¿Qué ocurre cuando un asistente de inteligencia artificial debe responder una pregunta que no cabe en una sola página? Para una persona, revisar decenas de enlaces sería agotador. Para una máquina, el desafío no es la paciencia: es encontrar la pieza correcta dentro de una biblioteca que no deja de crecer.
La startup Keenable, fundada por Andrey Styskin y el científico alemán Matthias Petri, quiere construir ese nuevo mapa de Internet. La compañía salió del modo sigiloso tras recaudar 26 millones de dólares en una ronda semilla liderada por Accel, con participación de Conviction Partners.
El hallazgo detrás de su apuesta es simple: los buscadores tradicionales fueron diseñados para ojos humanos, no para agentes de IA, sistemas capaces de leer y procesar grandes volúmenes de información. Keenable afirma que ya creó un índice web de más de 100.000 millones de documentos.
Styskin, que acumula dos décadas de experiencia en búsqueda dentro de Yandex y Amazon, señala que los chatbots mejoran de forma considerable cuando pueden fundamentar sus respuestas, es decir, apoyarlas en documentos fuente en lugar de completar vacíos con probabilidades.
Ahí aparece un cambio de engranaje. Google aprendió durante años de los clics, las búsquedas y el comportamiento de millones de personas. Los agentes de IA necesitan otra central: una que les entregue datos precisos, actuales y verificables para responder o ejecutar tareas.
Una biblioteca con pasillos que se mueven
La analogía doméstica ayuda a entender el mecanismo. Buscar en toda la web para cada pregunta sería como pedirle a alguien que recorra cada habitación, cajón y estante de una biblioteca gigante para encontrar una receta. El coste y el tiempo serían enormes.
Keenable intenta encender solo el pasillo necesario antes de abrir los cajones. Su sistema reduce rápidamente el espacio de búsqueda según la consulta. En términos técnicos, la indexación, el ordenamiento previo de documentos para localizarlos después, se adapta a la tarea específica del agente.
La clave no es leer Internet completo cada vez. Es construir un cableado que detecte qué secciones pueden contener la respuesta y descarte el resto antes de gastar recursos. Esa diferencia puede volver más rápida y barata la recuperación de información, la búsqueda de datos relevantes para un modelo.
La empresa sostiene que su API, una puerta de acceso para que otros programas usen su sistema, ya opera con laboratorios de IA y proveedores de inferencia, el momento en que un modelo genera una respuesta. También firmó una asociación con la empresa de IA de voz Gradium para permitir búsquedas en tiempo real durante una conversación.
El próximo interruptor de la compañía será Web Query Language. Este producto buscará combinar información procedente de distintas fuentes web, incluso si ninguna página contiene por sí sola la respuesta completa. Es una capacidad útil para preguntas que exigen comparar datos, fechas o condiciones.
La oportunidad creció al mismo ritmo que los rastreadores de IA, programas que recorren sitios para recopilar información. Los datos de Cloudflare mostraron que estas herramientas ocupaban una proporción cada vez mayor del tráfico de búsqueda, una señal de que Internet ya recibe visitantes que no son humanos.
Según Zhenya Loginov, socio de Accel que lideró la inversión, las empresas de IA tienen pocas alternativas para acceder a infraestructura de búsqueda a escala web. Google y Microsoft, además, han comenzado a retirar sus API de búsqueda existentes o a limitar sus alianzas. Keenable tiene 15 ingenieros repartidos entre Estados Unidos y Europa y planea duplicar su plantilla antes de fin de año. El camino no será sencillo: construir un índice tan grande es costoso y competidores como Brave, Exa y el propio Google también rediseñan sus herramientas.
Sin embargo, la pieza clave ya está sobre la mesa: la búsqueda podría dejar de ser una lista de diez enlaces azules y convertirse en una red de pasillos inteligentes. Para el usuario, eso podría traducirse en asistentes que no solo respondan rápido, sino que sepan de dónde salió cada respuesta.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
