Como usar o Deep Research do ChatGPT para fazer pesquisas e trabalhos para você 396g1a

O Deep Research é um recurso avançado em que você pode realizar pesquisas extensas e gerar relatórios completos no ChatGPT. Diferente de um mecanismo de busca comum, além de exibir links de sites relevantes sobre determinado assunto, a ferramenta lê, analisa e estrutura o conteúdo encontrado, proporcionando materiais complexos que podem ser usados para análise ou estudo de diferentes temas. Neste artigo, entenda o que é o Deep Research, como utilizá-lo e de que forma ele pode ser uma vantagem para a sua produtividade. 4u13b

O que é o Deep Research do ChatGPT? 1a36s

Integrado ao ChatGPT, o Deep Research (Investigue, em português) é uma ferramenta de inteligência artificial projetada para realizar análises detalhadas de forma autônoma, indo além das buscas rápidas tradicionais. Ele combina modelos de linguagem avançados e técnicas de machine learning (aprendizado de máquina) e simula o trabalho de um pesquisador humano.

A ferramenta é capaz de explorar múltiplas fontes (artigos, relatórios, dados públicos), comparar informações, filtrar o que é relevante e organizar os resultados em relatórios estruturados, com citações e referências verificáveis.

Um dos principais diferenciais do Deep Research em comparação com o chatbot padrão da OpenAI é a capacidade de contextualizar dados. Por exemplo, em vez de apenas listar fatos sobre um tema, a ferramenta identifica tendências, contradições entre estudos e até mesmo nuances em debates complexos, como políticas públicas ou inovações tecnológicas.

Ideal para profissionais que precisam de respostas aprofundadas em minutos, o Deep Research atua como um assistente versátil, que serve tanto para análises técnicas (mercados financeiros, pesquisas científicas) quanto para demandas do dia a dia, como comparar produtos ou entender cenários competitivos.

Para garantir confiabilidade, o sistema prioriza fontes atualizadas e com boa reputação nas ferramentas de busca, além de sinalizar quando há divergências importantes entre especialistas. Contudo, a OpenAI reforça, que a ferramenta é um apoio — não um substituto — ao pensamento crítico humano, recomendando sempre a validação das fontes apresentadas.

Como essa tecnologia funciona? 6u5x4g

Ao receber uma solicitação, o Deep Research segue um processo estruturado:

• Pesquisa inicial: Realiza buscas em diversas fontes online, identificando os conteúdos mais relevantes.
• Filtragem e análise: Avalia a confiabilidade dos dados encontrados e elimina informações irrelevantes ou duvidosas.
• Organização: Sintetiza informações relevantes em um formato coerente, incluindo estatísticas, comparações e resumos.
• Geração do relatório: Produz um documento final com citações, referências e insights baseados na análise realizada, permitindo que o usuário verifique as fontes e aprofunde a pesquisa.

Esse sistema permite que o Deep Research entregue respostas mais aprofundadas e contextualizadas do que uma simples busca tradicional. Além disso, ele é capaz de refinar os resultados conforme recebe novas instruções do usuário, tornando o processo interativo e dinâmico.

Como usar o Deep Research no ChatGPT 286k6f

Para utilizar o Deep Research você precisa ser, primeiramente, dos planos ChatGPT Plus (US$ 20, cerca de R$ 116) ou ChatGPT Pro (US$ 200, cerca de R$ 1.159,99), para tirar o máximo proveito da ferramenta. Sabendo disso, veja como usar:

Primeiro o – e o ChatGPT e selecione a opção Deep Research (Investigar) no compositor de mensagens.

Segundo o – Descreva sua pesquisa com detalhes, incluindo palavras-chave, contexto e critérios específicos para refinar os resultados.

Aqui, você deve formular a pergunta de forma clara e específica, evitando ambiguidades e deixando claro qual o seu objetivo. Dessa forma, você delimita o escopo da pesquisa e sinaliza exatamente quais aspectos o usuário deseja aprofundar.

Após a solicitação inicial, o Deep Research também pode fazer alguns questionamentos adicionais para definir o nível de profundidade da pesquisa e confirmar o seu pedido.

Terceiro o – Aguarde o processamento.

Uma vez enviada a consulta, o processo de Deep Research pode levar de alguns minutos a cerca de meia hora, dependendo do tema e da complexidade dos dados solicitados. Durante esse tempo, a IA analisa as fontes disponíveis e compila um relatório que traz referências e links para estudos e artigos relacionados.

Quarto o – Revise o relatório final.

Após receber o relatório, é recomendável revisá-lo atentamente, verificando as fontes citadas e explorando as referências. Com a revisão, você garante a veracidade e a relevância da informação, além de possibilitar ajustes e refinamentos no prompt (comando), se necessário. Depois de pronto, você pode exportar e compartilhar a conversa e o relatório com outras pessoas.

Como elaborar um prompt para o Deep Research 5j3zj

Ao fazer uma solicitação para o Deep Research, é interessante que você desenvolva prompts que facilitem o entendimento da ferramenta para um resultado mais próximo ao que você deseja. Veja como:

Pense no objetivo da sua pergunta 423n6c

Para aumentar a eficácia dos prompts, é útil pensar no que exatamente você espera como resultado. Pergunte a si mesmo: Qual é o objetivo dessa pesquisa? Quero entender um conceito, elaborar um artigo, comparar dados históricos ou criar uma análise crítica? Ao responder essas perguntas, você pode ajustar seu prompt para ser mais direcionado, o que aumenta as chances de obter uma resposta detalhada e útil.

Ao fazer uma solicitação muito genérica, é normal que o próprio programa te faça perguntas adicionais para delimitar o assunto e entregar um relatório otimizado.

Pense no que você quer como resposta 3q6c14

É importante também definir o formato da resposta. Se você precisa de uma explicação textual extensa, mencione que prefere um texto corrido com parágrafos bem estruturados. Se a apresentação de gráficos ou tabelas for relevante, inclua essa solicitação.

Por exemplo, você pode dizer: “Forneça a resposta em formato de texto corrido, com uma estrutura organizada em parágrafos, e inclua dados relevantes que possam ser transformados em gráficos posteriormente.” Dessa forma, a IA entende não apenas o conteúdo esperado, mas também a forma de entrega da informação.

Mencione particularidades e extensão da pesquisa 2j2yi

Outro aspecto que pode fazer a diferença é mencionar o público-alvo. Se a pesquisa for destinada a especialistas, você pode usar uma linguagem mais técnica. Se o público é mais geral, opte por termos simples e explicações que não exijam conhecimentos prévio extensos. Estar atento a essas características garante que a resposta seja compreensível e adequada às expectativas dos leitores.

Suponha que você esteja interessado em estudar os movimentos de resistência durante a ditadura militar no Brasil. Um bom prompt poderia ser:

“Realize uma análise dos movimentos de resistência no Brasil durante a ditadura militar, destacando as diferenças e semelhanças entre as estratégias utilizadas em São Paulo e no Nordeste. Forneça dados históricos e citações de fontes confiáveis.”

O prompt indica que o foco não é apenas descritivo, mas também analítico, incentivando a IA a fornecer dados e insights que podem ser usados para formar uma visão crítica do assunto.

Possibilidades e aplicações e4u2w

A capacidade de interpretação de dados e de fazer pesquisas avançadas sobre diversos assuntos faz do Deep Research uma ferramenta poderosa que pode ser aplicada em diversas situações, tanto para pesquisas gerais, quanto para produtividade nos estudos ou no trabalho. Veja algumas possibilidades e aplicações:

Usando o Deep Research em pesquisas acadêmicas 543p7

Para pesquisas acadêmicas, o Deep Research pode ajudar a reunir estudos, artigos científicos e dados relevantes para fundamentar uma tese ou artigo. Com o comando certo, é possível estruturar um trabalho acadêmico completo.

Por exemplo, você pode solicitar para que o Deep Research analise o modelo de um trabalho acadêmico (trabalhos de conclusão de curso, teses e dissertações) dentro das normas da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) – ou outra normatização – e pedir para que ele desenvolva a estrutura do trabalho com base no seu tema de pesquisa. Até aí, é possível “se virar” com as ferramentas básicas do ChatGPT – porém, com o Deep Research, após estes os iniciais, você pode solicitar relatórios completos e análises, facilitando e reduzindo o tempo de desenvolvimento do projeto.

Quanto ao prompt, é importante especificar o seu tema de forma clara, delimitando o período e a área de estudo. Nesse sentido, aproveite para pedir para que a ferramenta contextualize determinados dados dentro dos objetivos do seu trabalho. Por exemplo, ao invés de perguntar “Fale sobre a Revolução Industrial”, você pode elaborar:

PROMPT: Realize uma análise aprofundada sobre os impactos das [inovações/eventos] na [contexto histórico ou social], focando em [aspectos específicos (ex: avanços tecnológicos, mudanças econômicas)] entre [período]. Inclua referências a [fontes acadêmicas (ex: artigos, livros)] e dados estatísticos relevantes. Estruture o relatório com base nas normas [padrão de formatação (ex: ABNT, APA)], garantindo seções como introdução, metodologia, resultados e conclusão.

Em um exemplo, solicitando uma comparação:

PROMPT: Realize uma análise comparativa entre as transformações industriais do Brasil e da América Latina nas últimas cinco décadas, destacando as diferenças nas políticas de desenvolvimento e os impactos na economia regional. Estruture o relatório com base nas normas para trabalhos acadêmicos da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT)

Dessa forma, o prompt pode direcionar a pesquisa para aspectos específicos que interessam a um público nacional, e a IA pode buscar dados de estudos brasileiros, relatórios de instituições reconhecidas e outras produções ligadas ao seu tema.

Prompts para profissionais da saúde 1c56b

Profissionais da área da saúde frequentemente necessitam de informações atualizadas e fundamentadas para embasar tratamentos, práticas clínicas e pesquisas. Para essas situações, os prompts devem delimitar claramente o tema, incluir termos técnicos e especificar a origem dos dados desejados. Veja:

PROMPT: Estou desenvolvendo um plano de [tipo de intervenção (ex: suplementação, treinamento)] para [público-alvo (ex: maratonistas amadores, atletas de alto rendimento)]. Preciso de uma análise detalhada sobre:
Comparação entre [elemento A (ex: suplemento X)] e [elemento B (ex: suplemento Y)] para [objetivo específico (ex: retardar fadiga muscular)].
Protocolos de [processo (ex: hidratação, recuperação)] em [condições específicas (ex: climas quentes, altas altitudes)], incluindo [detalhes técnicos (ex: dosagem, frequência)].
Efeitos de [elemento adicional (ex: carboidratos em gel)] no [desempenho/saúde], considerando [variáveis (ex: tempo de absorção)].
Estudos de caso ou ensaios clínicos com nível de evidência [classificação (ex: A, B)] que comprovem a eficácia dessas estratégias.
Formate a resposta em tópicos estruturados com referências de [fontes especializadas (ex: ISSN, ACSM)].

Por exemplo:

PROMPT: Estou desenvolvendo um plano de suplementação para maratonistas amadores. Preciso de uma análise detalhada sobre: Estudos de caso ou ensaios clínicos com nível de evidência A (ISSN ou ACSM) que comprovem a eficácia dessas estratégias. Comparação entre beta-alanina e bicarbonato de sódio para retardar a fadiga muscular em provas de longa duração. Protocolos de hidratação com eletrólitos (sódio, potássio, magnésio) em climas quentes (acima de 30°C), incluindo recomendações de dosagem e frequência. Efeitos da suplementação com carboidratos em gel durante a corrida, considerando tempo de absorção e impacto no desempenho.

Ou, em outra ocasião, um psicólogo interessado em intervenções baseadas em mindfulness poderia solicitar:

PROMPT: Desenvolva uma revisão sobre a eficácia das intervenções psicoterapêuticas baseadas em mindfulness no tratamento de transtornos de ansiedade em adultos, integrando dados de meta-análises, publicações em periódicos de psicologia e estudos de caso realizados no contexto brasileiro

Prompts para profissionais de T.I 3s1w2w

Profissionais de TI, como desenvolvedores de software, analistas de sistemas e cientistas de dados, frequentemente necessitam de informações técnicas, benchmarks, estudos de caso e análises comparativas. Os prompts nessa área devem ser precisos, com termos técnicos e indicação de métricas ou benchmarks desejados.

PROMPT: Explique as vantagens e desvantagens da adoção de [tecnologia A (ex: computação em nuvem)] versus [tecnologia B (ex: soluções on-premises)] para [público-alvo (ex: empresas brasileiras, startups)], com base em estudos de mercado (crescimento de adoção, custos operacionais), dados de desempenho (latência, escalabilidade, segurança) e relatórios de [consultoria especializadas].
Inclua uma análise crítica sobre a viabilidade em [contexto geográfico ou setorial] e formate a resposta em tópicos comparativos.

Veja alguns exemplos:

Desenvolvedores de Software:

PROMPT: Forneça uma análise comparativa entre as principais linguagens de programação utilizadas para [área] em 2024, destacando [os dados que você deseja avaliar]. Utilize dados de benchmarks do [índice], estudos de caso e opiniões de especialistas da área 

Delimita o foco, indica que a resposta deve incluir dados quantitativos e comparativos, úteis para a escolha da linguagem mais adequada para um projeto.

Cientista de Dados:

PROMPT: Explique as últimas tendências em algoritmos de aprendizado de máquina para previsão de séries temporais, com foco em aplicações financeiras. Inclua referências a estudos recentes, benchmarks de desempenho e comparações entre modelos como [modelos], utilizando fontes como [fontes]

Neste caso, estamos fazendo um prompt que exige uma resposta técnica que integre dados de desempenho e referências acadêmicas, ideal para pesquisadores.

es de Redes:

Realize uma pesquisa sobre [tema], enfatizando soluções de [objetos de análise]. Forneça referências a relatórios do [fonte], estudos de caso em empresas brasileiras e dados sobre a eficácia dessas soluções

Este prompt orienta a pesquisa para o campo da segurança da informação, combinando dados de mercado e estudos técnicos, o que é crucial para profissionais que istram redes e sistemas corporativos.

Lembrando que quanto mais complexa a tarefa, mais avançado, detalhado e específico tem que ser o seu prompt. Um especialista em Segurança da Informação que está planejando um estudo sobre segurança cibernética e aprendizado de máquina aplicados a dispositivos médicos, por exemplo, pode usar comandos como:

PROMPT: Desenvolva um IDS para redes IoMT (protocolos HL7/DICOM): Analise padrões de tráfego anômalos em ataques a bombas de infusão (ex: CVE-2023-1234). Compare arquiteturas de deep learning: redes TempCNN vs. Transformers com attention esparsa. Implemente detecção em tempo real (latência <50ms) usando Apache Kafka e ONNX Runtime. Inclua datasets do PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge e papers do IEEE S&P sobre threat modeling

Como fazer análise de mercado com o Deep Research 2l662o

Quando se trata de análise de mercado, o objetivo geralmente é reunir informações que ajudem na compreensão de tendências, no desempenho de produtos e na comparação entre concorrentes. Aqui, os prompts devem especificar claramente o segmento de mercado, os concorrentes ou modelos que se deseja comparar, e os critérios de análise, como preço, desempenho ou inovação.

Um exemplo para o mercado de smartphones, delimitar o setor (smartphones), os concorrentes e os atributos a serem comparados, direcionando a IA a buscar informações que ajudem a formar uma visão completa do cenário. Como:

PROMPT: Forneça uma análise detalhada do mercado de [categoria de produtos (ex: smartphones, eletrodomésticos)] no [país/região] entre [ano inicial] e [ano final], destacando:
Participação de marcas como [marca A], [marca B] e [marca C].
Comparação de aspectos como [critério 1 (ex: inovações tecnológicas)], [critério 2 (ex: desempenho)] e [critério 3 (ex: preços)].
Dados de [fontes (ex: pesquisas de mercado, análises de especialistas)].
Formate os resultados em um relatório completo com tabelas comparativas e gráficos de tendências.

Se o interesse for no setor de eletrodomésticos, por exemplo, o prompt pode direcionar sua pesquisa para critérios específicos do segmento, reunindo dados que ajudem a entender como essas inovações influenciam as decisões de compra dos consumidores, da seguinte maneira:

PROMPT: Realize uma análise comparativa das principais marcas de geladeiras lançadas no Brasil em 2024, considerando tecnologias como conectividade inteligente, eficiência energética e design. Baseie a resposta em dados de vendas, avaliações de consumidores e relatórios de consultorias do setor

Por fim, para uma visão mais estratégica, um prompt voltado para investidores pode ser:

PROMPT: Analise as tendências do mercado de automóveis elétricos no Brasil, destacando inovações recentes, políticas governamentais de incentivo e a atuação dos principais players, como Tesla e BYD. Inclua dados sobre crescimento de vendas, projeções de mercado e desafios logísticos".

Aqui, o prompt vai além dos dados de mercado, incluindo fatores externos que impactam a indústria, proporcionando uma análise abrangente e direcionada a um público com interesses em investimentos.

Prompts para jornalistas e comunicadores no Deep Research 66464u

Para jornalistas e outros profissionais da informação, o Deep Research pode ser uma ferramenta útil para compilar dados de diversas fontes, identificar conexões e entender narrativas sobre temas complexos. Nessa aplicação, o prompt deve incluir o tema central, os aspectos a serem explorados e o tipo de fontes que a IA deve considerar, como entrevistas, dados oficiais e estudos de caso.

Por exemplo, para uma matéria sobre o impacto das mudanças climáticas nas grandes cidades brasileiras, você pode utilizar prompts como:

PROMPT: Faça uma análise sobre as mudanças na legislação de [área (ex: proteção ambiental, direitos trabalhistas)] no [país/região] nos últimos [número de anos] anos, destacando as principais controvérsias e debates políticos, impactos concretos para [grupo afetado]. Utilize dados oficiais, opiniões de especialistas e exemplos de casos reais.
Estruture a resposta em seções temáticas, incluindo uma linha do tempo das mudanças legislativas e suas consequências práticas.

Para uma reportagem sobre políticas públicas, você pode usar um prompt como:

PROMPT: Realize uma análise sobre as mudanças na legislação de proteção ambiental no Brasil nos últimos 15 anos, destacando as principais controvérsias e os impactos para a população. Busque dados oficiais, opiniões de especialistas e exemplos de casos reais para ilustrar a evolução dessa legislação

Outra possibilidade, agora voltado para a área de cultura:

PROMPT: Faça um relatório sobre o impacto da indústria do streaming na produção de conteúdo nacional no Brasil, analisando como plataformas como Netflix e Amazon Prime Video influenciaram a criação de séries e filmes. Forneça dados de audiência, opiniões de críticos e exemplos de produções relevantes

Publicitários também podem usar o Deep Research para fazer análises mais profundas em questões de marketing, por exemplo:

PROMPT: Faça uma análise sobre as estratégias de marketing digital adotadas por marcas brasileiras em 2024, destacando o uso de influenciadores, campanhas interativas e métricas de engajamento. Baseie a resposta em estudos de mercado, cases de sucesso e dados de consultorias especializadas

Fazendo compras e comparações com o Deep Research 521r56

Quando o objetivo é comparar produtos ou serviços, o Deep Research pode ajudar a compilar especificações técnicas, avaliações de consumidores e análises comparativas entre diferentes marcas.

Para esse tipo de pesquisa, o prompt deve mencionar os modelos ou categorias de produtos e os critérios de comparação desejados. Por exemplo,:

PROMPT: Analise as diferenças entre os [produtos] lançados no [país/região] em [ano], comparando recursos como [critério 1], [critério 2], [critério 3 ], [...]. Inclua:
Dados técnicos baseados em análises de [especialistas/laboratórios independentes)].
Avaliações de consumidores de plataformas como [Reclame Aqui, Google Reviews...].
Fichas técnicas em formato de tabela, destacando [especificações].
Formate o relatório com conclusões sobre custo-benefício e recomendações para diferentes perfis de usuários

Uma possibilidade seria:

PROMPT: Analise as diferenças entre as geladeiras inteligentes lançadas no Brasil em 2024, comparando recursos como eficiência energética, conectividade com dispositivos domésticos e funcionalidades extras, com base em análises de especialistas e avaliações de consumidores. Faça um relatório completo e forneça fichas técnicas dos produtos em formato de tabela

Em todo caso, perceba que é preciso definir os critérios de comparação e os atributos mais relevantes para a sua decisão de compra.

Aliás, além da pesquisa, s do serviço Pro da OpenAI podem automatizar ainda mais a experiência de compra com o Operator. Leia nossa matéria completa sobre como usar o Operator para realizar atividades para você.

Pesquisas gerais mais aprofundadas d48y

O Deep Research pode reunir informações de múltiplas fontes e oferecer uma visão completa sobre qualquer tema. O prompt deve ser formulado de maneira que permita à IA explorar diferentes ângulos, sem deixar lacunas. Neste caso, é possível utilizar o Deep Research como um Google mais inteligente, para tirar dúvidas sobre assuntos do cotidiano,

Como demonstrado no tutorial mais acima neste texto, o prompt foi uma pergunta de pesquisa simples, que gerou uma análise das semelhanças entre Anora, filme vencedor do Oscar de Melhor Filme em 2025, com o roteiro original da comédia romântica Uma Linda Mulher (1990).

A ferramenta trouxe um relatório completo (veja aqui), com as principais críticas e repercussões sobre o filme na mídia, possíveis similaridades e referências de Anora ao roteiro original e a resposta do diretor Sean Baker à polêmica – sumarizando, em uma única resposta, algo que poderia levar muito mais tempo de pesquisa através de buscadores comuns.

Além da compilação de informações, o Deep Research também providencia uma análise aprofundada sobre as informações captadas e escritas no texto, mantendo as principais referências utilizadas para elaborar o raciocínio. Leia como foi feita a conclusão da polêmica sobre Anora pela ferramenta:

PROMPT: ANORA é baseado no roteiro original de Pretty Woman? Aquele que era mais sombrio e tinha um final triste?

RESPOSTA: Mesmo que Baker não tenha intencionalmente recriado Uma Linda Mulher, muitos críticos apontaram que Anora se assemelha ao que Uma Linda Mulher poderia ter sido se tivesse seguido o roteiro original. Um crítico da Baltimore Magazine sugeriu que Baker deve ter conhecido o roteiro $3,000, argumentando que “Anora é a versão de Uma Linda Mulher de Sean Baker”, contada com o realismo brutal que o filme de 1990 evitou (BaltimoreMagazine). O filme ainda faz algumas referências sutis a Uma Linda Mulher. Em uma cena, o cliente de Ani oferece a ela $10.000 pela semana, mas ela negocia para $15.000. Ele então brinca dizendo que ela deveria ter pedido $30.000 (BaltimoreMagazine). Essa fala é uma referência direta a Uma Linda Mulher, onde o valor do acordo era $3,000 — como se Anora tivesse apenas acrescentado um zero ao número (BaltimoreMagazine). No fim, Anora pode não ter sido inspirado diretamente em $3,000, mas o resultado final é surpreendentemente próximo da visão original desse roteiro perdido. 

Essas são apenas algumas entre muitas possibilidades de uso com o Deep Research do ChatGPT, você pode se inspirar nos prompts sugeridos e pensar em algo completamente novo para a sua necessidade. A ferramenta te ajudaria no seu dia-a-dia? Conta para a gente nos comentários.

Veja mais sobre a OpenAI:

OpenAI lança GPT-4.5 com melhorias em escrita e menores alucinações

Como usar o Operator, agente de IA da OpenAI que tarefas por você

Texto revisado por Alexandre Marques em 17/03/2025.

Fontes: OpenAI, DataCamp