Nikola Todorovic, director de ingeniería de software de la Búsqueda de Google, apareció en un episodio de Search Off the Record para analizar cómo evolucionó la IA dentro de la Búsqueda de Google.
Todorovic dirige el equipo de ingeniería de SafeSearch de Google y ha trabajado en la organización de búsqueda durante 15 años. Dijo que el aprendizaje automático era difícil de implementar ampliamente en la Búsqueda porque los modelos complejos son más difíciles de entender y arreglar que los sistemas más simples.
Estaba explicando por qué Google no podía simplemente aplicar sistemas de aprendizaje automático en toda la Búsqueda a la vez. Todorovic dijo que estos modelos pueden “funcionar como una especie de caja negra” porque los ingenieros no siempre entienden lo que sucede debajo.
Eso hace que la depuración sea más difícil cuando los sistemas de búsqueda cambian con el tiempo o cuando es necesario reemplazar un modelo, dijo.
SafeSearch como campo de pruebas
Todorovic dijo que SafeSearch fue uno de los primeros lugares donde Google pudo implementar modelos de IA en la Búsqueda porque el equipo pudo aislar esos sistemas del flujo principal de clasificación.
SafeSearch podría ejecutar clasificadores de imágenes y videos independientes que produjeran una señal, como qué tan explícito podría ser un resultado. Si surgían problemas, los ingenieros podían iterar sobre el modelo sin interrumpir el resto de la búsqueda.
Las redes neuronales convolucionales comenzaron a mejorar la comprensión de imágenes hace unos 12 años, dijo, lo que convirtió a SafeSearch en un caso de uso temprano natural para el aprendizaje automático dentro de la Búsqueda.
Resúmenes de IA basados en búsquedas existentes
Todorovic describió las descripciones generales de IA como una característica que “se coloca por encima” de los sistemas de clasificación y recuperación existentes de Google. Dijo que la recuperación y clasificación debajo de AI Overviews sigue siendo lo que él llamó “el viejo estilo, la vieja escuela”.
El proceso puede implicar consultas dispersas, dijo. Google puede identificar consultas adicionales relacionadas con la entrada original, ejecutarlas en paralelo y reunir los resultados recuperados en una sola respuesta.
Luego, AI Overviews combina y resume información de resultados seleccionados, incluido el texto fuente, fragmentos, títulos y otro contexto de la página, dijo.
El modo AI sigue un patrón similar pero opera con más independencia, dijo Todorovic. Lo describió como si todavía se estuviera ejecutando en la Búsqueda y, al mismo tiempo, tuviera una “plataforma más grande propia”.
Por qué esto importa
La cita de la “caja negra” está llamando la atención, pero el contexto completo es importante. Todorovic estaba explicando por qué el aprendizaje automático era difícil de implementar ampliamente en la Búsqueda, sin decir que Google carece de supervisión de las descripciones generales de IA o del modo AI.
Sus comentarios añaden un contexto útil a la documentación existente de búsqueda de IA de Google. Google ya ha dicho que AI Overviews y AI Mode pueden utilizar la distribución de consultas, emitiendo múltiples búsquedas relacionadas entre subtemas y fuentes de datos para desarrollar respuestas.
Lo útil no es que la IA sea una “caja negra”. Sus comentarios refuerzan que los sistemas de búsqueda tradicionales siguen siendo importantes para las descripciones generales de IA, incluso cuando Google superpone el resumen y la distribución en abanico.
Eso mantiene los fundamentos de la búsqueda tradicional relevantes para las funciones de IA, incluso cuando Google cambia la forma en que se resumen y presentan los resultados.
Mirando hacia el futuro
Vale la pena observar la diferencia entre las descripciones generales de IA y el modo AI a medida que Google amplía el modo AI. Todorovic describió AI Overviews como más aislado del resto de Search, mientras que AI Mode tiene más infraestructura propia.
Esa diferencia puede ser importante en la forma en que Google explica la visibilidad, la medición y la orientación de optimización a medida que se expande el modo AI.
