BERT vs. MUM: el nuevo enfoque de Google para entender las búsquedas
Google está transformando la manera en que comprende nuestras búsquedas, gracias a los avances sorprendentes en modelos de lenguaje como BERT y, más recientemente, MUM.
Esta evolución no es solo tecnológica, sino también una revolución en cómo accedemos a la información.
Ambos modelos representan hitos en Inteligencia Artificial, pero difieren en objetivos, capacidades y, sobre todo, en cómo impactan nuestra experiencia como usuarios.
- ¿Qué es BERT y por qué fue importante?
- MUM: el nuevo modelo multimodal de Google
- Una búsqueda, múltiples dimensiones
- El impacto en el SEO y el marketing de contenidos
- Una historia real: cómo MUM puede salvar vidas
- ¿Está completamente implementado?
- Preguntas frecuentes sobre MUM y BERT
- Una nueva forma de buscar está en marcha
¿Qué es BERT y por qué fue importante?
BERT, acrónimo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers, fue introducido por Google en 2019.
Marcó un antes y un después en el procesamiento del lenguaje natural, logrando que las máquinas comprendieran el contexto de las palabras en una oración.
Este avance fue esencial para mejorar las búsquedas en Google, especialmente las más complejas o las que tienen un matiz conversacional.
Antes de BERT, los motores de búsqueda analizaban las palabras de manera individual, lo que generaba resultados ambiguos o poco precisos.
Con BERT, Google empezó a interpretar el lenguaje como lo hacemos los humanos: basándose en el contexto completo.
Ventajas clave que trajo BERT al buscador
- Mejor comprensión de preguntas largas y complejas.
- Evaluación del contexto completo de una oración, no solo palabra por palabra.
- Resultados más precisos para búsquedas ambiguas.
BERT permitió que las máquinas entendieran que en la búsqueda “¿puedes comprar medicamentos para alguien en farmacia?”, el término “para alguien” cambia totalmente el significado de la intención.
MUM: el nuevo modelo multimodal de Google
Dos años después de BERT, en 2021, Google presentó MUM, el Multitask Unified Model.
MUM es hasta 1.000 veces más potente que BERT y va mucho más allá en sus capacidades.
Además de comprender texto, puede procesar imágenes y, pronto, incluso vídeo y audio.
Lo más impresionante es que puede realizar múltiples tareas al mismo tiempo, dé ahí su nombre.
Es multimodal y multitarea, lo que lo hace significativamente más flexible y eficiente.
¿Qué diferencia a MUM de BERT?
- Multimodalidad: MUM entiende información de múltiples fuentes, como texto, imágenes y próximamente video.
- Traducción automática: puede comprender y traducir información en más de 75 idiomas.
- Inferencia compleja: vincula conceptos incluso cuando no hay relación textual directa entre ellos.
- Capacidad multitarea: realiza múltiples tareas lingüísticas simultáneamente, como responder, traducir y resumir.
Esto lo convierte en una herramienta poderosa para entender búsquedas complejas y multidimensionales.
Una búsqueda, múltiples dimensiones
Imagina que quieres saber: “He subido el Teide, ¿qué debo hacer para prepararme si quiero escalar el monte Fuji el próximo otoño?”
Esta pregunta lleva implicaciones geográficas, meteorológicas, físicas y hasta personales.
BERT puede captar la estructura, pero MUM puede relacionar todo esto y recomendarte incluso el equipo necesario.
Además, no necesita limitarse a buscar solo en español o inglés.
Puede encontrar información útil en japonés, traducirla y darte lo que necesitas.
Aplicación real: El caso de los zapatos de senderismo
Google hizo una demostración concreta de cómo MUM ayuda.
Ante la búsqueda: “zapatos de senderismo ligeros ideales para clima alpino”
Un motor tradicional devolvería resultados que incluyeran las palabras “zapatos”, “ligeros” y “alpino”.
Pero MUM va más allá.
Interpreta el propósito, analiza artículos detallados, reseñas e incluso vídeos en otros idiomas.
Con eso, te puede sugerir exactamente el tipo de zapato que necesitas, basado en clima, terreno y componentes técnicos.
El impacto en el SEO y el marketing de contenidos
Para especialistas en SEO y creadores de contenido, esto representa una revolución en la forma de producir y estructurar textos.
Ya no basta con rellenar un artículo con palabras clave.
Google ahora premia el contenido verdaderamente útil, con contexto, profundidad y utilidad práctica.
Esto también implica algo más desafiante: atender a la intención de búsqueda en toda su complejidad.
Buenas prácticas SEO en la era de MUM
- Entender la intención detrás de las preguntas reales del usuario.
- Ampliar el contexto de tus textos con detalles, ejemplos, preguntas y respuestas.
- Utilizar diferentes formatos como textos, imágenes e infografías.
- Ofrecer contenido práctico y especializado, no solo genérico.
Una estrategia basada en ayudar al usuario, informarlo y transformar su consulta en una experiencia más rica será la clave del éxito.
Una historia real: cómo MUM puede salvar vidas
Google compartió una situación ilustrativa que demuestra el verdadero poder social de MUM.
Una mujer realizó una búsqueda con la frase: “dolor de cabeza después de una conmoción cerebral”.
Tradicionalmente, el buscador habría arrojado resultados médicos estándar sobre dolores de cabeza o conmociones.
Pero con MUM, se activó una correlación más precisa entre síntomas y condiciones más serias.
El modelo pudo identificar que en ciertos casos médicos, este tipo de dolor puede ser signo de una hemorragia interna.
Gracias a eso, MUM adaptó los resultados, promoviendo contenidos confiables en salud y empujando a la usuaria a buscar atención médica urgente.
Después se confirmó que había habido una complicación grave.
MUM no solo ayuda a encontrar respuestas: puede salvar vidas.
¿Está completamente implementado?
Aunque MUM ya se utiliza en algunas funciones de Google, su implementación completa aún está en desarrollo.
Google está siendo muy meticuloso en cómo despliega el poder de este modelo para evitar errores o sesgos.
MUM se está probando paso a paso en áreas como Google Lens, la Búsqueda de Productos y recomendaciones contextuales en Discover.
Sin embargo, sus capacidades ya auguran un salto exponencial en la forma en que interactuamos con la información en línea.
Preguntas frecuentes sobre MUM y BERT
¿BERT sigue siendo útil con la llegada de MUM?
Sí, BERT sigue siendo usado ampliamente.
Es ideal para tareas más simples y rápidas donde no se requiere una comprensión multimodal.
¿MUM reemplazará por completo a los otros algoritmos?
No necesariamente.
Google usa una combinación de modelos según el tipo de búsqueda y la intención del usuario.
¿Cómo afecta esto al contenido visual?
MUM podrá analizar imágenes y generar respuestas basadas en ellas junto con texto.
Esto significa nueva importancia para el SEO visual.
¿La Inteligencia Artificial reemplazará a los redactores?
No, pero los redactores que usen IA y comprendan cómo optimizar con estos modelos tienen una ventaja clara.
¿Debemos crear contenido multilingüe ahora?
No necesariamente, pero ser consciente de otras fuentes y cómo MUM puede traducir automáticamente ayuda a entender la competencia y enriquecer el contenido.
Una nueva forma de buscar está en marcha
MUM es el futuro de la búsqueda impulsada por IA.
Este modelo no solo comprende texto, sino que conecta ideas, idiomas y formatos como ningún otro algoritmo antes.
Aprender a crear contenido significativo, útil y altamente contextual será esencial para destacar en esta nueva era.
Las marcas, creadores de contenido y profesionales en SEO deben comenzar a entender cómo pueden aportar más valor real.
En definitiva, la búsqueda ya no se trata solo de texto sino de comprender verdaderamente lo que necesitamos, aún antes de que sepamos cómo expresarlo.
Y en ese camino, MUM está liderando una de las revoluciones más emocionantes de la Inteligencia Artificial aplicada al día a día.
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