AI do researchu: jakie narzędzie w 2026

Research w 20 minut

Research, który kiedyś zajmował mi 2 dni, teraz robię w 20 minut. Serio. Pokażę Ci jak.

Rok temu analiza konkurencji wyglądała tak: 40 otwartych tabów w Chrome, ręczne kopiowanie danych do arkusza, czytanie raportów PDF strona po stronie, i na końcu próba złożenia tego w coś sensownego. Cały dzień pracy. Czasem dwa.

Teraz odpalam jedno narzędzie, daję mu temat, idę po kawę, a po 10 minutach mam gotowy raport ze źródłami. Nie żartuję. I nie mówię o byle jakim streszczeniu z pierwszej strony Google. Mówię o głębokim researchu, który przegląda dziesiątki źródeł, krzyżuje dane i wyciąga wnioski.

Problem? Jest 5 narzędzi, które to robią. Każde inaczej. Każde ma swoje mocne strony. Przetestowałem wszystkie na prawdziwych projektach i powiem Ci, które do czego.

Co to znaczy "Deep Research"

Zanim przejdę do konkretnych narzędzi, muszę wyjaśnić jedną rzecz. Bo wiele osób myśli, że "research AI" to po prostu lepsze wyszukiwanie w Google. Nie.

Kiedy wpisujesz pytanie do ChatGPT albo Claude w trybie zwykłym, model odpowiada na podstawie tego, czego się nauczył podczas treningu. To jak pytanie kolegi, który dużo czytał. Może wie, może nie. Nie sprawdza na bieżąco.

Deep Research to coś zupełnie innego. To autonomiczny agent, który:

• Sam planuje jakie pytania musi zbadać
• Sam przegląda internet, otwiera strony, czyta artykuły
• Sam ocenia które źródła są wiarygodne
• Sam krzyżuje informacje z wielu źródeł
• Na końcu pisze Ci raport z cytatami i linkami

To nie jest "szybsze googlowanie". To jest Twój osobisty analityk, który dostaje zadanie i wraca z wynikami. Różnica między zwykłym chatem a Deep Research jest jak różnica między pytaniem kolegi a zatrudnieniem firmy badawczej.

Teraz przejdę przez każde narzędzie po kolei.

Gemini Deep Research

Google, $19.99/mies (plan Advanced)

Jak to działa w praktyce? Wpisujesz na przykład: "Zbadaj rynek platform do zarządzania projektami w Polsce, firmy do 50 osób, ceny, kluczowi gracze, trendy 2026". Gemini planuje sobie research, przegląda dziesiątki stron, czyta raporty, porównuje dane i po 5-10 minutach daje Ci gotowy dokument.

Największa przewaga Gemini? Integracja z ekosystemem Google. Wyniki lądują w Google Docs. Możesz je od razu udostępnić zespołowi. Nie musisz kopiować, formatować, przenosić. Gotowe.

Kiedy używam Gemini Deep Research:

• Analiza konkurencji (wchodzi na ich strony, czyta cenniki, porównuje)
• Raporty trendów branżowych (przegląda świeże dane z ostatnich tygodni)
• Research przed decyzjami strategicznymi (wchodzę na spotkanie z konkretnymi danymi, nie z "wydaje mi się")
• Zbieranie danych o rynkach zagranicznych (angielski, niemiecki, inne języki bez problemu)

Gdzie Gemini jest słabszy: kiedy potrzebujesz interakcji w trakcie researchu. Gemini dostaje zadanie, robi swoje i wraca z wynikiem. Nie pyta Cię po drodze "czy o to Ci chodziło?". To plus, gdy wiesz czego szukasz. Minus, gdy temat jest mglisty i sam nie do końca wiesz co chcesz znaleźć.

ChatGPT Deep Research

OpenAI, $20/mies (plan Plus)

Wpisujesz: "Zbadaj możliwości ekspansji mojego SaaS na rynek DACH". ChatGPT nie leci od razu szukać. Najpierw pyta: "Jaki to SaaS? Jaka kategoria? Jaki masz budżet na ekspansję? Jakie kanały sprzedaży obecnie używasz?". Dopiero po tym rusza z badaniem.

I tu jest haczyk. Ten dialog na początku może Cię irytować, bo chcesz wyniki, a dostajesz pytania. Ale efekt końcowy jest celniejszy. Bo ChatGPT nie zgaduje czego szukasz. Wie.

Kiedy wybieram ChatGPT zamiast Gemini:

• Kiedy sam nie do końca wiem czego szukam (research eksploracyjny)
• Kiedy temat jest wielowątkowy i trzeba go zawęzić
• Kiedy potrzebuję kilku podejść do tego samego problemu
• Kiedy chcę iterować, czytać fragment wyników, korygować kierunek i jechać dalej

Gdzie ChatGPT jest słabszy: czas. Ten dialog przed researchem wydłuża proces. Jeśli wiesz dokładnie czego szukasz, Gemini będzie szybszy. ChatGPT sprawdza się wtedy, gdy temat jest nowy, niejasny, albo gdy robisz research w obszarze, który słabo znasz.

Jeszcze jedno. ChatGPT Deep Research jest częścią planu Plus za $20/mies. Czyli jeśli już płacisz za ChatGPT, masz to w cenie. Nie musisz wykupywać osobnej subskrypcji.

Claude Research

Anthropic, $20/mies (plan Pro)

Dlaczego? Bo Claude ma najlepsze rozumienie kontekstu ze wszystkich modeli, które testowałem. To nie jest sucha statystyka. To jest coś, co widzisz w praktyce. Dajesz mu 80-stronicowy raport finansowy po polsku, pytasz o konkretny aspekt, i dostajesz odpowiedź, która naprawdę rozumie niuanse tekstu. Nie streszcza. Rozumie.

Przykład z życia: miałem umowę inwestycyjną (47 stron, pełna prawniczego żargonu). Wrzuciłem do Claude Research z pytaniem "jakie ryzyka dla mniejszościowego wspólnika są ukryte w tym dokumencie?". Dostałem listę 8 punktów, z których 3 mój prawnik przegapił. Serio.

Kiedy używam Claude Research:

• Analiza dokumentów po polsku (umowy, raporty, dokumentacja)
• Research w materiałach, które już mam (nie w internecie, ale w plikach)
• Kiedy potrzebuję zrozumienia kontekstu, nie tylko faktów
• Porównywanie kilku dokumentów naraz (np. 3 oferty od dostawców)

Gdzie Claude jest słabszy: jeśli Twój research polega głównie na przeszukiwaniu internetu w czasie rzeczywistym, Gemini i ChatGPT będą lepsze. Claude świeci tam, gdzie masz materiały i potrzebujesz głębokiej analizy, a nie szerokiego skanowania sieci.

NotebookLM, darmowy kombajn

Google, 0 PLN

Jak to działa? Wrzucasz dokumenty (PDF-y, strony WWW, artykuły, notatki) i NotebookLM tworzy z nich bazę wiedzy. Potem możesz zadawać pytania do tej bazy. Ale to nie jest najlepsze.

Najlepsze jest to, co NotebookLM robi z Twoimi materiałami:

• Streszczenia z cytatami ze źródeł (wiesz dokładnie skąd pochodzi każda informacja)
• Prezentacje PPTX generowane automatycznie z Twoich dokumentów (tak, gotowe slajdy)
• Podcasty z dwoma "prowadzącymi", którzy dyskutują o Twoich materiałach (brzmi absurdalnie, ale jest genialne do przyswajania wiedzy)
• FAQ na podstawie wrzuconych materiałów

Mój ulubiony use case: przed spotkaniem z klientem wrzucam do NotebookLM wszystko, co o nim wiem (maile, notatki ze spotkań, ich stronę, profil LinkedIn). Odpalam podcast i słucham 10-minutową rozmowę dwóch głosów, które omawiają tego klienta. Wchodzę na spotkanie przygotowany jak nigdy.

Kiedy używam NotebookLM:

• Organizacja materiałów z konferencji (wrzucam prezentacje i notatki, dostaję streszczenie)
• Przygotowanie do spotkań (wszystkie dokumenty w jedno miejsce, szybkie pytania)
• Tworzenie prezentacji z istniejących materiałów
• Nauka nowego tematu (wrzucam 5 artykułów, pytam o najważniejsze wnioski)

Gdzie NotebookLM nie wystarczy: nie szuka w internecie. Pracuje tylko z tym, co mu dasz. Więc do researchu "od zera" (nie masz żadnych materiałów, szukasz nowego tematu) potrzebujesz czegoś innego. Ale do pracy z dokumentami, które już masz? Bomba.

Perplexity Pro

Perplexity, $20/mies

Różnica między Perplexity a Google? Google daje Ci 10 niebieskich linków i mówi "szukaj sam". Perplexity czyta te strony za Ciebie i daje Ci odpowiedź. Ze źródłami. Klikasz w źródło, sprawdzasz, gotowe.

Typowe pytania, które zadaję Perplexity codziennie:

• "Ile kosztuje Notion Teams w 2026?"
• "Jaki jest aktualny limit API rate dla Stripe w Europie?"
• "Kiedy ostatnio Google zmieniło algorytm wyszukiwania?"
• "Porównaj cenniki HubSpot i Pipedrive dla małych firm"

Każde takie pytanie to 2-5 sekund w Perplexity zamiast 5-10 minut w Google. Pomnóż razy 20 pytań dziennie. To jest 1-2 godziny oszczędności. Dziennie.

Kiedy używam Perplexity:

• Sprawdzanie faktów (szybko, z linkami do źródeł)
• Porównania cenowe (aktualnie, nie dane sprzed roku)
• Szybkie pytania techniczne (dokumentacja, wersje, limity)
• Śledzenie newsów branżowych (co się zmieniło w ostatnim tygodniu)

Perplexity ma też darmowy tier. Ograniczony, ale na kilka pytań dziennie wystarczy. Warto przetestować zanim zapłacisz za Pro.

Gdzie Perplexity nie wystarczy: głęboki research. Jeśli potrzebujesz 20-stronicowej analizy rynku, Perplexity Ci tego nie da. Da Ci szybką odpowiedź na konkretne pytanie. Do głębokich analiz bierz Gemini albo ChatGPT Deep Research.

Mój workflow

Przez ostatnie miesiące wypracowałem schemat, który sprawdza się przy każdym większym researchu. Niezależnie czy to analiza rynku, research konkurencji, czy przygotowanie do negocjacji.

Krok 1: Szybki skan (Perplexity, 5 minut)

Zaczynam od Perplexity. Zadaję 3-5 ogólnych pytań o temat. Chcę zobaczyć krajobraz. Kto jest na rynku? Jakie są trendy? Jakie są typowe ceny? Nie szukam głębi. Szukam kierunków. Perplexity daje mi źródła, więc od razu widzę które strony warto zbadać głębiej.

Krok 2: Głęboki research (Gemini lub ChatGPT, 15-30 minut)

Teraz wiem już mniej więcej, czego szukam. Odpalam Deep Research. Jeśli temat jest jasny, biorę Gemini (szybciej, bez pytań). Jeśli temat jest nowy i sam nie wiem, gdzie kopać, biorę ChatGPT (dopytuje, pomaga mi zawęzić).

Ten krok daje mi pełny raport. 5-15 stron z cytatami, źródłami, porównaniami. To jest rdzeń mojego researchu.

Krok 3: Organizacja wyników (NotebookLM, 10 minut)

Wrzucam raport z kroku 2 plus dodatkowe materiały (PDF-y, artykuły, które wyszły po drodze) do NotebookLM. I tu robię porządek. Zadaję pytania do całego zestawu materiałów. Generuję streszczenie. Jeśli potrzebuję prezentacji, NotebookLM mi ją robi.

Krok 4: Weryfikacja kluczowych danych (Perplexity, 5 minut)

Wracam do Perplexity i sprawdzam 3-5 najważniejszych faktów z raportu. Czy cena faktycznie taka? Czy ta firma wciąż działa? Czy ten trend się potwierdza? To jest kontrola jakości. 5 minut, które mogą Cię uratować przed zrobieniem decyzji na podstawie nieaktualnych danych.

Cały proces? 35-50 minut. Na research, który kiedyś zajmował mi 2 dni. I jakość jest lepsza, bo maszyna nie pomija źródeł ze zmęczenia o 17:00.

Bonusowy krok: Claude do polskich dokumentów

Jeśli gdzieś po drodze trafiam na polskie dokumenty (raporty GUS, umowy, dokumentację prawną), to wrzucam je do Claude Research. Reszta narzędzi radzi sobie z polskim, ale Claude rozumie polskie niuanse najlepiej. Szczególnie przy tekstach prawniczych i finansowych.