Google IA Overview es una respuesta —quizás no la última— de cómo consumiremos información a futuro. Su partida es cualquier cosa menos auspiciosa. En búsquedas muy particulares (cómo fijar el queso a la pizza y cuántas rocas comer al día) sus resultados fueron preocupantes (ver la imagen).
Lo interesante que podemos extraer de estos primeros experimentos es que tal como ha ocurrido con otras tecnologías que hemos visto en el pasado, funciona mal ahora, pero sabemos que va a mejorar y que, poco a poco, entregará resultados que van a superar las expectativas. Pasó con los robots y con los vehículos autónomos. Hay que darle tiempo.
¿Por qué nos interesa?
Creo que en algún tiempo en el futuro dependeremos de este tipo de tecnología para llegar de manera acelerada a resultados de búsqueda de nuevos datos. Lo que queremos es contar con estos atajos a la información de calidad y, me parece que será muy natural que una máquina nos ayude en eso.
Por ejemplo, tengo una pregunta y la respuesta está al interior de un video: qué dijo fulano de este tema… quiero que la respuesta sea un minuto con equis segundos para saltar directo a ella y pueda obtenerla de la mejor fuente posible. O bien, quiero un dato y que la respuesta sea: está en la página x de este paper, pero además la entrega la persona que, según todos, es quien más sabe. A eso me refiero con atajos de información.
Me parece que esa capacidad de curatoría de contenidos es la relevante y por supuesto que queremos software que haga eso de manera legítima, más que con trucos de SEO para que cualquiera que se conozca las reglas y administre el algoritmo, me haga pasar por válido algo que no tiene tanta importancia.
Me siento con suerte
Marie Haynes, una conocida especialista en SEO, contaba esta semana que vio un video antiguo en el que Larry Page (fundador de Google) comentaba que el botón Feel lucky del buscador era para ofrecer una respuesta directa. Esa era la idea original, pero no había tecnología para cumplir con esa tarea.
Pues, eso que siempre fue así, ahora se va a cumplir.
¿Qué efecto tendrá eso en el consumo de noticias? Mi idea es que a futuro lo que habrá será dos tipos de consumo: el que lleva a una persona al medio para que le cuenten lo que sea que haya ocurrido y otro, en el que la persona hace una pregunta y pide una salida en específico.
Por ejemplo: ¿Me puedes resumir el caso audios en 30 segundos? ¿Me puedes mostrar las últimas dos semanas de Nicolás Jarry? Y que la respuesta fuera un resumen de audio o video. Específico, directo y concreto.
Eso es lo que espero. No más, no menos. Resúmenes, es decir, lo que ahora es la especialidad de los modelos de lenguajes, porque los hacen rápido y bien, tal como el caso de Clarín y BioBío que relatamos la semana pasada.
Tarea para los medios
La tarea que deben llevar a cabo en este tiempo es trabajar sobre sus contenidos para ponerlos en valor. Eso significa volver sobre las antiguas bases de datos, agregarles metadatos específicos mediante IA para construir conjuntos de información significativa.
La idea es repasar esos vastos conjuntos de datos de noticias para poner marcas adecuadas, elegir lo relevante, marcar las personas mencionadas, detallar los hechos y de esa manera tener algo con qué alimentar y entrenar a un modelo de lenguaje propio, que responda las preguntas actuales y futuras de las audiencias que verán en los medios el espacio para conseguir respuestas.
De hecho, un reporte que presentó ayer el Reuters Institute destacó que las personas —especialmente las más jóvenes— ya ven como algo normal que los periodistas generen productos noticiosos con el apoyo de IA. No es una novedad, sino que una característica del medio hacer ese tipo de trabajos.
Creo que ese es el desafío que viene y hay que tomarlo.