Mục lục [Ẩn]
- 1. Tổng quan về Deep Research - Lời đáp trả của OpenAI trong cuộc đua AI
- 2. Deep Research – Cuộc cách mạng kép trong AI: Reasoners và Agents
- 2.1. Reasoners – AI có khả năng tư duy đa bước
- 2.2. Agents – AI có thể thực hiện nghiên cứu tự động
- 2.3. Deep Research – Điểm giao thoa giữa Reasoners và Agents
- 3. Vai trò của Deep Research đối với doanh nghiệp
- 3.1. Tăng tốc quá trình nghiên cứu và ra quyết định
- 3.2. Hỗ trợ nghiên cứu thị trường và phân tích đối thủ cạnh tranh
- 3.3. Tối ưu hóa nguồn lực và chi phí
- 3.4. Cải thiện khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu
- 3.5. Hỗ trợ đổi mới và phát triển sản phẩm
- 3.6. Gia tăng khả năng cạnh tranh trong kỷ nguyên số
- 4. Một số hạn chế của Deep Research
- 4.1. Khả năng tạo ra thông tin sai lệch (AI Hallucination)
- 4.2. Hạn chế của Tác nhân AI (AI Agents)
- 4.3. Bị giới hạn bởi quy tắc và chính sách bảo mật
- 5. Tương lai của Deep Research
Trong kỷ nguyên dữ liệu, tốc độ và sự chính xác trong nghiên cứu đóng vai trò quan trọng đối với sự phát triển của doanh nghiệp. Deep Research – công cụ AI tiên tiến của OpenAI có thể giúp doanh nghiệp tự động thu thập, phân tích thông tin từ nhiều nguồn đáng tin cậy chỉ trong vài phút. Vậy Deep Research là gì, hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá trong bài viết dưới đây.
1. Tổng quan về Deep Research - Lời đáp trả của OpenAI trong cuộc đua AI
Deep Research là một tính năng AI nghiên cứu chuyên sâu được OpenAI phát triển cho ChatGPT, giúp tổng hợp và phân tích thông tin với tốc độ đáng kinh ngạc. Thay vì mất 30 ngày để thực hiện một nghiên cứu chuyên sâu, Deep Research có thể hoàn thành trong chưa đầy 30 phút, mở ra một cuộc cách mạng mới trong lĩnh vực phân tích và thu thập dữ liệu.
Khác với cách hoạt động truyền thống của chatbot, OpenAI Deep Research không chỉ đơn thuần tạo ra văn bản mà nó tự lập kế hoạch, phân tích thông tin từ nhiều nguồn, đối chiếu dữ liệu và cập nhật lại thông tin theo thời gian thực khi cần thiết. Mọi kết quả nghiên cứu đều được trích dẫn rõ ràng, hiển thị quy trình tổng hợp chi tiết giúp người dùng dễ dàng kiểm chứng nguồn tin.
Những điểm nổi bật của Deep Research:
- Tốc độ vượt trội: Hoàn thành nghiên cứu chuyên sâu trong 5 – 30 phút, so với hàng tuần hoặc hàng tháng như trước đây.
- Phân tích đa định dạng: Hỗ trợ nhập liệu từ văn bản, hình ảnh, PDF, Excel và nhiều định dạng khác.
- Trích dẫn nguồn đáng tin cậy: Mọi dữ liệu đều được đối chiếu từ nhiều nguồn và hiển thị rõ ràng trong báo cáo tổng hợp.
- Độ chính xác cao: Mô hình Deep Research cũng đạt điểm số cao nhất trong bài kiểm tra độ chính xác của AI mang tên Humanity’s Last Exam.
- Trình bày trực quan hơn: OpenAI đang phát triển tính năng biểu đồ và hình ảnh minh họa, giúp báo cáo trở nên trực quan và dễ hiểu hơn.
Deep Research ra mắt trong bối cảnh OpenAI đối mặt với áp lực cạnh tranh từ DeepSeek, một startup AI Trung Quốc đang phát triển mạnh mẽ với chi phí thấp hơn và các tính năng lý luận tiên tiến. Cùng với đó, Gemini Deep Reach cũng đã được ra mắt hồi tháng 12/2024.
Theo chuyên gia Tony Dzung, Chủ tịch hội đồng quản trị HBR Holdings: “Với sự kết hợp giữa tốc độ, độ chính xác và khả năng phân tích chuyên sâu, Deep Research không chỉ giúp người dùng cá nhân tối ưu hóa quá trình nghiên cứu mà còn mở ra cơ hội đột phá trong doanh nghiệp.”

2. Deep Research – Cuộc cách mạng kép trong AI: Reasoners và Agents
Deep Research không chỉ là một công cụ AI hỗ trợ tìm kiếm thông tin, mà còn là một bước đột phá trong cách AI tư duy và xử lý thông tin. Công nghệ này kết hợp hai yếu tố quan trọng trong tiến trình phát triển AI hiện đại, đó là: Reasoners (mô hình lý luận) và Agents (tác nhân AI tự động).
Sự kết hợp này giúp Deep Research không chỉ tìm kiếm và tổng hợp thông tin, mà còn có khả năng lý luận chuyên sâu, phân tích đa bước, và thực hiện nghiên cứu với độ chính xác cao. Đây chính là điểm khác biệt lớn so với các chatbot truyền thống.
2.1. Reasoners – AI có khả năng tư duy đa bước
Trước đây, hầu hết chatbot AI hoạt động theo cơ chế phản hồi từng từ một (token by token), nghĩa là khi người dùng nhập câu hỏi, AI ngay lập tức bắt đầu phản hồi mà không có quá trình "suy nghĩ". Điều này khiến các chatbot gặp hạn chế trong các nhiệm vụ phức tạp như giải quyết bài toán logic, phân tích nghiên cứu khoa học hay lập luận chuyên sâu.
Để khắc phục điều này, các nhà nghiên cứu đã phát triển Reasoners – mô hình lý luận AI, giúp AI có thể thực hiện các bước sau:
- Tạo “thinking tokens” trước khi trả lời – thay vì phản hồi ngay lập tức, AI dành thời gian suy nghĩ và lập kế hoạch.
- Học hỏi từ các chuyên gia giải quyết vấn đề – AI không chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện mà còn có thể tự hình thành chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought) hợp lý hơn.
- Cải thiện chất lượng câu trả lời khi suy nghĩ lâu hơn – thay vì phải huấn luyện mô hình AI lớn hơn (tốn kém về tài nguyên), Reasoners có thể cải thiện câu trả lời chỉ bằng cách tư duy lâu hơn.
2.2. Agents – AI có thể thực hiện nghiên cứu tự động
Bên cạnh việc tư duy sâu, Deep Research còn là một tác nhân AI tự động (Agent), có khả năng thực hiện toàn bộ quy trình nghiên cứu mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này có nghĩa là thay vì người dùng phải mở hàng chục tab, đọc và đối chiếu thông tin thủ công, Deep Research sẽ thực hiện toàn bộ quá trình một cách tự động.
Cách hoạt động của Agents trong Deep Research:
- Xác định mục tiêu nghiên cứu: Sau khi nhận được câu hỏi từ người dùng, Deep Research xây dựng kế hoạch nghiên cứu, phân tích các bước cần thực hiện.
- Thu thập và sàng lọc thông tin: Hệ thống tự động tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn, loại bỏ nội dung không liên quan hoặc có độ tin cậy thấp.
- Đối chiếu và cập nhật dữ liệu theo thời gian thực: Nếu có thông tin mới hoặc dữ liệu thay đổi, Deep Research có thể tự động cập nhật báo cáo nghiên cứu.
- Xuất báo cáo đầy đủ: Deep Research tổng hợp thông tin và hiển thị kết quả dưới dạng báo cáo có trích dẫn nguồn rõ ràng, giúp người dùng kiểm tra và xác thực thông tin một cách dễ dàng.
Ví dụ, nếu một doanh nhân muốn phân tích thị trường để đưa ra chiến lược kinh doanh, Deep Research sẽ không chỉ tìm kiếm dữ liệu mà còn phân tích xu hướng, rủi ro, cơ hội, từ đó tạo ra một báo cáo toàn diện chỉ trong 5-30 phút thay vì mất hàng tuần nghiên cứu thủ công.
2.3. Deep Research – Điểm giao thoa giữa Reasoners và Agents
Sự kết hợp giữa khả năng tư duy sâu (Reasoners) và tính tự động của tác nhân AI (Agents) giúp Deep Research trở thành một công cụ cách mạng hóa nghiên cứu:
- Tư duy giống con người, nhưng nhanh gấp hàng trăm lần: Deep Research có thể suy nghĩ, lập luận và phân tích như một chuyên gia, nhưng với tốc độ máy móc siêu tốc.
- Tự động hóa nghiên cứu, giúp tiết kiệm thời gian: Những công việc nghiên cứu cần hàng tuần hoặc hàng tháng giờ đây có thể hoàn thành chỉ trong vài phút.
- Tích hợp đa dạng định dạng dữ liệu: Người dùng có thể tải lên PDF, bảng tính, hình ảnh, và hệ thống sẽ tự động phân tích tất cả các dữ liệu liên quan.

3. Vai trò của Deep Research đối với doanh nghiệp
Trong thời đại AI, khả năng phân tích và khai thác thông tin nhanh chóng đang trở thành yếu tố quyết định sự thành công của doanh nghiệp.
“Deep Research mở ra một cuộc cách mạng mới, giúp doanh nghiệp tiết kiệm hàng giờ, thậm chí hàng ngày làm việc, đồng thời đưa ra quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu đáng tin cậy.” - Mr. Tony Dzung nhận định.

3.1. Tăng tốc quá trình nghiên cứu và ra quyết định
Trước đây, doanh nghiệp cần nhiều ngày, thậm chí hàng tháng để thu thập, phân tích và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Tuy nhiên, Mr. Tony Dzung nhận định: “Với Deep Research, quy trình này được rút ngắn xuống chỉ còn vài phút, giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó nắm bắt cơ hội kinh doanh kịp thời.”
3.2. Hỗ trợ nghiên cứu thị trường và phân tích đối thủ cạnh tranh
Deep Research có thể thu thập và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn đáng tin cậy, giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng thể về xu hướng thị trường, hành vi khách hàng và chiến lược của đối thủ. Điều này giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược tiếp thị, sản phẩm và dịch vụ để tạo lợi thế cạnh tranh.
3.3. Tối ưu hóa nguồn lực và chi phí
Việc nghiên cứu và thu thập dữ liệu truyền thống thường tốn nhiều nhân lực và chi phí. Mr. Tony Dzung chỉ ra rằng, Deep Research giúp doanh nghiệp tự động hóa quá trình này, giảm bớt sự phụ thuộc vào các nhóm nghiên cứu lớn hoặc các dịch vụ tư vấn bên ngoài, từ đó tối ưu hóa ngân sách và tập trung nguồn lực vào những hoạt động quan trọng hơn.
3.4. Cải thiện khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu
Deep Research không chỉ cung cấp dữ liệu thô mà còn có thể tổng hợp, phân tích và đưa ra báo cáo chi tiết, giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về các vấn đề chiến lược. Nhờ đó, các nhà quản lý có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác thay vì cảm tính, giúp tăng tính hiệu quả và giảm rủi ro trong kinh doanh. Điều này có ý nghĩa hết sức quan trọng trong kinh doanh - Mr. Tony Dzung nhấn mạnh.
3.5. Hỗ trợ đổi mới và phát triển sản phẩm
Doanh nghiệp có thể sử dụng Deep Research để theo dõi xu hướng công nghệ, nghiên cứu phát minh mới hoặc tìm hiểu nhu cầu chưa được đáp ứng của khách hàng. Điều này giúp họ nhanh chóng điều chỉnh sản phẩm hoặc tạo ra những giải pháp đổi mới, đón đầu xu hướng và dẫn dắt thị trường.
3.6. Gia tăng khả năng cạnh tranh trong kỷ nguyên số
Trong thời đại AI và dữ liệu lớn, doanh nghiệp nào tận dụng tốt công nghệ sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội. Deep Research giúp doanh nghiệp khai thác sức mạnh của AI để có được những thông tin giá trị, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh linh hoạt, nâng cao vị thế trên thị trường.
4. Một số hạn chế của Deep Research
Mặc dù Deep Research mang lại những đột phá trong việc tự động hóa quá trình nghiên cứu, nhưng Mr. Tony Dzung đánh giá nó vẫn tồn tại một số hạn chế quan trọng mà doanh nghiệp cần lưu ý trước khi áp dụng vào công việc thực tế.

4.1. Khả năng tạo ra thông tin sai lệch (AI Hallucination)
Một trong những hạn chế lớn nhất của Deep Research là tình trạng “hallucination” (ảo giác AI) – tức là AI có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc thậm chí hoàn toàn sai lệch. Do hoạt động theo cơ chế tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trên internet, hệ thống có thể vô tình diễn giải sai hoặc suy luận không chính xác khi kết nối các dữ liệu rời rạc.
4.2. Hạn chế của Tác nhân AI (AI Agents)
Mặc dù các tác nhân AI đang giúp tự động hóa nhiều tác vụ phức tạp, nhưng chúng vẫn gặp nhiều hạn chế nghiêm trọng khi hoạt động trong môi trường thực tế.
- Vẫn chưa đạt đến mức độ tự động hóa hoàn toàn: Các tác nhân AI hiện tại vẫn cần sự can thiệp của con người để xử lý các tình huống phức tạp. Nhiều hệ thống AI hiện tại như Operator của OpenAI có thể thực hiện một số nhiệm vụ cơ bản, nhưng vẫn gặp lỗi khi thực hiện các tác vụ nâng cao.
- Khả năng thích ứng kém khi gặp tình huống không lường trước: AI Agents hoạt động tốt trong các tác vụ có quy trình rõ ràng, nhưng khi gặp tình huống không quen thuộc, chúng thường bị rối loạn. Nếu AI gặp một nhiệm vụ mới chưa từng xử lý trước đây, nó có thể bị mắc kẹt trong vòng lặp thử nghiệm mà không tìm ra giải pháp.
4.3. Bị giới hạn bởi quy tắc và chính sách bảo mật
Mặc dù AI có thể tìm kiếm và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn trên internet, nhưng nó vẫn bị hạn chế bởi các chính sách bảo mật và quyền truy cập dữ liệu.
AI không thể đọc được các tài liệu yêu cầu đăng ký trả phí, chẳng hạn như các bài báo khoa học nằm sau paywall, báo cáo tài chính độc quyền hoặc dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp. Điều này khiến AI không thể khai thác toàn bộ thông tin quan trọng, làm giảm độ sâu và chất lượng của phân tích.
5. Tương lai của Deep Research
Deep Research không chỉ là một công cụ hỗ trợ nghiên cứu đơn thuần, mà còn là một bước tiến lớn trong sự phát triển của AI có tính tác nhân cao (agentic AI). OpenAI đang hướng tới việc giúp AI hoạt động ở cấp độ của một nhà phân tích chuyên nghiệp, có thể tự động thu thập, phân tích và tổng hợp thông tin với độ chính xác cao.
Trong tương lai, Deep Research sẽ tiếp tục được nâng cấp để tăng cường khả năng lý luận và lập luận đa bước. Điều này có nghĩa là AI sẽ không chỉ đơn thuần tìm kiếm thông tin, mà còn hiểu sâu vấn đề, phát hiện xu hướng và đưa ra những phân tích có giá trị cao hơn.
Ngoài ra, OpenAI đang tiếp tục tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của Deep Research. Hiện tại, tính năng này chỉ có sẵn cho người dùng Pro với giới hạn 100 truy vấn/tháng, nhưng trong tương lai, OpenAI sẽ mở rộng quyền truy cập cho người dùng Plus, Team và Enterprise. Việc cải thiện hiệu suất tính toán cũng là một mục tiêu quan trọng, giúp AI có thể thực hiện nghiên cứu nhanh hơn, tiêu tốn ít tài nguyên hơn mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao.
Deep Research không chỉ là một công cụ hỗ trợ nghiên cứu mà còn là một giải pháp giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất làm việc, tối ưu hóa chiến lược và ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu chính xác. Trường Doanh Nhân HBR hy vọng rằng, thông qua bài viết, doanh nghiệp có thể tận dụng hiệu quả tính năng này để tối ưu hoạt động phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.