¿Qué es la búsqueda inteligente?

Los usuarios finales pueden utilizar la búsqueda inteligente para extraer información desde cualquier lugar (dentro o fuera de su empresa) y en conjuntos de datos independientemente del formato: big data en bases de datos, sistemas de gestión documental, contenido digital, páginas web, en papel, donde sea. La búsqueda inteligente y la búsqueda empresarial son sinónimos de búsqueda en lenguaje natural, búsqueda por IA o búsqueda con IA, y búsqueda cognitiva.

Los sistemas de recuperación de información para empresas surgieron mucho antes que Internet. Uno de los primeros beneficios de implementar sistemas informáticos mainframe multiusuario fue que facilitaron el descubrimiento de información al encontrar coincidencias exactas con cadenas de texto en grandes repositorios de documentos.

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

Sin embargo, el auge y la popularización de los motores de búsqueda web gratuitos y de acceso público, como Google (y su predecesor AltaVista), transformaron radicalmente las expectativas de los usuarios en cuanto a recuperación de información, descubrimiento de contenidos y plataformas de búsqueda empresarial.

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

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

La inteligencia artificial impulsa la búsqueda inteligente, equipando herramientas con la capacidad de:

• Comprender el lenguaje humano. Los datos empresariales se actualizan continuamente y se escriben con terminología específica del dominio. Las capacidades de procesamiento del lenguaje natural permiten a las aplicaciones de búsqueda inteligente comprender y consultar contenido digital de múltiples fuentes 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 dentro de documentos complejos.
  
  
• Aprender la estructura de los documentos. Las herramientas de búsqueda inteligente (como IBM® watsonx Discovery) tienen un documento que comprende la IA que se escala para comprender muchas fuentes de datos. El machine learning permite la búsqueda inteligente para conocer la estructura visual de documentos específicos de su empresa, sector o espacio de dominio. Con esta comprensión, la búsqueda inteligente aprende e identifica rápidamente elementos como encabezados, pies de página, gráficos y tablas. Con capacidades listas para usar, puede reconocer tipos de documentos como contratos, órdenes de compra y facturas.
  
  
• Aprovechar el machine learning. El machine learning y el deep learning crean sugerencias de consulta inmediatas y sin fisuras y mejoran continuamente la relevancia de los resultados de búsqueda a lo largo del tiempo, prediciendo qué información aportará más valor a los usuarios.
  
  
• Filtrar los resultados de la búsqueda. La búsqueda facetada y filtrada reduce el alcance y encuentra información específica en las colecciones de datos.
  
  
• Clasificar y categorizar contenido. La extracción de entidades localiza y clasifica elementos de datos de texto en categorías predefinidas, como nombres de personas, productos, tipos de objetos u organización.

• Conecte las fuentes de datos y consuma datos: para obtener respuestas y conocimientos desde cualquier lugar, debe conectar y rastrear todos sus datos estructurados y no estructurados. Un “conector” le permite conectarse a una fuente de contenido, como Salesforce, Box, Microsoft SharePoint, bases de datos, rastreadores web o datos cargados.
  
  
• Indexe contenidos: la indexación de contenidos crea un único índice de búsqueda unificado para permitir una clasificación homogénea de los resultados de búsqueda, independientemente de su fuente.
  
  
• Enriquezca el contenido: la capacidad de consultar y extraer conocimientos depende de la capacidad de extraer los metadatos del contenido. Enriquezca su contenido aprovechando los beneficios del procesamiento del lenguaje natural listos para usar, como la extracción de entidades y el análisis de sentimientos, para clasificar e identificar el contenido clave.
  
  
• Analice contenido: reconoce el contenido de los documentos, los clasifica y crea las correlaciones semánticas entre las piezas individuales de contenido.
  
  
• Ofrece respuestas y muestra conocimientos: los algoritmos de puntuación inteligentes clasifican los pasajes y proporcionan a los usuarios los pasajes y fragmentos más precisos y relevantes en respuesta a la consulta.

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

• Preguntas: "¿Cuántos días de vacaciones puedo coger en el trabajo?"
  
  
• Frases y comandos: "Estoy solicitando una hipoteca".
  
  
• Palabras clave: "tarifas de seguros".

• Descubre conocimientos para tomar decisiones: hay conocimientos ocultos en sus datos de texto no estructurados. Las aplicaciones de búsqueda inteligente utilizan el procesamiento del lenguaje natural para discernir significados y establecer correlaciones entre fuentes de datos, como redes sociales (tweets, LinkedIn), feedback de clientes, informes de comercio electrónico y registros de mantenimiento, para revelar conocimientos en tiempo real con rapidez y precisión.
  
  
• Pone la información relevante al alcance de sus empleados: utilice la búsqueda inteligente para crear una plataforma de búsqueda empresarial, una gestión del conocimiento, un sistema de gestión de contenidos o un sistema de respuesta a preguntas para proporcionar una experiencia de usuario sencilla a todo el equipo.
  
  
• Proporciona un servicio de atención al cliente a escala: ofrezca a sus clientes la respuesta correcta en todo momento y proporcione una mejor experiencia de cliente. Los clientes quieren algo más que preguntas frecuentes. Ahora más que nunca, quieren autogestionarse por completo en sus sitios web y aplicaciones móviles: los agentes virtuales y la búsqueda inteligente permiten a sus clientes lograr la independencia. Los clientes autosuficientes se traducen en costes de soporte reducidos y una mayor satisfacción del cliente.

Las empresas almacenan documentos y datos de múltiples fuentes en formularios estructurados y no estructurados. Por término medio, los empleados pierden tres horas al día en el trabajo buscando información.

Encontrar conocimientos y respuestas en los datos no estructurados de su empresa debería ser fácil. Es hora de que su empresa se base en los datos con la búsqueda inteligente.

• Ahorra tiempo. Los bancos pudieron 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 diez millones de dólares al reducir el tiempo dedicado a buscar información relevante en las bases de conocimientos de su empresa.
  
  
• Reduce la carga de trabajo. Un cliente del sector de los seguros redujo la lectura y el análisis de la carga de trabajo de datos internos de la empresa en un 90 por ciento.
  
  
• Impulsa los ingresos. Los bufetes de abogados utilizan aplicaciones de búsqueda para mejorar los procesos empresariales y ser cuatro veces más productivos, generando aumentos de ingresos de hasta un 30 por ciento.