Noticias Casi a Tiempo: 🗞️ Casos de Uso No Convencionales para Investigación Profunda (2025-07-13)

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Lo que tengo en mente: Casos de Uso No Convencionales para Investigación Profunda

En el boletín de esta semana, profundicemos en la Investigación Profunda. Indague, profundice, o como se diga popularmente hoy en día. La Investigación Profunda es probablemente la herramienta de IA más subestimada a la que tenemos acceso, y por el costo de una membresía premium ($20 al mes por usuario) es una ganga.

Veamos algunos casos de uso diferentes para la Investigación Profunda y cómo podría usarla de manera más efectiva.

Parte 1: ¿Qué es la Investigación Profunda?

Empezaremos por entender qué es la Investigación Profunda. En software como ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Grok… básicamente, en cada proveedor principal de fundamentos de IA, hay una opción para seleccionar Investigación Profunda (o algo con un nombre similar). Estos son agentes de IA. Una vez que les da una instrucción (prompt), se activan y hacen todo lo posible para ejecutarla según lo indicado.

Esto es algo fundamental de entender: los agentes de Investigación Profunda son simplemente agentes de IA. Están sintonizados para investigar, para recopilar información, sí. Pero también son capaces de hacer más que solo investigación estricta. Cualquier resultado de texto que desee y que implique la recopilación y síntesis de información de fuentes públicas, ellos son capaces de hacerlo en mayor o menor medida, y ese es el secreto de su poder.

La mayoría de los planes de pago ofrecen Investigación Profunda, así que probablemente sea solo cuestión de buscar los botones apropiados en su interfaz.

La mayoría de los planes de Investigación Profunda también tienen límites en la cantidad de informes que puede ejecutar. Por ejemplo, en ChatGPT, el plan Plus ofrece 10 informes de tamaño completo al mes y 15 informes más cortos y menos exhaustivos.

Mi preferencia personal ahora mismo es la Investigación Profunda de Google Gemini porque los límites son increíblemente generosos (250 al mes) y los informes son bastante exhaustivos, pero use lo que ya esté pagando. Ninguna plataforma es tan dramáticamente mejor que otra como para que sea imperativo invertir en una sola.

Una cosa realmente importante que mencionar aquí: las herramientas de Investigación Profunda siguen siendo IA. Eso significa que todavía cometen errores, lo que a su vez significa que aún necesita verificar la veracidad de sus resultados. No asuma que solo porque una herramienta hizo su investigación, todo lo que produjo es correcto.

Parte 2: Creación de Prompts para Investigación Profunda

La parte más importante de la Investigación Profunda es el prompt (instrucción), porque quiere obtener excelentes resultados, y con un número limitado de usos, no puede permitirse volver a ejecutar los mismos informes una y otra vez. Para crear excelentes prompts de investigación, querrá usar un marco, y el marco que recomiendo es el Marco de Investigación Profunda CASINO de Trust Insights.

Así es como se usa. Primero, abrirá la herramienta de IA de su elección en modo regular, NO en modo de investigación profunda. Luego, redacte un resumen de la tarea de Investigación Profunda que desea lograr. Una vez hecho esto, inserte el PDF de CASINO y este prompt:

Usando el Marco CASINO de Trust Insights (incluido como PDF), haga al usuario una pregunta a la vez y solo una pregunta a la vez hasta que tenga toda la información que necesita para construir un prompt CASINO completo para Investigación Profunda. Si el usuario no ha proporcionado el marco CASINO como PDF, pídale que lo proporcione. El objetivo es un prompt de investigación rico, profundo y completo en formato CASINO. Especifique cada parte del formato CASINO en subtítulos en su resultado final. Su resultado final debe estar en formato Markdown. Recuerde que está generando un prompt con formato CASINO, no ejecutando el prompt. Sus resultados deben ser el prompt con formato CASINO.

Lo que sucederá a continuación es que la herramienta de IA generativa de su elección le hará preguntas hasta que tenga suficiente información para construir el prompt. Recomiendo usar un modelo de razonamiento para esta tarea, lo que significa:

Google Gemini 2.5 Pro
Anthropic Claude Sonnet o Opus 4 con “Extending Thinking”
ChatGPT con el modelo o3
Cualquier otro modelo apropiado que tenga modo de razonamiento (hay muchos, muchísimos)

Usted responderá las preguntas y, al final del proceso, obtendrá un prompt. Copie ese prompt, luego inicie un nuevo chat con el modo de Investigación Profunda activado, pegue su prompt y estará listo para empezar.

Ahora, hablemos de los casos de uso para la Investigación Profunda.

Parte 3: Ingeniería de Contexto de la Empresa / Bloques de Conocimiento

En mi nuevo libro, Casi Atemporal: 48 Principios Fundamentales de la IA Generativa, el Principio 25: Es Más Fácil Construir con Ladrillos que con Barro, trata sobre tener bloques de conocimiento, trozos de información preconstruida que puede insertar en los prompts para hacerlos mucho más efectivos. El grupo de expertos en IA ahora lo llama “ingeniería de contexto”, como si necesitáramos una pieza de jerga aún más laboriosa y confusa, pero aquí estamos.

Las herramientas de Investigación Profunda lo hacen muy fácil. Considere un inicio de prompt de investigación como este, sustituyendo su negocio, por supuesto:

Construyamos un perfil completo del negocio Trust Insights, que se encuentra en TrustInsights.ai. Quiero saber todo sobre esta empresa: cuáles son sus fortalezas y debilidades, quiénes son sus clientes, quiénes son sus competidores, un análisis de la misma como los marcos de las escuelas de negocios como DAFO (SWOT), Matriz de Crecimiento BCG, las Cinco Fuerzas de Porter, y cualquier otra cosa que se enseñara durante mi programa de MBA. Quiero evitar chismes e información infundada, por lo que debemos centrarnos en información y fuentes creíbles.

Luego, pegue el resto del prompt del marco CASINO de Trust Insights, inserte el marco CASINO y genere el prompt de investigación. Luego, como antes, copie todo el prompt de investigación y deje que la herramienta de Investigación Profunda haga el trabajo pesado sobre su empresa.

Lo que obtiene es un informe de investigación completo sobre su empresa desde una perspectiva externa, una perspectiva valiosa, especialmente si está demasiado inmerso en las cosas. También es una excelente manera de verificar lo que la IA sabe sobre usted; lo hice recientemente para un cliente y descubrieron que la IA hacía referencia a cosas que deberían haber desaparecido después de un cambio de marca.

¿Qué hace con este resultado? Cada vez que necesite hacer un trabajo de marketing o estrategia, ahora tiene este documento preconstruido —después de verificarlo, por supuesto— que puede insertar en un prompt para obtener resultados mucho mejores. Por ejemplo, tal vez esté redactando un informe de SEO. Añadir este documento daría mucho más contexto a la IA que escribe el informe, ayudándola a conectar los puntos desde lo táctico en su análisis hasta el panorama general.

Parte 4: Análisis Competitivo

No se necesita un gran salto de imaginación para darse cuenta de que si puede hacer esto para su empresa, puede hacerlo para sus competidores. Realice exactamente el mismo proceso para sus competidores.

Y lo que encontrará, especialmente cuando empiece a analizar el informe en profundidad, es que quizás ni siquiera aparezca en el informe de un competidor. Esa es una señal, especialmente para quienes considera competidores a la par, de que quizás no sea un par en absoluto.

Parte 5: Búsqueda de Empleo

Los agentes de IA que pueden buscar en la web son poderosos, y pocas cosas consumen más tiempo que la búsqueda de empleo. La búsqueda de empleo (solía ser reclutador, hace mucho tiempo) es una profesión a tiempo completo. Es una venta B2B con todas las fases de la venta B2B, y lo que está a la venta es usted. Si quiere tener éxito al conseguir un trabajo, debe ser un ejecutivo de ventas B2B sólido.

Eso, a su vez, significa buscar mucho en bolsas de trabajo. Afortunadamente, aquí es donde los agentes de IA como las herramientas de Investigación Profunda son aliados increíblemente poderosos. Comencemos con este inicio de prompt, que debe adaptar a sus necesidades:

He adjuntado mi perfil de LinkedIn, el cual también adjuntaré como documento en el prompt final. Quiero que me ayude a encontrar 20 empleos que sean increíblemente adecuados para mí. Busco ganar un salario de $250,000 al año. Busco empleo a tiempo completo, en el área de Boston o remoto. Remoto o híbrido con no más de 3 días a la semana en la oficina es indispensable. Viajar un 20% o menos es indispensable. Idealmente me gustaría trabajar en una empresa de tecnología, pero cualquier cosa que cumpla los demás requisitos servirá. Usando bolsas de trabajo como LinkedIn, Indeed.com, y cualquier otra bolsa de trabajo que conozca, ayúdeme a encontrar un nuevo empleo. Necesito URLs exactas y funcionales para las descripciones de los puestos para poder postularme. Necesito saber el nombre de la empresa, la industria, cuánto tiempo ha estado abierta la posición si puede indicarlo, y todos los demás requisitos. Califique cada empleo de 0 a 10 por la adecuación a mis requisitos, y califique cada empleo de 0 a 10 por la adecuación a mi experiencia. Devuelva sus resultados como listas de puntos en Markdown, en orden descendente según la mejor adecuación a mis requisitos y mi experiencia.

Lo que se obtiene, por supuesto, es una lista de exactamente lo que pedimos. Ahora, dependiendo de su mercado, su experiencia y las respuestas a las preguntas de CASINO, es posible que no obtenga 20 resultados. La herramienta podría no encontrar mucho, en cuyo caso puede hacer preguntas de seguimiento sobre dónde debería buscar empleo, o cómo reorganizar su perfil profesional para encajar mejor en otras industrias sin dejar de ser veraz.

Si está buscando empleo activamente y ha mantenido una lista de los trabajos a los que ya ha postulado, es posible que desee agregar un prompt negativo en su inicio, algo como:

Excluya los siguientes listados de empleo de su investigación ya que ya me he postulado a ellos o no son relevantes para mí. {incluir lista de URLs}

Parte 6: Recopilación de Requisitos

Otro gran uso de la Investigación Profunda, especialmente si está probando el “vibe coding” (programación por intuición), es usar las herramientas para ayudarle a construir requisitos. La recopilación de requisitos solía ser un proceso largo y tedioso que muchos desarrolladores veían como una pérdida de tiempo para escribir código, y por lo tanto lo saltaban o minimizaban. Naturalmente, las acciones tienen consecuencias y de todos modos termina teniendo que documentar los requisitos en algún momento.

¿Qué pasaría si pudiera acortar ese dolor? ¡La Investigación Profunda al rescate! Digamos que queremos programar intuitivamente una aplicación que pueda ingerir datos de nuestro software de monitoreo de redes sociales, como Agorapulse (un socio de Trust Insights), procesarlos con IA y producir conocimientos útiles como qué temas resuenan mejor con nuestra audiencia.

Podríamos empezar con un prompt inicial como este:

Desarrollemos los requisitos para un software que pueda tomar una hoja de cálculo de datos (adjunta como archivo CSV), leerla, extraer las métricas y dimensiones, interactuar con una herramienta de IA como Google Gemini o ChatGPT, y de forma autónoma ayudarme a comprender qué resuena con nuestra audiencia y qué no. Usamos Agorapulse, y estoy bastante seguro de que tienen APIs, pero me resulta más fácil simplemente descargar una hoja de cálculo como CSV y cargarla manualmente. No sé mucho de programación, pero he oído que Python puede ser bueno para este tipo de cosas. Quiero saber cosas como el sentimiento por tema, el engagement por tema, etc., para saber qué hacer más y qué hacer menos como gestor de redes sociales. Sé que los documentos de requisitos contienen historias de usuario, requisitos funcionales, requisitos de dominio y requisitos no funcionales.

Respondemos las preguntas lo mejor que podemos, luego dejamos que el agente se ponga a trabajar. Lo que se obtiene es un documento que revisamos con un desarrollador o programador (o IA) para mejorar, luego convertimos en un plan de trabajo y luego lo enviamos a un sistema de codificación humano o de IA para darle vida.

En general, la mayoría de los desarrolladores —humanos y de IA por igual— no podrán programar directamente a partir de un documento de requisitos, pero es trivial hacer que la IA de su elección convierta el documento de requisitos en un plan de trabajo archivo por archivo que cualquier persona hábil en programación pueda implementar.

Parte 7: Envío de Comunicados a Medios para RRPP

Pasemos de las redes sociales a las relaciones públicas. ¿Qué pasaría si quisiéramos usar la Investigación Profunda para las relaciones públicas? Es asombrosamente útil en este contexto.

Una de las cosas más difíciles de conseguir en RRPP son buenas listas de medios, es decir, listas de personas y empresas que cubren lo que usted quiere que se cubra. En la era de la IA, conseguir una aparición en un medio de primer nivel sigue siendo bueno, pero conseguir muchas apariciones es mejor, especialmente en medios de comunicación contextualmente relevantes.

Digamos que quiero obtener algo de cobertura mediática para mi libro. Podría simplemente enviar spam al mundo de los medios al respecto, pero esa es una idea terrible que lo dejaría en la lista negra y vetado de casi todas partes. A nadie le gustan esos comunicados de prensa tan fuera de lugar. ¡En su lugar, usemos la Investigación Profunda!

Aquí hay un ejemplo de inicio:

Estoy lanzando mi nuevo libro, Casi Atemporal: 48 Principios Fundamentales de la IA Generativa, y quiero obtener cobertura mediática sobre él. No tengo una agencia o un equipo de relaciones públicas, pero estoy más que dispuesto a hacer entrevistas, enviar copias de reseña, etc., a los medios de comunicación relevantes. He adjuntado una copia del manuscrito para que pueda entender mejor de qué trata y ayudarme a promocionarlo. Lo que más necesito son listas de medios. Necesito una lista de 5 publicaciones de medios principales y los reporteros o periodistas específicos a quienes presentar mi libro y que considerarían valioso su tiempo para cubrirlo. Necesito una lista de 5 influencers de LinkedIn que cubrirían mi libro. Necesito una lista de 5 podcasts que me invitarían como invitado para hablar sobre mi libro. Necesito una lista de 5 YouTubers con los que podría grabar videos para cubrir mi libro. Desarrolle sus listas de medios a partir de su investigación y califique cada medio, influencer, periodista y creador de 0 a 10 en cuanto a qué tan bien encajan ellos y su audiencia con mi libro, luego produzca las cuatro listas que pedí, ordenadas de forma descendente por la calidad del ajuste. Necesito los nombres individuales, sus URLs de contacto o correos electrónicos, el medio o canal para el que trabajan cuando sea relevante, y una explicación de cómo presentarles específicamente. Devuelva sus resultados en formato Markdown.

El resultado final suele ser un documento excelente que puede usar de inmediato; sin embargo, es posible que necesite ejecutar un segundo informe si no fue lo suficientemente específico en el primero, o si hay medios de comunicación que le parecen poco realistas para lanzar su propuesta. Puede presentarse usted mismo o entregar la lista a su equipo/firma de relaciones públicas para que la utilicen.

Parte 8: Análisis de Brechas de Contenido

Una de las habilidades latentes más poderosas de la IA es saber qué falta. Debido a que los modelos de IA han sido entrenados con la información pública mundial, y los agentes de IA como la Investigación Profunda tienen acceso a catálogos de búsqueda, a menudo pueden conocer cosas y ver el panorama general de una manera que simplemente no es posible para nuestros simples cerebros humanos. Nuestros cerebros solo pueden contener y recordar con éxito una cantidad limitada de información, y la IA puede superar eso muchas, muchísimas veces.

Aquí hay una pregunta que todo creador y marketero debería hacerse: ¿qué no estamos haciendo que deberíamos? ¿Qué no estamos cubriendo que haría a nuestra audiencia delirantemente feliz, o al menos, dispuesta a mantenerse comprometida? Podemos y debemos simplemente preguntarles, pero uno de los desafíos de preguntar a las personas qué quieren que no están obteniendo es que a menudo ni siquiera son conscientes de lo que es posible. Si todo lo que siempre has tenido fue gachas, nunca sabrías que te faltaba un bistec.

Así que usamos la Investigación Profunda para complementar —COMPLEMENTAR— nuestros datos de primera mano. Vio el énfasis en COMPLEMENTAR, ¿verdad? Bien. Solo estaba comprobando.

Aquí hay un inicio:

Necesito realizar un análisis de brechas de contenido en mi boletín, el Almost Timely Newsletter, en https://almosttimely.substack.com. Tendrá que leer números anteriores, inferir quién es mi audiencia probable, y luego comprender cuáles son las necesidades, puntos de dolor, objetivos y motivaciones de esa audiencia. A partir de eso, investigue publicaciones similares a la mía e identifique qué estrategias, tácticas y temas de contenido no estoy cubriendo y debería, qué cosas no estoy haciendo y debería, qué cosas harían que mi audiencia fuera más leal y estuviera más comprometida si las hiciera. Mis objetivos para mi boletín son educar y entretener, luego impulsar el negocio para mi empresa, Trust Insights, animando a mis lectores a comprar mis libros, cursos y contratar a Trust Insights para consultoría de IA personalizada.

Como con las otras consultas, recibirá un informe que debería contener todo lo que pidió, siempre y cuando la información esté disponible. Y a partir de eso, debería poder tomar medidas sobre los resultados.

Parte 9: Conclusión

Espero que en este recorrido haya visto lo flexibles que pueden ser los agentes de Investigación Profunda. Si puede pensarlo, si puede describirlo, puede usar el marco de prompts CASINO de Trust Insights con su herramienta de IA favorita para crearlo.

Un par de puntos finales mientras concluimos. Primero, manténgase en el mismo ecosistema. Si está usando ChatGPT para su Investigación Profunda, haga la creación de prompts CASINO también en ChatGPT, idealmente usando el modelo o3. Si está usando Gemini para su Investigación Profunda, haga la creación de prompts CASINO en Gemini 2.5 Pro. La razón de esto es simple: todos estos modelos comparten vocabulario y conceptos dentro de la misma familia.

Esto significa que usar ChatGPT para refinar el prompt y Gemini para ejecutarlo probablemente no producirá un conjunto de resultados tan bueno, porque, en el fondo, la Investigación Profunda de Gemini funciona con Gemini, y cada modelo se conoce mejor a sí mismo.

Segundo, la cantidad de verificación de datos que realice debe ser proporcional al riesgo. Usaré la Investigación Profunda para descubrir fuentes que no conocía para consultas de alto riesgo en campos como finanzas, salud y derecho, pero luego iré a esas fuentes, las descargaré directamente y las usaré en una herramienta como NotebookLM donde podré ver citas exactas de dónde la IA está obteniendo su información. Las herramientas de Investigación Profunda no hacen eso tan bien, así que si es algo realmente importante o realmente arriesgado, recurra a lo tradicional y obtenga las fuentes usted mismo.

Por ejemplo, nunca usaría la Investigación Profunda sintetizada para un problema de salud crítico. El riesgo de alucinación es inaceptablemente alto. Usaría la Investigación Profunda para identificar estudios revisados por pares que quizás no hubiera encontrado por mi cuenta.

Espero que estos ejemplos le hayan sido útiles y que los pruebe usted mismo.

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Marketing AI Conference, Cleveland, octubre de 2025
MarketingProfs B2B Forum, Boston, noviembre de 2025

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