Las nuevas formas de búsqueda de información que ha generado la AI

A lo largo de nuestras vidas, la búsqueda de información se ha vuelto esencial para comprender el mundo que nos rodea; ya sea adquiriendo conocimientos para nuestras actividades académicas, el trabajo o simplemente para resolver dilemas personales. En la actualidad, la forma habitual de buscar información en línea ha experimentado una notable transformación con la llegada de la Inteligencia Artificial (IA). Estos sistemas inteligentes se han integrado a diversas herramientas de búsqueda, facilitando enormemente esta actividad y reduciendo tiempos en el proceso para obtener resultados aún más precisos.

Para el doctor en inteligencia artificial, Omar U. Florez, mientras realizamos búsquedas en la red, estamos expuestos a diversos tipos de contenidos, entre ellos falsos o imprecisos, por lo que, con la llegada de este tipo de tecnología, los usuarios ahora pueden consumir más información relevante en menos tiempo.

“Sin la inteligencia artificial (IA), sería imposible navegar a través de la vasta cantidad de imágenes, texto, video y audio generados diariamente en la sociedad. En la era de la IA generativa, los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) como ChatGPT nos permiten buscar información relevante de dos maneras distintas. En primer lugar, cuando la respuesta está contenida dentro de los pesos aprendidos por esta red neuronal (ChatGPT-4 tiene conocimiento de eventos hasta abril de 2023), el usuario puede consultar directamente al modelo sobre temas específicos y esperar una respuesta en forma de texto. En segundo lugar, cuando se trata de información más reciente de la cual el modelo de IA no tiene conocimiento, un algoritmo de IA intenta comprender la consulta del usuario convirtiéndola en un conjunto de números llamados embeddings.

No solo el audio, la pregunta o la imagen que se busca desde el dispositivo pueden convertirse en un embedding, sino también la ubicación del usuario, el idioma que habla, sus búsquedas previas y el tipo de dispositivo utilizado. El proceso de búsqueda implica comparar el embedding de la consulta con la gran cantidad de embeddings que ya existen en la nube. Por ejemplo, hay un embedding para cada imagen o página web almacenada en Google. En la actualidad, el método más eficaz que tenemos para generar embeddings son las redes neuronales. De hecho, una red neuronal correctamente entrenada generará embeddings que devolverán los datos de consulta en el ranking esperado por un ser humano. Entonces, el modelo de IA selecciona los embeddings más similares y aumenta la respuesta con el contenido al que corresponden dichos embeddings. A este proceso se le llama Generación Aumentada por Recuperación (RAG), y es el responsable de permitir que los LLMs respondan sobre hechos recientes y relevantes.”, aclara Florez.

A continuación, conozca algunas de las herramientas que actualmente ayudan a los usuarios a obtener resultados más relevantes para sus búsquedas:

1. Búsqueda por texto: Las búsquedas bajo este método son las más conocidas. Por años hemos utilizado los famosos buscadores de Google y otros populares servidores, sin embargo, en los últimos dos años se ha incrementado el uso de nuevas herramientas como Chat GTP y Gemini (antes Bard), modelos de lenguaje que pueden brindarte cualquier tipo de información y generar diversos textos, según lo requiera el usuario. Estos modelos siguen instrucciones para obtener resultados más puntuales a través de diversos algoritmos. A este tipo de búsqueda también se la denomina “conversacional”, porque podrás tener una conversación natural con la IA, haciéndole preguntas y obteniendo respuestas de forma natural y completa.
2. Búsqueda por imagen: Este tipo de búsqueda se ha repotenciado con ayuda de la AI para obtener mayor precisión sobre lo que se muestra en la imagen. De hecho, en los buscadores podíamos subir una imagen y bajo diversos patrones o características de esta, encontrar la misma imagen o similares en diversas plataformas, su ubicación, descripción, o contenido relacionado a lo que se muestre en ella. Luego, bajo este método surgió a Google Lens, que permitía buscar objetos, seres vivos o cualquier otro elemento que se muestre en la imagen. Esta herramienta evolucionó recientemente a Circle to Search, que está disponible en los teléfonos inteligentes, permitiendo a la AI identificar los elementos de cualquier imagen y obtener resultados precisos, como su descripción, lugar de origen, características, precios y más.

3. Búsqueda por Voz: Las computadoras, teléfonos o dispositivos inteligentes han implementado búsquedas por voz para facilitar a los usuarios el acceso rápido a información puntual. En este método, el audio pasa por un software de reconocimiento y traducción de la voz a texto, donde también se emplea el análisis de lenguaje, para identificar la intención de la consulta y brindar la información que el usuario requiera. Los resultados se pueden mostrar a través de una web, una base de datos o un listado de contenidos, de forma automática y certera. Este tipo de búsquedas, además, permite mayor accesibilidad para los usuarios que tengan alguna discapacidad.

Aunque existen diversas formas de encontrar una información, no son las únicas. Hay compañías como las de entretenimiento que están implementando inteligencia artificial a sus plataformas de streaming, con el fin de recomendar o sugerir juegos, música, videos, películas y otros, simplemente analizando el perfil de los usuarios o sus patrones de uso. De esta forma, simplifican la búsqueda del contenido, permitiendo el ahorro del tiempo y personalizando la experiencia de usuario.

Es así como vienen evolucionando estas formas de búsqueda inteligente de información; sin embargo, aún se encuentran en constante innovación para mejorar la precisión, la eficiencia y la personalización de los resultados, adecuándose a las necesidades de cada usuario y los avances tecnológicos.