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, encontrando correspondências exatas para sequências de texto em grandes repositórios de documentos.
Com o crescimento da computação de desktop e intranets corporativas, as soluções comerciais de procura corporativa , como o IBM Storage and Information Retrieval System (STAIRS) e a ferramenta de procura local FAST (posteriormente adquirida pela Microsoft), tornaram-se populares na computação corporativa.
No entanto, o surgimento e a popularização de mecanismos de procura sem custo e acessíveis ao público, como o Google (e seu predecessor AltaVista), transformaram radicalmente as expectativas do usuário em relação à recuperação de informações, descoberta de conteúdo e plataformas de procura corporativa.
Diante do rápido crescimento no volume e na variedade de dados que as ferramentas de procura corporativa devem examinar, a velocidade de recuperação de resultados tornou-se um indicador-chave do desempenho do algoritmo de procura cognitiva . As soluções de procura inteligente de hoje devem ser construídas em arquiteturas que possam lidar com as demandas de desempenho de grandes cargas de trabalho de dados. Por oferecerem a escalabilidade necessária, as infraestruturas de cloud com extensas integrações e automação orientadas por API geralmente são mais adequadas para a tarefa.