La inteligencia artificial
generativa no deja de producir titulares en su breve vida mediática. Desde que
hace poco más de un año se convirtió en la tecnología de moda gracias a la
herramienta ChatGPT, su capacidad para erigirse en amenaza para actividades
económicas y competencias profesionales no ha dejado de crecer. El potencial
transformador que presenta reside en su habilidad para generar contenidos
-texto, imagen, vídeo o código de programación- utilizando para ello grandes
cantidades de datos, generalmente procedentes de internet. Precisamente, una de
sus aplicaciones más novedosas está asociada a uno de los servicios más populares
y utilizados de la web: los buscadores.
En mayo de 2023, Google presentó
un nuevo paradigma de búsqueda en las redes, que ha bautizado como Search
Generative Experiences (SGE). Básicamente, se trata de un motor de búsqueda
que, basado en la inteligencia artificial, ofrece respuestas directas y
redactadas a las consultas realizadas, en vez de solamente la tradicional lista
de enlaces web. En la práctica la herramienta recoge información de fuentes
diversas y las incorpora en una única respuesta que aparece en la parte
superior de la página. En la parte de debajo de la página seguirán apareciendo
los resultados de forma similar a los que ahora ofrece Google Search.
No obstante, antes de la de
Google, la primera experiencia en este sentido la llevó a cabo Microsoft,
cuando integró en su buscador Bing noticias en tiempo real gracias a la
colaboración de la empresa OpenAI, la creadora de ChatGPT. El modelo utilizado
se nutría de contenido procedente de toda la red de redes. Posteriormente, la
compañía fundada por Bill Gates ha rebautizado su producto como Microsoft
Copilot y lo anunció en el blog corporativo en noviembre del pasado año.
El caso de Google es similar. Su
servicio Gemini está construido sobre modelos amplios de lenguaje (large
language models) entrenados con contenidos de internet y de otras fuentes,
que trabajan con texto, imágenes, audio y vídeo. La versión experimental de
esta herramienta ya está disponible en más de cien países. En esta primera
versión del buscador todavía se muestran los enlaces web que le han servido al
sistema para elaborar la respuesta a la consulta realizada.
Estos novedosos sistemas de
búsqueda siguen una filosofía denominada Retrieval-augmented generation
(RAG), una infraestructura de inteligencia artificial destinada a mejorar
la calidad de las respuestas generadas por los modelos amplios de lenguaje
(LLM), complementando la representación interna de la información que producen
con fuentes externas de conocimiento. Esta técnica permite, por una parte, que
el modelo tenga acceso a los datos más fiables y actualizados, y, por otra, que
el usuario disponga de la referencia de las fuentes de información usadas por
el modelo para poder comprobar su relevancia y precisión. De acuerdo con los
expertos, el enfoque RAG limita la probabilidad de que la inteligencia
artificial generativa ofrezca información incorrecta o que “alucine”, como se
dice en el argot del sector cuando genera resultados inventados. También reduce
la necesidad de tener que entrenar constantemente el modelo con datos nuevos,
con el consecuente ahorro de costes que ello implica.
Como parece evidente a simple
vista, este nuevo enfoque en los buscadores provocará grandes cambios en el
marketing digital y la publicidad, tal y como los hemos conocido hasta ahora.
Las marcas deberán conocer a fondo el funcionamiento de los sistemas SGE para
dar con la forma óptima de posicionar sus mensajes en las redes. En este
sentido, cobra especial relevancia el diversificar el contenido que se vuelca
en internet, combinando con el texto distintos formatos, como imágenes,
infografías o vídeos, pues ello contribuye a que aparezca entre los resultados
de búsqueda. Esto conlleva que se intensificará la competencia entre las
empresas por renovar y mejorar su contenido en el ciberespacio. El material
utilizado debe estar debidamente adaptado para la inteligencia artificial
generativa, es decir, debe poder ser interpretable por estos modelos, primando
la claridad, la información relevante y el uso estratégico de palabras clave.
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