OpenAI deixa de ter acesso ao Deep Research para usuários Plus, esquentando as guerras de agentes de IA com DeepSeek e Claude
Crédito: VentureBeat feito com Midjourney
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A OpenAI anunciou hoje que está lançando seu poderoso recurso de Pesquisa Profunda para todos os usuários do ChatGPT Plus , Team , Education e Enterprise , expandindo significativamente o acesso ao que muitos especialistas consideram o agente de IA mais transformador da empresa desde o ChatGPT original.
“O Deep Research está sendo implementado para todos os usuários do ChatGPT Plus, Team, Edu e Enterprise”, anunciou a empresa em sua conta oficial X. De acordo com o anúncio, esses usuários receberão inicialmente 10 consultas de pesquisa profunda por mês, enquanto os assinantes do nível Pro terão acesso a 120 consultas mensais.
Deep Research , alimentado por uma versão especializada do próximo modelo o3 da OpenAI, representa uma mudança significativa em como a IA pode auxiliar em tarefas de pesquisa complexas. Diferentemente dos chatbots tradicionais que fornecem respostas imediatas, o Deep Research vasculha centenas de fontes on-line de forma independente, analisa texto, imagens e PDFs e sintetiza relatórios abrangentes comparáveis aos produzidos por analistas profissionais.
Uma pesquisa aprofundada está sendo implementada para todos os usuários do ChatGPT Plus, Team, Edu e Enterprise ?
– OpenAI (@OpenAI) 25 de fevereiro de 2025
O momento da implementação expandida do OpenAI dificilmente é coincidência. O cenário de IA generativa se transformou drasticamente nas últimas semanas, com o DeepSeek da China emergindo como um disruptor inesperado. Ao tornar o código aberto seu modelo DeepSeek-R1 sob uma licença do MIT , eles desafiaram fundamentalmente o modelo de negócios fechado e baseado em assinatura que definiu o desenvolvimento de IA ocidental.
O que torna essa competição particularmente interessante são as filosofias divergentes em jogo. Enquanto a OpenAI continua a proteger seus recursos mais poderosos por trás de níveis de assinatura cada vez mais complexos, a DeepSeek optou por uma abordagem radicalmente diferente: doar a tecnologia e deixar que mil aplicativos floresçam.
A empresa chinesa de IA Deepseek causou impacto recentemente ao anunciar o R1, um modelo de raciocínio de código aberto que, segundo ela, alcançou desempenho comparável ao o1 da OpenAI, por uma fração do custo.
Mas para aqueles que acompanham de perto os desenvolvimentos da IA, Deepseek e R1 não surgiram de… pic.twitter.com/FUahYP0HHz
Essa estratégia ecoa eras anteriores de adoção de tecnologia, onde plataformas abertas acabaram criando mais valor do que sistemas fechados. O domínio do Linux na infraestrutura de servidores oferece um paralelo histórico convincente. Para tomadores de decisão empresariais, a questão é se devem investir em soluções proprietárias que podem oferecer vantagens competitivas imediatas ou adotar alternativas abertas que podem promover uma inovação mais ampla em sua organização.
A recente integração do DeepSeek-R1 pela Perplexity em sua própria ferramenta de pesquisa — por uma fração do preço do OpenAI — demonstra o quão rápido essa abordagem aberta pode gerar produtos concorrentes. Enquanto isso, o Claude 3.7 Sonnet da Anthropic tomou outro caminho, focando na transparência em seu processo de raciocínio com “pensamento estendido visível”.
O r1 da deepseek é um modelo impressionante, principalmente pelo que eles conseguem oferecer pelo preço.
obviamente entregaremos modelos muito melhores e também é realmente revigorante ter um novo concorrente! faremos alguns lançamentos.
-Sam Altman (@sama) 28 de janeiro de 2025
O resultado é um mercado fragmentado onde cada grande player agora oferece uma abordagem distinta para pesquisa alimentada por IA. Para as empresas, isso significa maior escolha, mas também maior complexidade na determinação de qual plataforma se alinha melhor com suas necessidades e valores específicos.
Quando Sam Altman escreve que a Deep Research “ provavelmente vale US$ 1.000 por mês para alguns usuários ”, ele está revelando mais do que apenas elasticidade de preço — ele está reconhecendo a extraordinária disparidade de valor que existe entre usuários em potencial. Essa admissão atinge o cerne do ato de equilíbrio estratégico em andamento da OpenAI.
A empresa enfrenta uma tensão fundamental: manter a exclusividade premium que financia seu desenvolvimento e, ao mesmo tempo, cumprir sua missão de garantir que "a inteligência geral artificial beneficie toda a humanidade". O anúncio de hoje representa um passo cuidadoso em direção a uma maior acessibilidade sem prejudicar seu modelo de receita.
Acho que inicialmente ofereceremos 10 usos por mês para o chatgpt plus e 2 por mês no nível gratuito, com a intenção de aumentar isso ao longo do tempo.
provavelmente vale US$ 1.000 por mês para alguns usuários, mas estou animado para ver o que todos farão com ele! https://t.co/YBICvzodPF
— Sam Altman (@sama) 12 de fevereiro de 2025
Ao limitar os usuários do nível gratuito a apenas duas consultas mensais, a OpenAI está essencialmente oferecendo um teaser — o suficiente para demonstrar as capacidades da tecnologia sem canibalizar suas ofertas premium. Essa abordagem segue o manual clássico “freemium” que definiu grande parte da economia digital, mas com restrições excepcionalmente rígidas que refletem os recursos de computação substanciais necessários para cada consulta do Deep Research.
A alocação de 10 consultas mensais para usuários Plus (US$ 20/mês) em comparação com 120 para usuários Pro (US$ 200/mês) cria uma delimitação clara que preserva a proposta de valor premium. Essa estratégia de implementação em camadas sugere que a OpenAI reconhece que democratizar o acesso a recursos avançados de IA requer mais do que apenas reduzir as barreiras de preço — ela exige uma reformulação fundamental de como esses recursos são empacotados e entregues.
O número principal — 26,6% de precisão no “ Último Exame da Humanidade ” — conta apenas parte da história. Este benchmark, projetado para ser extraordinariamente desafiador até mesmo para especialistas humanos, representa um salto quântico além das capacidades anteriores de IA. Para contextualizar, atingir até 10% neste teste teria sido considerado notável há apenas um ano.
O mais significativo não é apenas o desempenho bruto, mas a natureza do teste em si, que requer sintetizar informações em domínios díspares e aplicar raciocínio diferenciado que vai muito além da correspondência de padrões. A abordagem da Deep Research combina vários avanços tecnológicos: planejamento em vários estágios, recuperação adaptativa de informações e, talvez o mais crucial, uma forma de autocorreção computacional que permite reconhecer e remediar suas próprias limitações durante o processo de pesquisa.
No entanto, essas capacidades vêm com pontos cegos notáveis. O sistema continua vulnerável ao que pode ser chamado de “ viés de consenso ” — uma tendência a privilegiar pontos de vista amplamente aceitos, enquanto potencialmente ignora perspectivas contrárias que desafiam o pensamento estabelecido. Esse viés pode ser particularmente problemático em domínios onde a inovação frequentemente emerge do desafio à sabedoria convencional.
Além disso, a dependência do sistema em relação ao conteúdo da web existente significa que ele herda os vieses e limitações de seu material de origem. Em campos em rápida evolução ou especialidades de nicho com documentação online limitada, a Deep Research pode ter dificuldades para fornecer uma análise verdadeiramente abrangente. E sem acesso a bancos de dados proprietários ou periódicos acadêmicos baseados em assinatura, seus insights em certos domínios especializados podem permanecer superficiais, apesar de suas capacidades sofisticadas de raciocínio.
Para os líderes C-suite, a Deep Research apresenta um paradoxo: uma ferramenta poderosa o suficiente para redefinir papéis em toda a organização, mas ainda muito limitada para ser implantada sem supervisão humana cuidadosa. Os ganhos imediatos de produtividade são inegáveis — tarefas que antes exigiam dias de tempo de analista agora podem ser concluídas em minutos. Mas essa eficiência vem com implicações estratégicas complexas.
Organizações que integram o Deep Research efetivamente provavelmente precisarão reimaginar seus fluxos de trabalho de informações inteiramente. Em vez de simplesmente substituir analistas juniores, a tecnologia pode criar novas funções híbridas onde a expertise humana se concentra em formular perguntas, avaliar fontes e avaliar criticamente insights gerados por IA. As implementações mais bem-sucedidas provavelmente verão o Deep Research não como um substituto para o julgamento humano, mas como um amplificador de capacidades humanas.
pesquisa profunda para usuários do chatgpt plus!
uma das minhas coisas favoritas que já enviamos.
— Sam Altman (@sama) 25 de fevereiro de 2025
A estrutura de preços cria suas próprias considerações estratégicas. A US$ 200 mensais para usuários Pro com 120 consultas, cada consulta custa efetivamente cerca de US$ 1,67 — uma despesa trivial em comparação aos custos de mão de obra humana. No entanto, o volume limitado cria escassez artificial que força as organizações a priorizar quais perguntas realmente merecem os recursos do Deep Research. Essa restrição pode, ironicamente, levar a uma aplicação mais ponderada da tecnologia do que um modelo puramente ilimitado encorajaria.
As implicações de longo prazo são mais profundas. À medida que as capacidades de pesquisa que antes eram restritas a organizações de elite se tornam amplamente acessíveis, a vantagem competitiva derivará cada vez mais não do acesso à informação, mas de como as organizações formulam perguntas e integram insights gerados por IA em seus processos de tomada de decisão. O valor estratégico muda de saber para entender — da coleta de informações para a geração de insights.
Para os líderes técnicos, a mensagem é clara: a revolução da pesquisa de IA não está mais chegando — ela está aqui. A questão não é se adaptar, mas quão rapidamente as organizações podem desenvolver os processos, habilidades e mentalidade cultural necessários para prosperar em um cenário onde a pesquisa profunda foi fundamentalmente democratizada.
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