Recentemente, o panorama da IA voltou a transformar-se quando a OpenAI lançou a pesquisa aprofundada.
Pouco depois, seguiram-se lançamentos semelhantes da Perplexity, da xAI, da Manus e de outras empresas. Na sua essência, a pesquisa aprofundada é um agente de pesquisa capaz de receber uma consulta do utilizador e realizar, durante até 30 minutos, uma investigação complexa e com várias etapas na Internet, recorrendo por vezes a mais de 100 fontes. Em poucos minutos, produz um relatório de investigação abrangente — trabalho que um investigador humano demoraria normalmente várias horas a concluir.
Consideramos que é um dos lançamentos de IA mais importantes desde o GPT-3.
Nas conversas que se seguiram com os nossos clientes, houve uma pergunta que se destacou: «Quando poderemos aplicar este tipo de pesquisa aprofundada aos nossos próprios dados?»
Muitos destes clientes passaram anos — ou até décadas — a criar meticulosamente alguns dos maiores repositórios de conhecimento proprietário do mundo. Estes dados têm um valor inestimável e sustentam a vantagem competitiva das empresas nos respetivos setores.
Perante esta necessidade, decidimos desenvolver uma abordagem que permita a todas as empresas criar capacidades de pesquisa aprofundada adaptadas ao seu mercado, aos seus dados e ao seu contexto específicos.
Chamamos a esta solução Pesquisa Aprofundada Empresarial.
Na Pesquisa Aprofundada Empresarial, integramos muitos dos ensinamentos abordados na nossa análise detalhada das abordagens RAG.
A construção iterativa de uma consulta melhor para o utilizador é ainda mais importante nas tarefas de pesquisa aprofundada do que no RAG clássico
A gestão do contexto continua a ser fundamental. É essencial que o Agente de Pesquisa compreenda bem o que já explorou e quais foram as linhas de investigação mais produtivas. Ao gerir este estado de forma inteligente, o raciocínio do modelo pode funcionar com a máxima eficácia
O Agente de Pesquisa é o motor da Pesquisa Aprofundada Empresarial.
O Agente de Pesquisa tem acesso à pergunta do utilizador, às consultas anteriormente executadas e às informações úteis que estas permitiram obter. Em seguida, recorre ao raciocínio para transformar o fluxo de dados selecionados em ações.
O Agente de Pesquisa recebe acesso a várias ferramentas que o ajudam a cumprir o seu objetivo. Estas podem incluir ferramentas de pesquisa na Web e de operador Web, comuns nas ferramentas de pesquisa aprofundada destinadas aos consumidores, mas também ferramentas para interagir com as suas fontes de dados e endpoints proprietários.
É como uma caixa de ferramentas real: o Agente de Pesquisa só tem de escolher a ferramenta certa para cada tarefa. Por vezes, uma pesquisa na Web é a ferramenta mais útil — poderá querer consultar rapidamente um artigo científico publicado hoje que ainda não tenha sido incluído na base de conhecimento da sua empresa.
No entanto, se trabalhar em setores como o farmacêutico, o financeiro ou o jurídico, o seu fluxo de trabalho dependerá fortemente das suas bases de conhecimento internas. Para estas fontes, podemos ajustar cuidadosamente o Agente de Pesquisa através de aprendizagem por reforço integral, para que percorra o seu conhecimento proprietário com a máxima eficácia. E é aqui que a nossa Pesquisa Aprofundada Empresarial realmente se destaca.
É aqui que a magia acontece.
Embora a Internet disponibilize enormes quantidades de informação, incorporar os seus conhecimentos proprietários diretamente nos sistemas de IA permite explorar todo o potencial destes sistemas. Acreditamos que as soluções mais eficazes resultam da integração dos seus conhecimentos únicos e das suas vantagens competitivas em todas as etapas do processo.
Colaboramos com as organizações para desenvolver soluções de integração à medida que reúnem dados de várias fontes — sejam bases de dados estruturadas, como Neo4j, PostgreSQL ou Snowflake, ou sistemas de armazenamento na nuvem e de ficheiros, como S3 ou SharePoint — num ecossistema unificado. Esta integração ajuda a garantir que todas as componentes do sistema são enriquecidas pelos seus dados proprietários e processos internos. Isto permite que o Agente de Pesquisa siga os mesmos passos que os seus analistas internos.
Os esforços para tirar partido dos dados de forma eficaz suscitam frequentemente questões fundamentais sobre direitos e níveis de acesso. É compreensível que os proprietários dos dados se preocupem com a possibilidade de informações confidenciais serem inadvertidamente expostas nas respostas. Acreditamos que a privacidade e a segurança dos dados devem estar integradas nas nossas soluções desde o início. Ao indexar os seus dados internos, é essencial registar a propriedade dos dados e aplicar os níveis de acesso, garantindo que apenas os utilizadores autorizados podem aceder a informações específicas. Além disso, mecanismos robustos para eliminar dados do índice — em conformidade com o RGPD e outros regulamentos — são essenciais para preservar a privacidade e garantir o cumprimento da regulamentação. Este nível de controlo e segurança distingue a nossa abordagem das ferramentas públicas de pesquisa aprofundada que abrangem toda a Internet.
A pesquisa na Web continua a ser um pilar dos fluxos de trabalho de investigação empresarial. A extração tradicional de dados da Web é, há muito, uma forma fiável de recolher dados estruturados de fontes online. Estes métodos clássicos são eficazes na recolha de grandes volumes de informação pública.
Recentemente, surgiram agentes operadores Web para tratar das tarefas mais exigentes de obtenção de dados na Internet. Entre estes encontram-se o operador da OpenAI, o Claude da Anthropic e o Proxy da Convergence. Foram concebidos para navegar em ambientes Web complexos, responder a consultas com várias nuances e obter dados que poderão estar fora do alcance das técnicas de extração convencionais.
Por vezes, os LLM não são a melhor ferramenta para analisar os dados obtidos. Por isso, podemos dar ao Agente de Pesquisa acesso a ferramentas mais especializadas, como um ambiente de programação ou até as suas próprias ferramentas proprietárias, para realizar estas análises. Esta abordagem em camadas — desde a extração clássica até aos agentes operadores avançados e às ferramentas especializadas — garante que a investigação da sua empresa é simultaneamente exaustiva e adaptável, independentemente da complexidade do panorama de dados.
Cada empresa tem a sua própria cultura, especificidades setoriais e práticas estabelecidas, que influenciam a melhor forma de assimilar e aplicar os conhecimentos obtidos. As ferramentas prontas a utilizar oferecem muitas vezes respostas genéricas que poderão não se adequar ao contexto específico da sua empresa.
Ao criar uma solução de pesquisa aprofundada à medida, ganha a flexibilidade necessária para apresentar os resultados da investigação exatamente onde e como são necessários — seja integrando-os nas ferramentas de análise existentes ou criando um fluxo de trabalho específico para o efeito.
Ao alinhar os resultados da investigação com a linguagem e os processos específicos da sua empresa, garante não só a exatidão das conclusões, mas também a sua integração perfeita nos processos de tomada de decisão existentes.
Antecipamos um futuro em que todas as empresas beneficiam de uma solução de pesquisa aprofundada à medida, capaz de sustentar os seus fluxos de trabalho mais importantes.
Lançamentos recentes — como a API Responses da OpenAI, que oferece capacidades integradas de pesquisa na Web, e o recém-apresentado SDK de Agentes para criar sistemas de IA agêntica — demonstram o empenho dos líderes do setor em fazer avançar as ferramentas de IA neste domínio. Embora ferramentas públicas como a pesquisa aprofundada da OpenAI sejam excelentes para responder a consultas gerais, as empresas que procuram uma vantagem competitiva beneficiarão de uma abordagem à medida que tire pleno partido dos seus conhecimentos proprietários e vantagens únicas.
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