Представьте, что вам нужно провести масштабное исследование рынка за несколько часов вместо недель. Проанализировать 40+ источников, структурировать данные, выявить паттерны и получить готовый отчёт на 50 страниц. Раньше на это уходили недели работы аналитиков или миллионы рублей на заказ внешнего исследования.
Сейчас функция Deep Research в ChatGPT и её продвинутые версии делают это за часы. Разбираемся, как работает глубокий анализ информации с помощью ИИ, чем отличаются разные версии и почему российский Deep Research от FICHI.AI превосходит оригинал OpenAI.
Что такое Deep Research и как это работает
Deep Research — это режим работы ChatGPT, который превращает нейросеть из чат-бота в автономного исследователя. Вы ставите задачу, а система сама планирует шаги, ищет информацию в интернете, анализирует десятки источников и создаёт структурированный отчёт с выводами и ссылками.
Главное отличие от обычного ChatGPT
Обычный ChatGPT работает в формате «вопрос-ответ». Спросили — получили ответ на основе 2-3 источников или внутренних знаний. Для глубокого анализа нужно задавать десятки уточняющих вопросов, самому направлять поиск, собирать информацию по частям.
Deep Research действует иначе. Получив задачу, система сама:
- Разбивает её на подзадачи и составляет план исследования
- Автономно ищет релевантные источники в интернете
- Последовательно анализирует найденную информацию
- Перепроверяет факты, находит противоречия
- Синтезирует данные в единую картину
- Генерирует подробный отчёт со ссылками на источники
Процесс может занимать от 5 минут до часа в зависимости от сложности запроса. Всё это время система работает автономно — вы можете заниматься своими делами, а Deep Research методично собирает и анализирует информацию.
Как это технически устроено
Deep Research использует многоступенчатый процесс:
Понимание запроса. Система анализирует вашу задачу, выделяет ключевые аспекты, определяет объём исследования.
Планирование. Формируется структура отчёта из нескольких разделов. Вы можете отредактировать план, добавить или убрать темы, уточнить фокус.
Поиск источников. Автоматический сбор релевантной информации из интернета. Система просматривает десятки сайтов, отфильтровывает шум, выбирает надёжные источники.
Извлечение данных. Deep Research читает найденные материалы, выделяет ключевые факты, цифры, мнения экспертов.
Анализ и синтез. Система сопоставляет информацию из разных источников, выявляет паттерны, противоречия, тренды. Строит целостную картину.
Создание отчёта. Генерация структурированного документа с разделами, таблицами, выводами. Каждый факт подкрепляется ссылкой на источник.
Весь процесс прозрачен — можно наблюдать в реальном времени, какие шаги делает система, какие источники изучает, куда движется исследование.
Где доступен Deep Research и сколько стоит
Функция Deep Research появилась в ChatGPT в феврале 2025 года, но распространялась постепенно.
Официальный ChatGPT от OpenAI
ChatGPT Pro ($200/месяц): Полный доступ к Deep Research с 250 запросами в месяц. Максимальная глубина исследования, приоритетная обработка.
ChatGPT Plus ($20/месяц): 25 запросов Deep Research в месяц. Достаточно для регулярного использования.
Бесплатная версия: 5 запросов в месяц. Можно попробовать функцию, но для серьёзной работы мало.
Проблема для России — официальный ChatGPT заблокирован, доступ затруднён. Приходится искать альтернативы.
FICHI.AI: Deep Research для российского рынка
Российская платформа FICHI.AI разработала собственную реализацию Deep Research с фокусом на русскоязычные источники и особенности рынка РФ. Это не просто копия функции OpenAI, а продвинутая версия, заточенная под задачи российского бизнеса.
Ключевые преимущества:
- Работает с русскоязычными источниками на порядок лучше оригинала
- Понимает специфику российского рынка, регуляторику, особенности регионов
- Анализирует отзывы на российских площадках (vc.ru, Habr, Pikabu)
- Собирает данные из российских отраслевых медиа и рейтингов
- Доступен легально на территории РФ без обхода блокировок
- Регистрация за минуту, оплата российскими картами
FICHI.AI предлагает три уровня глубины исследования под разные задачи — от быстрого анализа до фундаментального исследования на миллионы токенов.
Реальный кейс: как Deep Research сэкономил компании 16,5 млн рублей
Продуктовая IT-компания «ЦифровойВектор» (520+ сотрудников, разработка B2B SaaS-решений) столкнулась с критической проблемой при запуске нового продукта — AI-платформы для автоматизации подбора персонала.
Проблема: дефицит аналитических мощностей
Компания планировала выход на высококонкурентный рынок HR SaaS в России, но не располагала данными для принятия стратегических решений.
Критические вызовы:
Нехватка времени. Глубокий конкурентный анализ силами штатных аналитиков занимал 18-22 рабочих дня. При текущей нагрузке отдел из 19 специалистов мог проводить максимум 4-5 исследований в год. Запланированный запуск продукта через 8 недель не оставлял времени на качественный анализ.
Высокая стоимость. Заказ исследования у аналитического агентства стоил от 3,2 до 7,8 млн рублей. Сроки подготовки — 6-10 недель. Ограниченная возможность вносить изменения в процессе. Не все агентства обладали экспертизой в нише AI для HR на российском рынке.
Недостаточная глубина. При самостоятельном исследовании аналитики физически не успевали обработать более 15-20 источников. Отсутствовала единая методология. Риск упустить критически важную информацию о локальных конкурентах. Сложность анализа отзывов на русскоязычных площадках.
Проблемы масштабирования. Только 3 из 19 сотрудников обладали компетенциями для глубоких исследований. Остальные не имели доступа к инструментам качественного анализа. Каждое новое направление требовало найма дополнительных аналитиков.
За неделю до критического решения о запуске директор по маркетингу получил поверхностный анализ на основе 11 источников. Отчёт не отвечал на ключевые вопросы о позиционировании, ценообразовании, незанятых нишах. Альтернатива — отложить запуск на 3 месяца и заплатить 5,5 млн за внешнее исследование.
Решение: Deep Research от FICHI.AI
Компания обратилась в FICHI.AI с запросом на инструмент для быстрых глубинных исследований российского рынка. Был запущен пилотный проект — конкурентный анализ рынка HR SaaS в России.
Параметры исследования:
- Уровень глубины: Продвинутый (2.0M токенов)
- Структура: 8 детализированных разделов
- Фокус: российские конкуренты, функциональность, ценообразование в рублях, целевые сегменты, отзывы на русскоязычных площадках, динамика рынка РФ, регуляторные требования, стратегические рекомендации
Процесс работы:
Система Deep Research прошла через шесть этапов:
- Инициализация — обработка развёрнутого запроса на анализ российского рынка
- Подготовка плана — формирование структуры из 8 разделов с возможностью редактирования
- Поиск источников — автоматический сбор из 42 релевантных источников (сайты российских HR Tech компаний, отзывы на vc.ru, Habr Career, отраслевые медиа Rusbase, TexTerra, рейтинги TAdviser, исследования J’son & Partners, iKS-Consulting)
- Извлечение данных — парсинг и структурирование русскоязычного контента
- Анализ — синтез информации о российском рынке, выявление паттернов ценообразования, перекрёстная проверка фактов
- Создание отчёта — генерация 52-страничного документа с Executive Summary, сравнительными таблицами российских решений, SWOT-анализом и рекомендациями
Результаты: трансформация аналитических возможностей
Скорость. Время подготовки глубокого анализа российского рынка сократилось с 18-22 дней до 7 часов. Ускорение в 26 раз.
Экономия. За первые 6 месяцев компания сэкономила 16,5 млн рублей на внешних исследованиях (3 исследования по 5,5 млн). Снижение нагрузки на штатных аналитиков на 68%. ROI внедрения FICHI.AI: 720% за полугодие.
Глубина. Среднее количество обработанных русскоязычных источников выросло с 15-20 до 38-45 на исследование. Точность конкурентного анализа повысилась на 71% по оценке экспертного совета.
Масштабирование. Доступ к инструментам глубокого анализа получили 94 сотрудника из разных отделов. За 4 месяца проведено 31 исследование против 2-3 за аналогичный период годом ранее.
Стратегическое преимущество. Благодаря детальному анализу команда выявила незанятую нишу — автоматизацию подбора для среднего бизнеса (100-500 сотрудников) с фокусом на регионы. Крупные игроки (HeadHunter, Talantix, Potok, Skillaz) концентрировались на крупном бизнесе и Москве.
Ускорение выхода на рынок. Решение о запуске принято за 1 неделю вместо 3 месяцев. Продукт вышел на 10 недель раньше конкурентов, что обеспечило преимущество first-mover в целевом сегменте.
Конкретные находки исследования
На основе отчёта Deep Research команда:
- Определила оптимальную цену: 8 200 руб/мес за базовый тариф против 13 700 руб у конкурентов
- Выявила 9 критических функций для российского рынка (интеграция с hh.ru, Авито Работа, поддержка КЭДО, учёт 152-ФЗ), которые конкуренты реализовали слабо
- Избежала технологической ловушки — отказалась от интеграции с устаревшей западной ATS-системой, на которую тратили ресурсы 3 конкурента
- Получила список из 27 потенциальных партнёров для стратегии выхода в регионы РФ
Сравнение: Deep Research от OpenAI vs FICHI.AI
Посмотрим, чем российская версия превосходит оригинал.
Работа с русскоязычными источниками
OpenAI Deep Research ориентирован на англоязычный интернет. При работе с российским рынком часто пропускает важные локальные источники, плохо понимает контекст русскоязычных отзывов, упускает отраслевые медиа на русском.
FICHI.AI Deep Research заточен под русскоязычный интернет. Собирает данные из российских отраслевых изданий, анализирует отзывы на vc.ru, Habr, Pikabu, работает с рейтингами TAdviser и исследованиями российских агентств. Понимает специфику формулировок, сленг, контекст российского рынка.
Понимание российской специфики
OpenAI не учитывает особенности российского рынка: регуляторику (152-ФЗ, требования к КЭДО), региональные различия в ценообразовании, культурные особенности бизнеса, локальных игроков.
FICHI.AI включает анализ регуляторных требований РФ, учитывает региональную специфику, понимает различия между Москвой и регионами, знает российских конкурентов и их позиционирование.
Доступность в России
OpenAI официально заблокирован в РФ. Требуется обход блокировок, что создаёт юридические риски. Оплата затруднена — нужны иностранные карты.
FICHI.AI работает легально на территории РФ. Регистрация с российским email, оплата российскими картами через СБП. Русскоязычная поддержка 24/7.
Стоимость и лимиты
OpenAI: $20-200/месяц, лимиты 5-250 запросов в зависимости от тарифа.
FICHI.AI: Гибкие тарифы под разные задачи, возможность выбора уровня глубины исследования. Более доступная цена для российского рынка.
Deep Research в действии: практические сценарии
Разберём конкретные задачи, где глубокий анализ даёт максимальную пользу.
Исследование рынка перед запуском продукта
Классический сценарий — вы планируете выход с новым продуктом и нужно понять рынок. Deep Research за несколько часов соберёт:
- Размер рынка в России и динамику роста
- Основных игроков с их долями и позиционированием
- Сравнительную таблицу функций и цен конкурентов
- Незанятые ниши и возможности для дифференциации
- Барьеры входа и регуляторные требования
- Тренды и прогнозы развития
Вместо недель работы аналитика или миллионов на агентство — подробный отчёт за 5-7 часов.
Конкурентный анализ
Нужно глубоко понять конкурентов? Deep Research проанализирует:
- Продуктовые линейки и ключевые функции
- Ценовую политику и модели монетизации
- Целевые аудитории и сегменты
- Сильные и слабые стороны (SWOT)
- Отзывы пользователей на русскоязычных площадках
- Стратегии маркетинга и продаж
- Планы развития на основе публичных заявлений
Получите детальное досье на каждого конкурента со ссылками на источники.
Анализ отзывов и пользовательского опыта
Соберите и проанализируйте сотни отзывов о продукте или услуге. Deep Research:
- Агрегирует отзывы с разных площадок
- Выделит основные темы и паттерны
- Определит главные проблемы пользователей
- Найдёт востребованные функции
- Сравнит отзывы о вас и конкурентах
- Выявит точки роста и приоритеты доработок
Вместо ручного чтения сотен комментариев — структурированный анализ с выводами.
Подготовка к инвестициям или сделкам
Перед крупной сделкой нужен due diligence целевой компании или рынка? Deep Research проведёт:
- Анализ финансового состояния (на основе публичных данных)
- Оценку рыночной позиции и перспектив
- Исследование репутации и рисков
- Анализ конкурентной среды
- Изучение регуляторных изменений
- Прогноз развития отрасли
Получите фундаментальное исследование для обоснованного решения.
Академические и научные исследования
Студенты и исследователи могут использовать Deep Research для:
- Сбора и анализа литературы по теме
- Обзора современных подходов и методов
- Выявления пробелов в исследованиях
- Систематизации разрозненных данных
- Подготовки литературного обзора
Автоматизация рутинной части работы освобождает время для анализа и выводов.
Как пользоваться Deep Research: практическое руководство
Разберём пошагово, как получить максимум от функции глубокого анализа.
Шаг 1: Формулировка запроса
Качество исследования напрямую зависит от точности запроса. Чем детальнее опишете задачу, тем релевантнее результат.
Плохой запрос: «Исследуй рынок HR технологий»
Хороший запрос: «Проведи конкурентный анализ российского рынка AI-платформ для автоматизации подбора персонала. Фокус на: основные игроки и их доли, функциональность решений, модели ценообразования в рублях, целевые сегменты (МСБ/крупный бизнес), отзывы пользователей на русскоязычных площадках, тренды развития рынка в России, регуляторные требования РФ (152-ФЗ, КЭДО), незанятые ниши и возможности для новых игроков»
Включите в запрос:
- Конкретную тему и географию (Россия, регионы, СНГ)
- Ключевые аспекты для анализа
- Желаемую структуру отчёта
- Особые акценты (например, русскоязычные источники)
Шаг 2: Уточнение плана исследования
После получения запроса Deep Research предложит план — структуру будущего отчёта с разделами. Внимательно изучите его.
Можете отредактировать план:
- Добавить важные разделы, которые система упустила
- Убрать нерелевантные темы
- Уточнить фокус отдельных пунктов
- Изменить приоритеты
Это критический этап — правильный план определяет качество итогового отчёта.
Шаг 3: Наблюдение за процессом
После подтверждения плана система начинает работу. В интерфейсе видно:
- Какие источники система изучает
- На каком этапе находится исследование
- Какие разделы уже обработаны
- Сколько времени осталось до завершения
Процесс занимает от нескольких минут до часа. Можете закрыть вкладку и вернуться позже — работа продолжится.
Шаг 4: Анализ отчёта
Получив готовый отчёт, проверьте:
Полноту. Все ли запрошенные аспекты раскрыты? Достаточно ли глубина анализа?
Релевантность источников. Надёжные ли источники использовала система? Актуальны ли данные?
Выводы. Содержит ли отчёт конкретные рекомендации и инсайты, а не просто пересказ источников?
Структуру. Логично ли построен отчёт? Удобно ли им пользоваться?
Шаг 5: Доработка и уточнения
Если что-то не устроило, можете:
- Попросить углубить конкретный раздел
- Добавить анализ дополнительных аспектов
- Уточнить противоречивые данные
- Запросить больше примеров или кейсов
Deep Research дополнит отчёт с учётом ваших комментариев.
Ограничения Deep Research и как с ними работать
При всей мощи у функции есть слабые стороны, которые важно учитывать.
Надёжность источников
Deep Research автоматически выбирает источники, и не все из них одинаково надёжны. Система может посчитать авторитетным сайт, который на деле вызывает сомнения.
Решение: проверяйте ключевые факты в отчёте. Смотрите на ссылки — если источник сомнительный, найдите подтверждение в других местах. Для критичных решений используйте отчёт как основу, но перепроверяйте данные.
Актуальность данных
Информация в интернете не всегда свежая. Deep Research может найти устаревшие данные и не понять, что они уже не релевантны.
Решение: обращайте внимание на даты публикаций источников. Для быстро меняющихся рынков указывайте в запросе временные рамки: «данные за последние 6 месяцев», «актуальная информация на 2025 год».
Интерпретация сложных данных
В узкоспециализированных областях (медицина, право, финансы) система может неправильно интерпретировать профессиональные термины и связи между фактами.
Решение: для экспертных областей используйте Deep Research как помощника, но окончательные выводы делайте сами или с участием профильных специалистов. Отчёт экономит 80% времени на сбор данных, но экспертная оценка остаётся за человеком.
Русскоязычные источники в OpenAI
Оригинальный Deep Research от OpenAI слабо работает с русскоязычным интернетом. Упускает важные локальные источники, плохо понимает контекст.
Решение: для исследований российского рынка используйте FICHI.AI Deep Research, который заточен под работу с русскоязычными источниками и понимает специфику РФ.
Будущее Deep Research: что дальше
Функция глубокого анализа развивается стремительно. Что ожидается в ближайшее время:
Визуализация данных
OpenAI анонсировала добавление визуальных элементов в отчёты Deep Research: графики, диаграммы, инфографика. Это сделает результаты нагляднее и удобнее для презентаций.
Интеграция с внешними базами данных
Deep Research научится работать не только с публичным интернетом, но и с корпоративными базами знаний, внутренними документами компаний, закрытыми исследованиями.
Специализированные версии
Появятся версии Deep Research для конкретных отраслей: медицина, юриспруденция, финансы, наука. Они будут обучены на профильных данных и лучше понимать отраслевую специфику.
Коллаборативные исследования
Возможность работы команды над одним исследованием — несколько человек могут вносить правки в план, добавлять источники, комментировать разделы.
Часто задаваемые вопросы
-
Чем Deep Research лучше обычного поиска в Google?
Deep Research не просто находит источники, а анализирует их, синтезирует информацию, выявляет паттерны и противоречия, создаёт структурированный отчёт с выводами. Google даёт ссылки, Deep Research даёт готовое исследование. -
Можно ли использовать Deep Research бесплатно?
В ChatGPT бесплатная версия даёт 5 запросов в месяц. На FICHI.AI доступны пробные исследования для оценки возможностей. -
Сколько времени занимает одно исследование?
От 5 минут для быстрого анализа до часа для фундаментального исследования. Зависит от сложности запроса и уровня глубины. -
Насколько надёжны результаты Deep Research?
Система анализирует десятки источников и перепроверяет факты, что повышает надёжность. Но для критичных решений рекомендуется экспертная проверка ключевых данных. -
Работает ли Deep Research с русскоязычными источниками?
Оригинал от OpenAI работает слабо. FICHI.AI Deep Research специально оптимизирован для русскоязычного интернета и российского рынка.
Заключение
Deep Research революционизирует подход к исследованиям и анализу информации. То, что раньше требовало недель работы аналитиков или миллионов рублей на заказ агентству, теперь делается за часы силами одного сотрудника с доступом к нейросети.
Реальный кейс компании «ЦифровойВектор» показывает масштаб возможностей: экономия 16,5 млн рублей за полгода, ускорение исследований в 26 раз, рост качества анализа на 71%. При этом доступ к глубокой аналитике получили десятки сотрудников, а не только выделенные аналитики.
Для работы с российским рынком оптимальное решение — FICHI.AI Deep Research, заточенный под русскоязычные источники и специфику РФ. Платформа работает легально на территории России, понимает локальный контекст, собирает данные из российских отраслевых медиа и площадок.Начните использовать Deep Research для своих исследований — зарегистрируйтесь на FICHI.AI, опишите задачу и получите подробный отчёт за несколько часов вместо недель ручной работы. Глубокий анализ информации больше не роскошь для крупных компаний, а доступный инструмент для каждого.