Un Deep Research low cost

Recientemente, OpenAI sacó un  nuevo modelo de generación de texto llamado Deep Research, por ahora solo para cuentas de 200€/mes. Este modelo utiliza la inteligencia artificial para investigar temas complejos y encontrar respuestas que de otra manera serían difíciles de obtener. Resulta útil en investigaciones profundas sobre temas como ciencia, filosofía, historia o incluso la naturaleza de la inteligencia misma. Es como tener una IA que, en lugar de limitarse a responder preguntas simples, se sumerge en temas difíciles, conecta ideas y propone nuevas formas de entender el mundo. 

¿Cómo funciona? Analiza grandes cantidades de información. La IA puede revisar estudios científicos, artículos, libros y bases de datos en tiempo récord. Encuentra conexiones. No solo lee, sino que detecta patrones, tendencias y relaciones que quizás pasamos por alto. Propone hipótesis nuevas. Puede ayudar a comprobar ideas. No sustituye a los expertos, pero les da herramientas más potentes para confirmar o descartar hipótesis. 

Por ahora es muy caro, pero es probable que en pocos meses esté disponible para cuentas de 20€ o incluso gratis. Mientras tanto, te propongo conocerlo un poco y usar un emulador low cost de este modelo.

¿Por qué esta estructura es útil para docentes?

• Ayuda a encontrar información fiable y resumida en menos tiempo.
• Permite estructurar mejor el conocimiento para clases y evaluaciones.
• Genera materiales educativos adaptados a diferentes niveles.
• Facilita la creación de preguntas, actividades y pruebas con base en datos reales.
• Es flexible: se puede ajustar según el tipo de contenido y la necesidad del docente o estudiante.

¿Cómo puede ayudar a un docente?

Ahorrar tiempo en la búsqueda de información

• Analizar miles de fuentes en segundos y darte un resumen con lo más relevante.
• Encontrar estudios científicos, datos históricos o artículos sobre pedagogía sin pasarte horas buscando.

Profundizar en temas complejos

• Darte enfoques nuevos y ejemplos que conecten con tus alumnos.
• Ayudarte a ver relaciones entre ideas que quizás no habías considerado.

Diseñar materiales didácticos más ricos

• Recopilar información y crear textos adaptados a diferentes niveles, desde secundaria hasta universidad.
• Sugerirte debates, actividades o preguntas clave basadas en investigaciones actualizadas.

Fomentar el pensamiento crítico en los estudiantes

• Enseñar a los alumnos cómo analizar información, distinguir fuentes confiables y entender cómo se generan los conocimientos.
• Diseñar proyectos de investigación, ayudando a los estudiantes a formular mejores preguntas y encontrar información relevante.

Explorar enfoques innovadores en educación

• Descubrir metodologías emergentes, nuevas tendencias en educación y estrategias para mejorar el aprendizaje.
• Resumir las investigaciones más recientes sobre neuroeducación, evaluación o creatividad en el aula.

Generar preguntas y pruebas de evaluación

• Diseñar preguntas de distintos niveles de dificultad, alineadas con los objetivos de aprendizaje.
• Diseñar ejercicios de pensamiento crítico, estudios de caso o situaciones problema.
• Adaptar preguntas a distintos niveles educativos o estilos de aprendizaje.

Analizar respuestas y detectar patrones

• Identificar tendencias en las respuestas de los alumnos. ¿Qué errores cometen con más frecuencia? ¿Qué conceptos necesitan reforzar? ¿Qué estudiantes tienen dificultades similares?

Dar retroalimentación personalizada y detallada

• Proporcionar comentarios más precisos y personalizados a cada alumno, sin que tengas que escribir manualmente cientos de observaciones.

Evaluaciones formativas y autoevaluación

• Crear evaluaciones formativas (sin nota) para que los estudiantes midan su propio progreso antes de un examen.
• Generar un cuestionario con preguntas personalizadas basado en lo que cada estudiante ha aprendido hasta el momento.
• Crear un asistente de autoevaluación donde el alumno responde y recibe comentarios en tiempo real.

Evaluación creativa e interdisciplinar

• Diseñar actividades creativas como debates simulados, relatos, podcast o videos explicativos sobre un tema complejo.

¿Cómo piensa este modelo?

Deep Research sigue una secuencia de pasos bien estructurada para analizar información, generar conocimiento y ofrecer respuestas o insights. Su flujo de trabajo se puede dividir en cinco fases principales, organizadas de manera lógica y eficiente:

1. Ingesta de información (recopilación de datos) 

¿Qué hace en esta fase?

• Busca y recopila datos de múltiples fuentes (bases de datos científicas, libros, artículos, documentos, informes, etc.).
• Puede acceder a grandes volúmenes de información en diversas disciplinas.
• Filtra fuentes para priorizar las más relevantes y confiables.

Flujo de trabajo:

• Se define un tema o una pregunta de investigación.
• La IA rastrea información en tiempo real o en bases de datos previamente almacenadas.
• Se extrae información estructurada y no estructurada (texto, números, gráficos).

2. Procesamiento y análisis (comprensión del contenido)

¿Qué hace en esta fase?

• Limpia y organiza la información recopilada.
• Analiza los patrones y relaciones entre los datos.
• Detecta conceptos clave, temas recurrentes y conexiones entre ideas.
• Puede aplicar técnicas avanzadas como análisis semántico y aprendizaje automático.

Flujo de trabajo:

• Se eliminan datos irrelevantes o inconsistentes.
• Se agrupan conceptos y se estructuran según categorías o tendencias.
• Se identifican relaciones entre diferentes conjuntos de información.

3. Generación de conocimiento (síntesis y producción de respuestas)

¿Qué hace en esta fase?

• Sintetiza la información en respuestas comprensibles y bien organizadas.
• Genera explicaciones detalladas, resúmenes o hipótesis nuevas.
• Puede reformular la información según el nivel de profundidad requerido (básico, intermedio, experto).
• Relaciona conocimientos previos con nuevas interpretaciones.

Flujo de trabajo:

• Se genera un resumen estructurado de los hallazgos.
• Se organizan los resultados en diferentes formatos: textos explicativos, tablas comparativas, gráficos, etc.
• Se plantea una respuesta final basada en la evidencia recopilada.

4. Evaluación y validación (comprobación de la precisión)

¿Qué hace en esta fase?

• Verifica la coherencia y precisión de las respuestas generadas.
• Contrasta la información con fuentes adicionales para evitar sesgos.
• Puede incluir referencias a estudios, artículos o documentos originales.
• Evalúa si la respuesta es útil y aplicable según el contexto.

Flujo de trabajo:

• Se comparan los resultados con datos adicionales para detectar inconsistencias.
• Se ajusta la respuesta según criterios de claridad, relevancia y precisión.
• Si la respuesta no cumple con los estándares, se reformula y pasa por otro ciclo de procesamiento.

5. Presentación de resultados (entrega y aplicación)

¿Qué hace en esta fase?

• Entrega la información en un formato útil para el usuario.
• Puede adaptarse a diferentes estilos:
  • Texto explicativo (ensayos, informes, artículos).
  • Visualizaciones (gráficos, diagramas, tablas).
  • Respuestas personalizadas (resúmenes cortos, desarrollo detallado, FAQ).
• Permite iteraciones: el usuario puede solicitar más detalles, reformulaciones o nuevas búsquedas.

Flujo de trabajo:

• Se presentan los resultados de manera clara y estructurada.
• Se permite la interacción con el usuario para ajustes y mejoras.
• Si es necesario, se vuelve a la fase de análisis para profundizar en algún punto.

En resumen:

1. Recopila información → Busca y filtra datos relevantes.
2. Procesa y analiza → Organiza, encuentra patrones y extrae conceptos clave.
3. Genera conocimiento → Sintetiza y produce explicaciones estructuradas.
4. Verifica la calidad → Revisa precisión, fuentes y coherencia.
5. Presenta resultados → Entrega información en formatos claros y aplicables.

¿Qué puedes hacer con este asistente?

No solo esperar. En mi caso, lo que he hecho es emular el flujo de acciones que sigue este modelo en un asistente. Se trata de un emulador low cost de este modelo, que sigue la secuencia de razonamiento de Deep Research. ¿Qué puedes hacer con él?

• Que analice un texto.
• Que genere un texto profundo y estructurado sobre una tema específico.
• Que diseñe SdA completas.
• Que readapte tu programación didáctica.
• Que te facilite una memoria del curso que analice todos los elementos que le añadas.
• Que te proponga un sistema de evaluación para un grupo.
• Que te elabore el diseño curricular de un área determinada a partir de tus directrices y programación.
• Que diseñe de forma estructurada y profunda una tarea de aula.
• Que genere rúbricas de evaluación adaptadas a tu contexto.
• ...

Todo lo que ya puedes pedirle a Chat GPT, pero con un flujo secuenciado y profundo. Cuando le hagas tu petición, te ofrecerá un esquema previo. A continuación debes pedirle que te desarrolle cada elemento o capítulo del texto hasta que quede pulido. Lo que te asegura es una estructura de texto más eficaz y un flujo de trabajo que desarrolle paso a paso la instrucción. Prueba y me cuentas.

Recomendación:

• Que le pidas primero un guión o índice.
• Después un desarrollo de cada capítulo o elemento.
• Que esos capítulos los genere en modo lienzo cada uno, de tal forma que puedas afinar cada uno in situ y de forma independiente.
• Que antes de nada tengas claro qué quieres y cómo lo quieres, o al menos un boceto previo. 
• Que en la primera instrucción afines lo más posible aquello que quieres conseguir.
• Que, si es el caso, alimentes tu petición de pdfs que sirvan de documentación específica. Pdfs sin imágenes, claros y bien estructurados. 

Estructura en lienzos independientes para cada elemento o capítulo

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