Transformando la búsqueda digital usando inteligencia artificial

La web es un gran almacén de conocimientos y, dado que las personas se vuelven cada vez más conocedoras de Internet, los motores de búsqueda se han convertido en una parte integral de nuestras vidas. Empresas como Google y Microsoft están invirtiendo activamente en sus respectivos motores de búsqueda para mantenerse al día con la creciente demanda de información. Sin embargo, el esfuerzo no termina ahí. Los proveedores de motores de búsqueda tienen que mejorar los algoritmos de búsqueda continuamente, agregar nuevas funciones y buscar más innovaciones. A lo largo de los años, la búsqueda en Google, Bing o incluso Facebook ha experimentado una mejora drástica, no solo en términos de los resultados que ofrecen, sino también en la precisión de estos resultados.

Hoy en día, somos bastante propensos a escuchar la frase “Google it”. De hecho, Google ha monopolizado la búsqueda digital con su sólida tecnología y la capacidad de ofrecer resultados precisos. Esto no se basa únicamente en los algoritmos de búsqueda y los rastreadores de sitios web, sino que va mucho más allá. Usando inteligencia artificial, los motores ahora pueden adaptarse mejor al comportamiento humano y predecir resultados de búsqueda más personalizados. La inteligencia artificial está cambiando la forma en que navegamos por la web y está mejorando más rápido de lo que podemos imaginar.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Todos sabemos cómo funciona el cerebro humano. Está en un estado de continuo desarrollo y aprendizaje utilizando nuestros sentidos. La IA o inteligencia artificial funciona de manera similar y está diseñada para imitar el cerebro humano y su comportamiento. ¿Alguna vez se preguntó cómo Facebook puede etiquetar las fotos de su grupo automáticamente o cómo la búsqueda de Google ofrece sugerencias cuando busca? La inteligencia artificial ingiere una cantidad inimaginable de datos utilizando un sistema de redes neuronales profundas y aprende a realizar tareas más complicadas utilizando los datos.

Hay tres tipos principales de IA según el calibre:

• Inteligencia Artificial Estrecha (ANI): esta es la categoría más frecuente de IA que impulsa la mayoría de nuestras actividades diarias en Internet. Por lo general, se especializa en un modo de actividad unidireccional, como una búsqueda o una conversación simple, o tal vez un juego de ajedrez. Los mejores ejemplos de este tipo serían Siri o Google Now, los asistentes de voz patentados de Apple y Google, respectivamente. Por lo general, estos no pueden funcionar por sí mismos y deben ser activados por la acción humana.
• Inteligencia artificial general (AGI): es mucho más avanzada que ANI, ya que implica habilidades complejas de aprendizaje y tareas como el razonamiento, la planificación y la resolución de problemas complicados. AGI generalmente está a la par con el pensamiento y el funcionamiento a nivel humano y es algo que aún no se ha desarrollado en el mundo real.
• Superinteligencia artificial (ASI): se parece más a un concepto teórico, ya que el desarrollo en este campo es exagerado. Técnicamente, debería ser mucho más inteligente que el intelecto humano normal. ASI es capaz de adaptarse a la creatividad científica, las habilidades sociales y la sabiduría general.

Aprendizaje automático profundo y su utilización
Este método aprovecha las redes neuronales que alimentan la mayor parte de Internet en estos días. Usando una red masiva de software y hardware complejos, las redes neuronales analizan grandes cantidades de datos sin procesar de varias fuentes. Por lo tanto, mejoran en la realización de tareas como identificar fotografías, responder a consultas de búsqueda generadas por voz y ejecutar comandos hablados en un teléfono inteligente.

En los últimos años, este proceso de aprendizaje ha cambiado la forma en que los humanos interactúan con Internet y los diferentes dispositivos conectados a Internet. Desde Google y Apple hasta gigantes de las redes sociales como Facebook, Twitter y Skype han implementado esta tecnología para generar resultados específicos para el usuario y hacer que la búsqueda sea más intuitiva.

Google y RankBrain
Recientemente, Google ha implementado su propio sistema de red neuronal llamado RankBrain, que ha tenido un impacto masivo en los resultados de búsqueda y SEO. Millones de consultas de búsqueda pasan por el motor de búsqueda de Google cada segundo y, según los informes, RankBrain se alimenta de aproximadamente el 15% de estas consultas para predecir con precisión la clasificación de los sitios web en los SERP. El uso de este tipo de sistema de red neuronal presenta una serie de ventajas y desventajas.

ventajas:

• La mayoría de los científicos y expertos en datos han identificado que la red neuronal es bastante complicada para la comprensión general y los ajustes, lo que la convierte en una forma confiable de obtener resultados auténticos.
• Redes como RankBrain proporcionan predicciones un 10 % más precisas que las manuales.
• Dado que las redes neuronales se alimentan de datos sin procesar, pueden proporcionar comentarios mucho más precisos basados ​​en consultas de búsqueda y datos individuales.
• Estas redes pueden aprender rápida y correctamente si se alimentan con suficientes datos sobre algo.

Desventajas:

• La mayoría de los expertos no saben muy bien cómo funciona esta tecnología; la gente simplemente sabe que lo hace, y lo hace excepcionalmente bien.
• Puede ser difícil modificar la funcionalidad de RankBrain para cambiar las prioridades.

Todavía no está claro qué significa la implementación de RankBrain para la búsqueda de Google a largo plazo. Sin embargo, dado que los ingenieros no logran comprender el núcleo de su éxito, es una forma mucho más confiable de clasificar sitios web. Cuando una persona busca fútbol, ​​los resultados de la búsqueda le muestran directamente imágenes y noticias relacionadas con el fútbol y no con el cricket. Si bien la importancia del SEO no se puede socavar al proporcionar resultados de búsqueda personalizados, una gran parte de esta articulación también se basa en RankBrain.

Búsqueda personalizada y contextual
La mayoría de los motores de búsqueda se construyen y mejoran de tal manera que comprenden al usuario y sus necesidades. Por ejemplo, si una persona busca un tema en Internet desde su teléfono inteligente, Google puede comprender fácilmente que la consulta se generó desde un dispositivo móvil y, en consecuencia, arroja resultados optimizados para ese dispositivo en particular. Dado que la búsqueda por voz es extremadamente frecuente y más empresas la impulsan activamente, los asistentes como Google Now y Siri incluso intentan usar la ubicación de la persona para proporcionar resultados extremadamente personalizados.

Por el contrario, si una persona busca, por ejemplo, a Cristiano Ronaldo, el motor de búsqueda puede usar el contexto de la búsqueda para sugerir nombres de otros jugadores que también podrían interesarle al usuario. Esta tecnología está evolucionando gradualmente y con redes neuronales construidas. directamente en los motores de búsqueda, los usuarios ahora pueden obtener más información que nunca.

El concepto de búsqueda no se limita únicamente a buscadores como Google, Bing o Yahoo. Los sitios de comercio electrónico como Amazon, Ebay y Flipkart también tienen una búsqueda contextual y personalizada incorporada. Incluso Facebook entiende quién podría estar presente en sus imágenes, qué podría estar viendo, comiendo o sintiendo. En un mundo donde las personas están asimilando una gran cantidad de información, es posible que ni siquiera nos demos cuenta de cuánta inteligencia artificial domina nuestras vidas. Ya sea un juego de ajedrez en el que juegas contra un 'Jugador 1' predeterminado, o una conversión de moneda sobre la que quieres saber, siempre hay un segundo cerebro flotando sobre nosotros.