La inteligencia artificial está irrumpiendo en todos los ámbitos del conocimiento y en muchas de las actividades que llevamos a cabo día a día.
Las susceptibles a ser tocadas por la transformación son las tareas repetitivas, manuales que no requieren de gran capacidad pero que pueden ser optimizadas de forma moderadamente sencilla.
Hay otras que aunque automáticas, están teniendo un mayor impulso a través de inteligencia artificial para entregar mejorares resultados de forma veloz, mejorando la experiencia de los clientes y aprendiendo sobre la marcha.
Buscadores de internet
Algo que ya es común para la mayoría de nosotros son los motores de búsqueda como Google que es el más popular en México, aunque le siguen muy lejos Bing y Yahoo.
Para éstos negocios, que viven de dar un excelente servicio de resultados para lo que buscamos, es necesario mejorar todo el tiempo y responder a lo que los usuarios requieren de la manera más precisa y hacerlo rápidamente.
Es aquí donde desde hace un tiempo Google y después Bing han estado mejorando sus algoritmos que, a pesar de ser complejos conjuntos de reglas automáticas eran fijos y el aprendizaje que podían tener era limitado.
En el apartado que pueden tener más impacto es en el de las consultas nuevas, para las que no se tiene historia, que son aproximadamente el 15% cada año, para identificar intenciones y objetivos dentro de las consultas e incorporar ese nuevo conocimiento a la base que ya se tiene.
Desde 2015 Google complemento su algoritmo con RankBrain, una parte que aplica aprendizaje automático (machine learning) para determinar qué resultados serán más interesantes para una búsqueda dada.
Por su parte Bing ha lanzado en 2017 Intelligent Search que da respuestas más rápidas y toma en cuenta más información para interactuar de forma simple con el buscador.
Yendo más allá de las señales que típicamente se toman en cuenta para interpretar la intención del usuario como la ubicación del dispositivo, el tipo (celular, tableta, computadora), hora del día, su historial de búsquedas, opciones de personalización, consultas anteriores y las palabras empleadas.
Una de las mejoras que potencialmente puede tener el uso de aprendizaje automático es que puede aprender y conducir a respuestas personalizadas, no sólo considerar los resultados más populares, sobre los que todo el mundo esta hablando en el momento.
Tomando en cuenta todo el conjunto de señales y cómo el usuario se ha comportado anteriormente puede predecir la mejor respuesta y sí se equivoca, aprender del error para corregirse.
Historia
Para que éste modelo de inteligencia artificial y cualquier otro funcione, es necesario contar con historial de las acciones que esperamos predecir y que tengan muchas variables (ubicación, historia, hora, palabras empleadas) para poder enriquecer las recomendaciones y tener mayor posibilidad de combinaciones que deriven en una respuesta con alta probabilidad de ser la adecuada para el usuario.
Una ventaja de los motores de búsqueda de Internet es que tienen grandes cantidades de datos para entrenar a sus modelos.
Contexto
Una parte fundamental de los buscadores es entender el contexto de las consultas.
Por ejemplo si buscamos eso, Google nos arrojará entradas relacionadas con la película eso (it) que fue muy popular.
Aunque es difícil tener contexto de una palabra, se toma en cuenta lo que los usuarios buscan y lo que el usuario particularmente ha consultado en el pasado.
Mientras que sí hacemos la misma pregunta en Bing, el resultado se orienta hacia el juego Elder Scroll Online (ESO) que es un acrónimo en otro idioma de un popular juego.
Y sí lo que queremos es información acerca del pronombre demostrativo eso, tendríamos que escribirlo de forma específica para obtener resultados, siendo la pregunta menos popular.
Por ello el contexto de las palabras dentro de una consulta es muy importante para entender a qué se refiere exactamente el usuario y darle lo que necesita.
Intención
El concepto clave de los resultados de búsqueda es entender y anticipar la motivación de los usuarios a la hora de escribir su consulta para poder darles lo que esperan encontrar.
Sí por ejemplo busco “mundial de México”. Hoy parecería que la respuesta es simple, me refiero a cómo le fue a México durante el mundial de Rusia.
Pero si pensamos en el usuario, ¿qué es lo que está tratando de averiguar realmente?
- ¿De la participación de México en éste mundial?
- ¿Del nuevo mundial que se celebrará en México para 2026?
- ¿Del mundial de México 86 o México 70?
- ¿Los jugadores de cada edición?
- ¿Estadísticas históricas?
Bing lo responde más apegado a está intención, con información de futuros mundiales e historia de mundiales pasados en México.
Para responderlo de forma tradicional se contaría solamente con las señales como la calidad del contenido de los sitios, o el número de ligas de referencia que se ha ganado.
Como en el ejemplo, utilizando RankBrain como un factor para decidir las respuestas, se tomo en cuenta que ahora los usuarios están más interesados en saber del mundial de Rusia en el que México acaba de ser eliminado.
Aunque éstos resultados pueden variar si me encontrara en Rusia, debería darme información de los siguientes juegos u hospedaje y disponibilidad de entradas a los partidos o lugares donde verlos.
La idea de implementar RankBrain e Intelligent Search como parte del algoritmo que decide los resultados de búsqueda es predecir de la forma más acertada la intención que tiene el usuario al momento de hacer la consulta.
Aplicación de Inteligencia Artificial para definir los mejores resultados
Uno de los grandes cambios que genera es el fin de la practica de saturación de palabras clave (keyword stuffing) y enfocarnos solamente en éstas palabras y su distribución en el sitio, la cual venía siendo obsoleta desde hace algún tiempo pero con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y comprensión de lenguaje natural será menos útil y tendremos que cambiar la forma de pensar, que antes se adaptaba a cómo funcionaba el algoritmo de los buscadores a hacerlo a la forma en que las personas nos expresamos.
Tanto de forma verbal como escrita, en buscadores móviles o en escritorios, todo lo que afectará los resultados que para el mismo usuario podrían ser diferentes de acuerdo al contexto y cómo lo hace.
Con ésto será posible que el buscador comprenda el sentido y valor real del contenido de un sitio y su información, así como el sentimiento que tiene para determinar una posición dentro de los resultados.
Búsqueda por imágenes
Otra aplicación que tiene la inteligencia artificial en los buscadores es la capacidad de hacer búsquedas por medio de imágenes.
Nos puede identificar un producto, de qué esta hecho, dónde comprarlo, personas y lugares con sólo tomar una imagen.
Muy útil para hacer más fluido el proceso de consulta de información o mejor aún, de productos.
Es algo que aún esta en proceso pero que pronto estará disponible y continuará mejorando día con día conforme se use.
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