He aprovechado una invitación de Google para probar su asistente conversacional Bard, por el momento únicamente disponible desde el Reino Unido y los Estados Unidos.
Obtuve la invitación simplemente accediendo mediante mi VPN para simular una conexión desde Londres, y tuve que esperar unos seis días hasta que mi solicitud fue aprobada. Tras recibir el mensaje de invitación, tuve que volver a conectar la VPN para acceder a Bard: sin ella, simplemente te informa de que aún no está disponible desde tu país.
Tampoco está disponible por el momento en ningún otro idioma que no sea US English. Pero además del idioma, que impide por tanto – por el momento – pedirle traducciones, Bard tiene otra serie de limitaciones: no es capaz de incorporar fuentes a sus respuestas, ni de manera nativa como lo hace Perplexity.ai, ni solicitándolas como puede hacerse ChatGPT. El chatbot tiene además dificultades para referirse a momentos anteriores en una conversación: si le pides que se retrotraiga a algo que le has preguntado hace diez minutos, te puedes encontrar con que simplemente te dice que no puede hacerlo, o incluso con que te repita la pregunta que le hizo otro usuario (y que se excuse cuando le dices que eso no se lo has dicho tú). Según las FAQ, tampoco puede ayudarte a escribir código, al menos, no por el momento (aunque sí he comprobado que puede hacer algunas cosas simples), y esas mismas FAQ advierten de que no solo es incapaz de explicarte cómo funciona, sino que, además, es susceptible de «alucinar» ( en el sentido aplicado a los algoritmos) si se le hacen preguntas referentes a ello.
Tras la respuesta a cada prompt, Bard añade un thumbs up y un thumbs down para que puedas valorarla, y un botón Google it, que te sugiere búsquedas relacionadas en el buscador convencional.
Vistas las limitaciones, y tras un buen rato manteniendo intercambios con Bard, llama la atención lo lejos que se ve de desarrollos como ChatGPT, de su integración con Bing o de Perplexity.ai. Había leído algunas comparativas sobre ello, y me temo que tengo que darles claramente la razón: está a bastante distancia de las capacidades de otros asistentes, algo que resulta completamente sorprendente en una compañía como Google, que en su momento fue no solo pionera a la hora de entender las posibilidades del machine learning, sino incluso en formar a todo su personal para que las tuviera en consideración. Es, como comenté en su momento, un auténtico caso de dilema del innovador: una compañía cuyo liderazgo y todo lo que conlleva le impide enfrentarse adecuadamente a un nuevo competidor.
OpenAI no apareció de la nada, ni fue especialmente una sorpresa: todos sabíamos en qué estaba trabajando, el tipo de modelos de lenguaje con miles de millones de parámetros que estaba entrenando, e incluso pudimos verlos mucho antes de que ChatGPT saltase a escena a finales de noviembre del año pasado, momento que trajo su viralización absoluta y su consagración como fenómeno tecnológico de más rápida adopción en la historia. ¿Cómo es posible que Google tuviese que llamar en modo emergencia a sus fundadores y organizar un zafarrancho deficiente para intentar a toda prisa responder a ChatGPT, y que terminase haciéndolo con un producto tan marcadamente inferior como Bard? ¿Cómo entender que una compañía relativamente pequeña como OpenAI tenga ahora mismo en el mercado un chatbot que maneja infinidad de idiomas, que escribe código de manera razonablemente competente, que mantiene referencias a conversaciones anteriores, que acepta imágenes o vídeos como inputs y al que puedes pedir traducciones con una calidad muy aceptable, mientras Google esté tan claramente por detrás en todo ello?
Tres razones fundamentales: la preocupación por presentar un producto que pudiese ser considerado como inaceptable (frente a sus competidores, que podían perfectamente asumir ese riesgo), la dificultad de asumir un coste superior de cada búsqueda en el caso de que esa forma de buscar se popularizase rápidamente (que de nuevo, sus competidores sí podían asumir), y el problema que supone reimaginar un modelo de negocio que prácticamente anula los clics en los resultados esponsorizados (base importante de los ingresos de Google). De una o de otra manera, Google, una compañía que lleva años trabajando en machine learning, se quedó claramente atrás y se encuentra ahora con un producto sensiblemente inferior. Quién sabe, en el futuro tal vez consiga revertir la situación… pero por el momento, lo que queda para la historia es esto. Y conociendo a Google, debe doler.
