La ricerca intelligente, basata sulla tecnologia AI, elimina i silos di dati e aiuta i dipendenti e i clienti a trovare le informazioni di cui hanno bisogno in modo facile e veloce. Gli utenti finali possono utilizzare la ricerca intelligente per estrarre informazioni da qualsiasi ubicazione (all'interno o all'esterno dell'azienda) e in set di dati a prescindere dal formato: big data in database, sistemi di gestione dei documenti, contenuto digitale, pagine web, in formato cartaceo, ovunque. La ricerca intelligente e la ricerca aziendale sono sinonimi di ricerca con linguaggio naturale, ricerca AI o basata sull'AI e ricerca cognitiva.

I sistemi di recupero delle informazioni aziendali sono nati molto prima di Internet. Uno dei primi vantaggi dell'implementazione di sistemi di computer mainframe multiutente è stato il fatto che hanno facilitato l'individuazione di informazioni trovando corrispondenze esatte alle stringhe di testo in grandi repository di documenti.

Con la crescita del desktop computing e delle intranet aziendali, le soluzioni commerciali di  ricerca aziendale , come IBM STAIRS (Storage and Information Retrieval System) e lo  strumento di ricerca  locale FAST (poi acquisito da  Microsoft), sono diventate mainstream nell'informatica aziendale.

Tuttavia, l'ascesa e la popolarità dei motori di ricerca web gratuiti e pubblicamente accessibili, come Google (e il suo predecessore AltaVista), hanno radicalmente trasformato le aspettative degli utenti per il recupero delle informazioni, l'individuazione di contenuto e le piattaforme di ricerca aziendale.

Di fronte alla rapida crescita del volume e della varietà dei dati che gli  strumenti  di ricerca  delle imprese  devono esaminare, la velocità di recupero dei risultati è diventata un indicatore chiave delle prestazioni degli  algoritmi  di ricerca  cognitiva. Le soluzioni di ricerca intelligente devono essere costruite su architetture in grado di gestire le esigenze prestazionali dei carichi di lavoro dei big data. Poiché forniscono la scalabilità necessaria, le infrastrutture cloud con ampie integrazioni e  automazione  basate su API sono generalmente le più adatte allo scopo.

Le aziende non possono usare Google o altri motori di ricerca tradizionali per trovare risposte specifiche per l'azienda, come "perché la spedizione del nostro nuovo prodotto è in ritardo?" o "quali sono state le principali problematiche segnalate dai nostri clienti la scorsa settimana?" La ricerca intelligente, a differenza dei motori di ricerca e della ricerca sul web (come Bing, Google Search o AskJeeves), fa emergere informazioni e risposte specifiche per la tua azienda.

L'AI alimenta la ricerca intelligente, dotando gli strumenti della capacità di:

• Comprendere il linguaggio umano. I dati aziendali vengono continuamente aggiornati e scritti nella terminologia specifica del dominio. Le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale consentono alle applicazioni di ricerca intelligente di comprendere e interrogare contenuto digitale da più origini dati. La ricerca semantica e la comprensione contestuale consentono alla ricerca intelligente di scomporre le sfumature linguistiche, i sinonimi e le relazioni che si trovano nel linguaggio quotidiano e nei documenti complessi.
• Apprendere la struttura dei documenti. Gli strumenti di ricerca intelligente (come IBM Watson Discovery) hanno un'AI di comprensione dei documenti che esegue la scalabilità per comprendere molte origini dati. Il machine learning consente alla ricerca intelligente di apprendere la struttura visiva dei documenti specifici per la tua azienda, settore o spazio di dominio. Con questa comprensione, la ricerca intelligente apprende rapidamente e identifica elementi come intestazioni, piè di pagina, grafici e tabelle. Con funzionalità pronte all'uso, è in grado di riconoscere tipi di documenti come contratti, ordini di acquisto e fatture.
• Sfruttare il machine learning. Il machine learning e il deep learning creano suggerimenti immediati e senza soluzione di continuità per le query e migliorano continuamente la rilevanza dei risultati delle query di ricerca nel tempo, prevedendo quali informazioni forniranno il maggior valore agli utenti.
• Filtrare i risultati della ricerca. La ricerca sfaccettata e filtrata restringe l'ambito e trova informazioni specifiche nelle raccolte di dati.
• Classificare e categorizzare i contenuti. L'estrazione di entità individua e classifica gli elementi di dati di testo in categorie predefinite, come nomi di persone, prodotti, tipi di oggetti od organizzazioni.

• Collega le origini dati e inserisce i dati: per estrarre risposte e insight da qualsiasi ubicazione, devi connettere e ricercare per l'indicizzazione tutti i tuoi dati non strutturati e strutturati. Un "connettore" consente di collegarsi a una fonte di contenuto, come Salesforce, Box, Microsoft SharePoint,  database, crawler web o dati caricati.
• Indicizza il contenuto: l'indicizzazione del contenuto crea un unico indice di ricerca unificato per consentire una classificazione omogenea dei risultati di ricerca, a prescindere dalla loro origine.
• Arricchisce il contenuto: la capacità di eseguire query ed estrarre insight dipende dalla capacità di estrarre i metadati dal tuo contenuto. Arricchisci il tuo contenuto sfruttando gli arricchimenti dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) pronti all'uso, come l'estrazione di entità e l'analisi delle valutazioni, per categorizzare e identificare il contenuto chiave.
• Analizza il contenuto: riconosce il contenuto dei documenti, lo classifica e crea le correlazioni semantiche tra le singole porzioni di contenuto.
• Fornisce risposte e visualizza insight: gli algoritmi di punteggio intelligenti classificano i passaggi e forniscono agli utenti i passaggi e gli snippet più accurati e pertinenti in risposta alla query.

La ricerca intelligente confronta i termini all'interno delle query in linguaggio naturale con il contenuto nelle sue informazioni indicizzate.

• Domande -"quanti giorni di ferie posso prendere al lavoro?"
• Frasi e comandi - "Sto chiedendo un mutuo."
• Parole chiave - "tassi di assicurazione."

• Scopre insight per guidare le decisioni: i tuoi dati di testo non strutturati contengono insight nascosti. Le applicazioni di ricerca intelligente utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per discernere il significato e fare correlazioni tra le origini dati - come i social media (tweet, LinkedIn), il feedback dei clienti, i report di e-commerce e i record di manutenzione - per rivelare insight in tempo reale con velocità e precisione.
• Mette le informazioni pertinenti a portata di mano dei tuoi dipendenti: usa la ricerca intelligente per creare una piattaforma di ricerca aziendale, una gestione della conoscenza, un sistema di gestione del contenuto o un sistema di risposta alle domande per fornire un'esperienza utente semplice a livello di team.
• Fornisce un servizio clienti su larga scala: fornisci ai tuoi clienti la risposta giusta ogni volta e offri una migliore esperienza del cliente. I clienti vogliono più delle domande frequenti. Ora più che mai, vogliono un self-service completo sui tuoi siti web e applicazioni su dispositivi mobili - gli agenti virtuali e la ricerca intelligente consentono ai tuoi clienti di raggiungere l'indipendenza. Clienti autosufficienti si traducono in costi di assistenza ridotti e in una maggiore soddisfazione dei clienti.

Le aziende archiviano documenti e dati in più origini in formati strutturati e non strutturati. In media, i dipendenti sprecano 3 ore ogni giorno lavorativo alla ricerca di informazioni.

Trovare insight e risposte nei dati non strutturati della tua azienda dovrebbe essere facile. È ora che la tua azienda diventi basata sui dati con la ricerca intelligente.

• Risparmia tempo. Le banche sono state in grado di automatizzare l'estrazione di conoscenza (knowledge discovery) per completare in due minuti il lavoro di dieci giorni. 
• Risparmia denaro. Un cliente del settore energetico ha risparmiato più di 10 milioni di dollari riducendo il tempo speso nella ricerca di informazioni pertinenti all'interno delle sue knowledge base aziendali. Ulteriori informazioni
• Riduce il carico di lavoro. Un cliente del settore assicurativo ha ridotto del 90% il carico di lavoro di lettura e analisi dei dati aziendali interni. Ulteriori informazioni 
• Incentiva i ricavi. Gli studi legali usano le applicazioni di ricerca per migliorare i processi aziendali e diventare quattro volte più produttivi, generando un aumento dei ricavi fino al 30%. Ulteriori informazioni