ChatGPT выдает рецепт борща за секунду. Но когда нужно сравнить 50 моделей телевизоров или найти подводные камни перед покупкой квартиры, нужен Deep Research, или режим глубокого исследования. AI превращается практически в ученого: читает десятки источников, проверяет факты, сравнивает данные и за 20–30 минут выдает отчет, на который у человека ушли бы часы или дни. Совладелец digital-агентства «Медиасфера» и эксперт «Яндекса» по обучению Тимур Угулава использует эту технологию везде, где можно. Мы поговорили с ним о том, как Deep Research работает, где ломается и почему всегда нужна проверка.
В базовом режиме нейросеть отвечает из встроенной базы знаний. Многие модели уже научились заходить в интернет, но приоритет в логике ответа остается прежним.
Режим Deep Research работает иначе. Если упрощать, то это режим, когда нейросеть ищет информацию в интернете, делает различные запросы, читает статьи, анализирует, синтезирует информацию из разных источников и агрегирует все в финальный отчет-ответ. AI превращается в исследователя и идет в сеть за актуальными данными.
Простая аналогия: друг дает совет из головы или идет изучать вопрос, читает обзоры, сравнивает характеристики, изучает отзывы, а потом выдает аналитику. Deep Research делает то же самое, только в разы быстрее и с большим охватом источников.
Режим глубокого исследования появился не вчера. Большинство современных AI-сервисов уже внедрили эту функцию, и каждый делает это по-своему.
Мне безумно нравится Gemini 2.5 Pro в версии интерфейса Google AI Studio. Там большой объем токенов контекста, есть удобные настройки, можно задать системные инструкции. Отдельно выделю Manus — это AI-агент для глубоких структурных отчетов. Сервис заточен именно под исследования, показывает весь процесс работы пошагово.
AI работает пошагово, методично. В Manus этот процесс видно прямо в режиме экрана: нейросеть не скрывает свою логику, показывает каждый шаг. Весь процесс разбит на четыре этапа, и каждый важен для финального результата.
Рекомендую смотреть, как нейросеть приходит к ответу. Многие игнорируют эту возможность, хотя именно там видна вся логика. Время работы зависит от сложности. Быстрые исследования занимают до 10 минут — например, сравнение нескольких моделей телефонов. Анализ рынка требует 20−30 минут. Глубокое исследование научной темы с проработкой академических источников займет до часа.
Личные задачи
Рабочие задачи
Теория — это хорошо, но на практике все становится понятнее. Тимур Угулава рассказал о четырех задачах, где Deep Research экономит часы и дни работы. В телеграм-канале эксперта можно найти больше примеров и готовых промптов.
Тимур Угулава использует нейросеть для анализа бизнес-процессов по теории ограничения систем. Детальный промпт для такого анализа эксперт выложил в посте «Промпт на анализ проекта по ТОС». Методика, которая обычно требует дорогого консультанта, теперь доступна через AI.
Выгружаешь данные из всех рабочих чатов, результаты диагностической сессии с командой, бизнес-показатели компании. Нейросеть проводит анализ, определяет узкие места, отделяет причины от следствий. AI изучает тысячи сообщений, находит паттерны коммуникации, выявляет системные проблемы. Видит, где застревают процессы, где теряется информация, где возникают конфликты. После анализа выдает пошаговый план устранения проблем с приоритизацией задач.
Консультант за такую работу взял бы сотни тысяч рублей и потратил бы недели. AI справляется за несколько часов.
Эксперт создал промпт для диагностики эмоционального состояния. Полную версию можно найти в посте «Системный промпт для победы над выгоранием и поиска его причин».
AI задает серию диагностических вопросов и помогает локализовать, что именно забирает энергию. Это не замена психолога, но помогает структурировать и локализовать проблему.
Нейросеть задает вопросы про разные сферы жизни: работа, отношения, здоровье, финансы. Обрабатывает ответы, выявляет закономерности. Определяет триггеры стресса, паттерны поведения, которые приводят к потере энергии. Результат — карта проблемных зон с рекомендациями, с чего начать изменения.
Загружаете статистику канала в нейросеть: охваты, просмотры, реакции за последние месяцы. AI обнаруживает неочевидные инсайты: какие темы работают лучше, в какое время публиковать посты, какие форматы предпочитает аудитория. Например, с помощью специального промпта для SWOT-анализа можно за 20 минут получить полный разбор тг-канала: сильные и слабые стороны, возможности для роста, лучшие и худшие посты по вовлечению, конкретные советы по улучшению контента. Нейросеть анализирует каждый пост, выделяет работающие приемы и предлагает новые рубрики на основе трендов.
Тимур Угулава использует AI для поиска актуальных тем. Нейросеть ищет свежие новости не старше 45 дней, отслеживает тренды, предлагает, как связать их с тематикой блога. Например, вышла новость про изменение законодательства. AI найдет ее, проанализирует, как это влияет на вашу аудиторию, и предложит несколько вариантов постов. Контент получается актуальным и полезным.
Не всегда нужна тяжелая артиллерия. Тимур Угулава выделяет ситуации, когда Deep Research избыточен или даже вреден.
Простые вопросы. Столица России — Москва. Формула воды — H2O. Год основания Санкт-Петербурга — 1703. Для таких вопросов исследование не нужно, ответ однозначен и известен. Запускать 20-минутный поиск ради простого факта — пустая трата времени и ресурсов.
Творческие задачи. «Генерировать идеи лучше в обычном режиме», — отмечает Тимур. Когда нужен креатив, мозговой штурм, нестандартные решения — Deep Research мешает. Он ищет существующую информацию, опирается на то, что уже было. А для творчества нужны свобода ассоциаций, неожиданные связи, выход за рамки. Обычный режим здесь работает лучше — он более гибкий и непредсказуемый.
Срочные ответы. Клиент ждет на линии. Начальник стоит над душой. Дедлайн через 5 минут. В таких ситуациях ждать 20−30 минут, пока AI проведет исследование, — непозволительная роскошь. Лучше получить быстрый ответ из базы знаний нейросети, чем идеальный анализ после дедлайна.
Технические задачи. Корректура текста, проверка кода на ошибки, расчет по формулам — здесь исследование не нужно. Это механические задачи с четкими правилами. Обычный режим справится быстрее и не хуже.
Какие-то системные, понятные задачи не требуют Deep Research. Это про исследования, про глубокие погружения, как правило, про диалог, а не про быстрый одиночный ответ.
Тимур выделяет три основные проблемы, которые видит постоянно.
Слепое доверие результатам. Самая опасная ошибка. AI не отличает достоверные источники от сомнительных на 100%. Он берет информацию с форумов, из желтой прессы, с сайтов-однодневок. Обязательно проверяйте критически важную информацию.
Использование для быстрых ответов. Встречается редко, но встречается. Люди запускают исследование для простых вопросов и ждут полчаса там, где можно было получить ответ за секунду.
Игнорирование перекрестной проверки. Еще одна частая проблема.
Нейросеть опирается на доступные источники, и, если в них есть ошибки или искажения, они попадут в ответ. Сегментацию аудитории я обязательно делаю в нескольких нейросетях. Иногда открываются интересные инсайты: одна нейронка пропустит, другая словит. Главное: слепо доверять ответу нейросети — это неправильный подход. Вычитывать надо обязательно все.
Промпты должны быть достаточно конкретны и понятны. Что включить в хороший запрос:
Плохой запрос: «Расскажи про инвестиции».
Хороший запрос: «Проанализируй возможности инвестирования 500 000 рублей для человека 35 лет без опыта инвестиций. Цель — накопить на образование ребенка через 10 лет. Сравни депозиты, облигации, ПИФы и ETF. Учти налоговые льготы и инфляцию. Используй данные за последний год из надежных финансовых источников».
Разница в результатах будет колоссальной. Первый запрос даст «воду» про важность инвестиций. Второй — конкретный план действий с цифрами и обоснованием.
Deep Research меняет подход к поиску информации. Вместо часов в Google — структурированный отчет за 20 минут.
Research — это инструмент, а не замена человеку. Просто с ним получается работать быстрее, больше и круче. Оператор нужен, и этот оператор должен владеть компетенциями. Есть несколько трендов: специализация для разных отраслей, доступ к закрытым базам данных, визуализация вместо текстовых отчетов, AI-агенты как виртуальные сотрудники. Нейросети не заменят аналитиков полностью. Верификацию все равно нужно проводить, а для этого нужны компетенции.
Главное правило: критически оценивать результаты и проверять источники. Deep Research экономит время и структурирует информацию, но окончательное решение принимает человек. Технология уже работает и приносит пользу. Вопрос в том, как быстро вы научитесь ее использовать.
Нейросети
21 мин
15.08.2025
1 351
2
3
0
0
Умные колонки
10 мин
24.10.2025
504
2
5
0
0
Личный опыт
15 мин
09.09.2025
1 707
7
4
1
0
Нейросети
16 мин
11.11.2025
4 787
3
4
1
0
Нам нравится, что вам нравится
Уверены, вы можете не хуже! Напишите статью и получите Бонусы.
Спасибо, что вам есть что сказать
Попробуйте расширить свою мысль и написать статью — и получите за это Бонусы.
Комментарии
Авторизуйтесь, чтобы иметь возможность писать комментарии:
Войти