Il colosso cinese dell'e-commerce Alibaba ha lanciato una versione potenziata del suo strumento di ricerca assistita dall'intelligenza artificiale, capace non solo di produrre report dettagliati con fonti verificate, ma anche di trasformarli in pagine web interattive e podcast con più voci narranti. Si tratta di Qwen Deep Research, una funzionalità integrata nella piattaforma Qwen Chat che promette di rivoluzionare il modo in cui creatori di contenuti, educatori e analisti indipendenti conducono e pubblicano le proprie ricerche. A differenza di molti progetti precedenti del team Qwen, questa soluzione non è completamente open-source, ma rappresenta un servizio gestito direttamente dall'azienda, pur basandosi su modelli aperti come Qwen3-Coder, Qwen-Image e Qwen3-TTS.
Il funzionamento si articola attraverso un processo collaborativo che inizia con una richiesta dell'utente nell'interfaccia di Qwen Chat. L'assistente virtuale pone domande di chiarimento per definire meglio l'ambito della ricerca, quindi scandaglia il web e fonti ufficiali alla ricerca di dati pertinenti, analizzando eventuali discrepanze e generando persino codice personalizzato quando necessario. Un video dimostrativo pubblicato dal team Qwen su X mostra questo meccanismo applicato al mercato SaaS statunitense: il sistema recupera informazioni da diverse fonti industriali, identifica incongruenze nelle stime delle dimensioni di mercato e calcola un tasso di crescita annuale composto del 19,8% tra il 2020 e il 2023, fornendo un'analisi contestuale che va ben oltre i numeri grezzi.
Una volta completata la fase di ricerca, l'utente può visualizzare un report in stile PDF cliccando su un'icona a forma di occhio sotto i risultati. Ma la vera novità risiede nella possibilità di trasformare questi contenuti in formati alternativi con estrema facilità. La funzione podcast permette di scegliere tra 17 voci diverse per il conduttore principale e 7 per il co-conduttore, creando una conversazione dinamica che non si limita a leggere il report, ma lo rielabora in un dialogo più informale e coinvolgente tra due host che discutono e commentano l'argomento. Le voci generate risultano leggermente più robotiche rispetto ad altri strumenti di intelligenza artificiale disponibili sul mercato, e al momento non sembra possibile ascoltare un'anteprima prima della selezione.
L'aspetto più interessante di questo approccio è la capacità di generare contenuti ex novo piuttosto che semplicemente organizzare materiale esistente. Mentre il podcast viene generato come file scaricabile dall'utente senza possibilità di condivisione pubblica tramite link, le pagine web create vengono invece ospitate su URL pubblici accessibili a chiunque. Questa distinzione evidenzia come Qwen Deep Research punti a coprire diverse esigenze di pubblicazione e distribuzione dei contenuti di ricerca, adattandosi sia a chi vuole creare risorse online permanenti sia a chi preferisce formati audio per la fruizione in mobilità.
Non tutti gli osservatori del settore hanno accolto con entusiasmo incondizionato questa novità. Alcuni commentatori hanno tracciato paralleli con NotebookLM di Google, recentemente uscito dalla fase beta, sollevando dubbi sulla competitività della soluzione cinese. L'analista AI Chubby ha espresso apprezzamento per gli aggiornamenti regolari forniti da Qwen, ma ha manifestato scetticismo sul tentativo di replicare le funzionalità di NotebookLM, giudicando la versione di Google superiore. Tuttavia, i due strumenti presentano differenze sostanziali nell'approccio: mentre NotebookLM si concentra sull'organizzazione e l'interrogazione di documenti e pagine web già esistenti, Qwen Deep Research privilegia la creazione di nuovi contenuti di ricerca partendo da zero, aggregando fonti dal web aperto e presentandole attraverso modalità multiple.
Dal punto di vista tecnico, sebbene la funzionalità si basi su modelli open-source, l'esperienza completa dalla ricerca alla pubblicazione web fino alla generazione audio è gestita interamente da Qwen. Questo approccio offre agli utenti un flusso di lavoro integrato e gestito senza necessità di configurare infrastrutture proprie, anche se teoricamente sviluppatori con accesso ai modelli open-source potrebbero replicare funzionalità simili su sistemi privati o commerciali. L'azienda non ha ancora comunicato dettagli sui prezzi per Qwen3-Max o per le specifiche capacità di Deep Research, lasciando aperta la questione dell'accessibilità economica dello strumento.
L'integrazione di codice, elementi visivi e voce in un unico strumento rende questa soluzione interessante per chi desidera scalare la propria ricerca trasformandola in formati adatti al web o ai podcast senza dover cambiare piattaforma. Chi privilegia la pubblicazione con un solo clic potrebbe trovare nello strumento cinese la soluzione ideale, mentre chi necessita di un'integrazione stretta con note e materiali esistenti potrebbe preferire alternative più consolidate.