Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ nghiên cứu và ra quyết định. Mới đây, OpenAI đã giới thiệu tính năng ChatGPT Deep Research Mode, một công cụ đột phá giúp AI có thể tự động thực hiện các nghiên cứu đa bước với độ chính xác cao, trích dẫn nguồn dữ liệu và tối ưu hóa quá trình phân tích. Đây không chỉ là một cải tiến công nghệ, mà còn mở ra một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu.

Vậy ChatGPT Deep Research Mode là gì? Nó hoạt động như thế nào? Và quan trọng hơn, tính năng này có thể giúp ích gì cho những người làm trong các lĩnh vực như Sales, Marketing và Tài chính? Hãy cùng khám phá trong bài viết này.

ChatGPT Deep Research Mode là một tính năng mới của OpenAI, được thiết kế giúp AI tự động thu thập, phân tích và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp tiết kiệm thời gian và tăng độ chính xác trong nghiên cứu. 

Thay vì chỉ đưa ra câu trả lời ngắn gọn như trước đây, ChatGPT giờ đây có thể thực hiện các nghiên cứu đa bước, xử lý nhiều định dạng dữ liệu như văn bản, PDF, hình ảnh, bảng tính, đồng thời cung cấp trích dẫn nguồn để đảm bảo tính minh bạch.

Công cụ nàyhoạt động như một chuyên gia nghiên cứu, có thể thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích dữ liệu và đưa ra kết luận phù hợp từng ngữ cảnh.

Tính năng nghiên cứu sâu của OpenAI là một bước tiến đột phá trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo, mở ra kỷ nguyên mới trong cách tiếp cận và thực hiện nghiên cứu. 

1.2.1 Tối ưu hóa thời gian nghiên cứu

Với khả năng giảm đến 80% thời gian tìm kiếm và tổng hợp dữ liệu. Theo cách truyền thống, các chuyên gia nghiên cứu, nhà phân tích dữ liệu, hoặc chuyên viên marketing phải dành hàng giờ, thậm chí hàng ngày để thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, đọc hàng trăm trang tài liệu, và lọc ra những thông tin quan trọng nhất.

Với tính năng này, bạn có thể tự động toàn bộ quy trình này trong 5-30 phút, tập trung hoàn toàn vào việc phân tích và đưa ra quyết định. Thử nghiệm của OpenAI cho thấy Deep Research đạt độ chính xác 26.6% trên bài kiểm tra Humanity’s Last Exam, cao hơn nhiều so với GPT-4o (3.3%).

1.2.2 Xử lý đa nguồn dữ liệu, nâng cao tính toàn diện

ChatGPT Deep Research có thể xử lý nhiều loại dữ liệu từ các định dạng khác nhau, bao gồm:

Văn bản: Báo cáo nghiên cứu, tài liệu PDF, bài báo khoa học.

Hình ảnh: Biểu đồ, bản đồ, dữ liệu trực quan.

Bảng tính: Dữ liệu doanh số, thống kê tài chính, bảng Excel.

Nguồn trực tuyến: Thông tin từ trang web, cơ sở dữ liệu mở.

Khả năng tích hợp và phân tích chéo các nguồn dữ liệu giúp AI cung cấp một bức tranh toàn diện hơn về chủ đề nghiên cứu. Thay vì chỉ dựa vào một vài nguồn thông tin rời rạc, người dùng có thể khai thác dữ liệu từ nhiều góc độ khác nhau để có được cái nhìn tổng thể, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn.

Một điểm đặc biệt của Deep Research là khả năng học tập thích ứng theo thời gian thực. Trong quá trình nghiên cứu, AI không chỉ thu thập dữ liệu một cách thụ động mà còn có thể điều chỉnh chiến lược nghiên cứu, đánh giá độ tin cậy của nguồn thông tin và loại bỏ các dữ liệu không chính xác.
Điều này giúp giảm thiểu tình trạng AI “ảo giác” (hallucination) – một vấn đề phổ biến ở các mô hình ngôn ngữ lớn khi chúng tạo ra thông tin không chính xác hoặc không có căn cứ.

Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, khi phân tích các báo cáo thị trường, AI có thể ưu tiên các nguồn dữ liệu từ các tổ chức tài chính uy tín như Bloomberg, Reuters hoặc các cơ quan nghiên cứu kinh tế hàng đầu, thay vì lấy dữ liệu từ các nguồn tin chưa được kiểm chứng. Điều này giúp nâng cao độ tin cậy và tính ứng dụng của thông tin mà AI cung cấp.

ChatGPT Deep Research không chỉ là một công cụ hữu ích cho các cá nhân nghiên cứu, mà còn có tiềm năng thay đổi cách làm việc trong nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt là:
Sales: Hỗ trợ phân tích dữ liệu khách hàng, nghiên cứu đối thủ cạnh tranh và tối ưu chiến lược bán hàng.
Marketing:Tự động thu thập dữ liệu thị trường, phân tích hiệu suất chiến dịch và tạo báo cáo từ khóa SEO.
Tài chính: Dự đoán xu hướng đầu tư, phân tích rủi ro tài chính và tổng hợp dữ liệu từ các báo cáo kinh tế.
Sự kết hợp giữa tự động hóa nghiên cứu, xử lý đa nguồn dữ liệu và học tập thích ứng biến Deep Research trở thành một trong những công cụ AI tiên tiến nhất hiện nay. Tính năng này không chỉ giúp người dùng tối ưu hóa quy trình làm việc, mà còn nâng cao chất lượng và độ chính xác của thông tin, tạo ra một tiêu chuẩn mới cho việc ứng dụng AI trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu.

Tính năng này hoạt động theo quy trình gồm nhiều bước, giúp AI có thể thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu một cách tự động và hiệu quả.

Trước tiên, người dùng có thể nhập câu hỏi hoặc tải lên các tài liệu hỗ trợ như PDF, bảng tính, hình ảnh, giúp AI có thêm dữ liệu để phân tích. Sau đó, AI sẽ tự động lập kế hoạch nghiên cứu, tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn đáng tin cậy, phân tích dữ liệu và đưa ra một bản tổng hợp kèm theo trích dẫn.

Quá trình này có thể mất từ 5 đến 30 phút, tùy vào độ phức tạp của yêu cầu. OpenAI cũng đang phát triển thêm các tính năng như biểu đồ phân tích và hình ảnh minh họa, giúp người dùng dễ dàng hiểu được dữ liệu hơn.

Một điểm quan trọng là tính minh bạch trong trích dẫn nguồn. ChatGPT không chỉ đưa ra câu trả lời mà còn ghi lại nguồn dữ liệu, giúp người dùng có thể kiểm chứng lại thông tin.

ChatGPT Deep Research không chỉ đơn thuần là một công cụ tìm kiếm nâng cao, mà nó hoạt động theo quy trình đa bước và có khả năng tự động suy luận, mở rộng phạm vi nghiên cứu khi cần thiết. 

Ví dụ, một nhân viên Sales cần tìm hiểu về xu hướng tiêu dùng của khách hàng Gen Z để chuẩn bị cho một chiến dịch bán hàng. Nếu làm theo phương pháp truyền thống, họ sẽ phải tìm kiếm nhiều bài báo, báo cáo nghiên cứu thị trường, đọc qua hàng trăm trang tài liệu và tự tổng hợp dữ liệu, quá trình này có thể mất hàng tuần.

Quy trình này được tối ưu bằng cách:

1. Bắt đầu với từ khóa gốc, như “Xu hướng tiêu dùng Gen Z năm 2025”, và đọc qua nhiều bài viết, báo cáo nghiên cứu từ các nguồn đáng tin cậy.

2. Phát hiện các yếu tố quan trọng trong các tài liệu đã đọc, ví dụ như “Gen Z ưu tiên mua sắm trên TikTok Shop” hoặc “Khách hàng trẻ có xu hướng chọn sản phẩm bền vững”.

3. Tự động mở rộng tìm kiếm, tìm hiểu thêm về hành vi mua sắm trên TikTok hoặc xu hướng tiêu dùng bền vững, nhằm đảm bảo thông tin có tính toàn diện.

4. Tổng hợp dữ liệu thành một báo cáo hoàn chỉnh, không chỉ bao gồm thông tin thu thập được, mà còn có phân tích, so sánh và trích dẫn nguồn cụ thể.

5. Kiểm tra chéo thông tin bằng cách sử dụng một AI khác để đánh giá độ đầy đủ của dữ liệu. Nếu thiếu sót, AI sẽ tiếp tục mở rộng tìm kiếm trước khi đưa ra kết quả cuối cùng.

Toàn bộ quá trình này có thể hoàn thành trong 10-15 phút, thay vì nhiều giờ hoặc nhiều ngày như phương pháp truyền thống.

Sự ra đời của ChatGPT Deep Research không chỉ giúp Sales tiết kiệm thời gian nghiên cứu, mà còn tối ưu hóa quy trình bán hàng theo cách mà con người khó có thể làm thủ công.

Mặc dù AI có thể hỗ trợ đắc lực trong nghiên cứu và phân tích, nhưng vai trò của nhân viên Sales vẫn rất quan trọng. AI không thể thay thế sự sáng tạo, khả năng giao tiếp và sự thấu hiểu con người, mà nó chỉ đóng vai trò như một công cụ giúp Sales làm việc hiệu quả hơn.

Với sự phát triển của Deep Research, tương lai của ngành Sales sẽ ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu và công nghệ, và những người biết cách tận dụng AI sẽ có lợi thế cạnh tranh lớn hơn trên thị trường.

Trong khối ngành Marketing, ChatGPT Deep Research hỗ trợ thu thập dữ liệu, và hoạt động như một trợ lý nghiên cứu chuyên sâu, có thể tự động phân tích xu hướng thị trường, mở rộng tìm kiếm khi cần thiết và tổng hợp thông tin một cách toàn diện. 

Thay vì marketer phải tự mình tìm kiếm, đọc hàng chục bài báo và báo cáo để đưa ra kết luận, AI có thể thực hiện toàn bộ quá trình này trong thời gian ngắn hơn nhiều.

Ví dụ, một marketer cần nghiên cứu về xu hướng content marketing năm 2025 để lập kế hoạch chiến dịch. Nếu làm theo cách truyền thống, họ sẽ phải tìm kiếm trên Google, đọc qua hàng loạt báo cáo từ HubSpot, Google Trends, và các blog chuyên ngành, sau đó tổng hợp dữ liệu để tìm ra điểm chung. Quá trình này có thể mất nhiều ngày làm việc.

Quy trình này được tối ưu bằng cách:

Bước 1: Bắt đầu với từ khóa chính, chẳng hạn “Xu hướng Content Marketing 2025”, AI tìm kiếm và phân tích hàng loạt tài liệu từ các nguồn uy tín.

Bước 2: Khi đọc qua các báo cáo, AI phát hiện ra rằng "Video ngắn sẽ tiếp tục thống trị", "SEO AI đang thay đổi cách tối ưu nội dung", và "Nội dung cá nhân hóa trở thành yếu tố cốt lõi".

Bước 3: AI tự động mở rộng nghiên cứu sang "Cách AI đang thay đổi SEO" và "Chiến lược cá nhân hóa trong content marketing", đảm bảo thông tin có chiều sâu.

Bước 4: Sau khi tổng hợp dữ liệu, AI tạo một báo cáo chi tiết về các xu hướng chính, các con số thống kê quan trọng và chiến lược đề xuất, giúp marketer có ngay tài liệu tham khảo mà không mất thời gian lọc thông tin.

Bước 5: AI gửi bản báo cáo này cho một agent AI khác để kiểm tra lại độ chính xác và đầy đủ. Nếu phát hiện phần nào thiếu thông tin, AI sẽ tiếp tục tìm kiếm trước khi đưa ra kết quả cuối cùng.

Nhờ quy trình này, marketer không còn phải mất hàng giờ đọc tài liệu mà có thể tập trung vào việc sáng tạo nội dung, lập kế hoạch và triển khai chiến dịch. Công nghệ này giúp tối ưu hóa hiệu suất làm việc, đồng thời cung cấp thông tin có tính cập nhật cao hơn.

Mặc dù AI có thể thực hiện các nghiên cứu chuyên sâu và tổng hợp dữ liệu nhanh chóng, nhưng nó không thể thay thế hoàn toàn vai trò của marketer. Yếu tố chiến lược, sáng tạo và tư duy con người vẫn là điều mà AI chưa thể thay thế. 

Tuy nhiên, với sự hỗ trợ của Deep Research, marketer có thể ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn, và có lợi thế cạnh tranh lớn hơn trong môi trường marketing đầy biến động.

Tương lai của ngành marketing sẽ không chỉ dựa vào trực giác hay kinh nghiệm cá nhân, mà sẽ là sự kết hợp giữa AI và tư duy con người để tạo ra những chiến dịch hiệu quả và phù hợp nhất.

Tính năng hỗ trợ nghiên cứu của OpenAI hoạt động như một chuyên viên phân tích đầu tư, có khả năng tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, suy luận đa chiều và mở rộng nghiên cứu khi cần thiết. Thay vì nhà đầu tư phải tự mình thu thập hàng trăm báo cáo tài chính, phân tích xu hướng thị trường và đánh giá rủi ro, AI có thể tự động hóa toàn bộ quy trình này trong thời gian ngắn hơn và với độ chính xác cao hơn.

Ví dụ, một nhà đầu tư đang muốn tìm hiểu về xu hướng giá cổ phiếu của các công ty công nghệ trong năm 2025 để quyết định có nên mua vào hay không. Nếu sử dụng phương pháp truyền thống, họ sẽ phải tìm kiếm các báo cáo phân tích từ Bloomberg, Reuters, đọc tin tức tài chính từ CNBC, xem xét báo cáo tài chính của từng công ty, sau đó tự tổng hợp để đưa ra quyết định. Toàn bộ quá trình này có thể mất nhiều ngày hoặc thậm chí nhiều tuần.

Quy trình này được tối ưu bằng cách:

Bước 1: AI bắt đầu bằng cách tìm kiếm thông tin với từ khóa chính, chẳng hạn “Dự báo giá cổ phiếu công nghệ 2025”, sau đó thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn tài chính uy tín như Nasdaq, Bloomberg, Financial Times.

Bước 2: Khi đọc qua các báo cáo, AI phát hiện rằng "Lãi suất của Fed ảnh hưởng mạnh đến ngành công nghệ", "Xu hướng AI và điện toán đám mây là động lực tăng trưởng chính", và "Các công ty như NVIDIA, Microsoft, và Google đang thu hút nhiều dòng vốn đầu tư".

Bước 3: AI mở rộng nghiên cứu bằng cách tìm hiểu về "Dự báo lãi suất của Fed năm 2025" và "Hiệu suất cổ phiếu công nghệ trong thời kỳ suy thoái", để đảm bảo bức tranh tài chính đầy đủ.

Bước 4: Sau khi tổng hợp dữ liệu, AI tạo một báo cáo phân tích với biểu đồ về hiệu suất giá cổ phiếu của các công ty công nghệ trong 5 năm qua, các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường và dự đoán tiềm năng tăng trưởng trong năm 2025.

Bước 5: AI gửi bản báo cáo này cho một agent AI khác để kiểm tra tính chính xác. Nếu phát hiện thiếu sót, AI sẽ tiếp tục thu thập dữ liệu và bổ sung trước khi đưa ra kết quả cuối cùng.

Nhờ quy trình này, nhà đầu tư không còn phải tự mình tìm kiếm thông tin từ hàng chục nguồn khác nhau mà có thể tập trung vào việc phân tích, xây dựng chiến lược đầu tư và ra quyết định chính xác hơn. Công nghệ này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu rủi ro khi đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu có hệ thống.

Tuy nhiên, mặc dù AI có thể hỗ trợ phân tích tài chính chuyên sâu, nhưng tư duy chiến lược, kinh nghiệm và khả năng đánh giá rủi ro của con người vẫn là yếu tố quan trọng. AI có thể xử lý dữ liệu nhanh chóng, nhưng chỉ có nhà đầu tư mới có thể đưa ra quyết định phù hợp với mục tiêu tài chính và khẩu vị rủi ro của mình.

Tương lai của ngành tài chính không còn chỉ dựa vào trực giác hay tin tức thị trường, mà sẽ là sự kết hợp giữa AI và chuyên môn con người để đưa ra những quyết định đầu tư thông minh, tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

Một trong những thách thức lớn nhất của AI, bao gồm cả Deep Research Mode, là hiện tượng "hallucination" – tức là AI có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc không tồn tại trong thực tế. Do AI hoạt động dựa trên mô hình ngôn ngữ dự đoán, đôi khi nó có thể suy luận sai hoặc thậm chí bịa đặt dữ liệu để lấp đầy khoảng trống trong câu trả lời.

Một vấn đề khác của ChatGPT Deep Research là khả năng đánh giá mức độ tin cậy của nguồn dữ liệu. AI có thể thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, nhưng không phải lúc nào nó cũng có thể phân biệt được đâu là thông tin chính thống, đâu là tin đồn hoặc thông tin sai lệch.

Điều này có thể dẫn đến việc AI sử dụng những dữ liệu không đáng tin cậy, ảnh hưởng đến chất lượng của nghiên cứu.

Để tránh tình trạng thông tin sai lệch hoặc chưa chính xác khi sử dụng Deep Research Mode, có ba cách đơn giản:

Thứ nhất, kiểm tra thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo độ tin cậy, đặc biệt là các trang web uy tín, nghiên cứu học thuật hoặc báo chí chính thống.

Thứ hai, nếu thấy thông tin có vẻ chưa chính xác, hãy nhờ AIđánh giá câu trả lời của của chính nó và kiểm tra lại nguồn gốc dữ liệu để có cái nhìn khách quan hơn.

Cuối cùng, kết hợp AI với kiến thức và kinh nghiệm của bạn hoặc tham khảo ý kiến từ chuyên gia khi cần.

Những cách này sẽ giúp bạn tận dụng AI một cách thông minh hơn, tránh rủi ro sai sót và có được kết quả nghiên cứu đáng tin cậy!

Hiện tại, OpenAI cung cấp tính năng Deep Research Mode cho người dùng gói Pro với mức phí 200 USD/tháng, đi kèm với giới hạn 100 truy vấn mỗi tháng. Đây là một khoản chi phí khá lớn đối với cá nhân hoặc doanh nghiệp nhỏ. Việc tiếp cận AI tiên tiến đang ngày càng trở nên đắt đỏ, điều này có thể làm hạn chế khả năng tiếp cận của nhiều người dùng tiềm năng.