Los modelos de lenguajes grandes (LLM) de IA como ChatGPT han conquistado el mundo y se están integrando en flujos de trabajo, plataformas y software para hacernos más eficientes y productivos.

ChatGPT es como la nueva salsa RedHot de Frank; la gente lo usa para todo.

Los motores de búsqueda como Google y Bing han cambiado para incorporar chatbots de IA en sus algoritmos, pero ¿los motores de búsqueda y los LLM de IA tienen ahora el mismo propósito?

Aquí hay una comparación entre los LLM de IA y los motores de búsqueda:

Función

Los modelos de lenguaje grande de IA están diseñados para generar texto similar al humano en función de la entrada que reciben. Pueden responder preguntas, redactar contenido, brindar sugerencias, ayudar en tareas y más.

Si bien inicialmente ChatGPT no buscaba en la web, ahora puede navegar por Internet si tiene la versión 4 o Plus. Sin embargo, algunos LLM de IA generan respuestas basadas en una gran cantidad de datos de capacitación que les han proporcionado.

Los motores de búsqueda están diseñados para indexar y recuperar información de la web.

Proporcionan enlaces a páginas web, documentos, imágenes, vídeos, etc., que son relevantes para la consulta de un usuario, pero esto está cambiando con la incorporación de chatbots de IA en los resultados de los motores de búsqueda y el uso de IA en los algoritmos de los motores de búsqueda.

Aquí hay una lista de los proveedores y modelos LLM más populares:

Fuentes de datos

Los LLM están capacitados en un gran conjunto de datos.

Se basan en los datos con los que fueron entrenados por última vez. Por lo tanto, es posible que a veces no tengan información en tiempo real o la más actualizada si no acceden a la web y no están constantemente capacitados en nuevos conjuntos de datos.

Los motores de búsqueda rastrean e indexan continuamente la web, lo que les ayuda a encontrar la información disponible más reciente sobre un tema, suponiendo que el contenido haya sido indexado.

Interacciones

Los LLM están diseñados para interacciones más conversacionales y pueden entablar diálogos de ida y vuelta y generar texto basado en el contexto.

Los motores de búsqueda proporcionan principalmente una interacción unidireccional.

Usted ingresa una consulta y el motor de búsqueda proporciona enlaces relevantes a contenido relevante que podría satisfacer sus necesidades de información, y ahora con resultados conversacionales de Google y Bing.

Producción

Los LLM proporcionan texto generado como respuesta e incluso imágenes. La calidad y precisión de la respuesta pueden variar y ser cuestionables, pero generalmente está en un formato coherente y legible por humanos.

Los motores de búsqueda proporcionan enlaces o referencias a fuentes externas.

Luego, los usuarios tienen que hacer clic y leer estas fuentes para encontrar respuestas específicas, pero esto ha cambiado gracias a la SGE (Experiencia Generativa de Búsqueda) de Google y la incorporación de un modelo de lenguaje grande (LLM) de próxima generación de OpenAI en los resultados de búsqueda de Bing.

GPT-4 está entrenado en un gran conjunto de datos de texto y código, y es capaz de comprender y generar el lenguaje humano de una manera más informativa y amigable para los humanos.

Los desarrollos recientes con la última versión de ChatGPT 4 de Open AI pueden acceder y procesar información a través de Bing, lo que le permite proporcionar resultados de búsqueda actualizados y relevantes.

Además de GPT-4, Bing también utiliza otras tecnologías de inteligencia artificial para potenciar sus resultados de búsqueda con el fin de clasificar sitios web, identificar y filtrar spam y generar resultados de búsqueda personalizados.

La IA juega un papel vital en el impulso de los resultados de búsqueda de Bing. Al utilizar GPT-4 y otras tecnologías de inteligencia artificial, Bing puede brindar a los usuarios una experiencia de búsqueda más completa, informativa y personalizada.

Fiabilidad y precisión

Los LLM son propensos a cometer errores porque cuando generan respuestas, existe el riesgo de que se produzcan imprecisiones o información desactualizada, especialmente si no han sido capacitados en datos más recientes. Algunos de los inconvenientes de los LLM incluyen:

• Los LLM pueden dejarse engañar por la desinformación y la propaganda.
• Su entrenamiento e implementación pueden resultar costosos desde el punto de vista computacional.
• Es posible que no puedan comprender el contexto de las páginas web tan bien como los humanos.

Los motores de búsqueda proporcionan enlaces directos a las fuentes, lo que permite a los usuarios verificar la exactitud de la información. Sin embargo, el orden y la visibilidad de los resultados pueden verse influenciados por varios algoritmos, prácticas de SEO y posibles sesgos.

¿Los LLM eliminarán la cuota de mercado de los motores de búsqueda?

Los modelos LLM aún no están teniendo un impacto significativo en la cuota de mercado de los motores de búsqueda.

Google sigue siendo el gorila de 800 libras que sigue dominando la cuota de mercado mundial de los motores de búsqueda, con más del 90%. Bing ocupa un distante segundo lugar con sólo un pequeño porcentaje de la cuota de mercado de los motores de búsqueda.

Sin embargo, los LLM de IA seguirán revolucionando la industria de los motores de búsqueda en los próximos años.

Los LLM pueden proporcionar respuestas más completas e informativas a las consultas de búsqueda. También pueden generar contenido e imágenes nuevas y creativas, y hacer muchas otras cosas como codificar y resumir párrafos, por nombrar sólo algunas.

Con los avances de los LLM, esto podría conducir a un cambio en la participación de mercado hacia motores de búsqueda impulsados ​​por LLM de IA. En mi opinión, no se apoderarán de la cuota de mercado de los motores de búsqueda en un nivel dominante, aunque pueden alterarla.

Es poco probable que los LLM reemplacen por completo a los motores de búsqueda, al menos en el futuro cercano, por varias razones:

• Actualizar informacion: Los motores de búsqueda ofrecen acceso a la información más reciente disponible en la web. Es posible que los LLM no tengan datos en tiempo real a menos que se actualicen constantemente o accedan a Internet.
• Profundidad y amplitud: Si bien los LLM pueden proporcionar respuestas rápidas para investigaciones en profundidad o diversos puntos de vista sobre un tema, los motores de búsqueda brindan una variedad de fuentes, pero algunos LLM como PALM2 y Google Bard brindan fuentes de donde obtienen su información, a diferencia de ChatGPT de OpenAI.
• Diferentes casos de uso: Los LLM son excelentes para IA conversacional, tutoría, generación de contenido, codificación y más, mientras que los motores de búsqueda son esenciales para la investigación, las noticias y el descubrimiento de información amplia. Con la incorporación de los LLM a los resultados de búsqueda, esto seguirá cambiando con el tiempo.

Terminando

Si bien los LLM de IA tienen el potencial de revolucionar la búsqueda, no reemplazarán completamente a los motores de búsqueda. Los LLM de IA pueden seguir utilizándose para mejorar los motores de búsqueda en el futuro para:

• Genere resultados de búsqueda más informativos y completos.
• Personalice los resultados de búsqueda según las necesidades e intereses individuales de un usuario.
• Identifique y filtre spam y desinformación.
• Proporcione a los usuarios una experiencia de búsqueda más natural y conversacional.

El futuro de la búsqueda probablemente será un híbrido de motores de búsqueda tradicionales y LLM de IA.

Los LLM de IA seguirán desempeñando un papel cada vez más importante en la búsqueda, pero no es probable que reemplacen por completo a los motores de búsqueda.

Más recursos:

Imagen de portada: STOCK FAMILIAR/Shutterstock