La búsqueda inteligente, basada en tecnología de inteligencia artificial, elimina los silos de datos y ayuda a los empleados y 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 su empresa) 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 búsqueda en lenguaje natural, búsqueda con IA o búsqueda basada en IA y búsqueda cognitiva.

Los sistemas de recuperación de información empresarial surgieron mucho antes que la Internet pública. 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 depósitos de documentos.

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

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

Ante el rápido crecimiento del volumen y la variedad de datos que deben examinar las herramientas de búsqueda de empresas, la velocidad para recuperar resultados se ha convertido en un indicador clave del rendimiento del algoritmo de búsqueda cognitiva. Las soluciones de búsqueda inteligentes de hoy deben basarse en arquitecturas que puedan manejar las demandas de rendimiento de las cargas de trabajo de big data. Debido a que brindan 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 retrasa el envío de nuestro nuevo producto?" o "¿Cuáles fueron los principales desafíos de los clientes informados 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 y escriben continuamente en terminología específica del dominio. Las funcionalidades de procesamiento del 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 la búsqueda inteligente para desglosar los matices lingüísticos, los sinónimos y las relaciones que se encuentran en el lenguaje cotidiano y dentro de documentos complejos.
• Aprender la estructura del documento. Herramientas de búsqueda inteligente (como IBM Watson Discovery) tienen un documento que comprende la IA que escala para comprender muchas fuentes de datos. Machine learning habilita la búsqueda inteligente para conocer la estructura visual de los documentos específicos de su empresa, industria o espacio de dominio. Con este conocimiento, la búsqueda inteligente aprende e identifica rápidamente elementos como encabezados, pies de página, gráficos y tablas. Con funcionalidades listas para usar, puede reconocer tipos de documentos como contratos, órdenes de compra y facturas.
• Aprovechar el machine learning. Machine learning y deep learning crean sugerencias de consultas inmediatas y sin problemas 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.
• Filtrar los resultados de la búsqueda. La búsqueda por facetas y filtrada reduce el alcance y encuentra información específica en las colecciones de datos.
• Clasificar y categorizar contenido. La extracción de entidades ubica y clasifica elementos de datos de texto en categorías predefinidas, como nombres de personas, productos, tipo de objeto u organizaciones.

• Conecte fuentes de datos e ingiera datos: para obtener respuestas e insights desde cualquier lugar, debe conectarse 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 de 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.
• Contenido enriquecido: la capacidad de consultar y extraer insights depende de la capacidad de extraer metadatos de su contenido. Enriquezca su contenido al aprovechar los enriquecimientos de procesamiento del lenguaje natural listos para usar, como la extracción de entidades y el análisis de sentimientos, para categorizar e identificar el contenido clave.
• Analice el contenido: reconoce el contenido de los documentos, los clasifica y crea las correlaciones semánticas entre los contenidos individuales.
• Ofrece respuestas y entrega insights: los algoritmos de puntuación inteligente clasifican los pasajes y brindan a los usuarios los pasajes y fragmentos más precisos y relevantes en respuesta a la consulta.

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

• Preguntas: "¿cuántos días de vacaciones puedo tomarme en el trabajo?"
• Frases y comandos: "solicito una hipoteca".
• Palabras clave: "tarifas de seguros".

• Descubre insights valiosos para impulsar decisiones: hay insights ocultos en sus datos de texto no estructurados. Las aplicaciones de búsqueda inteligente utilizan el procesamiento del lenguaje natural para discernir el significado y hacer correlaciones entre las fuentes de datos, como las redes sociales (tweets, LinkedIn), los comentarios 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 del usuario sencilla para todo el equipo.
• Brinda servicio al cliente a escala: brinde a sus clientes la respuesta correcta en todo momento y una mejor experiencia del cliente. Los clientes quieren más que preguntas frecuentes. Ahora más que nunca, quieren autoservicio 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 costos de soporte reducidos y una mayor satisfacción del cliente.

Las empresas almacenan documentos y datos en múltiples fuentes en formas estructuradas y no estructuradas. En promedio, los empleados pierden 3 horas cada día de trabajo buscando información.

Encontrar insights 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 lograron automatizar el descubrimiento de conocimientos y luego pudieron completar diez días de trabajo en dos minutos. 
• Ahorra dinero. Un cliente de energía ha ahorrado más de USD 10 millones en tiempo al reducir el tiempo dedicado a buscar información relevante dentro de sus bases de conocimientos empresariales. Descubra más
• Reduce la carga de trabajo. Un cliente de seguros redujo la lectura y el análisis de la carga de trabajo de datos internos de la empresa en un 90 %. Descubra más 
• Impulsa los ingresos. Las firmas 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 %. Descubra más