Cuando las empresas manejan miles de documentos, buscar una información específica puede ser como intentar encontrar una aguja en un pajar. Informes, manuales, facturas, correos escaneados… toda esa información suele quedar almacenada, sin una manera eficiente de consultarla. Cohere ha presentado una solución interesante a este problema: Embed 4, un modelo de búsqueda multimodal diseñado para navegar entre enormes cantidades de datos no estructurados.
Con esta herramienta, los sistemas de inteligencia artificial pueden entender hasta 200 páginas de información en un solo análisis, lo que abre un abanico de posibilidades para mejorar procesos internos, responder preguntas complejas y agilizar tareas que antes tomaban horas o incluso días.
¿Qué es Embed 4 y por qué es importante?
Embed 4 es un modelo de embeddings de última generación. En términos sencillos, convierte documentos en vectores matemáticos (una especie de «resumen numérico»), para que otros sistemas de IA —como asistentes virtuales o herramientas de búsqueda— puedan encontrar respuestas o extraer datos con rapidez y precisión.
La novedad de Embed 4 es su capacidad para procesar información multimodal (texto e imágenes) y manejar un contexto de hasta 128.000 tokens, lo que equivale aproximadamente a 200 páginas. Esto es especialmente útil en industrias donde los documentos son largos, complejos y variados, como la salud, las finanzas, la manufactura o el ámbito legal.
¿Qué resuelve Embed 4 que otros modelos no podían?
Muchas empresas ya usan modelos de IA para buscar información en sus bases de datos. Sin embargo, hasta ahora, estos modelos tenían limitaciones importantes:
Solo entendían bien texto limpio y estructurado.
Requerían que los datos estuvieran previamente preparados o convertidos a formatos específicos.
Fallaban al enfrentarse a escaneos, errores tipográficos o formatos inconsistentes.
Embed 4 mejora en todos estos puntos. Ha sido entrenado para lidiar con datos imperfectos del mundo real: documentos mal escaneados, textos con errores de ortografía o formatos poco convencionales. También es capaz de entender imágenes insertadas en documentos, algo clave en sectores como el comercio electrónico o la ingeniería.
Un modelo pensado para las empresas
Una de las principales fortalezas de Cohere con Embed 4 es su enfoque empresarial. La herramienta fue diseñada pensando en los retos específicos de grandes organizaciones, donde el volumen de datos y la necesidad de confidencialidad son críticos.
Las empresas pueden desplegar el modelo en sus propias nubes privadas o servidores locales, garantizando que la información sensible no salga de su infraestructura. Esto es clave para sectores regulados como el financiero o el sanitario.
Además, Embed 4 permite generar embeddings comprimidos, lo que reduce los costos de almacenamiento. No solo se gana en eficiencia al buscar, sino que también se optimizan los recursos técnicos.
¿Cómo se usa en la práctica?
Imaginemos que una aseguradora quiere automatizar la revisión de facturas médicas escaneadas para verificar coberturas. Con Embed 4, podría convertir todos esos documentos —aunque estén mal escaneados o escritos a mano— en vectores que su sistema de IA pueda analizar en segundos. Así, un agente virtual podría responder al instante si una consulta está cubierta o no, basándose en miles de registros.
Otro ejemplo: una empresa de manufactura podría usar Embed 4 para que sus técnicos encuentren en segundos el paso exacto en un manual de reparación de 180 páginas. O un fondo de inversión podría cargar cientos de presentaciones y documentos legales y permitir que un asistente de IA conteste preguntas como: “¿Qué cláusulas de riesgo hay en esta propuesta?”.
La experiencia de Agora: búsqueda más rápida en e-commerce
Uno de los primeros usuarios de Embed 4 fue Agora, una empresa que desarrolla un motor de búsqueda para comercio electrónico. Sus datos incluían descripciones complejas de productos, imágenes y diferentes formatos. Gracias al modelo, pudieron representar cada producto como un único embedding, lo que hizo sus búsquedas internas mucho más rápidas y precisas.
Este caso muestra cómo Embed 4 no solo es útil para documentos empresariales tradicionales, sino también para catálogos digitales, archivos multimedia y herramientas internas.
Mejores agentes, mejores respuestas
Embed 4 está diseñado para integrarse con sistemas basados en RAG (Retrieval-Augmented Generation), un enfoque donde el agente de IA no solo genera respuestas, sino que busca primero en documentos reales antes de responder. Esto reduce el riesgo de que el asistente «alucine» respuestas falsas y mejora considerablemente la precisión.
Esto hace que Embed 4 sea especialmente valioso para construir asistentes virtuales empresariales, capaces de entender la documentación interna de una compañía y dar soporte tanto a empleados como a clientes.
¿Con quién compite Cohere?
El mercado de los modelos de embeddings está creciendo rápido. Cohere compite con otras soluciones como Qodo-Embed-1-1.5B de Qodo o los modelos de Voyage AI, recientemente adquiridos por MongoDB. Sin embargo, su propuesta destaca por su especialización empresarial, su soporte multilingüe (más de 100 idiomas) y su rendimiento sobre datos imperfectos.
¿Es para todas las empresas?
Embed 4 está claramente orientado a empresas medianas y grandes, con necesidades específicas de búsqueda, automatización y eficiencia operativa. Aunque su implementación puede requerir inversión técnica, el retorno en ahorro de tiempo y mejora en la toma de decisiones puede ser significativo.
Es especialmente útil para:
Empresas con grandes volúmenes de documentos internos.
Sectores regulados donde la precisión y la seguridad son clave.
Equipos que desarrollan agentes virtuales o asistentes basados en IA.
Negocios con catálogos complejos y multiformato.
Cohere Embed 4 representa un paso importante hacia herramientas de búsqueda más inteligentes, capaces de entender el caos típico de los archivos empresariales. No se trata solo de buscar mejor, sino de hacerlo con menos fricción, menos preparación y más confianza.
Para quienes trabajan con grandes volúmenes de información, este tipo de tecnología puede convertirse en un aliado clave, haciendo que los datos dejen de ser un problema para convertirse en una fuente de respuestas.