Historia y cronología de la inteligencia artificial en los buscadores

Aunque la irrupción de los agentes de inteligencia artificial en los buscadores haya provocado tantas alteraciones en el último período, los sistemas de IA propiamente dichos llevan con nosotros mucho tiempo. Es importante repasar cuáles fueron sus antepasados considerando los eventos más relevantes que tuvieron lugar en diferentes fechas. Un ejercicio necesario para saber de dónde venimos y a la vez poder intuir hacia dónde vamos. Recordemos los puntos de inflexión más destacados en esta cronología que actualizaremos periódicamente.

Orígenes y Primeros Pasos (1990s – principios 2000s)

• 1990: Archie (Precursor): Aunque no usaba IA como la conocemos hoy, Archie fue un primitivo motor de búsqueda que indexaba listas de archivos FTP. Marcó el inicio de la búsqueda digital, sentando las bases para futuros desarrollos.
• 1994: WebCrawler: Introdujo el primer sistema que indexaba páginas web completas, permitiendo la recuperación automática de contenido. Esto fue un avance significativo respecto a los directorios web manuales.
• 1995: AltaVista: Fue pionero en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los motores de búsqueda, permitiendo a los usuarios buscar en lenguaje más conversacional en lugar de palabras clave exactas. Esto facilitó enormemente la interacción para el usuario promedio.
• 1998: Google y PageRank: Google revolucionó las búsquedas con su algoritmo PageRank. Si bien no era IA en el sentido moderno, utilizaba un sistema de análisis de enlaces para evaluar la calidad y relevancia de las páginas web, lo que ofrecía resultados de búsqueda mucho más precisos y relevantes. Este algoritmo sentó las bases para una búsqueda más inteligente.
• 2001: Corrección ortográfica basada en aprendizaje automático (Google): Google implementó el aprendizaje automático para mejorar la corrección ortográfica en su buscador, un pequeño pero significativo paso hacia una comprensión más profunda de las consultas del usuario.

Era de la Búsqueda Semántica y Comprensión Contextual (2000 – 2010)

• 2006: Google Traductor (Google): Lanzamiento de Google Traductor, que aplicó el aprendizaje automático a la traducción de idiomas. Aunque no es directamente un buscador, demostró el poder de la IA en el PLN para romper barreras idiomáticas y ampliar el acceso a la información.
• 2009: Lanzamiento de Bing (Microsoft): Microsoft lanza Bing como sucesor de sus anteriores motores de búsqueda. Desde sus inicios, Bing ha buscado ofrecer resultados de búsqueda más inteligentes y relevantes.
• 2010: Inbenta y la comprensión semántica: Inbenta se centró en la comprensión semántica, lo que permitía al motor de búsqueda reconocer el contexto y la intención de una consulta, ofreciendo respuestas más correctas y no solo coincidencias de palabras clave.
• 2015: TensorFlow (Google): Google democratiza la IA al lanzar TensorFlow, un nuevo marco de aprendizaje automático de código abierto. Esto aceleró la investigación y el desarrollo de la IA a nivel global, facilitando la creación de aplicaciones de inteligencia artificial, incluyendo aquellas para el procesamiento del lenguaje natural.

La revolución de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y la Búsqueda Conversacional (2020 – Actualidad)

• 2020: GPT-3 (OpenAI): OpenAI lanza GPT-3, uno de los primeros y más influyentes modelos de lenguaje grandes (LLMs). Aunque no fue implementado directamente en buscadores en ese momento, demostró el potencial de la IA generativa para comprender y generar texto de manera coherente y relevante, sentando las bases para la próxima generación de búsqueda.
• 30 de noviembre de 2022: Lanzamiento de ChatGPT (OpenAI): La publicación de ChatGPT marca un hito. Aunque inicialmente no era un buscador, su interfaz conversacional y su capacidad para generar respuestas complejas y coherentes atrajeron la atención del público masivo y demostraron el potencial de los LLMs para revolucionar la interacción con la información.
• 6 de febrero de 2023: Google lanza Bard (Google): En respuesta a la popularidad de ChatGPT, Google lanza Bard (posteriormente renombrado a Gemini), su propio modelo conversacional de IA. Esto marcó el inicio de una «carrera» entre las empresas tecnológicas para integrar la IA generativa en sus productos principales, incluyendo los buscadores.
• 8 de febrero de 2023: Microsoft incorpora IA en Bing y Edge (Microsoft): Microsoft integra la tecnología de OpenAI (GPT-4) en su buscador Bing y en el navegador Edge. Esto permite a los usuarios interactuar con el buscador de manera conversacional, hacer preguntas complejas y obtener resúmenes de información directamente en los resultados de búsqueda. Esta fue una de las primeras y más destacadas integraciones de IA generativa en un motor de búsqueda principal.
• 14 de marzo de 2023: OpenAI lanza GPT-4 (OpenAI): Una versión más avanzada de su modelo de lenguaje, GPT-4, que mejoró significativamente la capacidad de comprensión y generación de texto, y su razonamiento, lo que la hizo aún más atractiva para su integración en sistemas de búsqueda.
• 20 de abril de 2023: Nace Google DeepMind: La unión de Google Brain y DeepMind consolida los esfuerzos de Google en investigación de IA, lo que se traduce en avances más rápidos para productos como la búsqueda.
• Septiembre de 2023: Baidu lanza su chatbot basado en IA generativa, Ernie Bot (Baidu): Baidu, el motor de búsqueda dominante en China, presenta su propio chatbot conversacional, Ernie Bot, integrado en sus servicios de búsqueda. Esto demuestra la adopción global de la IA generativa en los motores de búsqueda.
• Mayo de 2024: Vistas Creadas con IA (AI Overviews) en Google Search (Google): Google implementa las «AI Overviews» (anteriormente referenciadas como SGE – Search Generative Experience) en su buscador, mostrando resúmenes generados por IA directamente en la parte superior de los resultados de búsqueda para consultas complejas. Los usuarios que las utilizan reportan mayor satisfacción y realizan búsquedas más frecuentes, lo que indica un cambio en la forma en que la gente utiliza la Búsqueda.
• Principios de 2025: Modo IA en Búsqueda (Google): Google comienza a probar y luego lanza el «Modo IA» en EEUU, ofreciendo una experiencia de búsqueda aún más integrada y conversacional impulsada por IA.

Perspectivas actuales de la inteligencia artificial en los buscadores

Actualmente, la inteligencia artificial en los buscadores está profundamente arraigada en todos los aspectos, desde la comprensión de las consultas de los usuarios y la indexación de contenido hasta la clasificación de los resultados y la presentación de información. Los avances clave incluyen:

• Búsqueda Conversacional y Generativa: Los usuarios pueden interactuar con los buscadores de forma más natural, haciendo preguntas complejas y obteniendo respuestas directas y resúmenes generados por IA. La capacidad de los LLMs para comprender el contexto y la intención detrás de consultas ambiguas ha mejorado drásticamente.
• Personalización Avanzada: La IA permite a los buscadores adaptar los resultados a las preferencias, el historial de búsqueda, la ubicación y el comportamiento en línea de cada usuario de una manera mucho más granular y dinámica. Esto incluye la adaptación de «AI Overviews» a las necesidades individuales.
• Búsqueda Multimodal Refinada: La capacidad de buscar utilizando imágenes, voz y texto de manera combinada se ha vuelto más sofisticada. Los modelos de IA actuales pueden integrar y procesar información de diferentes modalidades para ofrecer resultados más completos. Hasta puedes tomar una foto y preguntar sobre ella.
• Comprensión Profunda del Contenido y Razonamiento: Los modelos de IA son capaces de analizar y comprender el significado y el contexto de las páginas web de manera mucho más sofisticada, incluso extrayendo conocimiento de gráficos y tablas. La IA no solo recupera información, sino que también intenta razonar sobre ella para ofrecer respuestas más coherentes y precisas.
• Integración Continua de LLMs: Todos los principales buscadores están en una carrera constante por integrar los últimos y más potentes LLMs en sus infraestructuras, buscando mejorar la velocidad, la precisión y la relevancia de las respuestas generadas por IA.
• Énfasis en la Experiencia del Usuario (UX): La IA se está utilizando para optimizar la interfaz de usuario de los buscadores, haciendo que la experiencia de búsqueda sea más fluida, intuitiva y visualmente atractiva, a menudo con elementos interactivos generados por IA.
• Retos y Avances en la Fiabilidad y Verificabilidad: Con el aumento de las «AI Overviews» y las respuestas generadas, los desarrolladores de buscadores están dedicando un esfuerzo significativo a mejorar la fiabilidad y la verificabilidad de la información proporcionada por la IA, incluyendo la citación clara de las fuentes.

Conclusiones

La inteligencia artificial en los buscadores sigue evolucionando con un enfoque continuo en ofrecer experiencias más intuitivas, inteligentes y personalizadas para los usuarios, adaptándose rápidamente a las nuevas capacidades de los modelos más avanzados. Pero este progreso refleja severos cambios en la captación de tráfico web y la trazabilidad de su procedencia. Importantes aspectos en el ámbito del SEO (Search Engine Optimization) que ahora cede parte de su hegemonía a otras disciplinas relacionadas con nuevas nomenclaturas como GEO (Generative Engine Optimization), LLMO (Large Language Model Optimization) y AEO (Answer Engine Optimization). Además, se esperan transformaciones sucesivas de cara al futuro, incluso adaptaciones por los efectos de la aplicación de diferentes leyes y regulaciones.