Iris·Deep ResearcherIris reads the market, the audience, and the SERPs, then hands a structured brief to your AI Team so research turns into a product.
Research that ends in a shipped product, not a PDF.
Perplexity gives you an answer. SparkToro gives you a chart. Both end as a doc somebody pastes into Notion and nobody reads in week 3. Iris hands her findings to Emma so research becomes a PRD.
One LLM summary or one trend chart is not a market read. Iris synthesizes search, communities, audience data, and competitor pages into one cited view you can interrogate, not just accept.
Exploding Topics shows a chart trending up. It does not tell you whether the demand is durable or a TikTok blip. Iris validates trends across signals before you commit a sprint to building for them.
Discovery, interviews, competitor scans, slide deck, exec review. By the time the deck lands the founder already picked a direction. Iris compresses the loop into one Editor report your team can challenge the same day.
Desde tu primer prompt hasta un resultado entregado: así es como realmente funciona Iris.
Iris convierte "¿debería crear X?" en una hipótesis investigable: qué validar y qué ignorar.
Motores de búsqueda, foros, marketplaces, tiendas de apps, redes sociales: más amplio que una sola búsqueda en Google.
Volumen, crecimiento, intención, disposición a pagar y actores establecidos: todo presentado como un mapa de señales comparable.
Califica las oportunidades para que veas "este nicho, este ángulo, esta evidencia" en lugar de un volcado de investigación.
El nicho ganador se convierte en el insumo de un PRD enfocado: la investigación nunca se queda en un documento que nadie abre.
Transferir a EmmaCombines search results, community signals, audience data, and competitor pages into one structured view.
Every key claim is backed by a source link so you can verify the evidence yourself.
Identifies recurring user complaints and feature gaps competitors are not addressing.
Maps where existing players are weak so you know where to position.
Breaks the market into segments with distinct needs instead of one monolithic user.
Findings land in an Editor block with sections, takeaways, and recommendations.
Conclusions feed straight into Emma so research turns into PRD inputs, not a dead document.
Los flujos de trabajo hechos manualmente son lentos, manuales y dependen mucho de herramientas. Pasa el cursor sobre cualquier tarjeta para ver por qué importa cada mejora.
¿Vienes de ChatGPT Deep Research? Aquí es donde Iris toma la delantera.
Perplexity y ChatGPT devuelven un resumen de investigación que tienes que interpretar. Iris termina con una recomendación de oportunidad enfocada y con criterio: qué nicho, por qué ahora y cuál es el siguiente paso.
Las herramientas de investigación independientes devuelven un Google Doc. Iris entrega el nicho validado a Emma, que redacta una especificación; luego Alex construye el producto. Tu hallazgo se convierte en software lanzado en la misma sesión.
La mayoría de las herramientas de deep research optimizan para citas y amplitud. Iris optimiza para decisiones de go-or-no-go: "¿Este mercado es real? ¿Qué evidencia lo respalda? ¿Cuál es el producto más pequeño que gana aquí?"
| Funcionalidad | Atoms Recomendado | Perplexity Pro |
|---|---|---|
| Resultado | Oportunidad validada | Resumen de la investigación |
| Pásalo directamente a una especificación de producto | Directo a Emma | Tú lo copias en un documento |
| Ranking de nicho con puntuación de señales | Integrado en | Solo narrativa |
| Inicio del producto en la misma sesión | Sí | Solo investigación |
| Amplitud de fuentes | Multifuente, incl. foros y marketplaces | Web + foros ligeros |
Iris no trabaja solo. Así es como se concretan los traspasos cuando construyes con el equipo completo.
Iris le entrega a Emma la oportunidad validada. Emma convierte "este mercado es real" en una especificación de producto concreta.
Ver cómo Emma funciona
La investigación de palabras clave de Iris impulsa la planificación de clústeres de contenido de Sarah. Tu estrategia SEO se basa en la demanda real, no en intuiciones.
Ver cómo Sarah funciona
Iris identifica al cliente de alta intención; Adrian lo segmenta con anuncios pagados en el canal adecuado.
Ver cómo Adrian funcionaConcrete research questions Iris answers with evidence and a path to product.
Find underserved niches in a market before committing to building anything.
Map competitor positioning, weaknesses, and pricing patterns in one report.
Understand who the users are, where they hang out, and what they actually complain about.
Test whether a trend is real and durable before building on it.
See how competitors price, package, and bundle so your pricing decision has a baseline.
Run the discovery work before writing a PRD so Emma builds on real insight, not assumption.
@Iris find underserved niches in the personal finance app market for Gen Z in the US. Pull from search, Reddit, and the top 10 incumbents. Identify 3 gaps with evidence and hand the top one to Emma to scope.
@Iris deep dive Notion. Map their pricing, positioning, recent product moves, community sentiment, and where their power users are leaking. Cite every claim and flag the two weaknesses we could exploit.
@Iris is "AI agent for accountants" a real durable trend or a 6-month hype cycle? Check search velocity, community discussions, funding signals, and incumbent moves. Tell me if it is worth Emma writing a PRD for.
@Iris profile freelance designers earning $80k-$200k/year in the US. Where do they hang out, what tools do they hate, what do they complain about? Hand the persona to Emma so the PRD reflects real users, not assumptions.
Ningún agente trabaja solo. Toca a cualquier compañero para ver cómo se encarga de su parte de tu producto.
Stop researching in one tool and building in another. Let Iris run discovery and hand her findings to your AI Team in Atoms.
