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El volumen de tráfico de los motores de búsqueda caerá un 25% en 2026 debido a los chatbots de IA

Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026, Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents. (2024). Gartner. Recuperado 11 de marzo de 2024, de https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-02-19-gartner-predicts-search-engine-volume-will-drop-25-percent-by-2026-due-to-ai-chatbots-and-other-virtual-agents

Para el año 2026, se espera que el volumen de búsqueda en los motores tradicionales disminuya un 25%, con el marketing de búsqueda perdiendo cuota de mercado frente a los chatbots de IA y otros agentes virtuales, según Gartner, Inc.

Alan Antin, Vicepresidente Analista de Gartner, señala que la búsqueda orgánica y de pago son canales vitales para los especialistas en tecnología que buscan alcanzar objetivos de concienciación y generación de demanda. Las soluciones de IA generativa (GenAI) están reemplazando las consultas de los usuarios que antes se realizaban en los motores de búsqueda tradicionales. Esto obligará a las empresas a replantear su estrategia de canales de marketing a medida que GenAI se integra cada vez más en todos los aspectos de la empresa.

Calidad y autenticidad serán puntos clave a medida que los agentes virtuales reemplacen la búsqueda tradicional. Con GenAI reduciendo el costo de producir contenido, se verá afectado el enfoque en la estrategia de palabras clave y la autoridad del dominio del sitio web. Los algoritmos de los motores de búsqueda valorarán aún más la calidad del contenido para compensar la gran cantidad de contenido generado por IA, ya que la utilidad y la calidad del contenido siguen siendo fundamentales para el éxito en los resultados de búsqueda orgánica.

Además, se pondrá mayor énfasis en el marcado de agua y otros medios para autenticar el contenido de alto valor. Las regulaciones gubernamentales en todo el mundo ya están exigiendo a las empresas que identifiquen los activos de contenido de marketing creados por IA. Esto probablemente afectará la forma en que los motores de búsqueda mostrarán dicho contenido digital.

Antin enfatiza que las empresas deben centrarse en producir contenido único y útil para los clientes y posibles clientes, demostrando elementos de calidad de búsqueda como experiencia, autoridad y confiabilidad.

Google elimina la función de páginas en caché

Southern, Matt G. «Google Retires Cached Site Links, Pushing Users Towards Internet Archive». Search Engine Journal, 5 de febrero de 2024. https://www.searchenginejournal.com/google-retires-cached-site-links-pushing-users-towards-internet-archive/507128/.

La caché de Google, puede definirse como la memoria de Google que graba temporalmente instantáneas o copias de páginas web durante el paso de los rastreadores. El objetivo del motor de búsqueda es esencialmente crear una copia de seguridad de los sitios rastreados para reducir el tiempo de respuesta del procesamiento de la solicitud, pero también para mostrar la página solicitada por el usuario de Internet, incluso si el servidor de alojamiento del sitio se encuentra con un problema.


Google ha decidido poner fin a la función de páginas en caché, que durante mucho tiempo ha servido como una alternativa para cargar sitios web caídos o modificados. Según Danny Sullivan, de Google Search Liaison, esta función fue originalmente creada para ayudar a las personas a acceder a páginas cuando la carga no era confiable, pero con la mejora de la infraestructura de Internet, la compañía ha optado por retirarla. Aunque actualmente no se ven enlaces en caché en la búsqueda de Google, aún es posible acceder a versiones en caché mediante enlaces personalizados o escribiendo «cache:» seguido de la URL en la búsqueda de Google. Este cambio representa un hito significativo en la forma en que Google almacena y muestra el contenido web, lo que también tendrá un impacto en la percepción y el archivado de información en la web en general.

La desaparición de los enlaces en caché significa que el Internet Archive tendrá una carga de trabajo aún mayor en la tarea de archivar y rastrear los cambios en las páginas web del mundo. Además, este cambio podría tener implicaciones en cómo se comprende el funcionamiento del «Google Bot» web crawler y cómo se visualizan las páginas en el tiempo. Si bien esta decisión probablemente ayudará a Google a reducir sus costos y liberar recursos, plantea preguntas sobre la disponibilidad de información histórica y la transparencia en la visualización de datos web. En última instancia, la eliminación de la función de páginas en caché refleja una evolución en el panorama de la web y cómo se accede y se almacena la información en línea.

Google renombra el chatbot Bard como Gemini y lanza una suscripción de pago

Dastin, Jeffrey, y Jeffrey Dastin. «Google Rebrands Bard Chatbot as Gemini, Rolls out Paid Subscription». Reuters, 8 de febrero de 2024, sec. Technology. https://www.reuters.com/technology/google-rebrands-bard-chatbot-gemini-rolls-out-paid-subscription-2024-02-08/.

Más sobre Gemini

Google anunció el cambio de nombre de su chatbot Bard a Gemini, reflejando la nueva inteligencia artificial que lo impulsa. Ahora los usuarios pueden suscribirse a Gemini Advanced por 19.99 $ al mes, lo que incluye acceso a un modelo de IA Ultra 1.0 más potente y dos terabytes de almacenamiento en la nube.

Esta suscripción, parte del plan Google One AI Premium, busca competir con las ofertas de Microsoft en el mercado de suscripciones de IA, como ChatGPT Plus. La integración de Gemini en Gmail y su suite de productividad de Google se alinea con la forma en que los usuarios trabajan.

La empresa aprovecha su base de usuarios de Android para ampliar el alcance de Gemini, con planes de expansión internacional y soporte para idiomas adicionales. El cambio de nombre señala la evolución de Google en tecnología de IA, pasando de Bard a Gemini.

Perplexity: un motor de búsqueda construido con tecnologías IA modernas

Perplexity

El motor de búsqueda de Perplexity está construido completamente desde cero utilizando inteligencia artificial, mostrando lo que se puede lograr con las tecnologías de IA modernas. El autor destaca las capacidades del motor de búsqueda de Perplexity y cómo les ha proporcionado resultados de búsqueda relevantes y precisos.


Este innovador motor de búsqueda, impulsado por una inteligencia artificial de última generación, va más allá de los listados tradicionales. Ofrece respuestas completas, contextualizadas y en lenguaje natural. Se presenta como un buscador conversacional, una herramienta que proporciona respuestas precisas a preguntas complejas utilizando modelos de lenguaje avanzados. Su capacidad para ofrecer respuestas está limitada por las capacidades de la inteligencia artificial y los resultados de las búsquedas.

Perplexity AI fue fundado en 2022 por Andy Konwinski, Aravind Srinivas, Denis Yarats y Johnny Ho. Los cuatro fundadores se conocieron mientras trabajaban en Google AI, donde estaban involucrados en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes. Estaban frustrados por la falta de una buena manera de acceder y utilizar el conocimiento contenido en estos modelos, por lo que decidieron iniciar su propia empresa para abordar este problema.

El nombre «Perplexity» fue elegido porque refleja el objetivo de la empresa de proporcionar a los usuarios respuestas precisas e informativas a sus preguntas, incluso si esas preguntas son complejas o desafiantes. La misión de la empresa es «democratizar el acceso al conocimiento» facilitando que cualquiera pueda aprender y explorar nuevos temas. Perplexity AI también está desarrollando varias otras funciones, como la capacidad de generar código, escribir tablas y resolver problemas matemáticos.

En comparación con ChatGPT, Perplexity AI tiene acceso a internet en tiempo real para ofrecer respuestas actualizadas. Además, mientras que ChatGPT puede ofrecer respuestas que pueden no ser verificables, Perplexity AI proporciona las fuentes de donde ha obtenido la información, permitiendo a los usuarios verificarla por sí mismos. Ambos modelos destacan por su capacidad para contextualizar la información, lo que permite mantener conversaciones fluidas. Por ejemplo, Perplexity AI puede entender la secuencia de preguntas y respuestas relacionadas.

Comparado con Google, Perplexity AI ofrece una diferencia significativa al comprender la pregunta y elaborar una respuesta coherente utilizando fuentes relevantes, en lugar de simplemente devolver resultados basados en SEO. En resumen, Perplexity AI combina la capacidad de conversación de ChatGPT con la profundidad y precisión de búsqueda de Google.

Chrome presenta 3 innovadoras funciones generativas de inteligencia artificial

Parisa Tabriz. Chrome is getting 3 new generative AI features Jan 23, 2024

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En la búsqueda constante de mejorar las experiencias de los usuarios, Chrome presenta funciones revolucionarias de inteligencia artificial generativa con el lanzamiento de Chrome (M121). Estas características experimentales tienen como objetivo revolucionar la organización de pestañas, ofrecer la creación personalizada de temas y ayudar a los usuarios a redactar contenido en la web. Estas funciones estarán disponibles en Macs y Windows en los EE. UU., y se podrán acceder a través de la configuración de Chrome.

1. Organización inteligente de pestañas

La gestión de numerosas pestañas ahora se simplifica con el Organizador de pestañas. La inteligencia artificial de Chrome propondrá de manera intuitiva y creará grupos de pestañas basados en tus pestañas activas. Esto es particularmente ventajoso para usuarios multitarea comprometidos en diversas actividades simultáneas, como planificar viajes, investigar temas o comprar. Los usuarios pueden iniciar esta función haciendo clic derecho en una pestaña y seleccionando «Organizar pestañas similares» o utilizando la flecha desplegable junto a las pestañas. Chrome incluso sugiere nombres y emojis para estos grupos de pestañas para facilitar su recuperación.

2. Temas personalizados generados por IA

Empoderando a los usuarios para personalizar aún más su experiencia de navegación, Chrome presenta temas personalizados generados por IA. Utilizando un modelo de difusión de texto a imagen, los usuarios pueden generar rápidamente temas basados en temas seleccionados, estados de ánimo, estilos visuales y colores. Esta función elimina la necesidad de complejas instrucciones de IA, haciendo que la personalización sea más accesible. Los usuarios pueden acceder a esta función a través del panel lateral «Personalizar Chrome», seleccionando «Cambiar tema» y luego «Crear con IA». Las posibilidades son vastas, permitiendo a los usuarios adaptar la apariencia de Chrome a sus preferencias de manera fácil.

3. Asistencia de IA en la escritura web

Abordando los desafíos de expresar pensamientos en línea, Chrome está listo para lanzar un asistente de escritura experimental impulsado por IA en la próxima versión. Esta función ayudará a los usuarios a redactar contenido en la web con confianza, ya sea redactando reseñas, confirmaciones de asistencia o consultas formales. Al hacer clic derecho en un cuadro de texto o campo en cualquier sitio que visites en Chrome, los usuarios pueden seleccionar «Ayúdame a escribir» para recibir sugerencias generadas por IA, iniciando el proceso de escritura y aumentando la confianza en la comunicación en línea.

Dado que estas funciones son experimentos públicos iniciales, estarán desactivadas inicialmente para cuentas empresariales y educativas. Los usuarios de Chrome pueden anticipar más avances a lo largo del año, incluida la integración del nuevo modelo de IA Gemini, destinado a mejorar la velocidad y facilidad de navegación. Mantente atento a más innovaciones mientras Chrome continúa integrando tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático en su plataforma.

Las personas que utilizan motores de búsqueda para verificar noticias que sabían que eran inexactas terminaron confiando más en esas historias.

How online misinformation exploits ‘information voids’—And what to do about it. (2024). Nature, 625(7994), 215-216. https://doi.org/10.1038/d41586-024-00030-x

Este año marca el año electoral más grande registrado en la historia, con países que representan alrededor de la mitad de la población mundial celebrando elecciones. Sin embargo, surgen preocupaciones de que 2024 podría ser un año significativo para la propagación de información errónea y desinformación. Si bien ambos términos se refieren a contenido engañoso, la desinformación se fabrica intencionalmente.

La prevalencia de la búsqueda en línea y las redes sociales permite reclamaciones y contraargumentos interminables durante los períodos electorales. Un estudio reciente destacó la existencia de «vacíos de datos», espacios que carecen de evidencia en los que las personas que buscan precisión sobre temas controvertidos pueden caer. Esto subraya la necesidad de campañas de alfabetización mediática más sofisticadas para combatir la desinformación.

La investigación indica que las personas que utilizan motores de búsqueda para verificar noticias que sabían que eran inexactas terminaron confiando más en esas historias. Esto ocurre porque los resultados de la búsqueda pueden priorizar fuentes que corroboren la historia inexacta, contribuyendo al efecto de la verdad ilusoria.

Los esfuerzos para abordar este problema requieren una colaboración entre los proveedores de motores de búsqueda y las fuentes de conocimiento basado en evidencia. Si bien los sistemas automatizados despriorizan fuentes no confiables, se necesitan medidas adicionales. Google, por ejemplo, se basa en algoritmos para clasificar noticias según medidas de calidad, pero la incorporación de aportes humanos y el fortalecimiento de los sistemas internos de verificación de hechos podrían ofrecer soluciones más efectivas.

Las campañas de alfabetización mediática deben centrarse en educar a los usuarios para discernir entre diferentes fuentes en los resultados de búsqueda. Las iniciativas para mejorar la alfabetización mediática podrían comenzar exponiendo a personas influyentes a métodos de investigación, permitiéndoles influir positivamente en sus redes. Las lecciones de las campañas de alfabetización en salud también deberían informar las estrategias, considerando las diversas necesidades de los diferentes grupos de población.

Al abordar la información errónea y la desinformación, es crucial una colaboración entre los proveedores de motores de búsqueda, las fuentes de conocimiento basado en evidencia y las revistas de investigación. La urgencia surge a medida que la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje grandes tienen el potencial de amplificar la información errónea. Empoderar a las personas para ignorar noticias de fuentes no confiables se vuelve esencial en este año electoral crítico.

Google presenta E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness) para ayudar valorar la calidad de las páginas

«Actualización más reciente de las directrices de evaluación de la calidad: el E-A-T adquiere una E adicional de Experiencia | Blog del Centro de la Búsqueda de Google». Google for Developers. Accedido 18 de octubre de 2023.

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Google E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness) es un conjunto de criterios utilizados para evaluar los sitios web con el fin de impulsar mejoras en sus algoritmos y garantizar que se muestren contenidos de calidad a los usuarios.

Para mejorar el rendimiento de su sitio web en los resultados de búsqueda, es una buena práctica centrarse en crear contenido de alta calidad que demuestre experiencia, autoridad y confiabilidad en su campo. Construir una sólida reputación en línea y garantizar información precisa y confiable en su sitio web puede tener un impacto indirecto en sus clasificaciones en los motores de búsqueda. Sin embargo, los algoritmos y factores de clasificación exactos utilizados por los motores de búsqueda son propietarios y pueden cambiar con el tiempo. Se utiliza en la evaluación de calidad por los Evaluadores de Calidad de Búsqueda, pero no es un factor directo en el algoritmo de Google. En cambio, es un término utilizado en la comunidad de SEO para describir la calidad de un sitio web.


E-E-A-T significa «Experiencia, Autoridad y Confianza,» y es un concepto introducido por  Google’s Search Quality Rater Guidelines (SQRG) para ayudar a los evaluadores humanos a evaluar la calidad del contenido web. Si bien E-E-A-T no es un factor de clasificación directo utilizado por motores de búsqueda como Google, desempeña un papel importante en la determinación de la calidad y relevancia de las páginas web en los resultados de búsqueda.

Esto es lo que representa cada componente de E-E-A-T :

  • Experiencia (Experience): Google busca sitios web que ofrezcan una experiencia positiva a los usuarios. Esto implica una navegación fácil y amigable, una buena estructura de la página y un diseño que mejore la experiencia del visitante.
  • Experto (Expertise): Google valora la experiencia y conocimientos demostrados en un campo o temática específica. Se espera que el contenido esté respaldado por expertos o autoridades en la materia para garantizar su precisión y calidad.
  • Autoridad (Authoritativeness): La autoridad se refiere a la credibilidad y reputación del sitio web y sus creadores. Google evalúa la confianza que los usuarios pueden tener en la información proporcionada.
  • Confianza (Trustworthiness): La confianza se relaciona con la fiabilidad y veracidad de la información presentada en el sitio web. Los sitios web deben ser transparentes sobre sus propósitos y cumplir con las expectativas de los usuarios en cuanto a la precisión de la información.

Estos criterios son esenciales para garantizar que Google ofrezca resultados de búsqueda de alta calidad que sean útiles y confiables para los usuarios. Los sitios web que cumplen con los estándares de E-E-A-T tienen más posibilidades de obtener un buen posicionamiento en los resultados de búsqueda de Google y de ofrecer contenidos valiosos a sus visitantes.

E-E-A-T es particularmente relevante en campos donde la precisión y la credibilidad de la información son de suma importancia, como la salud, las finanzas y el asesoramiento legal. Los sitios web y creadores de contenido que establecen y mantienen un fuerte perfil de E-E-A-T son más propensos a ser considerados fuentes fiables tanto por los motores de búsqueda como por los usuarios, lo que puede tener un impacto indirecto en sus clasificaciones en los motores de búsqueda.

Si bien E-E-A-T no es un factor de clasificación directo, es un aspecto crucial de la optimización para motores de búsqueda (SEO) porque influye en cómo se evalúa y finalmente se clasifica su contenido por los motores de búsqueda como Google. Seguir las pautas de E-E-A-T puede ayudar a mejorar la calidad de su contenido y hacerlo más competitivo en los resultados de búsqueda.

¿Sustituirá ChatGPT al motor de búsqueda de Google?

«Will ChatGPT Replace the Google Search Engine?», 26 de mayo de 2023. https://www.boldare.com/blog/will-chatgpt-replace-google-search-engine.

ChatGPT ha arrasado en el sector digital, conquistando corazones y mentes por igual. Y esto ha ocurrido por una razón. Es fácil de usar, gratuito y lleno de usos potenciales. Es potente, pero no ilimitado. En pocas palabras: no, ChatGPT no sustituirá al motor de búsqueda de Google. Puede que se haga con parte del tráfico pero, al menos por ahora

ChatGPT, o modelos lingüísticos similares, son potentes herramientas para generar textos de apariencia humana y ayudar a los usuarios a encontrar información. Sin embargo, es importante señalar que ChatGPT está diseñado como agente conversacional y no como motor de búsqueda.

Google Search y ChatGPT parecen similares. Hay un campo en el que se introduce la consulta y, a continuación, se obtiene un resultado: en el caso de Google, se trata de una lista de sitios web (aunque no sólo: en los últimos años, Google ha empezado a mostrar los denominados resultados enriquecidos, que pretenden responder a la pregunta del usuario a nivel de motor de búsqueda); en el caso de ChatGPT, se trata de una respuesta completa a una pregunta determinada.

Google vs ChatGPT no se trata simplemente de una competición entre un motor de búsqueda clásico y la IA. Google lleva tiempo utilizando algoritmos de IA para responder a las consultas de los usuarios. RankBrain, Neural Matching, Bert, MUM: estos son los algoritmos de IA más populares que Google ha introducido en su motor de búsqueda en los últimos años.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) se lanzó en 2018 y ayuda al motor de búsqueda a procesar y comprender el lenguaje natural. Se basa en la arquitectura Transformer – al igual que el modelo GPT utilizado por ChatGPT.

¿Cómo funciona ChatGPT?

ChatGPT es un modelo lingüístico probabilístico diseñado para seguir y ejecutar instrucciones. Ha sido entrenado con un conjunto específico de datos textuales para ejecutar las instrucciones con la mayor precisión posible. Lo hace generando tokens: secuencias de caracteres y palabras, basadas en una distribución de probabilidades.

En pocas palabras, lo que hace básicamente la inteligencia artificial es analizar las estadísticas y la secuencialidad del orden de las palabras y construir cadenas con las palabras más probables. El aspecto que aún no es visible en el propio ChatGPT -pero lo será en su iteración Bing o en el modelo fuente OpenAI Playground- es la posibilidad de definir el parámetro «temperatura». Esta característica permite a los usuarios decidir cuánto puede desviarse el modelo de la información que ha aprendido de su conjunto de datos.

En la práctica, el parámetro de temperatura indica si los tokens (palabras) utilizados deben tener el nivel de probabilidad más alto. Esto tiene un enorme impacto en el efecto final. Si decide añadir sólo las palabras más probables, el resultado será muy plano, repetitivo y esquemático. Si permite el uso de tokens de menor rango, más aleatorios, obtendrá un resultado más versátil e interesante.

Los posibles errores y elucubraciones en las respuestas se deben a que, aunque los modelos se entrenan con enormes cantidades de datos textuales, no son capaces de entender el mundo de forma humana ni de verificar la veracidad de la información como harían las personas. En su lugar, se basan en estructuras lingüísticas y patrones aprendidos a partir de los datos de entrenamiento.

Por ejemplo, cuando se le pregunta sobre algún tema científico, puede citar determinados trabajos de investigación, junto con sus títulos, autores, fechas de publicación, etc. Pero una vez que se empieza a buscar esos trabajos, a menudo resulta que nunca han existido. Todo depende de cuánta información y cuántas citas sobre un tema determinado había en el corpus de texto utilizado para entrenar el modelo.

Por consiguiente, aunque el resultado generado por un modelo sea gramaticalmente correcto y suene sensato, puede contener información falsa, o información «inventada» por el modelo. De ahí viene el concepto de «alucinación»

Y por eso hay que tener en cuenta que, aunque la IA sea una herramienta poderosa para la generación de textos, sigue requiriendo supervisión y evaluación humanas, sobre todo si la información que proporciona se va a utilizar para tomar decisiones importantes o en situaciones en las que el uso de datos precisos y exactos es esencial. Por eso, utilizar ChatGPT como alternativa a los motores de búsqueda -incluido Google- está prácticamente descartado.

ChatGPT no es un motor de búsqueda, es un procesador de texto. Como su nombre indica, su función es procesar texto. También puede generar textos, pero para ello debe recibir alguna entrada o un patrón a seguir. No escribirá una entrada de blog por ti (es decir, puede hacerlo, pero el escritor debe comprobar la información generada por el chatbot). ChatGPT puede resultar útil para varios usos: puede codificar, corregir, analizar y categorizar contenidos, etcétera. Pero no funcionará como motor de búsqueda.

Aunque los modelos de IA conversacional como ChatGPT pueden proporcionar respuestas instantáneas y ayudar a los usuarios en determinadas tareas, no tienen la misma amplitud y profundidad de información que un motor de búsqueda como Google. Es más acertado considerar los modelos de IA conversacional y los motores de búsqueda como herramientas complementarias que como competidores directos. La IA conversacional puede ser útil para proporcionar respuestas rápidas y entablar conversaciones interactivas, mientras que los motores de búsqueda destacan en la recuperación de una amplia gama de información de la inmensidad de Internet.

En conclusión: Hay que tener en cuenta que la tecnología está en constante evolución y que es posible que surjan nuevos avances en el futuro. Sin embargo, por ahora, es poco probable que los modelos de IA conversacional sustituyan por completo a los motores de búsqueda como Google Search. En cambio, es probable que sigan coexistiendo y complementándose de diferentes maneras para atender las diversas necesidades de información de los usuarios.

¿Cuándo sustituirá ChatGPT a las búsquedas? El 42 % de los profesionales de diversos sectores encuestados predijeron que en el futuro encontrarían información basada en Internet a través de chatbots

How ChatGPT and Generative AI Will Alter the Future of Work—Aberdeen Strategy & Research. (2023). Recuperado 28 de abril de 2023, de https://www.aberdeen.com/blog-posts/how-chatgpt-and-generative-ai-will-alter-the-future-of-work/

¿Cuándo sustituirá ChatGPT a las búsquedas? Quizá antes de lo que cree
Una encuesta reciente de Aberdeen Strategy & Research preguntaba cómo crees que encontrarás información en Internet en el futuro: Los chatbots de IA ganan a los motores de búsqueda por un amplio margen.

El artículo plantea la posibilidad de que los sistemas de conversación basados en IA, como ChatGPT, puedan reemplazar a los motores de búsqueda tradicionales en un futuro cercano, ya que ofrecen una experiencia más personalizada y efectiva para los usuarios. Además, se discuten los desafíos que todavía deben superarse antes de que esto suceda, como la falta de transparencia y control en la toma de decisiones de los sistemas de IA.

Se ha escrito mucho sobre las implicaciones de las herramientas impulsadas por IA que realizan tareas empresariales que antes requerían horas de trabajo humano. Como es lógico, gran parte del debate sobre la IA se ha centrado en que la tecnología pone en peligro puestos de trabajo en campos como la creación de contenidos, la atención al cliente, la introducción de datos e incluso la programación informática. Sin embargo, se avecina otro gran cambio: uno que podría alterar fundamentalmente la forma en que obtenemos información y, posiblemente, poner patas arriba el actual paradigma de Internet basado en la publicidad con el que todos estamos familiarizados.

Según una encuesta realizada por Aberdeen Strategy & Research en marzo de 2023, el 42 % de los 642 profesionales de diversos sectores encuestados predijeron que en el futuro encontrarían información basada en Internet a través de chatbots de IA, mientras que solo el 24 % se decantó por los motores de búsqueda.

No sólo los usuarios creen que es más probable que utilicen chatbots para las búsquedas web en el futuro, sino que muchos ya los están utilizando hoy en día. En marzo de 2023, casi seis de cada 10 encuestados habían probado herramientas de IA generativa. Los encuestados eran casi tres veces más dados a haber probado chatbots (56%) como ChatGPT que herramientas de texto a imagen (20%) como Dall-E 2 o Midjourney. Así que, aunque cualquiera tiene el poder de utilizar la IA para generar imágenes, no son muchos los que lo están haciendo todavía.

El estudio reveló que el 16% de los encuestados había utilizado herramientas de IA de manera intensiva (usuarios avanzados), mientras que el 43% las había probado solo de manera ocasional (usuarios ocasionales). Además, los usuarios avanzados eran más jóvenes, con un 28% de la generación del milenio y posteriores (nacidos después de 1981) siendo usuarios avanzados, en comparación con el 14% de la generación X y el 10% de los boomers.

En la actualidad, estos usuarios avanzados son los pioneros de la IA generativa, experimentan con nuevos casos de uso y desarrollan opiniones fundamentadas que influirán en el resto de nosotros. De hecho, el 74% de los usuarios avanzados de IA generativa creen que el desarrollo de la IA avanzada podría ser tan importante como la creación de Internet.

Ya el 64% de los usuarios avanzados de IA generativa y el 35% de los usuarios ocasionales creen que la IA puede ayudarles a encontrar respuestas más rápidamente que un motor de búsqueda tradicional, en comparación con sólo el 7% de los que no han probado el uso de la IA. El estudio también indica que el cambio de los motores de búsqueda a los chatbots de IA podría producirse con bastante rapidez. La gran mayoría de los usuarios avanzados actuales (87 %) y de los usuarios ocasionales (80 %) creen que los chatbots de IA podrán ofrecer respuestas más rápidamente que los motores de búsqueda tradicionales en un plazo de dos años, frente al 42 % de los no usuarios.

Brave Summarizer, una herramienta de IA para sintetizar resultados de Brave Search 

Brave Search

El Resumidor proporciona respuestas concisas y precisas en la parte superior de las páginas de resultados de Brave Search, en respuesta a la información introducida por el usuario, basándose únicamente en los resultados de las búsquedas en la Web. A diferencia de un modelo de IA puramente generativo, propenso a soltar afirmaciones sin fundamento, eliminando los grandes modelos lingüísticos (LLM) para procesar múltiples fuentes de información presentes en la Web. Esto produce una respuesta más concisa y precisa, expresada en un lenguaje coherente.

Además, la procedencia de las fuentes originales de datos se cita en todo momento mediante enlaces. De este modo se mantiene la legítima atribución de la información y se ayuda a los usuarios a evaluar la fiabilidad de las fuentes, dos elementos necesarios para mitigar los sesgos de autoridad de los grandes modelos lingüísticos.

Además del resumen en sí, nuestros modelos de IA también son capaces de sustituir los fragmentos (descripciones de resultados) ya dependientes de la consulta por una versión resumida de esos fragmentos, resaltando la respuesta cuando es posible. Esto puede verse como un resumen de una sola fuente (como un artículo de prensa), a diferencia del resumen principal, en el que se consideran y agregan múltiples fuentes para crear una respuesta más completa. El resumen de la parte superior de la página de resultados y estas descripciones especiales coinciden, por lo que los usuarios verán el resumen general y los fragmentos con las respuestas resaltadas.