Imagina que estás buscando un documento importante entre miles de archivos digitales de tu empresa: algunos son PDF, otros contienen gráficos, otros son simples correos electrónicos mal escritos. Ahora imagina que puedes encontrar lo que buscas con la misma facilidad que pedirle algo a tu asistente de voz. Eso es lo que Cohere quiere lograr con su nueva herramienta: Embed 4.
Este nuevo sistema de búsqueda e inteligencia artificial no es solo otro motor de búsqueda empresarial. Embed 4 es un modelo de búsqueda multimodal, lo que significa que no solo entiende texto, también es capaz de interpretar imágenes, tablas, gráficos, código y documentos mal formateados. Es como un bibliotecario multilingüe con visión de rayos X, capaz de comprender cualquier tipo de información que le pongas delante.
¿Qué es exactamente Embed 4?
Embed 4 es una herramienta de «embeddings», un término técnico que puede sonar complicado pero que se resume en lo siguiente: convierte documentos, imágenes o datos en «vectores» o representaciones numéricas que permiten buscar información de manera más rápida y precisa.
Piénsalo como si tradujera todo lo que sabe a un idioma común que los sistemas de inteligencia artificial pueden entender sin ambigüedades. Gracias a esto, puedes buscar contenidos complejos sin depender de palabras clave exactas.
Esta herramienta ha sido desarrollada por Cohere, una empresa canadiense especializada en modelos de IA para el sector empresarial. Embed 4 ya está disponible en plataformas como Microsoft Azure AI Foundry, Amazon SageMaker, e incluso puede integrarse directamente en nubes privadas o infraestructuras propias de una empresa.
¿Qué lo hace diferente de otros buscadores?
La mayoría de los buscadores internos en empresas funcionan con sistemas llamados RAG (Retrieval-Augmented Generation), que extraen información según palabras clave y reglas predefinidas. Embed 4 va más allá: es como si en lugar de buscar literalmente lo que escribes, intentara entender lo que quieres decir, el contexto detrás de tu consulta, y luego encuentra lo más relevante.
Y su capacidad multimodal es el verdadero salto adelante. Embed 4 no solo entiende documentos en formato texto, también procesa imágenes, diagramas, tablas o incluso código. Esto significa que una búsqueda puede devolver un fragmento de una presentación, un gráfico en un PDF o una tabla contenida en un informe.
Además, soporta más de 100 idiomas, incluyendo árabe, japonés, francés y español, lo que lo convierte en una opción viable para empresas globales con necesidades de búsqueda multilingüe.
¿Qué beneficios ofrece a las empresas?
- Ahorro en almacenamiento: en lugar de compartir documentos completos entre sistemas, Embed 4 permite trabajar solo con las representaciones comprimidas (embeddings), lo cual reduce el peso de los datos.
- Compatibilidad universal: puede integrarse fácilmente con cualquier asistente de IA o agente automatizado ya existente en una empresa.
- Comprensión de datos complejos: al estar entrenado con información del mundo real (incluyendo errores, formatos desordenados o textos con faltas), es mucho más flexible y tolerante ante imperfecciones.
- Especialización por industrias: Embed 4 ha sido diseñado para adaptarse a contextos específicos como el financiero, el sanitario o el industrial, permitiendo búsquedas dentro de documentos regulados sin comprometer la seguridad.
- Privacidad reforzada: al poder instalarse en entornos privados, no es necesario enviar datos sensibles a servidores externos. Ideal para empresas que trabajan con información confidencial.
¿Cómo se diferencia de otras opciones?
Las empresas que implementan soluciones de inteligencia artificial generalmente tienen dos opciones: usar el buscador de una IA comercial o desarrollar su propio sistema desde cero. Ambas opciones tienen limitaciones: el primer caso puede ser costoso o poco flexible; el segundo requiere tiempo, recursos y mantenimiento.
Embed 4 ofrece una tercera vía: una herramienta potente y lista para usar, que puede adaptarse a múltiples entornos y que resuelve muchos de los desafíos que enfrentan las empresas cuando gestionan grandes volúmenes de información.
¿Y cómo se usa?
Desde el punto de vista del usuario, integrar Embed 4 puede ser tan sencillo como conectarlo a una base de datos o a una plataforma ya existente. Lo verdaderamente importante ocurre “detrás del telón”: cuando una IA necesita realizar una tarea (por ejemplo, redactar un informe con datos actualizados), puede usar Embed 4 para buscar la información relevante sin necesidad de tener todo el contenido cargado previamente en su memoria.
¿Por qué es relevante este tipo de tecnología?
Vivimos en una época donde la cantidad de información crece a una velocidad abrumadora. Las empresas generan documentos, reportes, emails, gráficos y otros tipos de datos todos los días. Pero si esta información no se puede encontrar fácilmente cuando se necesita, pierde valor.
Embed 4 representa una nueva manera de trabajar con información dispersa y compleja. No se trata solo de buscar, sino de entender contextos, adaptarse al lenguaje humano y ofrecer resultados útiles en entornos profesionales.
Es, en esencia, un paso hacia sistemas de inteligencia artificial que actúan no solo como asistentes, sino como verdaderos colaboradores inteligentes.
Enlace: cohere.com/blog/embed-4