Oriol Bes (Transforma Partnering) comparte los aspectos clave de la sesión impartida a los socios de APD. 

1. Objetivo: Cómo la inteligencia artificial —y especialmente el enfoque Deep Research— puede acelerar la toma de decisiones, mejorar la calidad de la información y convertir los retos estratégicos en planes de acción reales.

• Advertencia inicial: “La manera en que adoptes la IA hoy determinará tu futuro profesional y el de tu empresa”. Si la IA hace tu trabajo, sobras. si tú haces un mejor trabajo con IA, creces. 

2. Cómo tomamos decisiones hoy

Los directivos suelen necesitar información sobre clientes, mercados, competidores, proveedores, tecnologías, líneas de investigación o inversiones. 
Opciones habituales: 

• Buscar información en Google o con ChatGPT. 

• Encargar a sus equipos que les preparen un informe. 

• Encargar estudios a consultoras externas. 

👉 El dilema: rapidez vs. profundidad. 
Con frecuencia, los resultados son parciales, poco contrastados o difíciles de integrar en un marco estratégico. 

3. Qué es el método Deep Research

• Simula el trabajo de un analista humano: 

• Descompone el reto en subconsultas. 

• Busca en múltiples fuentes. 

• Ajusta el enfoque según lo que encuentra. 

• Encargo: Debemos pasar del simple prompt a un encargo más detallado como el que haríamos a una consultora si el informe costara 25.000€ 

• Entregable: informes extensos y estructurados, con fuentes, resumen ejecutivo y materiales derivados (PPT, podcast, FAQ, guía de aprendizaje). 

• Resultado: Requiere más trabajo y revisión que encargar un informe a un experto, pero el resultado es mucho más rápido y barato. Esta velocidad nos permite explorar más alternativas y mejorar las decisiones con más información. 
  
  

4. Caso práctico: Brand Plan Farma

• Reto: identificar oportunidades de diferenciación para un fármaco frente a competidores más potentes. 

• Proceso seguido: 

• Diálogo inicial entre los expertos en Farma e IA de transForma y transcripción con Copilot en Teams 

• Estructuración del briefing a partir de la transcripción 

• Segunda iteración con nuevas preguntas y matices. 

• Deep Research con 6 herramientas, 3 fases y más de 250 páginas de resultados. 

• Revisión experta + elaboración de materiales (resumen, PPT, podcast, FAQ, GPT personalizado). 

• Resultado: 

• Comparativas de competidores y sus  estrategias de marketing e  iniciativas de salud digital, 

• Identificación de  líderes de opinión y su posicionamiento 

• Vacíos de conocimiento y oportunidades de investigación. 

• Propuesta de Brand Plan y estrategias de diferenciación 

• Generación de contenidos para KOL 

• Generación de contenidos para Onboarding 

• Feedback: 

• Directora de marketing: “Esto nos ahorra el 80% del trabajo y semanas de tiempo”. 

• Perfil junior: “En media hora he aprendido más sobre el producto y las dinámicas del mercado que en las semanas que llevo en la compañía”. 
  
  

5. Cuándo usar Deep Research y cuándo no

• ChatGPT básico: consultas rápidas, tareas simples. 

• Deep Research: 

• Briefings complejos. 

• Investigación con  interdependientes (una respuesta alimenta la siguiente). 

• Necesidad de fuentes verificadas y documentos largos. 

• Entregables estructurados o iterativos. 
  
  

6. Casos de uso compartidos en la sesión

• Estratégicos y comerciales: preparación de reuniones, vigilancia de competidores y clientes, planificación estratégica, venture building. 

• Funcionales: comparativas tecnológicas (ingeniería), validación de contratos (farma), estudios de mercado (abogados), análisis de riesgo (finanzas). 

• Personales: salud, inversiones, viajes o proyectos personales. 
  
  

7. Intervenciones y preguntas del público

• Q: Al abrir una filial en Miami, el proceso de recopilar información sobre aduanas, sanidad o logística nos llevó semanas. 

• A: Deep Research agilizaría este proceso y permitiría identificar los aspectos más complejos y localizar posibles expertos para solucionarlos. 

• Q: Si uso  el mismo prompt y documento en distintos LLM el resultado es distinto 

• A: Efectivamente, es algo intrínseco a los LLM, incluso si preguntas a la misma herramienta, no responde idéntico ya que es un sistema probabilístico y no determinista. 

• Q: ¿Si después de iteraciones consigo que la IA genere un informe que me gusta, lo puedo usar en otros contextos? 

• A: Por supuesto, puedes guardar el Encargo (prompt muy largo y elaborado) y reutilizarlo para un nuevo periodo de tiempo, un nuevo mercado o un nuevo producto. Un Encargo que funciona, es un tesoro. Para guardarlso, cada herramienta ofrece distintas soluciones como los proyectos de ChatGPT y también los puedes guardar en un Word y compartirlo con tu equipo para usarlo en distintas herramientas. 

• Q: ¿y si lo puedo automatizar cada mes? 

• A: Si, con la Tasks de Perplexity o pidiendo a ChatGPT que genere un informe periódico (semanal o mensual) usando tu Encargo y que te lo mande al mail, podrás recibir informes de Vigilancia tecnológica o de competencia, novedades sectoriales o lo que te interese automáticamente. 

• Q: ¿se pueden combinar resultados de distintas herramientas? 

• A: A fecha de hoy yo lo hago pegando los distintos resultados en PDF y usando los múltiples resultados como entrada de NoteBookLM o como entrada a un nuevo hilo en ChatGPT 

• Q: límites de uso y costes del modo Deep Research. 

• A: Cada herramienta tiene sus límites y van ampliándose a menudo dada la fuerte competencia. Los modelos gratuitos suelen ser muy limitados. Los costes son los de las licencias de pago convencionales, entre 20 y 30€ al mes. 

 Las preguntas reflejan las principales preocupaciones de los directivos: 

• Fiabilidad y coherencia de los resultados. 

• Reutilización y sistematización de buenas prácticas. 

• Combinación inteligente de herramientas. 

• Transparencia en costes y limitaciones. 
  
  

8. Buenas prácticas recomendadas

• Del briefing al prompt: dictar un briefing completo y dejar que la IA lo estructure. 

• Ejecución por fases: lanzar prompts en pasos validados. 

• Explotar los resultados: resumir, transformar en materiales formativos o crear agentes GPT. 

• Usar fuentes contrastadas: Big Four, Gartner, CB Insights, Euromonitor, Statista, etc. 

• Validación humana crítica: “El responsable final de la calidad sigues siendo tú”. 
  
  

9. Herramientas y evolución del ecosistema

• Comparativa de Gemini, Perplexity, Grok, Claude, DeepSeek y Copilot. 

• Novedades: Claude integrado en Copilot, Grok con contextos más amplios. 

• NotebookLM y nuevas opciones multimodales (resúmenes, vídeos, FAQs, mapas mentales). 
  
  

10. Conclusiones

• Beneficios claros del enfoque Deep Research: 

• Mejora la diferenciación y la estrategia. 

• Facilita decisiones más informadas. 

• Acelera la detección de señales de mercado. 

• Refuerza el engagement con stakeholders. 

• Incrementa la eficiencia operativa y el aprendizaje. 
  
  

🔹 Reflexión final: la IA no sustituye la intuición directiva, pero amplifica la capacidad de entender, sintetizar y decidir con profundidad. La clave está en combinar tecnología, método y criterio humano. 

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