1. Introducción

En julio de 2022, Microsoft llegó un acuerdo estratégico con OpenAI por el que obtuvo el acceso exclusivo a GPT-3 (Miranda, 2023), un modelo de lenguaje que utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) (Guida; Mauri, 1986) para generar respuestas coherentes y naturales en tiempo real.

Microsoft empezó a trabajar en la implementación de la tecnología de OpenAI en varios de sus productos (Edge, Bing, Office y Azure) adquiriendo un peso central el desarrollo de un nuevo motor de búsqueda basado en la inteligencia artificial, que pudiera responder a cualquier consulta de los usuarios de manera natural y conversacional.

Para ello, Microsoft desarrolló Prometheus, un modelo de IA personalizado específicamente para las consultas de búsqueda (Mehdi, 2023). Prometheus se entrenó durante varios meses con miles de millones de datos en forma de páginas web, documentos, libros, artículos, conversaciones, entre otros (González-Pascual, 2023) con el objetivo de que pudiera entender el contexto, la intención y el tono de las consultas de búsqueda de los usuarios, y generar respuestas coherentes, informativas y visuales muy precisas (Mehdi, 2023).

El resultado fue el desarrollo de Bing Chat, el nuevo modo de conversación de Microsoft Bing, que se lanzó el 7 de febrero de 2023 y que promete ser una revolución no solo para la sociedad, sino también para la academia, e incluso para los estudios de documentación y comunicación.

Bajo esta premisa, nace esta nota breve que tiene como objetivo principal presentar un análisis funcional básico del nuevo Bing, para seguidamente concluir con unas reflexiones sobre el efecto de la IA en buscadores y los retos que afectarán al personal investigador y más concretamente a los académicos en visibilidad web y recuperación de información.

2. El nuevo Bing: descripción y funcionalidades

A continuación, se lleva a cabo una descripción general del nuevo Microsoft Bing centrándonos en los elementos diferenciales respecto al anterior Bing y tomando, para ello, su página principal (Figura 1).

Figura 1. Página de inicio del nuevo Bing (captura: 14 de febrero de 2023)

Si observamos la página de inicio de Bing (Figura 1) podemos identificar los siguientes elementos diferenciales respecto a la página de inicio tradicional de Bing:

1.     Caja de búsqueda
2.     Categoría chat

Si bien es cierto que la caja de búsqueda ha sido el elemento central de Bing desde sus inicios, la diferencia de esta nueva versión con las anteriores estriba en que en este caso se pueden realizar consultas más largas, de hasta 1000 caracteres, lo que permite no solo utilizar un lenguaje más complejo, sino también realizar búsquedas más y mejor contextualizadas (Fernández, 2023).

Por su parte, la categoría chat es la nueva funcionalidad que permite trabajar a Bing para búsquedas conversacionales, y es donde se encuentra la gran potencialidad de su IA. La categoría Chat forma parte de la navegación principal, compartiendo espacio con otras categorías centrales del anterior Bing, como es el caso de las categorías Imágenes, Vídeos, Mapas y las subcategorías Traducir, Noticias, Viajes, MSN, Takelessons, Salud y Office. 

Adicionalmente, la categoría Chat comparte otros espacios dentro de la nueva interfaz de Bing cuando realizamos una búsqueda específica (figura 2). 

Figura 2. Resultados de búsqueda en el nuevo Bing para la consulta de búsqueda “documentación periodística” (captura: 14 de febrero de 2023).

Si llevamos a cabo una consulta de búsqueda en el nuevo Bing, observamos que la interfaz de resultados de búsqueda difiere de su vista clásica. En esta nueva versión no solo se ofrecen los resultados de búsqueda más relevante, sino que, además, se observa, en la barra lateral, la consola del chatbot con la cual podremos conversar sobre esta u otras consultas de búsquedas.

Adicionalmente, la herramienta de chat se puede activar no solo desde la barra lateral sino también desde la pestaña de chat que se encuentra ubicada en la parte superior izquierda de la página de resultados.

Tras un primer vistazo de la página de resultados, podemos identificar algunos elementos destacados:

1. El chatbot ofrece contenido informacional en donde se describe qué es, en este caso, la documentación periodística.
2. Ofrece las fuentes originales de las que bebe el chatbot para ofrecernos este resultado. En el caso ejemplificado, se identifican siete fuentes, de las cuales la más destacada (la que aparece como primera) es docsity.com.
3. Bing Chat nos propone otras posibles preguntas relacionadas con la consulta central realizada. Estas propuestas pueden ser de utilidad para el usuario. En este caso, nos recomienda preguntarle por ¿qué tipos de documentos periodísticos hay? ¿Qué habilidades se necesitan para la documentación periodística? y ¿qué fuentes se usan para la documentación periodística?
4. Permite votar positiva o negativamente el resultado ofrecido por la IA.
5. Incluye un botón llamado “Charlemos”. Esta categoría nos ofrece la posibilidad de abrir el chat en una nueva ventana para poder interactuar con la IA (figura 3).

Tras ingresar al chat de Bing (figura 3), podemos observar los siguientes elementos:

1. El resultado de búsqueda previo obtenido. En este caso sobre la búsqueda “documentación periodística”. En el caso de que ingresemos en Bing Chat directamente sin realizar una búsqueda específica, la interfaz se mostrará como se ilustra en la figura 4.

2. Las fuentes consultadas para la redacción del resultado de búsqueda sobre “documentación periodística”.

3. Las posibles sugerencias de preguntas sobre el tema central “documentación periodística”

4. La caja de búsqueda en donde podremos hacer cualquier preguntar con un máximo de 2000 caracteres.

Antes de ilustrar algunos ejemplos básicos de lo que podemos hacer con Bing Chat, es importante hacer un par de consideraciones. La primera es que a las preguntas que podemos hacer a la IA, se le conoce técnicamente como prompt o peticiones (Shieh, 2023), por lo que en lo que sigue hablaremos en estos términos. En segundo lugar, es importante recalcar que, para poder obtener buenos resultados por parte del chatbot será necesario aplicar un prompt que ofrezca resultados útiles, lo que implica, darle contexto y refinarlo (Lopezosa y Codina, 2023).

En lo que sigue, mostraremos algunos ejemplos sencillos de lo que es capaz de hacer Bing Chat. El primer ejemplo (figura 4) intenta ilustrar la manera en la que la IA trata de hacer prospectiva. En este caso le preguntamos a Bing Chat por tendencias futuras sobre los estudios de comunicación y documentación.

El resultado (figura 5) es bastante sorprendente, ya que ofrece resultados coherentes y ajustados a nuevas tendencias en estudios sobre comunicación y documentación. Obviamente son una sugerencia, pero lo más interesante es que la IA explica de dónde extrajo esta propuesta al incluir las fuentes bibliográficas en las que se ha inspirado.

Adicionalmente, Bing Chat no solo ofrece contenido a peticiones específicas, sino que además puede ayudarnos a ordenarlas de manera más eficiente (figura 6, y 7). En este caso, tomando los resultados del prompt anterior sobre las tendencias en los estudios sobre comunicación y documentación, le pedimos que nos las ordene en una tabla.

La IA es capaz de ofrecer una versión optimizada de cómo tendría que ser una tabla para el contenido a adaptar (figura 7). Esto significa que según sea el resultado obtenido, la disposición, indicadores, parámetros, etc. de las tablas propuestos por Bing Chat serán unos u otros.

Bing Chat no solo ofrece resultados a aspectos generales, sino que también entrega resultados relacionados con temas noticiosos y de actualidad (figura 8).

En este ejemplo (figura 8) podemos pedir a Bing Chat que nos ofrezca noticas actualizadas sobre temas específicos. En este sentido, no solo tendremos acceso a una descripción de la noticia sino a la fuente original de dicha noticia, abriendo así una etapa al consumo de noticias y a la curación de contenidos, por poner algunos ejemplos.

El último ejemplo que queremos ilustrar en este caso tiene que ver con la experiencia de usuario en la recuperación de información. En este caso, podemos adaptar los resultados de los prompts a los diferentes públicos objetivos, lo que abre además una nueva perspectiva de la experiencia de usuario.  Por ejemplo, se puede desarrollar un prompt que se ajuste a un público muy específico (figura 9), en este caso, hemos propuesto que el público objetivo sea una niña o niño de 6 años.

Estos ejemplos aquí ilustrados son la prueba de que hay un cambio de paradigma que no solo afecta al usuario y la manera que tiene de realizar las búsquedas, sino que también afectará a disciplinas como documentación y comunicación.

3. Consideraciones finales

Si bien es cierto que ha pasado muy poco tiempo desde el lanzamiento de Bing Chat, y del anuncio de Google sobre su ChatBot (Pichai, 2023) todavía en fase de testeo interno, no cabe duda de la revolución que este tipo de buscadores está generando para la comunidad científica.

Es por ese motivo por el que no queremos concluir esta nota breve sin proponer unas pequeñas reflexiones sobre el efecto de la IA en buscadores en los estudios de documentación y comunicación.

En este sentido, será necesario identificar futuras líneas de investigación que incluyan tanto metodologías cualitativas como cuantitativas que ayuden a entender esta nueva forma de realizar consultas de búsquedas y consumirlas, y más específicamente cómo los medios de comunicación deberán adaptarse a ellas para mejorar su visibilidad web sin perjudicar los valores periodísticos.

Asimismo, será importante buscar fórmulas para adaptar los resultados de estas investigaciones a los planes docentes de las universidades de documentación y comunicación, para que el alumnado sea capaz, no solo de aprender a utilizar adecuadamente la IA en buscadores sino también de conocer su efecto tanto desde el punto de vista de los medios de comunicación, como de la recuperación de información.

En definitiva, esta nota ha querido describir como la IA está modificando los buscadores y la forma en la que buscamos y consumimos la información. Si bien es cierto que estamos ante un estado muy embrionario de esta tecnología, el futuro parece emocionante y prometedor para los investigadores y docentes de la comunicación y la documentación.

4. Referencias

Fernández, Yubal (2023). “Bing con ChatGPT: qué es, cómo funciona y qué puedes hacer con el chat con inteligencia artificial del buscador”, Xataca. 
https://www.xataka.com/basics/bing-chatgpt-que-como-funciona-que-puedes-hacer-chat-inteligencia-artificial-buscador

Gómez-Pascual, Manuel (2023). “Modelo Prometeo: así es la evolución de ChatGPT que Microsoft integrará en su buscador”, elpais.com. 
https://elpais.com/tecnologia/2023-02-07/modelo-prometeo-asi-es-la-evolucion-de-chatgpt-que-microsoft-integrara-en-su-buscador.html

Guida, Giovanni; Mauri, Giancarlo (1986). "Evaluation of natural language processing systems: Issues and approaches". Proceedings of the IEEE. 74 (7): 1026–1035.
https://doi.org/10.1109/PROC.1986.13580

Lopezosa, Carlos; Codina, Lluís (2023). “ChatGPT y software CAQDAS para el análisis cualitativo de entrevistas: pasos para combinar la inteligencia artificial de OpenAI con ATLAS.ti, Nvivo y MAXQDA”. Barcelona: Universitat Pompeu Fabra. 
http://hdl.handle.net/10230/55477

Mehdi, Yusuf (2023). “Reinventing search with a new AI-powered Microsoft Bing and Edge, your copilot for the web”, Microsoft. 
https://blogs.microsoft.com/blog/2023/02/07/reinventing-search-with-a-new-ai-powered-microsoft-bing-and-edge-your-copilot-for-the-web/

Miranda, Luís (2023). “Microsoft anuncia el nuevo Bing con ChatGPT para mejorar las búsquedas en la web”, Xataca. 
https://hipertextual.com/2023/02/bing-chatgpt-anunciado-microsoft-openai

Pichai, Sundar (2023). “An important next step on our AI journey”, Google. 
https://blog.google/technology/ai/bard-google-ai-search-updates/

Shieh, Jessica (2023). “Best practices for prompt engineering with OpenAI API”, OpenAI.

https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api