Una investigación reciente reveló detalles inéditos sobre lo que ocurre entre bastidores en el sistema de búsqueda de Google. Actualmente, la empresa mantiene alrededor de 1.200 experimentos internos, de los cuales más de 800 aún están activos.
Estas pruebas incluyen desde características ya conocidas por los expertos, como Mustang, QRewrite y Tangram, hasta nuevos proyectos con nombres curiosos como Harmony, Moonstone, Whisper y DeepNow, este último señalado como el sucesor del antiguo Google Now.
El enfoque de Google es diferente al de otros sitios: en lugar de grandes actualizaciones de vez en cuando, los cambios ocurren de manera continua y gradual.
Cada experimento es cuidadosamente analizado antes de ser integrado al sistema principal, lo que permite que nuevas ideas sean probadas de manera segura, afectando solo a una pequeña porción de usuarios mientras se evalúan los resultados.
La diversidad de las pruebas llama la atención: hay áreas enteras dedicadas a la inteligencia artificial, comercio electrónico, deportes, clima, finanzas, entre otros.
Cada tema funciona en un «dominio superpuesto», es decir, en un entorno aislado para que diferentes equipos puedan probar características simultáneamente sin interferencias.
Otro elemento esencial es el Knowledge Graph, o «grafo de conocimiento», considerado el cerebro detrás de los productos de Google.
Organiza información y entidades, como personas, lugares y eventos, y es utilizado por servicios como Búsqueda, Discover, YouTube, Mapas y el Asistente.
Las entidades son validadas en diferentes niveles de confianza, y también hay las llamadas «entidades fantasma», que permiten a Google reaccionar rápidamente a eventos que están ocurriendo en tiempo real.
Estos datos se actualizan constantemente con la ayuda de herramientas como SAFT y WebRef, que clasifican y conectan información extraída de la web.
Por último, la investigación también reveló el funcionamiento del «Modo IA», una interfaz basada en agentes especializados que actúan en áreas específicas, como salud, cocina y noticias.
Todo esto forma parte del proyecto Magi, que cuenta con más de 50 pruebas en curso. El sistema se alimenta de perfiles de usuarios que cruzan preferencias a largo plazo con comportamientos en tiempo real.
Y va más allá: incluye incluso sensores que identifican si la persona está en movimiento, durmiendo o dentro de un ascensor.
Con todos estos recursos, Google espera hacer que su plataforma sea cada vez más inteligente, capaz de entender el contexto, predecir intereses y ofrecer respuestas personalizadas de forma casi instantánea.
