Sztuczna inteligencja przestała być futurystyczną ciekawostką – dziś to realne narzędzie wspierające analitykę, marketing, sprzedaż i strategię biznesową. Najnowsza wersja ChatGPT, oznaczona numerem 5, wprowadza funkcję deep research (zbadaj głęboko), która znacząco poszerza możliwości modeli językowych. Dzięki niej AI nie tylko odpowiada na pytania, ale samodzielnie prowadzi badania, analizuje dane z różnych źródeł, porównuje informacje i formułuje wnioski.
Deep research to ogromna zmiana, sprawia, że w kilka minut możesz uzyskać rzetelny, przekrojowy obraz sytuacji rynkowej, zaktualizować strategię contentową lub opracować raport branżowy bez konieczności wielogodzinnego przeszukiwania internetu.
Czym jest deep research, czyli funkcja zbadaj głęboko?
Deep research, czyli zbadaj głęboko, to jedna z funkcjonalności proponowanych przez Chat GPT5. Wspomniana funkcja umożliwia modelowi przeprowadzanie wieloetapowych badań w internecie, dostarczenie szczegółowej odpowiedzi na zapytania użytkownika.
To proces dogłębnego, szczegółowego i wieloaspektowego poszukiwania oraz analizy informacji na dany temat. W przeciwieństwie do powierzchownego wyszukiwania danych, deep research polega na:
- docieraniu do źródeł pierwotnych (np. raportów naukowych, dokumentów urzędowych, danych statystycznych),
- krytycznej ocenie wiarygodności źródeł,
- łączeniu informacji z różnych dziedzin,
- formułowaniu własnych wniosków i interpretacji na podstawie zgromadzonych danych.
Celem głębokiego rozumowania jest uzyskanie wyczerpujących, rzetelnych informacji na temat badanego zagadnienia. Korzyści?
- Uzyskanie szczegółowych danych na konkretny temat, bez potrzeby przeglądania wielu stron www czy raportów branżowych.
- Przydatne informacje, które mogą być podstawą do tworzenia eksperckich artykułów.
- Sposób, by szybko zapoznać się z danym tematem.
Wszystko to umożliwia podejmowanie bardziej świadomych decyzji, tworzenie innowacji lub opracowywanie wartościowych treści.
Deep research – jak to działa i jak korzystać z takiej funkcji?
ChatGPT działa jak agent badawczy: po otrzymaniu polecenia, analizuje dziesiątki czy setki stron (w tym teksty, obrazy, pliki PDF), a następnie tworzy obszerny raport (openai.com). To jak praca doświadczonego researchera lub analityka – z tą różnicą, że czas realizacji jest nieporównanie krótszy. OpenAI podaje, że deep research potrafi w kilkadziesiąt minut wykonać pracę badawczą, która człowiekowi zajęłaby wiele godzin (openai.com). Co ważne, wyniki takich analiz są udokumentowane źródłami – każda wygenerowana odpowiedź zawiera odnośniki do konkretnych stron i publikacji, co ułatwia weryfikację prezentowanych faktów (openai.com).
Deep research – jak korzystać?
Zbadaj głęboko to tryb pracy, który został udostępniony użytkownikom Plus/Enterprise w 2025 roku. A jak z niego korzystać? Jakie prompty stosować?
W pierwszej kolejności zaloguj się do Chata GPT, a następnie wybierz opcję Zbadaj głęboko. Gotowe, kolejny krok – bardzo ważny, to przygotowanie odpowiedniego prompta. Przemyśl, czego oczekujesz. Stworzenie odpowiedniego polecenia jest czasochłonne, a prompt finalnie może być dość długi, ale warto skupić się na tej czynności, a nawet poprosić chat o wsparcie w przygotowaniu takiego polecenia. Prompt typu: przygotuj szczegółowy raport na temat rozwoju e-commerce w 2025 roku, jest zbyt ogólny. Wysoce prawdopodobne, że chat nie rozpocznie pracy, sam zada ci kilka pytań. Jak więc przygotować odpowiedni prompt, by dostać wartościową, dopasowaną do potrzeb treść?
Instrukcje i praktyczne wskazówki korzystania z GPT-5
Aby efektywnie wykorzystać możliwości GPT-5 w trybie głębokiego rozumowania i pogłębionego researchu, warto przestrzegać kilku zasad oraz odpowiednio formułować zapytania (prompty). Pamiętaj, że Im precyzyjniej wyjaśnisz, czego potrzebujesz, tym chat lepiej spełni swoją rolę. Poniżej przedstawiamy praktyczne wskazówki oraz przykładowe prompty.
Jasno określ funkcję, kontekst i cel
W pierwszej kolejności powiedz modelowi, kim ma się stać, w kogo ma się wcielić. Wskazanie konkretnej roli sprawi, że AI przyjmie odpowiednią perspektywę, styl myślenia, zastosuje odpowiedni język wypowiedzi – chyba każdy zgodzi się z tym, że inaczej odpowiada ekspert, inaczej nauczyciel, a jeszcze inaczej dziennikarz. Przykład:
- przyjmij rolę analityka danych finansowych
- jesteś ekspertem od AI i marketingu cyfrowego, copywriterem technologicznym oraz strategiem SEO,
- zachowuj się jak doświadczony redaktor naukowy.
Określenie roli pomaga uzyskać odpowiedzi bardziej dopasowane do dziedziny, o właściwym poziomie szczegółowości i w spójnym tonie komunikacyjnym (np. formalnym, eksperckim, edukacyjnym).
Unikaj bardzo ogólnych poleceń, skup się na tym, by informacje były w pełni konkretne. Jeśli oczekujesz analizy wieloetapowej – zaznacz to. Możesz użyć sformułowań aktywujących tryb głębszego myślenia, np.:
- przeprowadź dogłębną analizę,
- rozważ krytycznie,
- uwzględnij wiele perspektyw,
- zaplanuj krok po krok (openai.com).
Kolejny etap to tło sytuacji, to nic innego, jak kilka zdań, które pozwolą modelowi lepiej zrozumieć, kontekst – dlaczego dana treść ma powstać, dla kogo jest przeznaczona. Kontekst obejmuje takie elementy jak: specyfika projektu, grupa docelowa, poziom wiedzy odbiorców, aktualna sytuacja rynkowa czy ograniczenia organizacyjne. Im dokładniej zostanie on opisany, tym trafniejsze, bardziej dopasowane i praktyczne będą wyniki pracy modelu.
Przykład:
- Odbiorcami są osoby początkujące, które dopiero rozpoczynają zgłębianie wiedzy o AI, głównie właściciele firm, marketerzy, menedżerowie, przedsiębiorcy.
- Artykuł ma łączyć ekspercką wiedzę z prostym językiem i praktycznymi wskazówkami. .
- Publikacja ukaże się na blogu agencji marketingowej 1stplace.pl – znanej z praktycznego podejścia do SEO, AI i content marketingu.
- Treść ma prezentować fakty, statystyki i wiarygodne dane z autorytatywnych źródeł (również anglojęzycznych) — np. OpenAI, Harvard Business Review, Forbes, McKinsey, Gartner, Statista, PwC, arXiv, Nature, MIT Technology Review.
Kolejny krok, opisz, w jakim celu prosisz model o pomoc, jaki ma być rezultat pracy, co dokładnie chcesz osiągnąć. Dobrze zdefiniowany cel działa jak mapa procesu myślowego.
Przykład:
- Twoim celem jest opracowanie raportu podsumowującego rynek energii w Polsce w 2025 roku.
- Celem jest stworzenie zrozumiałego streszczenia badań dla osób nietechnicznych.
- Celem jest przygotowanie eksperckiego, rozbudowanego artykułu blogowego na stronę 1stplace.pl.
Dodaj dane wejściowe lub wskaż źródła
GPT-5 deep research dobrze radzi sobie z wyszukiwaniem informacji online, ale jeśli dysponujesz konkretnymi danymi lub dokumentami – dołącz je. Może to być plik PDF, zdjęcie, wykres. Warto też uwzględnić informacje dotyczące źródeł, na których chat ma się skupić.
- Przeanalizuj treści trzech głównych konkurentów (A, B, C – linki do ich blogów) i powiedz, jakie tematy pomijają, a które eksponują”. GPT-5 wtedy wykorzysta deep research na podanych witrynach.
- Skup się na źródłach polskich i anglojęzycznych, ale uwzględniając wyłącznie witryny z wysokim autorytetem.
Formułuj złożone polecenia strukturalnie
Im bardziej szczegółowe polecenie, tym większa szansa na uzyskanie uporządkowanej, czytelnej i użytecznej treści – bez potrzeby dodatkowej edycji. Napisz, czy potrzebujesz AI wie, tekstu podzielonego na sekcję, czy ma on zawierać tabele, listy punktorów, streszczenie, notatkę, plan działania, kod programu czy np. propozycję graficzną. Najlepiej dostarczyć informacji na temat całej struktury tekstu. Przykład:
Struktura tekstu ma wyglądać w następujący sposób:
- Tytuł – atrakcyjny, zawierający frazy GPT-5, deep reasoning lub głębokie rozumowanie
- Krótkie wprowadzenie (zarys problemu + zachęta do lektury).
- Sekcje z nagłówkami H2/H3:
Czym jest deep reasoning w GPT-5?
Jak GPT-5 różni się od wcześniejszych wersji? Porównanie w formie tabeli
Dlaczego głębokie rozumowanie to przełom dla biznesu?
Praktyczne przykłady zastosowań w marketingu, SEO, analizie danych i strategii.
Ograniczenia, wyzwania i etyka korzystania z AI.
Jak przygotować firmę na integrację GPT-5?
- Podsumowanie i call-to-action (zachęta do kontaktu z 1stplace.pl).
Używaj języka naturalnego, ale precyzyjnego języka
GPT-5 dobrze rozumie naturalne sformułowania, ważne jednak, byś unikał dwuznaczności. Na przykład, pytając o analizę konkurencji, doprecyzuj czy chodzi o analizę marketingową, finansową czy produktową. Zamiast przeanalizuj moje wyniki sprzedaży, napisz: przeanalizuj wyniki sprzedaży z ostatnich 12 miesięcy i wskaż sezony oraz produkty o najlepszej i najgorszej sprzedaży. Ten dodatkowy szczegół pomoże AI skupić się na właściwych aspektach.
Dane, statystyki, źródła
Jedną z zalet głębokiego rozumowania jest automatyczne dostarczanie informacji na temat źródeł. Warto jednak uwzględnić tę kwestię w poleceniu, napisać, żeby:
- model linkował do cytowanych źródeł,
- korzystał wyłącznie z publikacji z 2025 roku,
- przygotował bibliografię.
| Element | Opis | Przykład |
|---|---|---|
| Funkcja modelu | Określ, w jaką rolę ma wcielić się GPT-5 – z jakiej perspektywy ma analizować temat i w jaki sposób formułować odpowiedzi. Takie informacje mają wpływa na styl generowanych treści | -Jesteś ekspertem ds. sztucznej inteligencji i strategii marketingowych. – Przyjmij rolę analityka danych, który opracowuje raport branżowy. – Zachowuj się jak redaktor naukowy przygotowujący publikację popularnonaukową |
| Kontekst | Wyjaśnij, kim będą odbiorcy, do czego zostanie wykorzystany dany tekst, jaką ma nieść wartość | – Odbiorcami są przedsiębiorcy i marketerzy poznający AI – Tekst zostanie opublikowany na blogu 1stplace.pl |
| Cel | Zdefiniuj, co chcesz osiągnąć, jakiego efektu końcowego oczekujesz | – Celem jest przygotowanie raportu o deep research w GPT-5 – Stwórz praktyczny przewodnik korzystania z funkcji Zbadaj głęboko |
| Struktura i długość tekstu | Opisz, jak ma wyglądać tekst – sekcje, długość, forma prezentacji informacji | – Podziel tekst na sekcje z nagłówkami H2/H3 – Uwzględnij tabelę – Zakończ streszczeniem i bibliografią. |
| Dane i źródła | Wskaż, z jakich źródeł model ma pobierać dane, możesz załączyć własne pliki | – Korzystaj tylko z publikacji z lat 2024–2025 – Skup się na źródłach anglojęzycznych |
| Styl i głębokość analizy | Określ, jak szczegółowa ma być analiza i w jakim tonie powinna być napisana – eksperckim, edukacyjnym czy praktycznym | – Przeprowadź dogłębną analizę z wielu perspektyw – Zidentyfikuj kluczowe wnioski i ograniczenia – Zachowaj profesjonalny, ale przystępny ton |
Interakcja iteracyjna
GPT-5 skupia się na dostarczaniu kompletnej odpowiedzi, jeśli jednak czegoś zabraknie w przygotowanym tekście, nie wahaj się kontynuować dialogu. Poproś o rozwinięcie konkretnego punktu, dodanie kolejnej sekcji Np. po wygenerowaniu analizy rynku możesz napisać: Świetnie, a teraz rozwiń punkt o trendach konsumenckich, daj przykłady z branży spożywczej i odzieżowej.
Korzystaj z trybu deep research świadomie
Tryb zbadaj głęboko jest idealny, gdy potrzebujesz bardzo szczegółowej, przekrojowej odpowiedzi wspartej najnowszymi danymi z sieci. Pamiętaj, że wykonanie zapytania w deep research może zająć do kilku do kilkudziesięciu minut – model faktycznie czyta internet i analizuje różne materiały, więc to trwa.
Jeżeli Twój problem nie wymaga aż tak szczegółowej analizy, lepiej użyć zwykłego trybu GPT-5, a jedynie doprecyzować prośbę o cytaty/źródła.
Pro tip: Możesz zacząć od pytania w zwykłym trybie, a jeśli czujesz, że odpowiedź jest zbyt ogólna lub brakuje w niej aktualiów, napisać kolejne polecenie: użyj głębokiego researchu i podaj bardziej szczegółowe dane oraz źródła – wówczas ChatGPT wygeneruje pogłębioną wersję (o ile masz taką opcję).
Weryfikuj i udoskonalaj
Nawet świetnie sformułowany prompt i dobrze wytrenowany nie gwarantują, że pierwsza odpowiedź będzie idealna. Wynik traktuj jako wersję, którą trzeba zweryfikować. Sprawdź źródła (klikając linki w przypisach deep research) – upewnij się, że liczby i cytaty się zgadzają. Jeśli coś budzi wątpliwości, poproś model o wyjaśnienie lub sprawdź inne źródło.
Weryfikacja wyników
Choć GPT-5 oraz głębokie badanie są dużym wsparciem, niosą też za sobą nowe wyzwania i ryzyka. Ważne jest świadome i odpowiedzialne korzystanie z takich systemów. Na co zwrócić szczególną uwagę?
Potencjalne błędy i halucynacje
Mimo że GPT-5 znacząco redukuje częstość błędnych informacji, nie jest całkowicie nieomylny (openai.com). Model może halucynować – wymyślić nieistniejący fakt lub w przekonujący sposób podać nieprawdziwą informację. W trybie deep research ryzyko halucynacji spada (model sprawdza informacje w źródłach), ale nadal może błędnie zinterpretować dane lub nie wychwycić, że strona internetowa zawiera np. plotkę (openai.com). OpenAI przyznaje, że deep research ma trudności z odróżnianiem informacji autorytatywnych od pogłosek oraz z kalibracją pewności odpowiedzi – AI może brzmieć bardzo pewnie nawet tam, gdzie dane są nieprawdziwe (openai.com).
Dlatego: każdą ważną informację uzyskaną od modelu należy zweryfikować. Traktuj output AI jako sugestię, pierwszą wersję, która wymaga dopracowania. Zwłaszcza dane liczbowe, statystyki – warto sprawdzić w podlinkowanych źródłach (czy AI ich nie przekręcił) lub porównać z alternatywnym źródłem.
Zachowaj krytyczne myślenie
Istnieje zjawisko tzw. automation bias – tendencja ludzi do ufania wnioskom podsuniętym przez maszynę/algorytm. W przypadku GPT-5, który brzmi niezwykle elokwentnie i kompetentnie, pokusa uwierzenia we wszystko, co powie jest duża. Jednak odpowiedzialny użytkownik powinien zachować krytycyzm. Jeżeli model formułuje wniosek, zapytaj siebie (lub nawet dopytaj model): Dlaczego tak sądzi? Na jakich przesłankach się opiera? Jeśli coś wydaje się nieintuicyjne lub zbyt piękne, by było prawdziwe – drąż dalej.
Stronniczość i obiektywizm
Modele językowe uczą się treści, które mogą zawierać uprzedzenia kulturowe, społeczne, polityczne. GPT-5 jest szkolony w taki sposób, by przejawy stronniczości były zminimalizowane, niemniej ryzyko zawsze istnieje. Dlatego monitoruj i koryguj ewentualne przejawy uprzedzeń. Jeśli poprosisz o rekomendację np. dotyczącą zatrudnienia czy segmentacji klientów, zastanów się, czy argumenty modelu są merytoryczne, a nie np. stereotypowe. W razie wątpliwości, dopytaj: Czy twoja rekomendacja może faworyzować jakąś grupę w nieuzasadniony sposób?
Poufność danych
Miej na uwadze kwestie bezpieczeństwa informacji. Dane wprowadzane do modelu (zwłaszcza poprzez API czy interfejs online) mogą być potencjalnie przetwarzane zewnętrznie. OpenAI zapewnia pewien poziom zabezpieczeń (szczególnie dla klientów korporacyjnych – dane nie są używane do trenowania modeli domyślnie), ale zawsze obowiązuje zasada: nie wprowadzaj poufnych danych, jeśli nie masz pewności co do ich ochrony.
- Dodatkowo, wyniki generowane przez AI mogą naruszać prawa autorskie, jeśli model np. przytoczy fragment cudzej treści. Nie wykorzystuj np. wygenerowanych obrazów czy tekstów jako oryginalnych pomysłów, jeśli mogą one być podobne do istniejących dzieł (kwestia plagiatów przez AI jest świeża, a kwestie prawne nie są jeszcze w pełni uregulowane).
Ograniczenia wiedzy modelu
GPT-5 ma ogromną wiedzę ogólną, ale może nie nadążać za zupełnie najnowszymi wydarzeniami, nie zna też wewnętrznych realiów Twojej firmy. Nie oczekuj, że AI magicznie wie o Twojej firmie wszystko – trzeba ją poinformować, podać dane. Poza tym, model może nie rozumieć w pełni kontekstu kulturowego czy niuansów, które człowiek by wziął pod uwagę. Stąd, np. przy generowaniu komunikacji do klientów, wskazana jest korekta ludzka – czy ton jest na pewno odpowiedni, czy uwzględniono aspekty wizerunkowe. AI może też nie mieć „zdrowego rozsądku” w pewnych kwestiach – np. zaproponuje decyzję optymalną matematycznie, lecz niewykonalną organizacyjnie. Rolą człowieka jest ocenić wykonalność i sensowność rekomendacji w realnym świecie.
Podsumowanie
Funkcja Deep research w GPT-5 to krok milowy w kierunku bardziej inteligentnych, samodzielnych systemów analitycznych. Dzięki zdolności do głębokiego rozumowania, łączenia informacji z wielu dziedzin i pracy ze źródłami o wysokim autorytecie, model może stać się realnym wsparciem dla firm – od planowania strategii po tworzenie eksperckich treści.
Jednocześnie warto pamiętać, że nawet najbardziej zaawansowana AI nie zastąpi ludzkiego krytycznego myślenia. Odpowiedzialne korzystanie z deep research wymaga świadomego formułowania promptów, weryfikacji danych i zrozumienia ograniczeń modelu.
Dla przedsiębiorców, którzy chcą działać szybciej, podejmować decyzje na podstawie danych i rozwijać komunikację opartą na wiedzy – GPT-5 staje się nie tylko narzędziem, ale partnerem w badaniach i analizie informacji. A dobrze zaprojektowany prompt to klucz do pełnego wykorzystania jego potencjału.
