TOP 5 skvělých a praktických využití AI funkce Deep Research, které posunou vaše podnikání na novou úroveň

Funkce „Deep Research“, která by se dala přeložit jako „hloubkový výzkum“, je dostupná na několika nejznámějších modelech umělé inteligence, avšak i těch méně známých.

Například Google Gemini vám omezený počet využití Deep Research umožní zdarma a z pohodlí mobilní aplikace, a celý výstup výzkumu vám dokonce na přání vyexportuje jako dokument Google.

Funkcí disponuje samozřejmě i ChatGPT, která sice poskytne pravděpodobně nejkomplexnější odpovědi, ale její využití zdrojů občas postrádá na důvěryhodnosti.

Mezi méně známé umělé inteligence, které pro vás Deep Research ochotně provedou, patří Perplexity (ze všech obvykle nejrychlejší) a Genspark, který kombinuje různé modely umělé inteligence (systém tzv. „MoA“) k provedení komplexních výzkumů.

Jak vůbec Deep Research funguje?

Nejdříve je vhodné si vysvětlit, jak vlastně Deep Research funguje. Proces zkoumání umělé inteligence by se dal zobecnit do třech kroků.

Jako první umělá inteligence posbírá zdroje, ze kterých bude čerpat. Zdroje zároveň nemusí být jen internetové – s radostí přijme informace i ze souborů, které jí přiložíte. Následně musí korektně uvažovat nad dostupnými informacemi tak, aby našla opakující se vzorce nebo se například poprala s protichůdnými daty.

Výsledkem je samozřejmě výstup, který obsahuje zprávy a informace relevantní k vašim požadavkům. V případě Gemini můžete před průběhem výzkumu dokonce upravit jeho plán:

Nyní, když chápeme, jak umělá inteligence pracuje s informacemi, pojďme se konečně podívat na to, jakých výsledků lze s takovým postupem docílit.

TOP 5 praktických využití funkce Deep Research k podnikání

1. Průzkum nástrojů

Chcete začít podnikat, ale nevíte si rady, jaké nástroje by vám to přesně mohly usnadnit? Deep Research vám tyto nástroje najde, a v ideálním případě budou sedět na míru právě vám.

Jako nástroje může doporučit vhodné sociální sítě, například tedy Facebook, X nebo Instagram, podle toho, na které platformě má obsah vašeho podnikání největší potenciál k uchycení.

Mimo sociální média vám například může vytvořit vhodný systém pro řízení vztahů se zákazníky, takzvané „CRM“:

2. Pomoc při vytváření návrhu pro klienta

Vytváření návrhu pro klienta není vůbec snadná věc, a aby byl návrh kvalitní, potřebujete být v první řadě velmi informovaní. Díky Deep Research si ale už nemusíte lámat hlavu s vytvářením takového návrhu, a dokonce ani s tím, jak pro své podnikání sehnat větší klientelu.

Modelový návrh pro klienta by v hypotetickém případě, který jsem umělé inteligenci představila, mohl vypadat takto:

Umělá inteligence vám může představit obsáhlý náhled do záležitostí, které váš návrh mohou ovlivnit, jako například postavení esence vašeho podnikání či klienta na trhu nebo vaše konkurenční prostředí.

3. Výzkum potenciálních cílových skupin

V každém správném podnikání byste měli mít definovanou svou cílovou skupinu. Ať už hledáte novou, nebo se snažíte přizpůsobit vaší stálé, přirozeně vytvořené, Deep Research vás podrží.

Je schopen odhalit vzorce chování daných cílových skupin, nebo shrnout změny v jejich preferencích. Dokáže například i zkoumat trendy generací a různých věkových skupin.

Na základě procesovaných informací pomůže vytvořit efektivní strategie, které cílové skupiny zaujmou a přimějí je se s vaším produkovaným obsahem angažovat.

4. Vaše povědomí o regulačních předpisech zůstane v obraze

Pokud podnikáte v regulovaném průmyslu, občasné použití funkce Deep Research zajistí, že omylem nějakou regulaci neporušíte.

5. Analýza příležitostí na trhu

Umělá inteligence je schopná identifikovat objevující se tržní trendy, které se zatím nepřehouply do mainstreamu. Tím pádem vám dává příležitost se těchto trendů chytit. Vaše podnikání tak může být jedním z prvních, jehož obsah esenci trendu naplňuje.

V podstatě zvýrazní příležitosti, které na první dobrou ještě nejsou tak zjevné – a vy se jich můžete ujmout pro svůj vlastní prospěch.

Funkce mi přijdou působivé – jak mohu přispět k úspěšnosti výzkumu?

Aby byl výzkum umělé inteligence co nejpřesnější, nejdůvěryhodnější a tudíž nejúspěšnější, musíme s umělou inteligencí umět pracovat. Tím se nejlépe dosáhne používáním správného rámce podnětů, který umělé inteligenci předložíte.

• Rozhodně je vyžadována specifičnost v definování rozsahu vámi zkoumaného tématu. Určete umělé inteligenci, jakou hloubku má výzkum mít, co si přejete, aby výzkum zahrnoval a případně nezahrnoval. Není na škodu uvést ani konkrétní časové rozmezí, kterým se má výzkum zabývat.
• Určete si své vlastní specifické požadavky na formát výstupu – jak chcete, aby vám AI informace prezentovala? Jak chcete vygenerovat vizualizaci dat? Jaký potřebujete styl citací?
• Nebojte se umělé inteligenci poradit, jakým stylem by měla uvažovat. Uveďte kritéria pro upřednostňování zdrojů, nebo poraďte, jak se má vyrovnat s protichůdností v datech.
• Pokud umělé inteligenci prozradíte, jak informace z výstupu využijete, lépe svůj výstup zkontextualizuje. Rovněž bude během výzkumu upřednostňovat relevanci vůči vašim potřebám. Ideální je i sdělit, jaká je úroveň vašich znalostí o zkoumaném tématu.

Využíváte Deep Research? A pokud ano, jste s ním spokojeni?

Zdroj: Rick Mulready, YouTube