La búsqueda inteligente, basada en tecnología de inteligencia artificial, elimina los silos de datos y ayuda tanto a los empleados como a los clientes a encontrar la información que necesitan de forma rápida y sencilla. Los usuarios finales pueden utilizar la búsqueda inteligente para extraer información de cualquier lugar (dentro o fuera de la compañía) y en conjuntos de datos, independientemente del formato: big data en bases de datos, sistemas de gestión de documentos, contenido digital, páginas web, en papel, donde sea. La búsqueda inteligente y la búsqueda empresarial son sinónimos de la búsqueda con lenguaje natural, la búsqueda con IA o basada en IA y la búsqueda cognitiva.

Los sistemas de recuperación de información empresarial existieron mucho antes que la Internet pública. Una de las primeras ventajas de implementar sistemas de mainframe de varios usuarios fue que facilitaron el descubrimiento de información con búsquedas de coincidencias exactas de cadenas de texto en grandes repositorios de documentos.

Con el crecimiento de la informática de escritorio y las intranets corporativas, las soluciones de búsqueda empresarial comerciales, como IBM Storage and Information Retrieval System (STAIRS) y la herramienta de búsqueda local FAST (posteriormente adquirida por Microsoft), se popularizaron en la informática empresarial.

Sin embargo, el auge y la popularización de los motores de búsqueda gratuitos públicamente accesibles como Google (y su predecesor AltaVista), transformaron radicalmente las expectativas de los usuarios con respecto a la recuperación de información, el descubrimiento de contenido y las plataformas de búsqueda empresarial.

Ante el rápido crecimiento del volumen y la variedad de los datos que las herramientas de búsqueda empresarial deben examinar, la velocidad de recuperación de resultados se ha convertido en un indicador clave de rendimiento del algoritmo de búsqueda cognitiva. Las soluciones de búsqueda inteligente actuales deben basarse en arquitecturas que puedan manejar las demandas de rendimiento de cargas de trabajo de big data. Como ofrecen la escalabilidad necesaria, las infraestructuras en la nube con amplias integraciones basadas en API y automatización generalmente son las más adecuadas para la tarea.

Las empresas no pueden utilizar Google u otros motores de búsqueda tradicionales para encontrar respuestas específicas de su empresa como, por ejemplo, "¿por qué se está retrasando el envío de nuestro nuevo producto?" o "¿cuáles fueron los principales retos a los que se enfrentaron nuestros cliente la semana pasada?". La búsqueda inteligente, a diferencia de los motores de búsqueda y la búsqueda web (como Bing, Google Search o AskJeeves), revelan información y respuestas específicas para su empresa.

La búsqueda inteligente utiliza la inteligencia artificial, que ofrece herramientas con capacidad para:

• Comprender el lenguaje humano. Los datos empresariales se actualizan continuamente y se escriben en terminología específica del dominio. Las capacidades de procesamiento del lenguaje natural permiten que las aplicaciones de búsqueda inteligente entiendan y consulten contenido digital de varios orígenes de datos. La búsqueda semántica y la comprensión contextual permiten que la búsqueda inteligente desglose los matices lingüísticos, los sinónimos y las relaciones que se encuentran en el lenguaje cotidiano y en el interior de documentos complejos.
• Aprender la estructura del documento. Las herramientas de búsqueda inteligente (como IBM Watson Discovery) tienen una IA de comprensión de documentos que se escala para comprender muchos orígenes de datos. El aprendizaje automático permite que la búsqueda inteligente aprenda la estructura visual de los documentos específica de su empresa, sector o área de especialización. Con esta información, la búsqueda inteligente aprende e identifica rápidamente elementos como, por ejemplo, encabezados, pies de página, gráficos y tablas. Con prestaciones listas para su uso, puede reconocer tipos de documento como contratos, pedidos y facturas.
• Aprovechar el aprendizaje automático. El aprendizaje automático y el deep learning crean sugerencias de consulta inmediatas y directas, además de mejorar continuamente la relevancia de los resultados de la búsqueda con el tiempo, lo que permite prever qué información será más valiosa para los usuarios.
• Filtrar los resultados de la búsqueda. Una búsqueda con varios filtros reduce el ámbito y encuentra información específica en las recopilaciones de datos.
• Clasificar y categorizar el contenido. La extracción de entidades localiza y clasifica los elementos datos de texto en categorías predefinidas como, por ejemplo, nombres de personas, productos, tipos de objeto u organizaciones.

• Conectar orígenes de datos y realizar la ingesta de datos: para extraer respuestas y conclusiones desde cualquier lugar, debe conectar y rastrear todos sus datos estructurados y no estructurados. Un "conector" permite conectarse a un origen de contenido como, por ejemplo, Salesforce, Box, Microsoft SharePoint, bases de datos, un rastreador web o datos cargados.
• Indexar el contenido: la indexación de contenido crea un único índice de búsqueda unificado que permite la categorización homogénea de los resultados de búsqueda, independientemente de su origen.
• Enriquecer el contenido: la capacidad de consultar y extraer información dependiente de la capacidad de extraer metadatos de su contenido. Se puede enriquecer el contenido aprovechando las optimizaciones de procesamiento del lenguaje natural predefinidas, por ejemplo, la extracción de entidades y el análisis de opinión, para categorizar e identificar contenido clave.
• Analizar el contenido: reconoce el contenido de los documentos, los clasifica y crea correlaciones semánticas entre las partes individuales del contenido.
• Ofrecer respuestas y mostrar información útil: los algoritmos de puntuación inteligente clasifican los pasajes y ofrecen a los usuarios los pasajes y fragmentos más precisos y relevantes como respuesta a la consulta.

La búsqueda inteligente compara los términos en las consultas de lenguaje natural con el contenido en su información indexada.

• Preguntas: "¿a cuántos días de vacaciones tengo derecho en el trabajo?"
• Frases y mandatos: "Estoy solicitando una hipoteca".
• Palabras clave: "tasas de seguros".

• Revela información útil para tomar decisiones: hay información oculta en los datos de texto no estructurado. Las aplicaciones de búsqueda inteligente utilizan el procesamiento del lenguaje natural para discernir el significado y realizan correlaciones entre los orígenes de datos (por ejemplo, las redes sociales como tweets o LinkedIn, los comentarios de los clientes, los informes de comercio electrónico y los registros de mantenimiento) para revelar información en tiempo real con gran velocidad y precisión.
• Pone información relevante al alcance de los empleados: utilice la búsqueda inteligente para crear una plataforma de búsqueda empresarial, una gestión del conocimiento, un sistema de gestión de contenido o un sistema de respuesta a preguntas para proporcionar una experiencia del usuario sencilla para todo el equipo.
• Proporciona servicio al cliente a escala: dé a los clientes la respuesta adecuada en todo momento y ofrezca una mejor experiencia del cliente. Los clientes quieren algo más que una sección de preguntas frecuentes. Ahora más que nunca, buscan un autoservicio completo en sus sitios web y aplicaciones móviles: los agentes virtuales y la búsqueda inteligente permiten ser más independientes a sus clientes. Tener clientes autosuficientes significa una reducción de los costes de soporte y una mayor satisfacción del cliente.

Las empresas almacenan documentos y datos en múltiples orígenes en formatos estructurados y no estructurados. De media, los empleados pierden 3 horas cada jornada laborable buscando información.

Encontrar información útil y respuestas en los datos no estructurados de su empresa debería ser fácil. Es hora de que su empresa se convierta en una empresa orientada a los datos con búsquedas inteligentes.

• Ahorra tiempo. Los bancos han logrado automatizar el descubrimiento de conocimiento para completar diez días de trabajo en dos minutos.
• Ahorra dinero. Un cliente del sector energético ha ahorrado más de 10 millones de USD al reducir el tiempo dedicado a buscar información relevante en las bases de conocimiento de su empresa. Más información
• Reduce la carga de trabajo. Un cliente del sector de seguros ha reducido la carga de trabajo de lectura y análisis de datos empresariales internos en un 90 %. Más información 
• Aumenta los ingresos. Las firmas de abogados utilizan las aplicaciones de búsqueda para mejorar los procesos de negocio y ser cuatro veces más productivas, generando un aumento de los ingresos de hasta un 30 %. Más información