¿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 impulsada por IA, y búsqueda cognitiva.

Los sistemas de recuperación de información Enterprise surgieron mucho antes de que lo hiciera el Internet público. Uno de los primeros beneficios de implementar sistemas informáticos de 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 la informática de escritorio y las intranets corporativas, las soluciones comerciales de enterprise search, como el IBM Storage y la herramienta de búsqueda local FAST (posteriormente adquirida por Microsoft), se generalizaron en 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 para la recuperación de información, el descubrimiento de contenido y las Enterprise Search.

Ante el rápido crecimiento del volumen y la variedad de datos que deben examinar las herramientas de Enterprise Search, la velocidad de recuperación de Resultados se convirtió en un indicador clave del rendimiento del algoritmo de búsqueda cognitiva. Las soluciones de búsqueda inteligente de hoy en día deben basar en arquitecturas que puedan manejar las demandas de rendimiento de las cargas de trabajo de big data. Debido a que ofrecen la escalabilidad necesaria, las infraestructuras en la nube con amplias integraciones y automatización impulsadas por API 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 la empresa, como "¿por qué se ha retrasado el envío de nuestro nuevo producto?" o "¿cuáles fueron nuestros principales desafíos informados por los 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 comerciales se actualizan continuamente y se escriben en terminología específica del dominio. Las capacidades de procesamiento de lenguaje natural permiten que las aplicaciones de búsqueda inteligente comprendan y consulten contenido digital de múltiples fuentes de datos. La búsqueda semántica y la comprensión contextual permiten una búsqueda inteligente para descomponer matices lingüísticos, sinónimos y relaciones que se encuentran en el lenguaje cotidiano y dentro de documentos complejos.
  
  
• Aprenda la estructura de los documentos. Las herramientas de búsqueda inteligente (como IBM® Watson 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, industrias 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.
  
  
• Aproveche el machine learning. El machine learning y el aprendizaje profundo crean sugerencias de consulta inmediatas y fluidas y mejoran continuamente la relevancia de los resultados de las consultas de búsqueda a lo largo del tiempo, prediciendo qué información proporcionará el mayor valor a los usuarios.
  
  
• Filtre los resultados de la búsqueda. La búsqueda por facetas y filtrada reduce el alcance y encuentra información específica en las recopilaciones de datos.
  
  
• Clasifique y categorice el contenido. La extracción de entidades localiza y clasifica elementos de datos de texto en categories predefinidas, como los nombres de personas, productos, tipos de objetos u organizaciones.

• Conecte fuentes de datos e ingiera datos: para obtener respuestas e insights 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.
  
  
• Contenido del índice: la indexación de contenido crea un único índice de búsqueda unificado para permitir la clasificación homogénea de los resultados de búsqueda, independientemente de su fuente.
  
  
• Enriquezca el contenido: la capacidad de consultar y extraer insights depende de la capacidad de extraer metadatos de su contenido. Enriquezca su contenido aprovechando los enriquecimientos de procesamiento de lenguaje natural listos para usar, como la extracción de entidades y el análisis de sentimientos, para categorizar e identificar contenido clave.
  
  
• Analizar contenido: reconoce el contenido de los documentos, los clasifica y crea las correlaciones semánticas entre las partes individuales de contenido.
  
  
• Ofrece respuestas y muestra insights: 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 tomar en el trabajo?"
  
  
• Frases y comandos: "Estoy solicitando una hipoteca".
  
  
• Palabras clave: "tasas de seguro".

• Descubre insights para impulsar las decisiones: hay insights ocultos en sus datos de texto no estructurados. Las aplicaciones de búsqueda inteligentes emplean el procesamiento de lenguaje natural para discernir el significado y establecer correlaciones entre las fuentes de datos, como las redes sociales (X, LinkedIn), el feedback de los clientes, los informes de comercio electrónico y los registros de mantenimiento, para revelar insights en tiempo real con velocidad y precisión.
  
  
• Pone la información relevante al alcance de sus empleados: utilice la búsqueda inteligente para crear una plataforma de búsqueda empresarial, gestión del conocimiento, sistema de gestión de contenido o sistema de respuesta a preguntas para proporcionar una experiencia de usuario sencilla para 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 del 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 compañías almacenan documentos y datos en múltiples fuentes en formularios estructurados y no estructurados. En promedio, los empleados pierden 3 horas cada workday buscando información.

Encontrar insights y respuestas en los datos no estructurados de su compañía debería ser fácil. Es hora de que su negocio se base en datos con búsqueda inteligente.

• Ahorra tiempo. Los bancos pudieron automatizar el descubrimiento de conocimientos para completar diez días de trabajo en dos minutos.
  
  
• Ahorra dinero. Un cliente de energía ha ahorrado más de 10 millones de dólares en tiempo al reducir el tiempo dedicado a buscar información relevante dentro de sus bases de conocimiento empresariales.
  
  
• Reduce la carga de trabajo. Un cliente de seguros redujo la lectura y el análisis de la carga de trabajo interna de datos empresariales en un 90 por ciento.
  
  
• Genera ingresos. Los bufetes de abogados utilizan aplicaciones de búsqueda para mejorar los procesos de negocio y ser cuatro veces más productivos, generando aumentos de ingresos de hasta un 30 por ciento.