Sherpa NEXT estará disponible en Google Play a partir del próximo 11 de junio

Después de más de un año en fase beta y con más de un millón de usuarios en todo el mundo, llega la versión definitiva a Google Play en una nueva app gratuita que combina capacidades de asistente personal con capacidades de motor de búsqueda y capacidades predictivas.

Xabier Uribe-Etxebarria, CEO y Fundador de Sherpa, ha anunciado hoy que el próximo 11 de junio estará disponible en Google Play Sherpa Next, la versión definitiva de Sherpa. Esta nueva tecnología rompe con todo lo existente en el mercado al combinar capacidades de asistente personal con capacidades de motor de búsqueda y capacidades predictivas, y todo ello con un diseño y una experiencia de usuario única. La plataforma de Sherpa es capaz de navegar entre las posibles respuestas e información relacionada y devolver una página a medida con información útil para el usuario.

El concepto de búsqueda se reinventa:

Hoy en día buscadores como Google o Yahoo! y plataformas como Facebook, Twitter o Yelp utilizan palabras clave para encontrar información que a través de un algoritmo son capaces de ordenar y presentar en un listado de links con resultados de búsqueda. El equipo de ingenieros de Sherpa ha reinventado esta experiencia de búsqueda.

Sherpa no basa sus búsquedas en palabras. A diferencia de los anteriores, Sherpa es capaz de entender conceptos y presentar el contenido resultado de la búsqueda en el formato más apropiado. Por ejemplo, una búsqueda sobre información acerca de una ciudad devuelve como resultado de la búsqueda información sobre población de esa ciudad, el tiempo, un mapa y otra información relevante. Una búsqueda sobre un equipo de fútbol devuelve información sobre los últimos resultados, el sitio web oficial del equipo y las últimas noticias que se han publicado. Una búsqueda sobre un grupo de música muestra fotos e información de la banda junto con playlists de sus canciones.

Sherpa utiliza modelos de búsqueda dinámicos y HTML5 en su interfaz gráfico modular, consiguiendo así que la información sea fácilmente accesible desde dispositivos móviles. El modelo de búsqueda dinámico se adapta al tipo de información que se ha solicitado y lo muestra de la manera más idónea aprovechando un diseño modular. Así, por ejemplo, información acerca de una compañía se mostrará con un diseño diferente a información acerca de un equipo deportivo o un músico.

Este diseño modular consigue que los resultados de búsquedas en Sherpa sean mucho más útiles y que la plataforma Sherpa sea altamente escalable.

“En la década de los 80 el interfaz de usuario gráfico (GUI) rompía con los interfaces de texto que existían en los ordenadores y hoy Sherpa ha conseguido hacer lo mismo con los buscadores actuales”, declaró Xabier Uribe Etxebarria, CEO de Sherpa.

Sherpa Next también permite a los usuarios realizar búsquedas utilizando preguntas y conceptos del lenguaje natural. Por ejemplo, si preguntamos a Sherpa algo concreto como “¿Cuántos años tiene Mick Jagger?” nos devolverá la edad del cantante pero también información sobre su biografía, fotos, música en streaming y links a otras webs con información relevante.

“Tenemos que cambiar los resultados de búsqueda actuales y conseguir que sean mucho más intuitivos y coherentes, especialmente en dispositivos móviles”, declaró Xabier Uribe-Etxebarria. “La mayoría de los buscadores devuelven como resultado de la búsqueda páginas con links que los usuarios tienen que evaluar para encontrar la información que realmente están buscando. Sherpa actúa donde los buscadores actuales no llegan. Nosotros convertimos páginas de links en sitios web dinámicos y ricos en contenido con una experiencia de usuario y navegación muy superior”.

Capacidades de asistente personal

Para entender mejor cómo las personas buscaban información, Sherpa lanzó la versión beta de su asistente personal en otoño de 2012. Desde entonces, más de un millón de personas se han descargado la app en Google Play con un rating medio de 4,54 sobre 5. “El asistente personal Sherpa ha sido crítico para testar conductas de los usuarios, su engagement y evaluar la experiencia de usuario”, declaró Uribe-Etxebarria. “Ha sido la base para poder crear Sherpa Next”.

Sherpa Next mantiene las capacidades de asistente personal del producto anterior, tales como, notificaciones en tiempo real de acontecimientos deportivos; pero además añade un nuevo nivel en las búsquedas y lo hace con una interfaz de usuario única. Sherpa puede gestionar varias tareas tales como publicar en Facebook o Twitter, interactuar con la agenda o mostrar direcciones mientras se conduce.

Algoritmos predictivos, Notificaciones y Pantalla de “Today”

La pantalla de inicio de Sherpa Next se anticipa a las necesidades de información del usuario según sus preferencias, presentándole una línea del tiempo con las actividades del día, la previsión del tiempo, noticias relevantes, los resultados deportivos que le puedan resultar de interés y las últimas actualizaciones en sus redes sociales.

Sherpa aprende del usuario. Su actividad anterior, sus datos de localización, búsquedas anteriores que haya realizado, etc. Y con todo ello es capaz de adelantarse a sus necesidades. Por ejemplo, si un usuario ha realizado búsquedas sobre comida italiana, Sherpa le presenta restaurantes italianos cuando pregunte “¿Dónde hay un buen sitio para comer?”. Además, resultados de búsquedas frecuentes tales como resultados deportivos o informes del tiempo se muestran automáticamente en la página de inicio de Sherpa sin que el usuario tenga que pedirlo.

Interfaz de Usuario y Diseño

Además de redefinir por completo los algoritmos de búsqueda para conseguir devolver información realmente útil, Sherpa ha trabajado para optimizar la experiencia de usuario con un diseño visual y de interacción que permite al usuario centrarse en lo realmente importante y no tener que navegar en busca de la información.

Tecnología Patentada

Sherpa Next está basado en tecnologías patentadas de lenguaje natural y semántica combinadas con inteligencia artificial. Sherpa utiliza un análisis semántico en cinco niveles que evalúa la información según diferentes fuentes para ofrecer un resultado realmente útil para el usuario.