- Zrozumiesz, czym tryb badawczy różni się od zwykłego czatu z wyszukiwaniem
- Napiszesz zlecenie badawcze z zakresem, kryteriami i formatem
- Ocenisz jakość źródeł w raporcie w kwadrans
- Dowiesz się, do czego Deep Research się nie nadaje
Szukasz nowego dostawcy oprogramowania do faktur. Dawniej oznaczało to dwa wieczory z kilkunastoma otwartymi kartami przeglądarki, porównywanie cenników, czytanie opinii i notatki w arkuszu. Dziś możesz napisać zlecenie, kliknąć „Deep Research”, zrobić sobie kawę i po kwadransie dostać raport na kilka stron z tabelą porównawczą i kilkudziesięcioma przypisami.
Brzmi jak magia i rzeczywiście bywa imponujące. Ale raport, który wygląda profesjonalnie, nie zawsze jest profesjonalny. W poprzednim odcinku pisaliśmy o halucynacjach. Tryb badawczy znacznie je ogranicza, bo opiera się na źródłach, ale wprowadza nowy problem: jakość wniosków zależy od jakości stron, które model znalazł i uznał za wiarygodne.
Czym jest tryb badawczy
Deep Research (pod tą lub podobną nazwą jest dostępny m.in. w ChatGPT, Gemini, Claude i Perplexity) to tryb, w którym model działa jak agent badawczy. Zamiast wykonać jedno wyszukiwanie i odpowiedzieć, robi plan, przeprowadza wiele wyszukiwań, czyta znalezione strony, na tej podstawie formułuje kolejne pytania i szuka dalej. Na końcu pisze raport z przypisami.

Różnica jest podobna do tej między zapytaniem znajomego „słuchaj, jaki program do faktur polecasz?” a zleceniem stażyście, żeby przez dwa dni zrobił przegląd rynku. W pierwszym przypadku dostajesz szybką opinię, w drugim opracowanie.
Konsekwencje praktyczne:
- Trwa dłużej. Od kilku do kilkudziesięciu minut. Nie używaj go do prostych pytań.
- Ma limity. W wielu planach liczba raportów w miesiącu jest ograniczona. Warto więc dobrze przygotować zlecenie, zamiast poprawiać po fakcie.
- Pyta przed startem. Niektóre narzędzia zadają kilka pytań doprecyzowujących albo pokazują plan badania do akceptacji. Nie pomijaj tego kroku. To moment, w którym możesz najtaniej poprawić kierunek.
Kiedy warto, a kiedy nie
Deep Research najlepiej sprawdza się, gdy:
- potrzebujesz przeglądu tematu, o którym niewiele wiesz (np. „jak działa rynek pomp ciepła w Polsce i jakie są dotacje”),
- porównujesz opcje według wielu kryteriów (narzędzia, dostawcy, kursy, sprzęt),
- przygotowujesz się do rozmowy lub decyzji i chcesz znać argumenty różnych stron,
- szukasz badań na dany temat i chcesz ich przegląd z odnośnikami.
Słabo sprawdza się, gdy:
- potrzebujesz jednego faktu (zwykłe wyszukiwanie jest szybsze),
- temat jest bardzo świeży i źródeł jest mało,
- informacje są za loginem lub w płatnych bazach, do których narzędzie nie ma dostępu,
- potrzebujesz danych lokalnych lub niepublicznych (opinia o konkretnym wykonawcy w Twoim mieście, ceny z zapytań ofertowych).
Jak napisać zlecenie badawcze
Zlecenie dla trybu badawczego to prompt-specyfikacja z pierwszego odcinka, tylko z kilkoma elementami charakterystycznymi dla badań.

Przykład kompletnego zlecenia:
Pytanie: Jakie programy do fakturowania online najlepiej nadają się dla jednoosobowej działalności usługowej w Polsce w 2026 roku?
Cel: Wybieram program na najbliższe lata. Ważna jest zgodność z Krajowym Systemem e-Faktur (KSeF), prostota i koszt.
Zakres: Tylko programy dostępne po polsku, z obsługą KSeF. Pomiń rozbudowane systemy ERP dla dużych firm.
Źródła: Preferuj strony producentów (cenniki, dokumentacja), komunikaty Ministerstwa Finansów o KSeF i niezależne porównania z datą publikacji. Nie opieraj się na opiniach z forów jako na faktach.
Kryteria: cena miesięczna w najtańszym sensownym pakiecie, obsługa KSeF, integracja z bankiem, aplikacja mobilna, okres próbny.
Format: Na górze streszczenie w 5 punktach. Potem tabela porównawcza 5-8 programów. Potem po akapicie o każdym. Na końcu lista źródeł z datami publikacji.
Niepewność: Zaznacz, gdzie dane mogą być nieaktualne albo gdzie źródła się różnią.
Takie zlecenie zajmuje pięć minut. Daje raport, który faktycznie odpowiada na Twoje pytanie, zamiast ogólnego eseju o fakturowaniu.
Jak sprawdzić raport w kwadrans
Raport z Deep Research ma kilkadziesiąt przypisów. Nie musisz sprawdzać wszystkich. Wystarczy kwadrans i metoda.
Krok 1: przejrzyj listę źródeł
Zanim przeczytasz wnioski, spójrz na listę źródeł. Jakie strony dominują? Jeśli większość to oficjalne strony producentów, urzędy i rzetelne media, dobry znak. Jeśli dominują agregatory typu „10 najlepszych programów 2026” bez autora i daty, wnioski będą tak dobre jak te strony, czyli często słabe.

Krok 2: sprawdź kluczowe twierdzenia
Wybierz 3-5 twierdzeń, na których opiera się Twoja decyzja. W przykładzie z fakturami: ceny i obsługa KSeF. Kliknij przypisy i sprawdź, czy strona naprawdę mówi to, co raport. W ten sposób złapiesz dwa typowe problemy:
- przypis do strony, która mówi coś innego (model połączył informacje z kilku źródeł i przypisał wniosek nie temu),
- nieaktualne dane (cennik z zeszłego roku, przepis przed nowelizacją).
Krok 3: poszukaj tego, czego brakuje
Zapytaj siebie (albo model w nowej rozmowie): czy raport pomija ważną opcję? Czy wszystkie źródła mówią jednym głosem, bo naprawdę jest zgoda, czy dlatego, że kopiują się nawzajem? Brak kontrargumentów w raporcie to sygnał, że warto poszukać ich samodzielnie.
Krok 4: sprawdź daty
W tematach, które szybko się zmieniają (ceny, przepisy, technologia), data źródła jest równie ważna jak jego treść. Raport, który łączy dane z 2023 i 2026 roku bez zaznaczenia tego, może prowadzić do błędnych wniosków.
Typowe pułapki
Pewny ton przy słabych podstawach. Raport jest napisany językiem eksperta niezależnie od tego, czy oparł się na badaniach naukowych, czy na trzech wpisach blogowych. Forma nie mówi nic o jakości.
Echo popularności. Model znajduje to, co jest dobrze widoczne w wyszukiwarkach. Mali, lokalni dostawcy albo niszowe badania mogą zostać pominięte, choć dla Ciebie byłyby najlepsze.
Treści marketingowe jako fakty. Strona producenta to dobre źródło ceny i funkcji. Złe źródło oceny jakości. Twierdzenie „najprostszy program na rynku” z materiałów reklamowych nie jest faktem, nawet jeśli raport je powtórzy.
Zbyt szeroki temat. „Zrób raport o sztucznej inteligencji w edukacji” da ogólnik na dziesięć stron. „Jakie badania z lat 2023-2026 oceniały wpływ czatów AI na wyniki uczniów szkół średnich w nauce matematyki?” da coś, z czym można pracować.
Jak pracować dalej z raportem
Raport to nie koniec, tylko początek. Kilka sposobów na dalszą pracę:
- Dopytaj w tej samej rozmowie. „Rozwiń sekcję o integracji z bankami”, „Dodaj do tabeli kolumnę z limitem faktur w podstawowym planie”.
- Poproś o kontrargumenty. „Napisz najmocniejszą krytykę programu, który wypadł najlepiej”.
- Zamień na decyzję. Wklej raport do zwykłej rozmowy (albo własnego asystenta z odcinka 2) i poproś o krótką rekomendację pod Twoją sytuację, z listą rzeczy do sprawdzenia przed zakupem.
- Zapisz źródła. Najwartościowsze linki z raportu przenieś do notatek. Raport się zestarzeje, dobre źródła zostaną.
Deep Research a prawdziwe badania
Warto zachować pokorę. Tryb badawczy to świetny asystent do przeglądu dostępnych publicznie informacji. Nie jest to badanie naukowe, audyt ani ekspertyza. Nie przeprowadzi wywiadów z klientami, nie przetestuje programu, nie sprawdzi, jak firma faktycznie traktuje reklamacje.
W praktyce najlepiej działa podział: AI robi szeroki przegląd i porządkuje opcje, a Ty poświęcasz zaoszczędzony czas na to, czego AI nie zrobi: test dwóch najlepszych programów w okresie próbnym, telefon do dostawcy, rozmowę z kimś, kto używa programu od roku.
Przykład z życia: przegląd dotacji na pompę ciepła
Piotr planuje wymianę starego pieca gazowego na pompę ciepła w domu z lat 90. Słyszał o dotacjach, ale programy zmieniają się co rok, a w internecie krąży mnóstwo nieaktualnych informacji.
Pierwsze podejście: zwykły czat z pytaniem „jakie są dotacje na pompę ciepła?”. Odpowiedź jest ogólna i miesza programy z różnych lat.
Drugie podejście: Deep Research ze zleceniem.
Pytanie: jakie programy dofinansowania wymiany źródła ciepła na pompę ciepła są dostępne dla właściciela domu jednorodzinnego w Polsce na dzień dzisiejszy?
Cel: wybieram, z którego programu skorzystać, i planuję kolejność prac (termomodernizacja, pompa, fotowoltaika).
Zakres: programy ogólnopolskie i wojewódzkie dla osób fizycznych. Pomiń programy dla firm i spółdzielni.
Źródła: strony rządowe i funduszy ochrony środowiska, regulaminy programów. Fora i blogi tylko jako sygnał do sprawdzenia, nie jako fakt.
Kryteria: maksymalna kwota, warunki dochodowe, wymagania techniczne, czy trzeba mieć audyt energetyczny, czy można łączyć z ulgą termomodernizacyjną.
Format: streszczenie, tabela programów, kolejne kroki, lista źródeł z datami.
Niepewność: zaznacz, które informacje mogą być nieaktualne i gdzie regulaminy się zmieniały.
Po 18 minutach Piotr ma raport z tabelą. Sprawdza listę źródeł: większość to strony rządowe i fundusze, dobrze. Klika w przypisy przy kwotach maksymalnych i warunkach dochodowych. W jednym przypadku raport podaje kwotę z poprzedniej edycji programu, choć regulamin na stronie jest już nowszy. Raport zresztą sam zaznaczył, że ta informacja może być nieaktualna.
Piotr nie podejmuje decyzji na podstawie raportu. Używa go jako mapy: wie, które programy sprawdzić, jakie dokumenty przygotować i o co zapytać doradcę energetycznego. Rozmowa z doradcą trwa pół godziny zamiast dwóch, bo Piotr przychodzi przygotowany.
Najczęstsze pytania
Który Deep Research jest najlepszy? Różnią się sposobem pracy, liczbą źródeł i formą raportu, a każdy z nich jest regularnie ulepszany. Najlepiej porównać dwa na tym samym zleceniu, metodą z odcinka 7. Różnice bywają większe między tematami niż między narzędziami.
Czy raport może zawierać zmyślenia? Rzadziej niż zwykły czat, bo jest oparty na źródłach, ale tak. Najczęstszy problem to nie wymyślony fakt, tylko fakt przypisany do niewłaściwego źródła albo wniosek mocniejszy niż w źródle. Dlatego sprawdzasz przypisy przy kluczowych twierdzeniach.
Czy mogę dać Deep Research własne dokumenty? W wielu narzędziach tak: możesz dołączyć pliki albo, przez konektory, dać dostęp do firmowych dokumentów. Raport połączy wtedy źródła publiczne z Twoimi. To bardzo przydatne, ale pamiętaj o zasadach prywatności z ostatniego odcinka serii.
Jak długi powinien być raport? Tak krótki, jak się da. Jeśli nie potrzebujesz dziesięciu stron, napisz w zleceniu: „maksymalnie dwie strony plus tabela”. Krótszy raport łatwiej sprawdzić.
Zlecenia, które działają, i takie, które nie
Kilka par zleceń dla porównania.
Słabe: „Zrób raport o rynku e-commerce w Polsce”. Lepsze: „Jakie są główne trendy w polskim e-commerce w latach 2024-2026 w segmencie sklepów odzieżowych do 50 pracowników? Interesują mnie koszty dostaw, zwroty i marketplace’y. Cel: planuję strategię na przyszły rok”.
Słabe: „Znajdź najlepszy kurs programowania”. Lepsze: „Porównaj płatne kursy programowania online dostępne po polsku dla dorosłych bez doświadczenia, z naciskiem na Pythona i analizę danych. Kryteria: cena, długość, czy jest mentor, czy są opinie absolwentów z ostatnich dwóch lat, czy kurs ma projekt końcowy”.
Słabe: „Co nauka mówi o medytacji?”. Lepsze: „Jakie metaanalizy i przeglądy systematyczne z lat 2015-2026 badały wpływ medytacji uważności na objawy lęku u dorosłych? Podaj wielkość efektu, jeśli jest dostępna, i ograniczenia badań”.
Wspólny mianownik lepszych zleceń: zawężony zakres, jasny cel, nazwane kryteria. Model badawczy, podobnie jak człowiek, robi lepszą robotę, gdy wie, po co ją robi.
Jeszcze jedna rada: jeśli raport jest dla Ciebie nowym tematem, po lekturze poproś w tej samej rozmowie o „pięć pytań, które powinienem zadać ekspertowi, żeby sprawdzić, czy dobrze rozumiem ten temat”. To szybki sposób, żeby zamienić raport w realną wiedzę.
Najważniejsze w skrócie
Deep Research to tryb, w którym AI przez kilka-kilkadziesiąt minut przeszukuje i czyta dziesiątki źródeł, a potem pisze raport z przypisami. Działa świetnie do przeglądów tematu i porównań, słabo do pojedynczych faktów i informacji niepublicznych. Dobre zlecenie ma pytanie z celem, zakres, preferowane źródła, kryteria, format i prośbę o zaznaczenie niepewności. Raport sprawdzaj metodą: lista źródeł, kluczowe twierdzenia, brakujące opcje, daty.
Ćwiczenie na dziś: wybierz decyzję zakupową, którą masz przed sobą (sprzęt, usługa, kurs). Napisz zlecenie badawcze według sześciu elementów i uruchom tryb badawczy. Sprawdź trzy kluczowe twierdzenia w źródłach. Zanotuj, ile z nich było w pełni zgodnych.
Czytaj dalej
Anthropic na giełdzie. Co twórca Claude’a ujawnił w prospekcie
Twórca Claude'a złożył dokumenty potrzebne do wejścia na giełdę. Pokazał w nich ogromne przychody, jeszcze większe straty i 92 strony ryzyk.
Włamanie do ConnectWise: hakerzy z Chin użyli agentów AI
Chińscy hakerzy włamali się do usługi kopii zapasowych ConnectWise. Potem w kilka chwil weszli do systemów około 2250 firm, bo w ataku pomagali im agenci AI.
Samodoskonaląca się AI w 2027? Jack Clark przyspiesza prognozę
Współzałożyciel Anthropic Jack Clark uważa, że AI zdolna do tworzenia własnych następców może pojawić się już w 2027 roku. Opiera się na nowym teście TasteVal, w którym model Claude Opus 5.5 wypadł lepiej niż ludzcy eksperci.