- Carlos Martínez Rojas
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Introducción
El modelo Multitask Unified Model (MUM) representa un avance significativo en la evolución de los algoritmos de búsqueda de Google. Fue presentado en mayo de 2021 y promete transformar la forma en que encontramos respuestas complejas. En comparación con BERT, MUM ofrece mayor contextualización, comprensión multimodal y capacidad multilingüe. A lo largo de este artículo exploraremos cómo funciona y por qué marca una nueva etapa en la inteligencia artificial aplicada al buscador.
Contexto histórico
- BERT (2019): revolucionó la comprensión del lenguaje natural mediante una arquitectura de encoder bidireccional, permitiendo interpretar el contexto de las palabras de forma más precisa que sus predecesores.
- Límites de BERT: aunque mejoró la precisión en consultas típicas, aún requiere múltiples búsquedas para respuestas complejas y sólo procesa texto.
- Nacimiento de MUM: con la capacidad de responder en una sola consulta a preguntas complejas (“¿cómo prepararme para escalar el Fuji tras escalar el Adams?”) y tomando elementos de texto e imágenes.
Video explicativo: ¿Qué es Google MUM y cómo funciona?
¿Qué es MUM y cómo funciona?
1. Multitarea y unificación
MUM fusiona las operaciones de indexado, recuperación y ranking en un único modelo integrador.
2. Multimodalidad
Procesa texto, imágenes, audio y video, permitiendo consultas híbridas como “¿puedo usar estas botas para escalar el Fuji?”.
3. Multilingüe
Está entrenado en 75 idiomas: puede extraer conocimientos de fuentes no escritas en el idioma de búsqueda y traducirlos, rompiendo barreras lingüísticas.
4. Potencia y arquitectura
Basado en el framework T5, MUM es aproximadamente 1.000 veces más potente que BERT, ofreciendo mayor capacidad para comprender y generar respuestas.
Comparativa: BERT vs MUM
| Característica | BERT | MUM |
|---|---|---|
| Arquitectura | Encoder bidireccional (solo texto) | Modelo unificado multitarea y multimodal |
| Modalidad | Texto | Texto, imágenes, audio, video |
| Idiomas | Varias (no simultáneo) | 75 idiomas simultáneamente |
| Potencia | ~3B parámetros | ~1.000 veces más potente |
| Contexto avanzado | Limitado a secuencias de palabras | Siente relación y necesidades complejas |
| Uso en búsqueda | Retorno de resultados relevantes | Síntesis y respuestas integradas en una búsqueda |
Alcances e impacto
- Búsqueda más inteligente: reduce el promedio de ocho consultas por tarea compleja, entregando resúmenes avanzados con enlaces a información adicional.
- Desempate de idioma: puedes obtener respuestas desde fuentes culturales o lingüísticas distintas (ej. japonés a español) .
- Interacción con imágenes: integración con Google Lens permite preguntar a partir de una foto.
- Repercusiones SEO: los creadores de contenido deben enfocarse en perfiles completos, multimedia y autoridad (E-A-T), no sólo palabras clave.
- Procesamiento unificado: se abandona la arquitectura de “retrieve, then rank” por una solución integral basada en un solo modelo
Aplicaciones prácticas
- SEO y marketing digital: contenido enriquecido, optimizado semánticamente y multimedia.
- Búsquedas visuales: uso de Google Lens con explicaciones adaptadas a imágenes.
- Servicios multilingües: contenido que trasciende idiomas y culturas.
- Asistentes avanzados: capacidad de responder preguntas complejas desde múltiples fuentes.
Consideraciones éticas y desafíos
- Sesgos y ética: modelos como MUM replican sesgos de datos, aumentando la responsabilidad de filtrado.
- Cambio en la experiencia de usuario: puede reducir el tráfico a sitios externos si se reemplazan clics por respuestas directas.
- Necesidad de transparencia: se requiere explicar cómo se generan respuestas desde múltiples fuentes.
Conclusión
La evolución de los modelos de lenguaje que impulsa los motores de búsqueda ha alcanzado un nuevo hito con la introducción del modelo MUM (Multitask Unified Model) por parte de Google. Este avance representa mucho más que una mejora incremental sobre su predecesor BERT; es un cambio de paradigma en cómo la inteligencia artificial puede comprender, contextualizar y responder a las necesidades complejas de los usuarios.
Mientras que BERT mejoró considerablemente la comprensión semántica de las consultas textuales al incorporar bidireccionalidad y mayor sensibilidad al contexto, MUM lleva esto a un nivel completamente superior al introducir capacidades multimodales, multilingües y multitarea. Esto significa que el buscador no solo puede leer texto, sino que también entiende imágenes, audio e incluso video, y es capaz de procesar esta información en conjunto para ofrecer respuestas más completas y precisas.
Uno de los aspectos más innovadores de MUM es su habilidad para superar las barreras idiomáticas, extrayendo conocimiento de fuentes escritas en múltiples idiomas y aplicándolos para responder preguntas formuladas en otro. Esto amplía considerablemente la base de conocimiento accesible y mejora la calidad de las respuestas en contextos multiculturales.
Además, su diseño unificado —donde tareas como indexación, recuperación de información y clasificación se integran en un solo flujo de procesamiento— permite a MUM generar resultados más relevantes con menor latencia, ofreciendo una experiencia de búsqueda más natural y útil. En lugar de realizar múltiples búsquedas como sucedía antes, los usuarios podrán obtener respuestas sofisticadas en un solo paso, incluyendo resúmenes, recomendaciones, guías e información comparativa.
Sin embargo, este poder conlleva desafíos. MUM plantea interrogantes sobre la visibilidad de los sitios web que producen el contenido original, sobre todo si Google prioriza las respuestas instantáneas por encima de los clics. También exige una mayor transparencia y ética en el uso de datos para evitar sesgos, proteger la privacidad y garantizar que el sistema no reproduzca inequidades existentes.
En términos prácticos, los profesionales de contenido y SEO deberán adaptarse rápidamente a este nuevo modelo, priorizando la creación de contenidos multimedia, relevantes, autorizados y centrados en la intención del usuario, en lugar de simplemente repetir palabras clave.
En definitiva, MUM no solo representa una mejora tecnológica; redefine la esencia misma de la búsqueda en internet. Estamos entrando en una era donde las máquinas no solo buscan, sino que comprenden y sintetizan conocimiento, acercándonos cada vez más a una inteligencia verdaderamente útil, contextual y personalizada.
Preguntas frecuentes sobre qué es el modelo MUM de Google
- ¿Qué es el modelo MUM de Google?
Es un modelo de inteligencia artificial multimodal, multilingüe y multitarea que permite a Google entender y responder a búsquedas complejas con texto, imágenes y más. - ¿Cómo supera MUM al modelo BERT?
MUM es hasta 1.000 veces más potente que BERT, entiende múltiples idiomas simultáneamente, procesa imágenes y texto al mismo tiempo y puede responder a tareas complejas en una sola búsqueda. - ¿Qué significa que MUM sea multimodal?
Que puede comprender diferentes tipos de datos (texto, imagen, video, audio) al mismo tiempo, ofreciendo respuestas más completas y precisas. - ¿Cómo afecta MUM al SEO?
Obliga a los creadores de contenido a centrarse en la experiencia del usuario, la autoridad temática (E-E-A-T) y la integración de contenido multimedia, más allá del uso de palabras clave.
