Realizar pesquisas manualmente expõe a dificuldade de filtrar o excesso de informações disponíveis na web, demandando tempo para obter respostas confiáveis e devidamente referenciadas. A verificação manual de diversas fontes leva horas de trabalho, impactando na eficiência dessas buscas.
O Deep Research emerge como uma solução para esse problema. O recurso foi criado como um sistema agêntico que vai além de simples respostas, atuando como um parceiro colaborativo que fornece análise profunda e relevante para a tomada de decisões, gerando relatórios detalhados com insights úteis e fáceis de ler.
Trata-se de uma funcionalidade importante do Gemini Advanced que amplia o potencial da IA corporativa. Com o Deep Research, as equipes poupam extensas horas de trabalho e podem se concentrar na análise de tendências e na execução de decisões baseadas em dados. Que tal transformar a pesquisa com IA em vantagem estratégica?
O que é o Deep Research no Gemini?
O Deep Research é uma das funcionalidades avançadas e agênticas do App Gemini, criada para diminuir a complexidade de pesquisas refinadas, dividindo-as em partes e sintetizando resultados. Baseado na tecnologia do modelo Gemini 2.5 e do Gemini 1.5 Pro (com o aprimoramento do 2.0 Flash Thinking Experimental), a ferramenta otimiza as diversas etapas da pesquisa — do planejamento até a entrega do relatório.
O diferencial está na capacidade de navegar de maneira autônoma por inúmeros sites e, com permissão do usuário, coletar informações importantes no contexto corporativo, como arquivos do Workspace (Gmail, Drive e outros).
Este processo é sustentado por um novo sistema agêntico que possui funções avançadas de planejamento. Após receber uma consulta, o Gemini (IA do Google) desenvolve um plano de pesquisa detalhado em diversas etapas. O modelo então supervisiona a execução, estabelecendo se as partes da pesquisa podem ser solucionadas em paralelo ou se devem ser executadas em sequência.
Em cada uma dessas fases, o modelo utiliza seu raciocínio avançado para iterativamente analisar os dados coletados, identificar lacunas e discrepâncias e decidir a próxima ação. O processo é informado em um painel de raciocínio disponível para acompanhamento do usuário sobre o que foi aprendido e quais são os próximos passos.
Sem dúvidas, o grande benefício do Deep Research para as organizações está na economia de tempo e na qualidade da entrega das pesquisas. O sistema reduz horas de pesquisa em apenas alguns minutos, entregando relatórios detalhados que podem ser exportados para o Google Docs, já organizados e com fontes referenciadas.
Além disso, a ferramenta permite que o usuário transforme esses relatórios em conteúdo interativo, testes e resumos em áudio no Canvas. Ou seja, os formatos são flexíveis e de fácil consumo e podem ser compartilhados para apoiar outras análises.
A chave da eficácia: prompts do Gemini
Apesar do potencial de processamento do Deep Research, o sucesso da pesquisa é determinado pela clareza e precisão do comando (prompt) fornecido pelo usuário. A pesquisa começa quando o usuário insere sua pergunta: o modo que a consulta é estruturada permite que o Gemini, devido a sua capacidade de navegação e síntese, concentre-se no que é estratégico.
O sistema é desenvolvido para executar uma interação do tipo humano no ciclo (human-in-the-loop). Ao receber uma consulta complexa, o Deep Research não inicia imediatamente a busca e, sim, em vez disso, apresenta ao usuário um plano de pesquisa detalhado em etapas. Isso garante que o usuário tenha o controle e possa revisar o mapa de abordagem, realizando ajustes finos para garantir que a estratégia de busca esteja alinhada com os objetivos.
O usuário pode ajustar o plano, por exemplo, focando mais áreas estratégicas, como o marketing. Tal colaboração transforma o prompt de um simples comando em um ponto de partida estratégico que direciona o sistema agêntico do Gemini para resultados mais relevantes e acionáveis.
Quer saber mais sobre comandos para IA? Acesse o Guia de Prompts do Google: |
Deep Research: qual o potencial no contexto corporativo?
Como evidenciamos, o trunfo do Deep Research está na capacidade de ir além dos dados da web aberta, permitindo a união de informações de várias fontes.
Por meio de informações corporativas do usuário, ele pode criar relatórios que fazem referência cruzada entre dados públicos e documentos internos do Workspace. Alguns exemplos incluem memorandos de estratégia, planilhas de comparação de recursos, chats de equipe e anotações pessoais.
Essa funcionalidade é essencial para a análise da concorrência, onde o Gemini (prompts do Gemini) pode gerar um relatório com dados de mercado (públicos), discussões internas em chats sobre concorrentes ou estratégia interna.
Para a análise de leads de vendas, a solução pode cruzar informações sobre produto, histórico de financiamento e ambiente competitivo de um prospect com as anotações próprias do usuário no Workspace sobre o relacionamento com o cliente. O resultado é uma visão 360º de alto valor para a reunião de vendas, por exemplo.
Já em tarefas de análise de mercado, a compreensão de tópicos aprofunda a investigação de assuntos complexos, comparando conceitos-chave e explicando princípios relacionados.
Outro exemplo: na comparação de produtos, avalia diversos modelos com base em recursos, desempenho, preço e avaliações de clientes. Além disso, permite ao usuário enviar seus próprios arquivos para o Deep Research, criando relatórios completos com insights personalizados.
Segurança e privacidade com a IA do Google
A IA corporativa do Google é desenvolvida para garantir segurança e crescimento. Dessa forma, o Deep Research se alinha com os mais altos padrões de proteção de dados e controles de acesso da big tech.
Por sua vez, o Gemini respeita os controles de acesso e segurança de dados do Workspace recupera somente dados relevantes que o usuário tem permissão para acessar no ambiente corporativo.
Um ponto crucial de privacidade é a política de uso de dados para treinamento. O Google garante que não utiliza dados corporativos, prompts ou respostas geradas pelo Deep Research para treinar modelos do Gemini fora do domínio da empresa sem permissão explícita.
Além disso, o Workspace disponibiliza controles para a segurança e conformidade dos dados, incluindo recursos integrados como classificação por IA, DLP, IRM e criptografia do lado do cliente.
Ainda, os líderes de TI podem ativar ou desativar o acesso ao Gemini em aplicativos específicos do Workspace ou Unidades Organizacionais (UOs). Isso garante que a implementação da IA seja instruída, segura e em total conformidade com os requisitos regulatórios.
Conclusão
O Deep Research transforma a função de pesquisa em um recurso estratégico e representa um avanço na jornada do Google para criar um assistente de IA mais autônomo. A ferramenta consolida o Gemini para empresas como um habilitador de respostas rápidas, precisas e embasadas em fontes confiáveis e citada, otimizando a tomada de decisão.
Para utilizar todo o potencial dessa tecnologia em sua organização, é essencial contar com um parceiro estratégico na implementação.
A Geoambiente é reconhecida pelo Google Cloud como um parceiro certificado para a implementação das soluções avançadas do Google Workspace, incluindo o Gemini Advanced. Invista agora mesmo no futuro do trabalho com tecnologia de IA e o apoio dos especialistas da Geoambiente.
Customer Engineer
Formado em Engenharia Elétrica com ênfase em computação, é 5 vezes certificado como especialista em Google Cloud. Conta com amplo conhecimento sobre a plataforma e seus recursos para o desenvolvimento de soluções. Entre suas certificações, estão os títulos de Professional Cloud Architect e Professional Machine Learning Engineer.
