El problema es lo que entiende la máquina

Cuando un equipo quiere ganar un campeonato de Fórmula Uno pero otros tienen coches más fiables y más experiencia, siempre le queda la opción de hacer mucho ruido para que otros, al menos, se pongan nerviosos. Puede anunciar, por ejemplo, que el coche tiene algo muy innovador que le hará correr el doble que otros. En el mercado de los buscadores ocurre algo parecido, donde además ya se han dibujado algunos ganadores. Existe aún una pequeña posibilidad de estar entre los mejores, pero debe ser algo muy innovador y convincente.

Después del intento del buscador de Wikipedia, WikiaSearch, y PowerSet, ahora es el turno de Wolfram Alpha, que se ha dedicado a mover ficha en dos direcciones. Ha tratado de mejorar la experiencia de usuario entendiendo preguntas en lenguaje natural y asegura la calidad del contenido, ya que sus respuestas están verificadas por expertos.

Pese a estos ejes, Wolfram Alpha, como Google, tiene sus flaquezas. Wolfram no es el único en anunciar un sistema que entiende preguntas. El problema es el tipo de lenguaje que entendería una máquina. Es difícil explicar a una persona que, si habla de una determinada forma, el sistema le entenderá. Eso puede llevar al usuario al método de prueba y error y, finalmente, a la frustración. Su segundo propósito, noble, el de asegurar la calidad de la información, a modo de enciclopedia, no parece un método escalable en la Web 2.0.

Cuanto más amplio es el contenido a indexar, más difícil es de conseguir que un buscador sea plenamente semántico, ya que el trabajo es arduo y casi imposible. La tendencia de algunas empresas en el campo de gestión inteligente de contenidos apunta hacia la creación de agentes especializados que entiendan nuestros deseos en campos concretos y nos representen en la Web 3.0.