En la era digital actual, la forma en que accedemos a la información ha experimentado una transformación radical. A pesar del crecimiento imparable de la inteligencia artificial y los modelos de lenguaje, la búsqueda en la web tradicional ha mostrado signos de estancamiento e ineficacia. Frente a este escenario, emerge Exa, una startup respaldada por Y Combinator, que redefine la búsqueda en internet tratando la web como una verdadera base de datos. Su producto estrella, Exa Websets, apuesta por responder a consultas complejas con precisión y profundidad, superando las limitaciones de los motores de búsqueda convencionales. El origen de Exa surge de una insatisfacción común entre investigadores y usuarios con los motores de búsqueda tradicionales, principalmente Google.
Aunque Google sigue siendo dominante, su tendencia creciente a priorizar resultados optimizados para SEO, clics y publicidad hace que la experiencia de búsqueda pierda calidad, saturándose con contenido irrelevante y listados superficiales. Exa busca revertir esto mediante un sistema que no solo indexa la web, sino que la interpreta y la presenta de manera estructurada, con un enfoque en la semántica y la confiabilidad. La clave diferencial de Exa es su uso intensivo de modelos de embeddings personalizados. En lugar de basar los resultados únicamente en coincidencias de palabras clave, su tecnología representa el contenido web en vectores de alta dimensión que capturan el significado profundo de la información. Esta representación vectorial permite realizar búsquedas semánticas que reconocen la intención del usuario, devolviendo entidades específicas como startups, personas, investigaciones o empresas que responden con exactitud al criterio solicitado.
Por ejemplo, mientras los motores tradicionales podrían devolver artículos que mencionan ‘startups en nanotecnología’, Exa ofrece directamente las páginas oficiales de esas startups, evitando la dispersión y el ruido de los listados genéricos. El proceso de búsqueda en Exa es intensivo y sofisticado. Se realizan múltiples consultas vectoriales sobre un amplio índice del contenido web, generado mediante su propia infraestructura de rastreo y análisis. Pero la innovación continúa con la integración de modelos de lenguaje grande (LLMs) que actúan como agentes metodológicos para verificar y validar cada resultado. Este llamado “flujo de trabajo agentic” asegura que cada entidad que aparece en la respuesta cumple estrictamente con los parámetros definidos por el usuario.
A diferencia de la búsqueda tradicional que puede mostrar resultados dudosos o irrelevantes, Exa justifica cada dato con referencias concretas, aportando transparencia y confianza. Un aspecto muy atractivo de Exa Websets es su interfaz orientada a tablas con capacidades de enriquecimiento. Aquí la información no se muestra simplemente como una lista sino como un conjunto de datos estructurados donde cada fila representa una entidad y las columnas son atributos adicionales elegidos por el usuario, como número de empleados, presencia de blog, ubicación o cualquier otro dato relevante que se pueda rastrear. Estos valores se cargan de manera asincrónica, brindando una experiencia dinámica y útil para análisis precisos sin necesidad de descargar o procesar la información manualmente. Exa ha demostrado casos de uso sorprendentes gracias a esta arquitectura.
Por ejemplo, es posible encontrar desde blogs matemáticos escritos por profesores de distintas regiones del mundo, hasta empresas del sector salud en Estados Unidos que tengan fundadores con perfil técnico y más de 100 empleados. Se pueden también filtrar repositorios de software en GitHub que cumplan con criterios elaborados o identificar profesionales de la Bahía de San Francisco con experiencia en startups que conocen lenguajes específicos como Rust y que previamente hayan generado contenido técnico relevante. Estos ejemplos ilustran la capacidad de Exa para servir como una base de datos viva y actualizada de la web. Sin embargo, este enfoque también implica desafíos inherentes. El proceso de verificación mediante IA genera tiempos de respuesta más largos en comparación con las búsquedas instantáneas a las que estamos acostumbrados, llegando a durar desde minutos hasta horas dependiendo de la complejidad y volumen de los resultados.
Aunque esto pudiera parecer una desventaja, para búsquedas de alto valor que requieren precisión absoluta, la inversión en tiempo y recursos es justificada. Además, el modelo de negocio de Exa se basa en una suscripción que permite absorber estos costos operativos, incentivando la calidad sobre la cantidad. En cuanto a limitaciones, Exa reconoce que ciertos tipos de contenido actualmente tienen menos soporte. Por ejemplo, productos comerciales en sitios de e-commerce, contenidos protegidos por autenticación o sitios con restricciones legales no son fácilmente indexables. Tampoco el contenido en idiomas no ingleses tiene un desempeño tan robusto, aunque están en desarrollo planes para ampliar estos horizontes.
En comparación con otros proveedores de datos o motores alternativos, Exa ofrece una solución mucho más flexible y dinámica, enfocada en la interpretación semántica y validación rigurosa. La comunidad de usuarios y desarrolladores ha recibido la propuesta con gran entusiasmo, destacando especialmente el valor de un motor de búsqueda que no depende de publicidad y prioriza resultados de alta calidad. Las respuestas con soporte documental permiten a plataformas de inteligencia artificial fundamentar mejor sus respuestas y mejorar la confianza en sistemas automatizados. Desde el punto de vista del SEO, Exa abre una nueva puerta para que creadores de contenido y empresas puedan ser encontrados por lo que realmente representan y no solo por palabras clave o técnicas de posicionamiento. Además, la API de Exa ofrece a desarrolladores la posibilidad de integrar esta tecnología en sus propias aplicaciones, ampliando el ecosistema de soluciones accesibles y especializadas.
Por ejemplo, agentes conversacionales internos pueden utilizar Websets para responder preguntas complejas basadas en documentación corporativa o fuentes abiertas, evitando respuestas vagas o falacias habituales en referencias sin verificar. Este concepto de usar la web como una base de datos semántica trae a la mesa una reinterpretación de cómo se debe organizar el inmenso volumen de información digital. En lugar de fragmentarla en páginas y listas, la información se estructura alrededor de entidades y sus atributos, facilitando análisis comparativos, filtrados avanzados y consultas personalizadas. El modelo recuerda a sistemas de business intelligence, pero aplicado a datos públicos y en tiempo real. En suma, Exa representa una evolución en el universo de la búsqueda digital.
