Oriol Bes (Transforma Partnering) comparte los aspectos clave de la sesión impartida a los socios de APD.
- 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.
- 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.
- 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.
- Caso práctico: Brand Plan Farma
- Reto: identificar oportunidades de diferenciación para un fármaco frente a competidores más potentes.
- 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).
- 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
- 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”.
- Cuándo usar Deep Research y cuándo no
- ChatGPT básico: consultas rápidas, tareas simples.
- Investigación con interdependientes (una respuesta alimenta la siguiente).
- Necesidad de fuentes verificadas y documentos largos.
- Entregables estructurados o iterativos.
- 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.
- 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.
- 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”.
- 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).
- 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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