Os sistemas de recuperação de informações empresariais surgiram muito antes da internet pública. Um dos primeiros benefícios da implementação de sistemas de computador mainframe multiusuário foi que eles facilitaram a descoberta de informações ao encontrar correspondências exatas com strings de texto em grandes repositórios de documentos.
Com o crescimento da computação de desktop e das intranets corporativas, as soluções de enterprise search comercial, como o IBM Storage and Information Retrieval System (STAIRS) e a ferramenta de pesquisa local FAST (posteriormente adquirida pela Microsoft), tornaram-se populares na computação empresarial.
No entanto, a ascensão e a popularização de mecanismos de pesquisa na web gratuitos e acessíveis ao público, como o Google (e seu antecessor, o AltaVista), transformaram radicalmente as expectativas dos usuários em relação à recuperação de informações, descoberta de conteúdo e plataformas de enterprise search .
Diante do rápido crescimento no volume e na variedade de dados que as ferramentas de enterprise search devem examinar, a velocidade de recuperação de resultados tornou-se um indicador-chave do desempenho do algoritmo de pesquisa cognitiva . As soluções de pesquisa inteligente de hoje devem ser criadas em arquiteturas que possam lidar com as demandas de desempenho de cargas de trabalho de big data. Como oferecem a escalabilidade necessária, as infraestruturas de nuvem com amplas integrações e automação orientadas por API geralmente são as mais adequadas para a tarefa.