🔍Investigación profunda con IA

Modo investigación

El Modo investigación convierte una pregunta en un informe completo y citado. La IA planifica una estrategia, busca en la web en paralelo, puntúa cada fuente por credibilidad y relevancia, y sintetiza los hallazgos — con citas numeradas y un árbol de pensamiento visible de cada paso dado.

¿Qué es el Modo investigación?

El Modo investigación va mucho más allá de una búsqueda web simple. En lugar de devolver una lista de enlaces, la IA ejecuta una investigación en múltiples etapas: planifica subconsultas, busca en paralelo, evalúa críticamente cada fuente y sintetiza un informe estructurado con citas en línea. También puede buscar en los documentos propios de tu organización junto a la web, de modo que el contexto propietario informa las conclusiones.

Abre la Investigación desde la superficie Conocimiento, o lánzala como panel lateral desde cualquier sesión de Chat de IA a través de la herramienta Investigación profunda.

ℹ️
Impulsado por Brave Search

La búsqueda web en el Modo investigación utiliza la API de Brave Search, gobernada por un presupuesto de búsqueda por organización. Como con todos los límites en YOffice, ese presupuesto tiene un mínimo estricto: 0 significa desactivado, nunca ilimitado.

El proceso de investigación

La investigación sigue un bucle de cuatro etapas. El progreso se muestra en tiempo real y cada paso se registra en un árbol de pensamiento que puedes expandir.

🧭PlanificarDividir en subconsultas
🌐Búsqueda webBrave, en paralelo
🔬Evaluar fuentesPuntuar cada una
🧩Informe sintetizadoCon citas
Una pregunta se convierte en un informe planificado, con fuentes y citado
  1. Planificarla IA descompone tu pregunta en subconsultas para cubrir diferentes ángulos y tipos de fuentes.
  2. Buscarlas subconsultas se ejecutan en paralelo a través de Brave Search; la IA prioriza fuentes autorizadas, recientes y relevantes.
  3. Evaluarcada fuente se puntúa por credibilidad y relevancia; las fuentes débiles o fuera de tema se descartan.
  4. Sintetizarlos hallazgos aceptados se fusionan en un informe estructurado con citas numeradas y contradicciones señaladas.
Thought tree
🧭 Plan: 3 sub-queries
Hardware advances
Error correction
Industry use cases
🌐 Search (18 sources)
🔬 Evaluate sources
🧩 Synthesize
Quantum computing in 2026Research
Executive Summary

Below-threshold error correction was demonstrated by multiple labs; broad commercial use remains a few years out, while optimization and simulation use cases advance fastest.

Key Findings
1.Logical-qubit error rates dropped below threshold [1]
2.1000+ qubit systems shipped with better coherence [2]
3.Pharma begins quantum simulation for discovery [3]
Sources: [1] nature.com · [2] research.ibm.com · [3] mckinsey.com · +15
Modo investigación en curso: árbol de pensamiento de pasos (izquierda), estado en tiempo real e informe citado (derecha)

Visualización del árbol de pensamiento

La investigación no es una caja negra. A medida que trabaja, la IA construye un árbol de pensamiento: una vista estructurada de su plan, las subconsultas, las fuentes consultadas y el razonamiento en cada paso. Expande cualquier rama para ver exactamente cómo se llegó a una conclusión y qué fuentes la respaldaron.

Estructura del informe

SecciónDescripción
Resumen ejecutivoUn breve resumen de la conclusión principal para un lector no especializado.
Hallazgos clavePerspectivas numeradas, cada una con una referencia de cita en línea.
Análisis detalladoNarrativa más extensa que cubre matices, contradicciones y preguntas abiertas.
FuentesFuentes citadas con títulos, dominios y URLs numerados para coincidir.

Continuación e historial

Las tareas de investigación se guardan para que puedas volver a ellas. Desde el historial puedes reabrir un informe pasado y puedes continuar una tarea anterior: la IA retoma los hallazgos previos como contexto y profundiza o toma una nueva dirección.

ℹ️
La continuación tiene un límite mensual

Para mantener los costes predecibles, continuar investigaciones pasadas está sujeto a un límite de tasa mensual. Iniciar una investigación nueva siempre está disponible dentro del presupuesto de búsqueda de tu organización.

Buscar en la web + tu Base de conocimiento

El Modo investigación puede buscar en los documentos propios de tu organización junto a la web, lo que es útil para análisis competitivo o cualquier tema donde el conocimiento existente de tu equipo deba orientar la respuesta. Activa Incluir Base de conocimiento antes de empezar y la IA:

  • Buscará en tu Base de conocimiento con recuperación semántica (documentos, transcripciones, Lienzos).
  • Buscará en la web con Brave para obtener contexto externo y desarrollos recientes.
  • Distinguirá fuentes internas de fuentes web externas en el informe.
💡
Combinar con transcripciones de reuniones

Activa Incluir Base de conocimiento y pregunta: "¿Cuáles son los temas de nuestras últimas tres llamadas de descubrimiento y cómo se comparan con las tendencias actuales del sector?" La IA cruza tus transcripciones con investigación web reciente en un único informe.

Exportar informes

  1. Abrir el informe

    Abre una tarea de investigación completada desde el chat o el historial de Investigación.

  2. Exportar a PDF

    Descarga el informe completo como PDF con formato para compartir fuera de YOffice.

  3. Reutilizarlo

    Pega los hallazgos en un Lienzo para anotaciones colaborativas, o guarda la tarea para continuar más tarde.

ℹ️
Bueno saberlo

La investigación se basa en búsqueda web en tiempo real, por lo que necesita conexión a internet incluso cuando se combina con un modelo autoalojado. Los resultados reflejan el contenido de acceso público y la actualidad de lo disponible en línea, y cualquier hallazgo con bajo consenso es un excelente punto de partida para un análisis más detallado.