9 mecanismos de busca de IA para conhecer

A IA generativa transformou a pesquisa online, introduzindo uma nova geração de mecanismos de busca que respondem a perguntas com breves visões gerais em vez da lista convencional de links azuis. Líderes do setor como Google e Bing estão rapidamente integrando IA em suas plataformas, se esforçando para acompanhar estrelas em ascensão como Perplexity e You.com. Mas o potencial total do mecanismo de busca alimentado por IA ainda está se revelando, oferecendo tanto grandes promessas quanto sérios riscos.

O que é um mecanismo de busca de IA?

Os motores de busca de IA usam inteligência artificial — especificamente, métodos como processamento de linguagem natural (NLP) e machine learning — para interpretar melhor o contexto e entender a intenção do usuário por trás de cada consulta de pesquisa, com o objetivo de fornecer resultados mais relevantes. Na prática, isso parece gerar resumos concisos e em linguagem simples de informações coletadas de toda a web, além de — ou em vez de — apontar os usuários para diferentes sites.

“Não é dar a você links em uma página”, disse o consultor de marketing digital Jordan Stevens à Built In. “É dar a você uma única resposta.”

Os motores de busca de IA assemelham-se aos chatbots de IA: eles são conversacional e pode responder a perguntas de forma fluente e humana maneira. Mas, diferentemente da maioria dos chatbots, os mecanismos de busca de IA têm acesso em tempo real à internet, permitindo que eles forneçam informações mais abrangentes e atuais. Isso os posiciona como um desafiante não apenas para os atuais, mas também para chatbots populares como o ChatGPT.

9 mecanismos de busca de IA para conhecer

1. Google

Google é o mecanismo de busca mais popular do mundo, controlando cerca de 90 por cento do mercado de busca. A empresa começou a reformular seu site em 2023 e, desde então, implementou inteligência artificial em praticamente todas as partes de seu processo de busca, usando seu modelo Gemini. As visões gerais de IA do Google fornecem um resumo gerado por IA de vários dos principais resultados de pesquisa na página, dando aos usuários uma noção geral da resposta à sua consulta, juntamente com links para recursos para informações adicionais. E a ferramenta de planejamento do Google pode criar qualquer coisa, desde um plano de refeições até um itinerário de férias com base em uma única consulta; ele até usa o Gemini para preencher e organizar os resultados de pesquisa dos usuários na página.

Preço: Livre

2. Bing

Bing é o segundo mecanismo de busca mais popular atrás do Google, respondendo por quase 4% do volume total de buscas globalmente. Desenvolvido pela Microsoft, o Bing é alimentado pelo modelo de linguagem grande GPT-4 da OpenAI (LLM). Além de seus recursos de pesquisa padrão baseados em texto, voz e imagem, a plataforma vem com um recurso de bate-papo conversacional chamado Copilot, onde os usuários podem fazer perguntas e obter respostas detalhadas e humanas em troca, além de citações de artigos linha por linha. O Copilot também vem com um recurso de planejamento de férias, um assistente de cozinha, uma IA gerador de imagens e uma ferramenta que responde perguntas relacionadas ao condicionamento físico.

Preço: Livre

3. Perplexity

Lançado em 2022, o Perplexity fornece resumos de resultados de pesquisa gerados por IA, com links para fontes em um painel na parte superior e uma lista de perguntas de acompanhamento na parte inferior — semelhante ao recurso “as pessoas também perguntam” do Google. Ele também permite que os usuários restrinjam sua pesquisa a um conjunto específico de fontes, como vídeos do YouTube ou postagens do Reddit. A versão gratuita do Perplexity roda no GPT-3.5 LLM da OpenAI e em seu próprio modelo de IA. Os usuários que atualizarem para a versão Pro também podem escolher entre vários outros modelos, incluindo o GPT-4 e o Claude 3 da Anthropic.

Preço: Gratuito, com uma versão Pro mais avançada disponível por US$ 20/mês.

4. Brave Search

O Brave Search é comercializado para usuários preocupados com a privacidade, pois não coleta nenhuma informação pessoal ou histórico de pesquisa. Como muitos outros mecanismos de busca de IA, o Brave Search fornece insights rápidos gerados por IA em resposta a qualquer consulta em linguagem natural, mas não depende de grandes mecanismos de busca como Google ou Bing para fazer isso. Em vez disso, a empresa diz que suas respostas são baseadas em seu próprio índice de busca independente, alegando que isso remove o “viés” e a “censura” que podem vir com o “spam de SEO das grandes tecnologias”. Embora o Brave Search seja gratuito para uso em qualquer navegador da web, ele também oferece seu próprio navegador complementar gratuito que bloqueia rastreadores de coletar dados de usuários na web.

Preço: Livre

5. You.com

O You.com diz que é o primeiro mecanismo de busca a integrar um LLM voltado para o consumidor com acesso em tempo real à internet, e que também foi o primeiro a introduzir recursos de bate-papo multimodal em sua interface. A plataforma funciona mais como um assistente de IA do que um mecanismo de busca padrão, e vem em vários “modos” diferentes, variando de Smart (para tarefas rápidas como pesquisas na web e criação de conteúdo) a Create (para geração de imagens). Ele também oferece um modo Private, onde não armazena a atividade de pesquisa ou endereço IP dos usuários.

Preço: Gratuito, com versões mais avançadas a partir de US$ 15/mês.

6. Andi

O Andi funciona como um mecanismo de busca e um chatbot. Ele pode responder às perguntas dos usuários, explicar tópicos complexos e navegar na web, combinando informações dos principais resultados para fornecer insights gerados por IA (que podem ser visualizados clicando em “Gerar texto”). Os usuários também podem personalizar como a plataforma exibe links, escolhendo entre layouts de lista, grade ou feed; e podem ajustar o estilo para se assemelhar ao Hacker News, texto markdown ou até mesmo uma página clássica do Google. Embora o Andi colete dados dos usuários, ele diz que não os compartilha com mais ninguém. A empresa também não registra pesquisas e bloqueia rastreamento e anúncios.

Preço: Livre

7. Komo

Komo é um mecanismo de busca sem anúncios alimentado por seu próprio LLM chamado Sunshine. Ele pode ser configurado para quatro modos diferentes: Ask, Search, Research e Explore. Com o Ask, os usuários obtêm respostas geradas por IA para qualquer pergunta que fizerem, junto com links relevantes; o Search funciona como um mecanismo de busca regular, fornecendo uma lista de links relevantes; o Research (disponível apenas para clientes pagantes) fornece análises de tópicos geradas por IA, junto com citações; e o Explore fornece links exclusivamente para vídeos em resposta às consultas dos usuários.

Preço: Um plano Básico custa US$ 8/mês, um plano Premium custa US$ 15/mês e um plano Empresarial varia de preço.

8. Wally

Útil para tarefas que envolvem pesquisa aprofundada, como criar propostas comerciais ou estratégias de marca, o Waldo usa índices de pesquisa extraídos de sites como Google e Bing e os reempacota em uma interface personalizável que pode ser ajustada com precisão ao que o usuário deseja. Com algumas teclas, os usuários podem restringir seus resultados de pesquisa a tipos de arquivo específicos, destacar palavras ou números específicos, bloquear fontes específicas e muito mais. Os usuários também podem fazer anotações em um bloco de notas integrado e, em seguida, compilar essas anotações em um único arquivo ou Google Doc que pode ser compartilhado com outras pessoas.

Preço: Um plano Freelancer custa US$ 149/mês, um plano Teams custa US$ 179/mês/pessoa, um plano Teams Pro custa US$ 199/mês/pessoa e um plano Enterprise varia de preço.

9. Phind

Phind é um mecanismo de busca de IA projetado para desenvolvedores de software. Conectado à internet e à base de código de um usuário (se eles escolherem), a plataforma pode responder a todos os tipos de perguntas relacionadas à tecnologia, variando de ‘Quais são os benchmarks do Mixtral 8x7B?’ a ‘Como faço uma solicitação HTTP em JavaScript?’ — e inclui links para fontes junto com suas respostas geradas por IA. Além disso, em sua interface de código, os usuários podem inserir sua própria base de código e fazer perguntas específicas sobre seu código, escrever testes de unidade automaticamente ou até mesmo executar snippets Python diretamente no navegador.

Preço: Os usuários podem se inscrever no Pro mensalmente por US$ 20/mês ou anualmente por US$ 17/mês. A Phind também oferece um plano Enterprise por US$ 40/mês/pessoa.

Como funcionam os mecanismos de busca de IA?

Os mecanismos de busca de IA funcionam primeiro rastreando e indexando páginas da web pela internet, extraindo dados úteis como texto, imagens e links. Eles usam algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para analisar mais profundamente o conteúdo e a estrutura das páginas da web para que possam entendê-las mais profundamente.

Todas essas informações são então processadas, organizadas e armazenadas em um banco de dados, onde podem ser recuperadas durante o processo de busca. Os mecanismos de busca de IA atualizam e refinam continuamente seus índices conforme aprendem com as interações do usuário e novos dados.

Quando um usuário digita uma consulta, os mecanismos de busca de IA empregam grandes modelos de linguagem para entender melhor a intenção do usuário, analisando o significado das palavras individuais, bem como os padrões e relacionamentos entre elas. Então, eles combinam a consulta do usuário com os resultados de pesquisa relevantes em seus índices, mesmo se a consulta for ambígua ou for formulada de forma coloquial.

Com o tempo, alguns mecanismos de busca de IA coletam dados sobre o histórico de busca dos usuários, em quais links eles clicaram e outras métricas para criar perfis de usuários específicos. Isso permite que eles aprendam suas preferências e forneçam respostas mais personalizadas.

Os mecanismos de busca de IA também usam LLMs para consolidar as informações que encontram na web em respostas abrangentes geradas por IA. Treinados em grandes quantidades de dados de texto, grandes modelos de linguagem preveem a próxima palavra mais lógica com base no contexto fornecido pelas palavras anteriores, permitindo que eles produzam prosa coerente e gramaticalmente correta que se assemelha muito ao texto escrito por humanos.

Como os mecanismos de busca de IA são diferentes dos mecanismos comuns?

Os mecanismos de busca de IA compartilham o mesmo objetivo dos mecanismos de busca tradicionais: fornecer aos usuários respostas que os levem a clicar em um link, completando assim sua “jornada de busca”, como Stevens colocou. “No final do dia, esse mecanismo de busca quer lhe dar uma resposta de qualidade.”

Mas eles realizam seu trabalho de maneiras diferentes.

A pesquisa de IA fornece resumos, a pesquisa regular fornece links

Os mecanismos de busca comuns exibem seus resultados como uma lista de links, com pequenos trechos de texto abaixo, enquanto os mecanismos de busca de IA também podem gerar resumos concisos dos resultados da pesquisa, dando aos usuários uma resposta à sua consulta sem que eles precisem rolar e clicar em vários sites.

A pesquisa de IA aprende com o tempo, a pesquisa regular é redefinida

Os mecanismos de busca de IA são projetados para aprender e se adaptar continuamente às interações do usuário e novos dados, melhorando seu desempenho e a qualidade de seus resultados de busca ao longo do tempo. Enquanto isso, os mecanismos de busca regulares trabalham do zero com cada nova consulta, sem levar em conta nenhuma consulta anterior ou interação do usuário.

A pesquisa de IA se concentra na semântica, a pesquisa regular se concentra em palavras-chave

Os mecanismos de busca regulares dependem principalmente da correspondência de palavras-chave para interpretar as consultas do usuário, enquanto suas contrapartes de IA se concentram na semântica, considerando o significado mais amplo das palavras dentro do contexto da frase. Isso permite que o mecanismo de busca de IA entenda mais completamente a intenção do usuário, permitindo que ele forneça resultados de pesquisa que correspondam mais de perto ao que o usuário está procurando.

“É realmente focado no que você está dizendo”, disse Dennis Perpetua, diretor de tecnologia de serviços de local de trabalho digital na empresa de tecnologia Kyndryl. “E então você consegue refinar os resultados com prompts ou perguntas de acompanhamento, em vez de usar palavras-chave engraçadas, sinais de mais e coisas do tipo.”

Ao focar na semântica em vez de apenas palavras-chave, os mecanismos de busca de IA podem fornecer resultados úteis mesmo quando a intenção é menos do que óbvia. Por exemplo, se um usuário perguntar pelos “melhores lugares para comer perto de mim com mesas ao ar livre”, o mecanismo de busca de IA deve ser capaz de listar restaurantes próximos com pátios, apesar do fato de que a consulta não contém as palavras específicas “restaurante” ou “pátio”.

“Os mecanismos de busca de IA estão tornando a capacidade de encontrar coisas acessível, simplesmente porque você pode descrever de um ponto de vista mais emocional e semântico, menos de uma palavra-chave ou ponto de vista de precisão”, continuou Perpetua. “Ele lança uma abertura mais ampla e filtra as respostas para serem muito mais estreitas mais rapidamente do que a pesquisa geral de palavras-chave, onde você tem que continuar ajustando as coisas manualmente.”

Pesquisa regular somente conta Consultas de texto epts, pesquisa de IA aceita imagens, vídeo e áudio

Os mecanismos de busca regulares aceitam apenas entradas de texto. Mas alguns mecanismos de busca de IA têm capacidades multimodais, o que significa que são capazes de processar e entender informações de formatos além de apenas texto, como imagensvídeos e áudio. Por exemplo, um mecanismo de busca de IA multimodal poderia permitir que os usuários pesquisassem informações usando comandos de voz ou tirando uma foto com o telefone — fornecendo uma experiência de busca mais intuitiva e flexível do que apenas digitar perguntas.

Os mecanismos de busca de IA são melhores que os mecanismos de busca comuns?

Embora os mecanismos de busca de IA sejam ótimos para ajudar a planejar uma festa de aniversário de 21 anos ou fornecer uma explicação simples para o motivo de o céu ser azul, eles nem sempre são a melhor escolha para lidar com todas as outras tarefas para as quais usamos mecanismos de busca — como navegar para sites específicos ou acompanhar o andamento de um evento esportivo em tempo real.

“As IAs não se dão tão bem com coisas novas e não se dão bem com outliers”, disse Stevens. “Qualquer coisa que seja um outlier extremo ou que seja novo, acho que as IAs vão ter dificuldades.”

Os mecanismos de busca de IA também podem produzir respostas mais tendenciosas. Os mecanismos de busca regulares simplesmente organizam as informações como links para os usuários clicarem, lerem e interpretarem por conta própria, enquanto os mecanismos de busca de IA resumem o conteúdo encontrado na web, gerando novas respostas com base no que aprenderam. Isso significa que os resultados produzidos por um mecanismo de busca de IA provavelmente refletem os preconceitos de seus desenvolvedores, introduzindo preconceitos em áreas onde não havia nenhum para começar, disse Davi Ottenheimer, vice-presidente de confiança e ética digital na empresa de tecnologia Inrupt.

“Os mecanismos de busca de IA estão se desconectando dos curadores, os donos dos dados”, disse Ottenheimer à Built In. “Ao adicionar IA no meio, agora você está vendo a visão ou a voz das pessoas que estão escrevendo e criando o algoritmo de IA.”

Como toda IA ​​generativa, os mecanismos de busca de IA também são propensos a alucinações, às vezes apresentando falsidades como fatos. Algumas ferramentas incorporaram citações de artigos linha por linha para compensar o problema, mas os artigos citados nem sempre são precisos — e às vezes eles nem existem de fato de forma alguma.

Portanto, embora os mecanismos de busca com IA possam ser mais dinâmicos e interativos por natureza do que os mecanismos de busca comuns, eles não necessariamente produzem respostas de melhor qualidade do que seus equivalentes sem IA.

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