti non corretti.

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Cosa significa ricerca approfondita?

La ricerca profonda si riferisce alla capacità dei chatbot AI, come ChatGPT, Perplexity o Gemini, di comprendere query di ricerca complesse, suddividerle in diversi compiti di ricerca, cercare su Internet in modo indipendente e consolidare i risultati in modo strutturato. Invece di limitarsi a elencare i link ai siti web, come siamo abituati a fare con Google, i sistemi analizzano le informazioni, le sintetizzano e forniscono all’utente una risposta completa sotto forma di un rapporto scritto in modo chiaro.

Come posso testare e utilizzare metodi di ricerca approfonditi?

Il modo più semplice per testare e utilizzare le nuove funzioni di ricerca approfondita è attraverso i fornitori di IA esistenti. Tuttavia, poiché la funzione di Ricerca Profonda richiede una capacità di calcolo significativamente maggiore, questa funzione è attualmente disponibile solo negli account a pagamento.

Ecco alcuni esempi:

• Perplexity (Pro, 20€/mese) -> Avvia la ricerca Pro con il modello R1
• ChatGPT (Pro, 200€/mese) -> clicca sul pulsante “Ricerca approfondita” nella chat
• Gemini (Avanzato, 20€/mese) -> seleziona il modello “1.5 Pro con Ricerca Profonda”.

Come funziona la ricerca approfondita?

Il metodo di ricerca approfondita o deep research prevede sempre 4 fasi, con lievi differenze tra i fornitori (al 02-2025).

1. Pianificazione: l’intelligenza artificiale elabora il compito di ricerca e pianifica in modo indipendente il processo di ricerca e le query di ricerca.
2. Ricerca di informazioni: l’intelligenza artificiale cerca tra numerose fonti come articoli, relazioni e studi e filtra le informazioni non pertinenti. OpenAI utilizza le funzioni di navigazione web, mentre Gemini utilizza i servizi di Google.
3. Analisi: l’intelligenza artificiale “legge” tutti i testi raccolti, estrae i fatti importanti, confronta le fonti e riconosce le contraddizioni.
4. Strutturazione e preparazione: infine, i risultati vengono presentati in un report chiaramente strutturato, solitamente con un’introduzione, una sezione principale e una conclusione. I punti importanti (ad esempio i pro e i contro) sono sottolineati e i riferimenti alla fine garantiscono la trasparenza.

Importante: anche con la ricerca basata sulle fonti, i modelli linguistici possono avere delle allucinazioni. Come sempre, l’IA deve essere utilizzata come supporto e non come sostituto cieco. Il principio del controllo dei risultati si applica in particolare ai fatti critici.

Per quali applicazioni posso utilizzare Deep Research?

Sebbene la funzione di ricerca profonda sembri molto allettante all’inizio, non è utile per tutte le applicazioni di chatbot AI. Inoltre, questo metodo richiede una potenza di calcolo e un’energia significativamente maggiori, che dovrebbero essere utilizzate solo quando sono effettivamente necessarie.

In sostanza, la ricerca approfondita può essere utile quando si cercano molte fonti di informazioni e i risultati devono essere inseriti in un formato strutturato.

• Ricerca tematica: creazione di una relazione strutturata su un argomento, ad esempio “Introduzione agli agenti AI”.
• Scouting di tecnologia e innovazione: identificazione di tecnologie emergenti (ad esempio, informatica quantistica, tecnologia mRNA) attraverso l’analisi di notizie, post di blog e brevetti, a condizione che questi ultimi siano pubblicamente accessibili.
• Analisi delle tendenze: identificazione di nuove tendenze nutrizionali o di stile di vita (ad esempio veganismo, rifiuti zero).
• Ricerca e confronto di prodotti: cerca i fornitori in categorie come le biciclette elettriche, le stampanti 3D o i nuovi sistemi per la casa intelligente.
• Panoramica delle notizie: compilazione e consolidamento delle notizie su un argomento.
• Analisi del mercato e della concorrenza: panoramica del mercato nel settore della tecnologia medica in Germania, punti di forza e di debolezza dei principali concorrenti, cifre chiave, portafoglio prodotti, …
• Indagine scientifica: Raccolta di studi liberamente disponibili sul tema “Effetti dell’inquinamento atmosferico sulla salute”.

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Esempi pratici di ricerca approfondita

Di seguito ti mostrerò come funziona utilizzando 3 esempi con tre diversi provider. In tutti gli esempi ho utilizzato semplici suggerimenti per capire come i modelli di ragionamento pianificano il processo di ricerca.

Esempio 1 (Perplessità): analisi rapida del mercato

Obiettivo
Ottieni una panoramica di un mercato o di un fornitore specifico.

Prompt
Crea una panoramica dei maggiori fornitori di modelli linguistici di intelligenza artificiale, includendo il numero di utenti, il confronto delle caratteristiche in forma tabellare, i finanziamenti e altre informazioni rilevanti.

Processo
Nella sezione Ricerca, puoi vedere le query di ricerca che Perplexity effettua per raccogliere le informazioni. Nella sezione Considerazioni , puoi vedere come il modello R1 elabora le informazioni per creare il risultato.

Inoltre è impressionante: sono state ricercate 86 fonti in totale.

Risultato
In primo luogo, è stata compilata una panoramica generale dei migliori fornitori di LLM. Trovo entusiasmante che siano stati aggiunti criteri molto utili come “parametri” o “open source?”. Il problema è che GPT4.5, ad esempio, non esiste, ma viene elencato come risultato.

È stata quindi creata una tabella con la panoramica delle caratteristiche. Lo trovo ancora abbastanza semplice, ma potrebbe essere ampliato con una richiesta più precisa. Inoltre, i risultati non sono coerenti o errati: Claude 3.5 Sonnet è molto utilizzato nelle funzioni creative e nel marketing, ad esempio.

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Esempio 2 (Gemelli): Ricerca tematica sulla ricerca profonda

Obiettivo
Crea un report sulla funzione di Ricerca Profonda di Google Gemini.

Prompt
Crea un report sulla funzione Deep Research di Gemini con i seguenti contenuti: Definizione, funzionalità, potenzialità e rischi, fornitori alternativi, casi d’uso nelle funzioni di conoscenza.

Processo
Per prima cosa Gemini elabora la mia richiesta, crea un piano di ricerca che include le query di ricerca e mi chiede un feedback. Ora ho la possibilità di adattare il piano o di iniziare la ricerca.

Sulla base del piano di ricerca, Gemini ha cercato 22 siti web.

Nella fase finale, Gemini consolida le informazioni provenienti dai siti web e crea un report. Questo passaggio ha richiesto circa 5 minuti.

Risultato
Ricevo un rapporto completo esattamente nella struttura specificata.

Posso copiare il testo o aprirlo direttamente come Google Doc. In questo esempio si è notato che Gemini ha privilegiato fortemente le fonti di Google. Naturalmente, questo può essere dovuto al compito, ma indica anche un errore nel modello.

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Esempio 3 (ChatGPT): ricerca di tendenza sugli agenti AI

Obiettivo
Un rapporto di tendenza sullo sviluppo degli agenti AI e sul loro impatto sulle aziende.

Prompt
Questa volta ho reso la richiesta un po’ più dettagliata e ho aggiunto ulteriori specifiche di contesto e di formato:

Crea un rapporto sulle tendenze di sviluppo degli agenti AI. Il gruppo target è costituito da amministratori delegati di aziende di medie dimensioni.

Struttura il rapporto come segue:

1. Riassunto esecutivo
2. Introduzione agli agenti di IA (definizione, modalità di funzionamento, …)
3. Sviluppo degli agenti AI (storia, status quo, previsioni future)
4. Campi di applicazione
5. Opportunità, rischi e raccomandazioni per l’azione

Nel tuo rapporto chiarisci in particolare le seguenti domande:

• In che misura gli agenti di IA sono già pronti per essere utilizzati nelle PMI?
• In che modo l’utilizzo di agenti AI influisce sulla produttività delle aziende?
• Quali sono le basi da creare per implementare con successo gli agenti di intelligenza artificiale?

Analizzare criticamente gli agenti di IA e fare riferimento a studi, statistiche e fonti di leader di pensiero e scienziati del settore dell’IA, come Andrew Ng.

Processo
ChatGPT pone innanzitutto delle domande per affinare la ricerca:

Dopo aver risposto alle domande, ChatGPT ha iniziato il processo di ricerca. La ricerca ha richiesto circa 5 minuti e ha incluso 14 fonti:

Trovo che la selezione delle fonti sia molto preoccupante. Sono stati utilizzati quasi esclusivamente blog e quasi mai risultati di studi o statistiche.

Quello che trovo entusiasmante è che puoi osservare dal vivo le fasi di lavoro di ChatGPT:

Risultato
Ricevo anche un rapporto da ChatGPT, che con le sue 15 pagine è ancora più esteso del risultato di Gemini. Ho utilizzato il modello o1 Pro, che migliora ulteriormente la qualità e la profondità dei risultati.

Nel complesso, la qualità mi convince quando voglio avere una panoramica dell’argomento e degli sviluppi storici. Trovo che lo stile di scrittura sia incredibilmente buono.

Quello che mi manca sono risultati di studi concreti e statistiche che vadano oltre le previsioni generiche sui blog dei consulenti di gestione.

È sorprendente che la maggior parte delle informazioni provenga da poche fonti di riferimento, anche se in totale sono state cercate 14 fonti.

Conclusione: Ricerca approfondita nell’applicazione

Le funzioni di ricerca approfondita consentono ai chatbot AI, come ChatGPT, di comprendere query di ricerca complesse, suddividerle in diversi compiti di ricerca, effettuare ricerche su Internet in modo indipendente e riassumere i risultati in modo strutturato. I modelli di ragionamento, che convertono le informazioni non strutturate in relazioni coerenti, sono un complemento ideale. Questi modelli già suddividono semplici richieste in query di ricerca a più livelli, ma forniscono risultati più precisi se vengono specificati contesti aggiuntivi come il gruppo target o le specifiche del formato desiderato.

In un confronto tra diversi chatbot AI, Perplexity ha cercato la maggior parte delle fonti, ma ha fornito solo risposte brevi e talvolta contenenti informazioni errate. ChatGPT in modalità o1 Pro ha ottenuto le migliori prestazioni in termini di qualità, ma non è stato significativamente migliore di Gemini in relazione al prezzo.

Le aree di applicazione della ricerca approfondita spaziano dalla ricerca tematica alle analisi di mercato, con la ricerca supportata dall’IA che offre un notevole risparmio di tempo nella preparazione strutturata delle informazioni. Tuttavia, ci sono dei rischi, tra cui le distorsioni nei modelli e il pericolo di affidarsi troppo all’IA senza riflettere in modo critico sui problemi.

Personalmente, trovo molto interessante quando i chatbot AI come ChatGPT rivelano il “processo di pensiero” che utilizzano per elaborare le mie richieste. Nella maggior parte dei casi, tuttavia, rimango deluso quando osservo la qualità delle fonti ricercate. Nella maggior parte dei casi, vengono utilizzate poche fonti scientifiche e molte fonti meno attendibili. E sebbene il “processo di pensiero” sembri così genuino e sensato, i chatbot AI commettono ancora errori significativi e i metodi di apprendimento profondo richiedono un’attenta verifica dei risultati.

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