La búsqueda de Google ha experimentado notables cambios en los últimos años, en buena medida debido a la implantación de la inteligencia artificial (IA). Según el experto informático Sergey Viazmikin, especializado en SEO y herramientas de búsqueda, los avances tecnológicos en Machine Learning y Natural Language Processing han permitido a Google mejorar la precisión y eficacia de sus búsquedas, haciéndolas más intuitivas y más personalizadas.
De acuerdo con Sergey Viazmikin, uno de los hechos clave en la evolución de los motores de búsqueda fue la introducción del Algoritmo de Representaciones Codificadoras Bidireccionales de Transformadores (BERT) en 2019. BERT permitió a Google interpretar mejor el contexto de las consultas de los usuarios, no sólo teniendo en cuenta las palabras por separado, sino también su conexión y su posición en una oración. Esto ha supuesto una importante mejora en la calidad de los resultados de búsqueda, especialmente en el caso de consultas complejas y largas en las que el significado de las palabras individuales depende del contexto.
«Antes de la introducción de la IA, los motores de búsqueda se centraban principalmente en las palabras clave. Sin embargo, las personas formulan con frecuencia consultas en lenguaje natural utilizando oraciones completas y formulando preguntas. Gracias a tecnologías de IA como BERT y modelos posteriores, Google es ahora más competente a la hora de comprender consultas complejas en lenguaje natural. Ahora los usuarios pueden hacer preguntas como se las harían a una persona y obtener resultados más relevantes», dice el experto en TI.
Como ha señalado Sergey Viazmikin, la IA también ha permitido a Google mejorar de forma significativa la personalización de los resultados de búsqueda. Los algoritmos de Machine Learning analizan el comportamiento del usuario, sus preferencias y su historial de búsqueda para ofrecer los resultados más relevantes. Esto es particularmente útil en el contexto de la búsqueda local, donde los resultados se adaptan a la ubicación geográfica del usuario. Por ejemplo, la consulta «cafetería cerca de mí en Mónaco» ofrece ahora resultados más precisos, ya que tiene en cuenta no sólo la ubicación, sino también las preferencias del usuario.
Con el desarrollo de la IA, Google ha podido hacer frente con mayor eficacia al problema de la desinformación y los contenidos de baja calidad. Los algoritmos de Machine Learning ayudan a evaluar la fiabilidad y credibilidad de las fuentes, reduciendo la probabilidad de que información poco fiable aparezca en los primeros puestos de los resultados de búsqueda. Esto es especialmente importante en la era de las fake news y la desinformación, en la que los usuarios necesitan datos verificados y fiables.
«Una de las áreas más interesantes en las que se utiliza la IA de forma activa es la búsqueda visual. Utilizando herramientas como Google Lens, los usuarios pueden buscar información mediante fotos e imágenes. Por ejemplo, basta con hacer una foto de una planta para averiguar su nombre o escanear el texto para obtener su traducción. Esta función se ha hecho posible gracias a las tecnologías de visión por ordenador y Deep Learning», explica Sergey Viazmikin.
En los últimos años, la búsqueda en Google ha experimentado importantes cambios debido a la introducción de la inteligencia artificial. Las tecnologías de IA han mejorado la comprensión del lenguaje natural, han aumentado la precisión y relevancia de los resultados, han hecho posible la búsqueda visual y por voz, además de haber mejorado la experiencia global del usuario. Estos cambios no sólo han mejorado la calidad de la búsqueda, también la han hecho más cómoda e intuitiva desde el punto de vista de los usuarios de todo el mundo. En el futuro, podemos esperar cambios aún más emocionantes e innovadores que seguirán transformando la forma de buscar información en Internet.