En Konfuzio hemos visto cómo la IA está cambiando los flujos de trabajo documentales. Pero, ¿qué ocurre cuando la IA cambia incluso la forma en que los usuarios encuentran lo que buscan en un sitio web?
"Muéstreme el certificado ISO 27001 actual de la empresa".
Esto es exactamente lo que hace NLWeb (Natural Language Web) de Microsoft. En lugar de hacer clic en menús desplegables o cambiar de filtro, ahora los usuarios pueden introducir (o pronunciar) preguntas naturales, como:
NLWeb de Microsoft ofrece un marco de trabajo de código abierto para interfaces conversacionales para fuentes RSS de páginas de inicio, basado en la tecnología Protocolo MCP de Anthropic.
¿Qué es NLWeb?
Microsoft ha trabajado con NLWeb, una tecnología de código abierto que permite utilizar directamente el lenguaje natural como interfaz en los sitios web.
En lugar de hacer clic en los menús o establecer filtros a mano, ahora los usuarios pueden simplemente decir o escribir lo que buscan, por ejemplo:
"Enséñame zapatos elegantes de menos de 100 euros para una boda de verano"
Esto no sólo cambia la experiencia del usuario, sino también la forma en que los desarrolladores planifican e implementan las aplicaciones.
Arquitectura de NLWeb
Lo interesante de NLWeb no es sólo la capa conversacional, sino también la arquitectura técnica que la sustenta, optimizada para desarrolladores que quieran crear aplicaciones web nativas de IA más inteligentes. Cada pregunta se evalúa mediante varias indicaciones, como la Código en GitHub espectáculos.
Más de 50 comentarios en la entrevista de The Verge realizada por David Pierce con Ramanathan V. Guha, de Microsoft, ofrecen una primera visión general del estado de ánimo: El plan de Microsoft para arreglar la web.
Las opiniones sobre la funcionalidad de NLWeb son dispares: las voces positivas destacan las ventajas potenciales, como la posibilidad de encontrar rápidamente información compleja utilizando el lenguaje natural y prepararla de forma estructurada. En comparación, un usuario ve una ventaja sobre los enfoques tradicionales, como los utilizados por las herramientas informáticas especializadas.
Pero también hay voces críticas. Los críticos se quejan, por ejemplo, de que la tecnología, en su forma actual, relega a un segundo plano los recursos existentes, como los sitios web tradicionales, e influye así negativamente en la visibilidad de los contenidos individuales. Otros expresan dudas sobre si NLWeb es capaz de ofrecer resultados precisos y relevantes, o si simplemente reproduce de diversas formas las funciones de búsqueda existentes, pero sin mayor valor añadido. En particular, se cuestiona la diferencia con soluciones conocidas hasta ahora, como los motores de búsqueda especializados de gran alcance.
NLWeb ofrece ahora a los operadores de sitios web una mayor influencia sobre el contenido que se muestra. Por ello, en otro artículo deduzco que AI un tipo de grupo objetivo de marketing y relaciones públicas.
Panorama técnico
NLWeb no es sólo un truco de front-end, sino un marco del lado del servidor que interpreta el lenguaje natural, recupera información relevante de fuentes de datos y la presenta en un lenguaje comprensible.
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Más información
El núcleo tecnológico consiste en un servidor Python, una API REST e interfaces con grandes modelos lingüísticos (LLM) como OpenAI, Azure OpenAI o Gemini.
Componentes técnicos centrales:
- Configuración mediante archivos YAML (por ejemplo, config_llm.yaml)
- Tratamiento de contenidos estructurados (Schema.org, RSS, CSV)
- Indexación mediante bases de datos vectoriales (por ejemplo, Qdrant, Milvus, Azure Search)
- Recuperación conversacional con tecnología RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Integración de un Protocolo de Contexto Modelo (MCP) adecuado tanto para humanos como para agentes de IA.
El proceso de investigación: del texto a la respuesta
Con NLWeb, el proceso que va de la entrada del usuario a la respuesta se desarrolla en varios pasos:
- La solicitud llega al servidor a través de un punto final de la API como /ask o /mcp/ask.
- El servidor carga las configuraciones que definen qué LLM y qué fuentes de datos se utilizan.
- El contenido del sitio web se lee, se convierte en vectores y se almacena en una base de datos.
- La pregunta del usuario se analiza, se enriquece con el historial de conversaciones si es necesario y se clasifica semánticamente.
- El contenido adecuado se recupera de la base de datos de vectores mediante una búsqueda de similitudes (Top-K).
- Los resultados se evalúan y se establecen prioridades.
- El LLM genera una respuesta comprensible basada en el contenido.
- La respuesta se devuelve al front-end en tiempo real, y también puede transmitirse token a token.
Integración en el cliente
El uso en la web puede ser mínimamente invasivo: Un desarrollador puede integrar una interfaz conversacional mediante unos pocos atributos HTML adicionales o sencillas funciones JavaScript.
Por ejemplo:
curl -X POST https://yoursite.com/wp-json/nlweb/v1/ask \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"question": "What is this website about?",
"context": {
"post_type": ["post", "page"],
"category": "tutorials",
"limit": 10,
"meta_query": {
"featured": "yes"
}
}
}'Respuesta
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "SearchResultsPage",
"query": "What is this website about?",
"totalResults": 3,
"processingTime": "0.245s",
"items": [
{
"@type": "Article",
"@id": "https://yoursite.com/about/",
"name": "About Us",
"description": "Learn about our company mission and values...",
"url": "https://yoursite.com/about/",
"datePublished": "2024-01-15T10:30:00Z",
"dateModified": "2024-01-20T14:15:00Z",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "John Doe"
},
"keywords": ["about", "company", "mission"],
"relevanceScore": 0.95
}
]
}Por qué es importante para desarrolladores y diseñadores de UX
NLWeb está cambiando radicalmente el paradigma del frontend y la UX. En lugar de basarse en complejos filtros, barras de navegación o sistemas de categorías, el contenido semántico y su estructura legible por máquina pasan a ocupar un lugar central.
Para los desarrolladores, esto significa
- Menos lógica en el front-end, más importancia para el contenido estructurado y las API.
- El éxito depende de un marcado limpio con Schema.org y HTML semántico
- Las solicitudes al backend ya no se basan en parámetros predefinidos, sino en declaraciones flexibles y naturales.
Del front end a la API controlada por voz
Mientras que el desarrollo web tradicional se basa en componentes como botones, desplegables o pestañas, NLWeb piensa en términos de entidades: productos, recetas, anuncios inmobiliarios... todas ellas son estructuras de datos que NLWeb entiende y a las que puede responder. La comunicación se realiza a través de la API ask, que accede a estas entidades y genera los resultados adecuados.
Qué pueden configurar los desarrolladores
NLWeb se puede personalizar en gran medida: con las denominadas cadenas de preguntas en archivos XML (por ejemplo, site_type.xml) se pueden definir intenciones propias, como la forma en que un sistema debe responder a preguntas poco claras o qué preguntas de seguimiento debe formular. También pueden definirse alternativas en caso de problemas de comprensión.
La interacción con el cliente puede ser incluso declarativa, mediante atributos como data-nlweb-intent="findProduct" Los elementos de la interfaz de usuario pueden conectarse al backend NLWeb sin necesidad de una lógica JavaScript extensiva.
Por qué NLWeb podría cambiar radicalmente el mercado del software de chat
Esto podría suponer un gran cambio en el mercado para todos los proveedores de software de chat, por varias y profundas razones.
En primer lugar, NLWeb desplaza el foco de atención de las soluciones de chat especializadas, en su mayoría propietarias, a una infraestructura abierta y basada en sistemas que se ancla directamente en el propio sitio web. Mientras que los chatbots convencionales suelen integrarse como widgets externos que dependen de reglas o scripts predefinidos, NLWeb integra el lenguaje natural directamente en la estructura semántica del sitio. Esto significa que el chat deja de ser una función adicional para convertirse en la interfaz principal.
En segundo lugar, las expectativas de los usuarios también están cambiando. Quien experimente que un sitio web entiende lo que se quiere decir en lenguaje natural -sin complicados menús de navegación ni interminables rutas de clic- reaccionará con impaciencia o incluso frustración con las soluciones clásicas de chat. Esto aumenta la presión sobre los proveedores existentes para que se replanteen sus sistemas de manera fundamental: alejándose de la pura guía de diálogo y acercándose al desarrollo de contenidos semánticos.
En tercer lugar, la apertura de la tecnología de Microsoft como proyecto de código abierto está provocando una enorme presión para innovar en el mercado. Los anteriores proveedores de software de chat, que han dependido en gran medida de sistemas cerrados o de sus propios LLM propietarios, se ven ahora presionados para innovar. NLWeb reduce significativamente las barreras de entrada para los desarrolladores: en lugar de comprar una solución de chat completa, las empresas pueden desarrollar sus propias interfaces de conversación específicas para cada dominio con un control total sobre los datos, el diseño de la interfaz y el alojamiento.
En cuarto lugar, el modelo económico también está cambiando: donde antes se solía facturar por chat o por respuesta (por ejemplo, a través de una llamada API a un LLM), NLWeb permite un funcionamiento mucho más eficiente gracias a la lógica de recuperación dirigida y a la generación únicamente selectiva por parte del LLM. Esto reduce los costes operativos y lo hace especialmente atractivo para que las medianas empresas se independicen de los proveedores de chat tradicionales.
En resumen:
- NLWeb desvincula la funcionalidad de chat de los proveedores de bots centralizados
- La interfaz pasa a formar parte del sitio web, no es un complemento
- La tecnología abierta reduce los costes y aumenta la personalización
- Los proveedores de software de chat clásico deben reposicionarse en términos de contenido, tecnología y precio.
El resultado: es probable que se produzca una sacudida del mercado. Los proveedores que sólo vean su USP en la provisión de un componente de chat convencional perderán relevancia. Los ganadores serán los que puedan ofrecer valor añadido a través de la integración de datos, la comprensión de la web semántica y la ingeniería rápida específica del dominio.
Para más información
La documentación completa y el código están disponibles públicamente en GitHub:
Y la característica de Microsoft para el lanzamiento:
El primer complemento para WordPress ya está disponible en GitHub: Show HN: WPNLWeb - plugin de WordPress de código abierto que utiliza el protocolo NLWeb de Microsoft | Hacker News
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