Los buscadores tradicionales se actualizan para incorporar esta tecnología y sus propias herramientas más amigables. Leer
Los buscadores tradicionales se actualizan para incorporar esta tecnología y sus propias herramientas más amigables. Leer
Estamos asistiendo a una transformación radical en la manera en que buscamos y consumimos información en internet. Lo que hasta hace poco era dominio casi exclusivo de motores como Google y Bing, hoy compite con los chatbots (asistentes conversacionales digitales) capaces de interactuar con lenguaje natural gracias a la inteligencia artificial. Este podría ser el inicio de una nueva era para los buscadores tradicionales, que durante años nos han guiado por el vasto universo de internet.. Un ejemplo claro es ChatGPT, desarrollado en 2015 por la empresa OpenAI. Desde su lanzamiento en 2022, y tras la inversión multimillonaria de Microsoft, que adquirió el 49% de la compañía en 2023, no ha dejado de crecer. Según Statcounter, hoy concentra el 80% del mercado de chatbots, una cuota 102 veces mayor que la de competidores como Google, Microsoft, o Meta.. Además de ChatGPT, han aparecido nuevos jugadores en el entorno de los buscadores. Entre ellos destacan Perplexity (2022), Claude (Anthropic, 2023) y Deepseek (2023, China, el único no estadounidense). Las grandes tecnológicas no se han quedado atrás y han lanzado sus propios chatbots: primero, Microsoft, con su Copilot; después, Google, con Gemini (antes llamado Bard); y finalmente, Meta, con Llama. Estos sistemas utilizan modelos avanzados para generar contenido coherente y contextualmente relevante (texto, imágenes, música o código) a partir de ejemplos. Destacan por su capacidad de resolver problemas e interaccionar de modo similar a los humanos. Usan Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés Large Language Models), concretamente redes neuronales del tipo Generative Pre-trained Transformer (GPT), que procesan lenguaje natural, y Redes Generativas Antagónicas (GAN), que mejoran la calidad y autenticidad del contenido creado. En cuanto a la interfaz, el usuario formula una pregunta, guiando al chatbot con información adicional o subiendo contenido. El chatbot comprende la solicitud, la procesa, genera una respuesta y la muestra como si fuese un tutor personalizado. La conversación puede continuar con nuevas preguntas que orientan y enriquecen el intercambio.. Dada la creciente popularidad de los chatbots, buscadores tradicionales como Google o Bing se actualizan incorporando IA generativa de sus propios chatbots, Gemini y Copilot, reinventando sus motores de búsqueda e interfaz. El método de búsqueda tradicional sigue seis pasos: el usuario escribe su consulta o palabras claves, en una barra de búsqueda; el buscador rastrea (crawling) la web para cubrir todas sus páginas; analiza el contenido (parsing); y organiza la información en un índice categorizado para recuperarla rápidamente. Al recibir una consulta, clasifica (ranking) los resultados por relevancia y calidad; y finalmente muestra al usuario los resultados en la SERP (página de resultados), que puede incluir, enlaces a páginas web, imágenes, videos, noticias, mapas o resultados de compras, entre otros. La interfaz permite a los usuarios cambiar entre tipos de contenido, filtrar por fecha, región, idioma o tipo de archivo, y personalizar resultados si está registrado. En segundo plano, los algoritmos de inteligencia artificial aplicados incluyen aprendizaje supervisado entrenados con datos etiquetados; modelos de regresión y clasificación para entender la intención del usuario y clasificar la consulta; procesamiento de lenguaje natural para interpretar consultas y documentos; modelos de comportamiento de usuario; y aprendizaje por refuerzo, que aprovecha el feedback.. La incorporación de la nueva tecnología de IA generativa impulsa el funcionamiento de los buscadores al añadirles una interfaz conversacional más amigable y la capacidad de personalizar y contextualizar los resultados. El usuario escribe su consulta, el prompt, en la barra de búsqueda, y el buscador realiza su proceso de indexación y clasificación, pero añade ahora una capa de LLM para entender el contenido que busca y generar la respuesta, resumiendo los puntos clave o mostrando la información de forma clara, con enlaces a las fuentes. Al igual que con el chatbot, el usuario puede ahondar en la temática o aportar información adicional, entrenando así al algoritmo.. La gran ventaja que ofrece la búsqueda con IA generativa frente a los chatbots es que los datos que utiliza son de ultimísima actualidad, ya que, en vez de basarse solo en modelos entrenados hasta una fecha concreta, incorpora contenido web en tiempo real. Utiliza una técnica llamada generación aumentada por recuperación (RAG por sus siglas en inglés, Retrieval-Augmented Generation), que combina los modelos preentrenados LLM con información en tiempo real, mejorando así la precisión en las repuestas. Esta técnica se aplica nada más comenzar el proceso de búsqueda: el buscador localiza la información relevante en una base de datos como la web, y este contenido se utiliza como contexto para el LLM, enriqueciendo la pregunta realizada. El resultado es una respuesta generada mucho más precisa y contextualizada. Además, las partes del modelo se perfeccionan continuamente al actualizarse con contenido web reciente. Esto reduce los errores, conocidos como alucinaciones. Asimismo, estos sistemas aprenden continuamente del feedback humano, ajustando sus respuestas según la interacción con los usuarios para mejorar su precisión y adaptarse a distintos contextos.. La búsqueda IA nativa plantea un cambio aún más profundo. Las consultas son ahora más largas y las sesiones de búsqueda más extensas, lo que cambia por completo las reglas del juego de la optimización para motores de búsqueda (SEO). Así, surge la optimización generativa de motores (GEO), en la que la visibilidad es aparecer directamente en la respuesta seleccionada por el modelo, en lugar de ocupar un lugar destacado en la página de resultados. Este fenómeno se conoce como «respuesta como destino», ya que el usuario obtiene directamente la información generada por el modelo, sin necesidad de hacer clic en enlaces externos o abandonar el buscador. La propia respuesta se convierte así en el destino final de la búsqueda, reduciendo la dependencia de las tradicionales páginas de resultados (SERP). Este cambio transformará cómo se evalúa la visibilidad y despeno de una marca, ahora más influenciados por el algoritmo que por la percepción pública. Surgen así plataformas que optimizan modelos generativos con patrones lingüísticos de la marca, inyectando palabras SEO de alto impacto y ejecutando grandes volúmenes de búsqueda sintéticas generadas por IA. Esto implica riesgos de distorsión al manipular el modelo con consultas artificiales, sesgos de lenguaje e inyecciones forzadas de palabras clave.. En definitiva, estamos ante una revolución en el modo de acceder al conocimiento. Chatbots y buscadores con IA generativa redefinirán qué significa «buscar», qué fuentes consideramos confiables y cómo deben posicionarse marcas y creadores de contenido en este nuevo entorno digital dominado por la IA.. *Elena Yndurain es directora ejecutiva, consejera independiente y profesora de Tecnología en el IE Business School.
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