Pesquisa inteligente

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Pesquisa inteligente

Saiba como a pesquisa inteligente elimina os silos de dados e ajuda funcionários e clientes a encontrar as informações de que precisam com rapidez e facilidade.

O que é a pesquisa inteligente?

A pesquisa inteligente, desenvolvida com tecnologia de inteligência artificial, elimina silos de dados e ajuda funcionários e clientes a encontrar as informações de que precisam com rapidez e facilidade. Os usuários finais podem usar a pesquisa inteligente para extrair informações de qualquer lugar (dentro ou fora de sua empresa) e em conjuntos de dados, independentemente do formato: big data em bancos de dados, sistemas de gerenciamento de documentos, conteúdo digital, páginas da web, em papel, em qualquer lugar. A pesquisa inteligente e a pesquisa corporativa são sinônimos de pesquisa de linguagem natural, pesquisa de IA ou pesquisa impulsionada por IA, e pesquisa cognitiva.

História e evolução da pesquisa inteligente

Os sistemas de recuperação de informações corporativas surgiram muito antes da internet pública. Um dos primeiros benefícios da implementação de sistemas de computador mainframe multiusuário foi que eles facilitaram a descoberta de informações ao encontrar correspondências exatas para strings de texto em grandes repositórios de documentos.

Com o crescimento da computação de desktop e das intranets corporativas, as soluções comerciais de pesquisa corporativa , como o IBM Storage and Information Retrieval System (STAIRS) e a ferramenta de pesquisa local FAST (posteriormente adquirida pela Microsoft), tornaram-se comuns na computação das organizações.

No entanto, a ascensão e a popularização de mecanismos de busca na web gratuitos e acessíveis ao público, como o Google (e seu antecessor AltaVista), transformaram radicalmente as expectativas dos usuários para recuperação de informações, descoberta de conteúdo e plataformas de pesquisa corporativa.

Em face do rápido crescimento no volume e na variedade de dados que as ferramentas de pesquisa corporativa devem examinar, a velocidade da recuperação de resultados tornou-se um indicador chave do desempenho do algoritmo da pesquisa cognitiva. As soluções de pesquisa inteligente de hoje devem ser construídas em arquiteturas que possam lidar com as demandas de desempenho de cargas de trabalho de big data. Por fornecerem a escalabilidade necessária, as infraestruturas de nuvem com extensas integrações e automação orientadas por API geralmente são mais adequadas para a tarefa.

Pesquisa inteligente versus mecanismos de pesquisa tradicionais

As empresas não podem usar o Google ou outros mecanismos de pesquisa tradicionais para encontrar respostas específicas de negócios, como “por que o envio de nosso novo produto está atrasado?” ou “quais foram nossos principais desafios de clientes relatados na semana passada?” A pesquisa inteligente, ao contrário dos mecanismos de busca e da pesquisa na web (como Bing, Google Search ou AskJeeves), apresenta informações e respostas específicas para sua empresa.

A inteligência artificial potencializa a pesquisa inteligente, equipando as ferramentas com a capacidade de:

  • Compreender a linguagem humana. Os dados de negócios são continuamente atualizados e escritos em terminologia específica do domínio. Com os recursos de processamento de linguagem natural, aplicativos de pesquisa inteligentes podem entender e consultar o conteúdo digital de várias fontes de dados. A pesquisa semântica e a compreensão contextual permitem que a pesquisa inteligente decomponha nuances linguísticas, sinônimos e relações encontradas na linguagem cotidiana e em documentos complexos.
  • Aprender a estrutura do documento. As ferramentas de pesquisa inteligentes (tais como o IBM Watson Discovery) têm uma IA de compreensão de documentos que pode ser escalada para entender muitas fontes de dados. O aprendizado de máquina habilita a pesquisa inteligente para conhecer a estrutura visual de documentos específicos para sua empresa, setor ou espaço de domínio. Com esse entendimento, a pesquisa inteligente aprende e identifica rapidamente elementos como cabeçalhos, rodapés, gráficos e tabelas. Com recursos prontos para uso, ela consegue reconhecer tipos de documentos, como contratos, pedidos de compra e faturas.
  • Aproveitar o aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina e o deep learning criam sugestões de consulta imediatas e contínuas e melhoram continuamente a relevância dos resultados da pesquisa ao longo do tempo, prevendo quais informações fornecerão mais valor aos usuários.
  • Filtrar os resultados da pesquisa. A pesquisa facetada e filtrada restringe o escopo e encontra informações específicas nas coletas de dados.
  • Classificar e categorizar o conteúdo. A extração de entidade localiza e classifica elementos de dados de texto em categorias predefinidas, como nomes de pessoas, produtos, tipo de objeto ou organizações.

Como funciona a pesquisa inteligente?

  • Conecta as fontes de dados e ingere os dados: para obter respostas e insights de qualquer lugar, você precisa conectar e rastrear todos os seus dados estruturados e não estruturados. Um “conector” permite que você se conecte a uma fonte de conteúdo, como Salesforce, Box, Microsoft SharePoint,  bancos de dados, Web Crawler ou dados carregados.
  • Indexa o conteúdo: a indexação de conteúdo cria um único índice de pesquisa unificado para permitir a classificação homogênea dos resultados da pesquisa, independentemente de sua origem.
  • Enriquece o conteúdo: a capacidade de consultar e extrair insights depende da capacidade de extrair metadados do seu conteúdo. Enriqueça seu conteúdo aproveitando enriquecimentos de processamento de linguagem natural prontos para uso, como extração de entidade e análise de sentimento, para categorizar e identificar o conteúdo principal.
  • Analisa o conteúdo: reconhece o conteúdo dos documentos, classifica-os e cria as correlações semânticas entre as partes individuais do conteúdo.
  • Fornece respostas e exibe insights: algoritmos de pontuação inteligentes classificam passagens, fornecendo aos usuários as passagens e os fragmentos mais precisos e relevantes em resposta à consulta.

Exemplos de consultas de pesquisa inteligente:

A pesquisa inteligente compara termos em consultas de linguagem natural com o conteúdo em suas informações indexadas.

  • Perguntas - “quantos dias de férias posso tirar no trabalho?”
  • Frases e comandos - “Estou solicitando uma hipoteca.”
  • Palavras-chave- “taxas de seguro.”

Benefícios da pesquisa inteligente:

  • Descobre insights para orientar decisões: há insights ocultos em seus dados de texto não estruturados. As aplicações de pesquisa inteligentes usam processamento de linguagem natural para discernir o significado e fazer correlações entre fontes de dados – como mídias sociais (tweets, LinkedIn), feedback de clientes, relatórios de comércio eletrônico e registros de manutenção – a fim de revelar insights em tempo real com velocidade e precisão.
  • Coloca informações relevantes à disposição de seus funcionários: use a pesquisa inteligente para criar uma plataforma de pesquisa corporativa, gerenciamento de conhecimento, sistema de gerenciamento de conteúdo ou sistema de resposta a perguntas a fim de fornecer uma experiência de usuário simples para toda a equipe.
  • Oferece atendimento ao cliente em escala: dê a seus clientes a resposta certa todas as vezes e proporcione uma experiência ao cliente muito melhor. Os clientes querem mais que perguntas frequentes. Agora, mais do que nunca, eles querem autoatendimento completo em seus sites e aplicativos móveis — agentes virtuais e pesquisa inteligente permitem que seus clientes tenham independência. Clientes autossuficientes levam a redução dos custos de suporte e maior satisfação.

Casos de uso:

As empresas armazenam documentos e dados em várias fontes em formulários não estruturados e estruturados. Em média, os funcionários gastam 3 horas por dia de trabalho procurando informações.

Deveria ser fácil encontrar insights e respostas nos dados não estruturados da sua organização. É hora de sua empresa se tornar orientada por dados com pesquisa inteligente.

  • Economiza tempo. Os bancos conseguiram automatizar a descoberta de conhecimento para concluir dez dias de trabalho em dois minutos. Saiba mais
  • Economiza dinheiro. Um cliente do setor de energia economizou mais de U$ 10 milhões em termos de tempo ao reduzir o tempo gasto na busca de informações relevantes em suas bases de conhecimento corporativas. Saiba mais
  • Reduz a carga de trabalho. Um cliente de seguradora reduziu a leitura e a análise da carga de trabalho de dados corporativos internos em 90%. Saiba mais 
  • Gera receita. Escritórios de advocacia usam aplicações de busca para melhorar os processos de negócios e se tornar quatro vezes mais produtivos, gerando aumentos de até 30% na receita. Saiba mais

Pesquisa inteligente e a IBM

  • O IBM Watson Discovery é uma tecnologia de pesquisa corporativa que usa processamento de linguagem natural líder de mercado para entender a linguagem exclusiva de seu setor. Processamento de linguagem natural líder do setor. Nosso processamento de linguagem natural é sustentado pelas inovações da IBM Research, trazendo novos recursos, como sumarização e geração de linguagem natural. Reduz o tempo de busca e pesquisa em mais de 75%. Use o Watson Discovery para encontrar rapidamente as respostas em seu conteúdo e descobrir insights de negócios significativos de seus documentos, páginas da web e big data com mais rapidez. Inscreva-se gratuitamente hoje mesmo para começar a usar uma pesquisa inteligente e um produto de pesquisa corporativa que entendem a linguagem natural da sua empresa.
  • Leve a pesquisa inteligente para qualquer infraestrutura.  Com o IBM Cloud Pak for Data, sua empresa pode usar o IBM Watson Discovery em qualquer nuvem pública, local ou híbrida. Se você tiver uma implementação do OpenShift na IBM Cloud, AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud, poderá implementar o Cloud Pak for Data em seu cluster. Prefere manter sua implementação atrás de um firewall? Você pode executar o Cloud Pak for Data em seu cluster privado local.