Essa dúvida chegou até nós de uma maneira bastante direta:
“Qual inteligência artificial é fera para pesquisas? Qual passa informações mais precisas: Gemini, ChatGPT ou Perplexity?”
A pergunta parece simples, mas existe um problema.
Uma resposta bem escrita não é necessariamente uma pesquisa bem feita.
Uma IA pode entregar um texto convincente, cheio de números e conclusões, e ainda assim utilizar uma fonte secundária quando existia uma fonte original, interpretar um dado além do que a pesquisa permite ou apresentar uma afirmação difícil de verificar.
Por isso, em vez de simplesmente listar recursos das três ferramentas, fizemos um teste.
Enviamos exatamente a mesma solicitação de pesquisa para ChatGPT, Gemini e Perplexity e comparamos o que cada uma entregou.
O objetivo não foi declarar uma “IA vencedora”, mas observar algo mais útil: como cada ferramenta pesquisa, escolhe fontes, organiza evidências e sinaliza as limitações daquilo que encontrou.
Resposta rápida: ChatGPT, Gemini ou Perplexity para pesquisa?
As três ferramentas conseguem pesquisar informações atuais na web, mas a experiência e a forma como apresentam os resultados podem ser diferentes.
No teste realizado pela Simplifike, o ChatGPT apresentou uma pesquisa mais extensa e metodologicamente cautelosa, priorizando diversas fontes primárias e fazendo ressalvas sobre o que os dados permitiam concluir.
O Perplexity entregou uma resposta muito orientada a fatos e referências, com dez achados objetivos e acesso frequente às fontes, mas utilizou diversas fontes jornalísticas e secundárias mesmo após receber a orientação de priorizar fontes primárias.
O Gemini produziu uma resposta mais curta e direta, identificou alguns dos principais dados da pesquisa, mas também recorreu a fontes secundárias em pontos relevantes.
Isso descreve o resultado deste teste específico. Não significa que uma ferramenta sempre produzirá pesquisas melhores do que as outras.
Prompt, modo utilizado, tema, disponibilidade de fontes, versão do produto e até a forma como a pergunta é construída podem mudar o resultado.
Como fizemos o teste
Para evitar comparar três respostas produzidas com instruções diferentes, utilizamos o mesmo prompt.
A pesquisa escolhida foi sobre um assunto atual e suficientemente amplo para obrigar as ferramentas a buscar diferentes fontes:
“Estou fazendo uma pesquisa sobre inteligência artificial aplicada a pequenas empresas no Brasil.
Pesquise quais foram as principais novidades, ferramentas ou mudanças relacionadas ao uso de inteligência artificial por pequenas empresas brasileiras nos últimos 12 meses.
Considere apenas informações publicadas nos últimos 12 meses.
Priorize fontes primárias, como documentação oficial, empresas responsáveis pelas ferramentas, órgãos públicos e pesquisas originais.
Diferencie fatos de análises ou previsões.
Coloque a fonte ao lado de cada afirmação relevante e informe a data da fonte.
Não apresente como fato algo que não consiga confirmar.
Ao final, selecione as 5 informações que considera mais relevantes e explique por quê.
Inclua os links das fontes para que eu possa verificar cada informação.”
Esse detalhe é importante.
Não perguntamos simplesmente “o que está acontecendo com IA nas pequenas empresas?”.
Pedimos explicitamente recência, fontes primárias, datas, separação entre fatos e análises e links verificáveis.
Assim, além de avaliar a resposta, conseguimos observar como cada ferramenta seguia uma metodologia de pesquisa solicitada pelo usuário.
O que analisamos nas três respostas?
Não avaliamos qual texto parecia mais inteligente.
Observamos principalmente:
- quantidade e diversidade de informações encontradas;
- atualidade das informações;
- qualidade das fontes selecionadas;
- uso de fontes primárias ou secundárias;
- presença de links para conferência;
- separação entre fatos e interpretações;
- cuidado ao interpretar estatísticas;
- clareza sobre limitações da pesquisa.
Esse último ponto é particularmente importante.
Uma boa ferramenta de pesquisa não precisa apenas encontrar informações.
Ela também deveria ajudar você a perceber quando uma informação não permite a conclusão que parece permitir.
Como o Gemini se saiu na pesquisa?
O Gemini apresentou uma resposta relativamente compacta.
Entre os principais dados encontrados estava a informação de que 52% dos pequenos negócios pesquisados pelo Sebrae haviam incorporado inteligência artificial à rotina de trabalho.
Também mencionou aplicações como atendimento automatizado, marketing digital e análise de informações, além do crescimento de ferramentas como Gemini e Claude.
Um ponto positivo foi a tentativa de separar uma seção de “Principais Fatos Confirmados” de outra dedicada a “Análises e Previsões”.
Isso seguia diretamente uma das exigências do prompt.
Entretanto, houve uma questão importante na seleção das fontes.
Pedimos que as três ferramentas priorizassem fontes primárias.
Mesmo assim, parte da resposta do Gemini utilizou fontes como Agência Dino/RBTV e Veja.
Isso não significa automaticamente que a informação esteja errada.
Significa que, para uma pesquisa em que pedimos explicitamente a fonte original, ainda seria necessário abrir a referência e procurar a pesquisa ou anúncio que originou aquela informação.
O que chamou atenção no Gemini
- resposta mais curta;
- boa separação visual entre fatos e análises;
- identificação do dado de 52% de adoção;
- seleção de cinco achados principais ao final;
- uso de fontes secundárias mesmo com solicitação explícita para priorizar fontes primárias.
Como o Perplexity se saiu na pesquisa?
O Perplexity adotou uma abordagem diferente.
A resposta foi estruturada como uma sequência de achados factuais.
Entre eles estavam:
- 52% dos pequenos negócios utilizando IA;
- diferenças de adoção entre serviços, comércio e indústria;
- dados sobre emprego;
- intenção de ampliar o uso de IA;
- crescimento de ferramentas de linguagem natural;
- obstáculos à adoção;
- ferramentas recomendadas para pequenos negócios.
Essa organização tornou relativamente fácil localizar uma afirmação e procurar a referência correspondente.
Esse é um dos aspectos interessantes do Perplexity para quem utiliza IA como ponto de partida de uma pesquisa: a experiência é bastante centrada nas fontes.
Por outro lado, apareceu novamente o problema que havíamos provocado intencionalmente com o prompt.
Mesmo pedindo prioridade para fontes primárias, a resposta utilizou repetidamente veículos como Valor Econômico, PEGN, conteúdo patrocinado/Dino e até um blog de terceiros para uma das alegações.
Em alguns casos, essas matérias estavam repercutindo pesquisas de instituições como Sebrae e Cetic.br.
Para uma pesquisa mais rigorosa, o próximo passo seria chegar à pesquisa original.
O que chamou atenção no Perplexity
- grande quantidade de achados objetivos;
- estrutura que facilita relacionar informação e referência;
- datas apresentadas ao lado de diversos dados;
- boa experiência para navegar pelas fontes;
- dependência significativa de fontes jornalísticas e secundárias neste teste.
Como o ChatGPT se saiu na pesquisa?
O ChatGPT apresentou a resposta mais extensa das três no teste realizado.
Logo no início, delimitou explicitamente o período pesquisado: de 30 de setembro de 2025 a 30 de setembro de 2026.
A resposta utilizou fontes como Sebrae, FGV IBRE, Governo Federal e documentação ou anúncios oficiais de Google, Meta, Microsoft e OpenAI.
Também ampliou bastante o escopo dos achados.
Além das pesquisas sobre adoção de IA, trouxe exemplos como:
- integração do Gemini com o Perfil da Empresa no Google;
- Meta Business Agent;
- recursos do Meta AI para pequenas empresas;
- PNBOX+ do Sebrae;
- assistente MEIre do Governo Federal;
- Microsoft 365 Copilot Business;
- programas de capacitação em IA;
- Brazilian Commerce Protocol.
Mas o aspecto que mais chamou nossa atenção não foi a quantidade.
Foi uma ressalva metodológica.
A resposta encontrou uma pesquisa indicando 46% de uso de ferramentas de IA em determinado contexto e outra indicando 52%.
Em vez de concluir que houve simplesmente um crescimento de seis pontos percentuais, alertou que as perguntas, amostras e períodos de referência das pesquisas eram diferentes.
Isso é importante porque números semelhantes não necessariamente podem ser comparados diretamente.
Outro ponto positivo foi a seção final dedicada ao que as evidências permitiam e não permitiam concluir.
A resposta evitou, por exemplo, transformar benefícios percebidos de IA em prova de aumento de faturamento e também fez ressalvas antes de tirar conclusões sobre substituição de empregos.
O que chamou atenção no ChatGPT
- maior profundidade no teste realizado;
- boa presença de fontes institucionais e primárias;
- delimitação explícita do período pesquisado;
- cuidado com comparações entre pesquisas diferentes;
- separação entre evidência e interpretação;
- indicação explícita do que não foi possível concluir.
Comparativo do nosso teste: ChatGPT, Gemini e Perplexity
| Critério observado | ChatGPT | Gemini | Perplexity |
|---|---|---|---|
| Profundidade da resposta | Resposta extensa, com diversos achados e contexto | Resposta mais compacta | Muitos achados factuais organizados em tópicos |
| Fontes primárias | Usou diversas fontes institucionais e oficiais | Usou fontes oficiais e também secundárias | Usou fontes oficiais, jornalísticas e secundárias |
| Facilidade para verificar | Links associados aos achados | Links apresentados junto aos tópicos | Experiência fortemente orientada a referências |
| Fatos x interpretação | Fez várias ressalvas metodológicas | Criou seções separando fatos e análises | Concentrou a resposta principalmente em fatos e dados |
| Limitações | Explicitou algumas conclusões que os dados não permitiam | Menos discussão sobre limitações | Menos discussão metodológica na resposta testada |
Comparação baseada exclusivamente no teste realizado pela Simplifike com o mesmo prompt. Uma nova pesquisa, outro tema ou outro modo das ferramentas pode produzir resultados diferentes.
Então qual IA passa informações mais precisas?
Essa é justamente a pergunta que exige mais cuidado.
Não é possível concluir que uma IA sempre será mais precisa apenas com este teste.
O que conseguimos avaliar é o comportamento das três diante de uma mesma tarefa.
Na pesquisa realizada, o ChatGPT demonstrou maior cautela metodológica e maior uso de fontes primárias.
O Perplexity tornou bastante evidente a relação entre afirmações e referências, mas ainda exigiria substituir algumas fontes secundárias pelas originais em uma pesquisa rigorosa.
O Gemini entregou uma síntese mais curta e organizada, mas também deixou espaço para aprofundar e melhorar a seleção de fontes.
Em outras palavras: “ter fontes” e “estar correto” não são sinônimos.
Uma citação da IA não prova que a informação está correta
Esse talvez seja o aprendizado mais importante do teste.
Quando uma IA coloca um link depois de uma frase, temos uma maneira de verificar a informação.
Não uma garantia de que ela foi verificada corretamente.
Você ainda precisa perguntar:
- a página realmente diz aquilo?
- o número pertence à população descrita?
- a informação ainda está atualizada?
- a fonte é original ou apenas reproduziu outra reportagem?
- a IA transformou correlação em causalidade?
- duas pesquisas comparadas utilizaram a mesma metodologia?
- a conclusão é da fonte ou foi criada pela própria IA?
É exatamente por isso que pedir links é tão importante.
Uma resposta sem referências pode ser difícil de auditar.
Uma resposta com referências permite que você continue o trabalho.
ChatGPT para pesquisa: Search ou Deep Research?
O ChatGPT atualmente oferece diferentes formas de trabalhar com informações da web.
O recurso de pesquisa na web é indicado para perguntas atuais e pode apresentar citações que levam às páginas utilizadas.
Para investigações mais complexas, existe a Pesquisa Aprofundada (Deep Research), que pode pesquisar a web pública, trabalhar com arquivos, utilizar sites específicos e, quando disponíveis e autorizados, outras fontes conectadas.
Ela também cria um plano de pesquisa e produz um relatório documentado.
Para uma pergunta simples, utilizar uma pesquisa extensa pode ser desnecessário.
Para um relatório, análise de mercado ou investigação com várias etapas, a possibilidade de controlar fontes e revisar um relatório estruturado pode ser mais útil.
Gemini para pesquisa: onde entra o Deep Research?
O Gemini também oferece Deep Research.
Segundo a documentação atual do Google, a Pesquisa Google é incluída como fonte por padrão.
O usuário pode adicionar ou alterar fontes e, dependendo da configuração, trabalhar também com Gmail, Drive, arquivos enviados e notebooks do NotebookLM.
O Gemini cria um plano de pesquisa antes de gerar o relatório, que pode ser revisado pelo usuário.
Isso significa que a experiência de uma pesquisa aprofundada no Gemini pode ser bem diferente da resposta simples que obtivemos em nosso teste.
Por isso, não estamos utilizando o resultado acima para julgar toda a capacidade de pesquisa da plataforma.
E por que tanta gente usa Perplexity para pesquisa?
Pesquisa está no centro da proposta do Perplexity.
Além da pesquisa padrão, a plataforma possui o Pro Search, que realiza múltiplas buscas e sintetiza informações de diferentes fontes.
A documentação da própria Perplexity destaca fontes como artigos, trabalhos acadêmicos, fóruns e vídeos, dependendo do foco selecionado.
As respostas incluem links para as fontes originais, facilitando a continuação da investigação.
Isso explica por que a ferramenta frequentemente aparece quando alguém pergunta especificamente por uma IA “para pesquisar”.
Mas nosso teste também mostra por que ainda vale conferir qual tipo de fonte foi escolhido, e não apenas quantas citações aparecem na tela.
Como fazer pesquisas melhores com qualquer IA
Talvez a maior diferença não esteja em escolher ChatGPT, Gemini ou Perplexity.
Está em deixar de perguntar apenas:
“Pesquise isso para mim.”
e começar a definir como a pesquisa deve ser feita.
Você pode reutilizar esta estrutura:
Pesquise [ASSUNTO].
Considere informações publicadas entre [DATA] e [DATA].
Priorize fontes primárias: documentação oficial, pesquisas originais, órgãos públicos, artigos científicos ou a organização responsável pela informação.
Use fontes secundárias apenas quando não encontrar a fonte original.
Coloque a fonte imediatamente depois de cada afirmação importante.
Informe a data das fontes.
Diferencie claramente fatos, análises e previsões.
Quando duas fontes apresentarem números diferentes, verifique se metodologia, população e período são comparáveis antes de concluir que houve aumento ou queda.
Não apresente como fato aquilo que não conseguir confirmar.
Ao final, crie uma seção chamada “O que não foi possível confirmar”.
Inclua os links para que eu possa verificar as informações.
Esse prompt não elimina erros.
Mas força a pesquisa a deixar rastros que tornam a conferência muito mais fácil.
5 regras para não ser enganado por uma pesquisa feita com IA
1. Peça fontes
Se a informação é importante, você precisa conseguir chegar à origem dela.
2. Prefira a fonte original
Se uma reportagem cita uma pesquisa do Sebrae, procure a pesquisa ou publicação do Sebrae.
3. Abra os links
Não presuma que a referência comprova automaticamente a frase que aparece antes dela.
4. Confira a data
Esse cuidado é especialmente importante para inteligência artificial, software, preços, planos, legislação e produtos que mudam rapidamente.
5. Peça para a IA mostrar o que ela não conseguiu confirmar
Uma ferramenta útil para pesquisa não deveria parecer onisciente.
Saber onde termina a evidência também faz parte de uma boa pesquisa.
ChatGPT, Gemini ou Perplexity: qual usar?
Depois do nosso teste, eu não transformaria a escolha em uma competição com um vencedor universal.
As três podem fazer parte de um processo de pesquisa.
Se você quer explorar rapidamente um assunto, encontrar referências e continuar navegando pelas fontes, a experiência orientada a pesquisa do Perplexity pode ser útil.
Se você trabalha intensamente no ecossistema Google, vale explorar o Deep Research do Gemini e as fontes que ele consegue incorporar.
Se sua pesquisa exige síntese extensa, cruzamento de diferentes tipos de fontes, arquivos e controle mais explícito da investigação, vale explorar Search e Deep Research no ChatGPT.
Mas independentemente da ferramenta escolhida, a regra continua sendo:
não terceirize a verificação para a própria IA que produziu a resposta.
A melhor IA para pesquisa depende também de como você pesquisa
Nosso experimento começou com uma pergunta:
“Gemini, ChatGPT ou Perplexity: qual passa informações mais precisas?”
Depois de colocar as três diante da mesma tarefa, a resposta ficou mais interessante do que simplesmente escolher uma marca.
As três conseguiram encontrar informações relevantes.
Mas encontraram quantidades diferentes, escolheram tipos diferentes de fontes e tiveram níveis diferentes de cautela ao interpretar aquilo que encontraram.
Para quem usa inteligência artificial profissionalmente, isso muda a maneira de pesquisar.
Não basta perguntar:
“Qual foi a resposta?”
Pergunte também:
“De onde veio essa informação e o que essa fonte realmente permite concluir?”
Essa pequena mudança torna ChatGPT, Gemini ou Perplexity muito mais úteis como ferramentas de pesquisa.
Pesquisa é apenas uma das aplicações práticas da inteligência artificial.
Ela também pode participar de criação de conteúdo, produtividade, análise, automações, agentes e diferentes processos de trabalho.
Fontes oficiais sobre os recursos de pesquisa
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