- ChatGPT basado en GPT-5 (apodado Research Goblin) demuestra un nivel muy alto de precisión y utilidad en la búsqueda web
- Desde preguntas triviales comunes hasta investigaciones complejas, despliega una gran capacidad de exploración y razonamiento en una amplia variedad de temas
- En ejemplos reales, ofrece respuestas y materiales confiables mediante procesos de búsqueda extensos y razonamiento encadenado
- Incluso en entornos móviles, permite una excelente usabilidad y un flujo de trabajo continuo
- Gracias a la integración de tool calling y chain-of-thought, propone un nuevo estándar para la búsqueda basada en LLM desde la perspectiva de los desarrolladores
El razonamiento de GPT-5 (Research Goblin) y la innovación en búsqueda
Un paradigma de búsqueda en transformación
- Antes predominaba el consejo de “no usar un chatbot como motor de búsqueda”, pero con el ChatGPT basado en GPT-5 más reciente esa regla empieza a romperse
- Los modelos basados en GPT-5 van más allá de la simple integración con motores de búsqueda como Bing y han llegado a un nivel que en la práctica sustituye o supera la investigación en internet
- El apodo “Research Goblin” surgió porque, ante cualquier duda o tarea compleja, investiga con una insistencia casi anormal hasta encontrar la mejor respuesta posible
Casos reales de búsqueda y resultados
Travelators curiosos
- Ante la pregunta de cuándo se reemplazó por metal la cinta transportadora móvil de goma del aeropuerto de Heathrow, estimó que fue entre 2014 y 2018 y hasta encontró un interesante artículo relacionado de 2024
Identificación de edificios
- Al preguntarle por un edificio exótico visto desde la ventana de un tren, lo identificó correctamente como ‘The Blade (Reading)’ en 1 minuto y 4 segundos, además de aportar enlaces a las fuentes
Investigación sobre los cake pops de Starbucks UK
- Investigó a fondo por qué no hay cake pops en tiendas de Starbucks del Reino Unido y encontró que se introdujeron en 2023, pero no se venden en ciertas sucursales (sobre todo en ubicaciones de viaje)
- También reunió evidencia de respaldo, incluidos PDF de información nutricional y de alérgenos, además de discusiones en Reddit
La relación entre Wikipedia y Britannica
- Analizó en profundidad la veracidad y el contexto de comentarios en línea que afirmaban que Wikipedia usó parte de la Britannica de 1911 como fuente en sus datos iniciales, y rastreó documentación y explicaciones de proyectos relacionados
Nombre oficial de la University of Cambridge
- Presentó el nombre legal oficial de la Universidad de Cambridge (The Chancellor, Masters, and Scholars of the University of Cambridge) junto con materiales de respaldo
- Expuso el proceso de razonamiento de forma transparente, permitiendo verificar también la confiabilidad de la respuesta correcta
Historia de las cuevas y el restaurante en Exeter Quay
- Investigó la estructura interior de un restaurante excavado en el acantilado y su historia en la zona de Exeter Quay mediante múltiples etapas de búsqueda y análisis de PDF, y determinó que fue construido en un acantilado de arenisca roja en las décadas de 1820 y 1830
- Mostró un patrón de exploración activo al buscar informes y planos en inglés e incluso redactar un borrador de correo electrónico cuando no pudo llegar más lejos
Comparación entre Aldi y Lidl
- Analizó extensamente la presencia de Aldi y Lidl en el Reino Unido, sus imágenes de marca y su ranking de mercado, incluyendo cifras sobre cuota de mercado y evaluaciones de consumidores
- A petición del usuario, también reorganizó el ranking según el criterio de “fanciness” (sofisticación)
Escaneo de libros por laboratorios de IA
- Además del caso de Anthropic escaneando grandes cantidades de libros para crear datos de entrenamiento, no pudo confirmar si otros laboratorios de IA hicieron algo similar, aunque dejó registrado con detalle el proceso de exploración de esa posibilidad
La superioridad práctica de la búsqueda con GPT-5
- En la búsqueda de ChatGPT basada en GPT-5, es posible recopilar y evaluar información de manera más rápida, sistemática y amplia que con trabajo manual
- En particular, la usabilidad en entornos móviles ha mejorado mucho, lo que permite satisfacer curiosidades habituales o realizar investigaciones cotidianas en cualquier momento y lugar
- Tiene la capacidad de ofrecer resultados rápidos pero ricos en contenido, hasta el punto de poder sustituir la función Deep Research de OpenAI
Lo que significa desde la perspectiva del desarrollo de LLM
- Gracias a la combinación de tool calling y chain-of-thought, la búsqueda y el razonamiento secuencial o la exploración adicional se encadenan de forma natural dentro de una sola etapa de “pensamiento”
- La tecnología RAG (búsqueda y generación combinadas) también puede operar de forma mucho más potente mediante llamadas flexibles a herramientas en múltiples pasos y una integración de búsqueda más avanzada
- En la terminología de Anthropic, esto se llama interleaved thinking, y el API de Responses de OpenAI también admite un flujo similar
Consejos para aprovechar la búsqueda de forma efectiva
- Es posible mejorar la calidad de la búsqueda mediante intuición empírica (usar pistas como “go deep” puede inducir una investigación más minuciosa)
- Incluso en preguntas interpretativas donde no existe una respuesta clara, puede producir resultados útiles e interesantes
- Como sugiere la metáfora del “goblin”, Research Goblin es una IA de búsqueda trabajadora pero no totalmente confiable, distinta de un ser humano, y por eso tiene un alto valor práctico
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