La ricerca intelligente, basata sulla tecnologia dell'intelligenza artificiale, 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 luogo (all'interno o all'esterno dell'azienda) e in set di dati indipendentemente dal formato: big data in database, sistemi di gestione dei documenti, contenuti digitali, pagine web, in formato cartaceo, ovunque. La ricerca intelligente e la ricerca enterprise sono sinonimi di ricerca con linguaggio naturale, ricerca con intelligenza artificiale o ricerca basata sull'intelligenza artificiale, e ricerca cognitiva.

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

Con la crescita del desktop computing e delle intranet aziendali, le soluzioni commerciali di ricerca enterprise , come IBM Storage and Information Retrieval System (STAIRS) e il tool 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, la rilevazione dei contenuti 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 di prestazioni dei carichi di lavoro dei big data. Siccome forniscono la scalabilità necessaria, le infrastrutture cloud con ampie integrazioni e automazione basate su API sono generalmente le più adatte per l'attività.

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'intelligenza artificiale alimenta la ricerca intelligente, dotando gli strumenti della capacità di:

• Comprendere la lingua umana. I dati aziendali vengono continuamente aggiornati e scritti nella terminologia specifica del dominio. Le capacità di elaborazione del linguaggio naturale consentono alle applicazioni di ricerca intelligenti di comprendere e interrogare contenuti digitali da più fonti di dati. La ricerca semantica e la comprensione contestuale permettono alla ricerca intelligente di scomporre le sfumature linguistiche, i sinonimi e le relazioni che si trovano nel linguaggio quotidiano e nei documenti complessi.
• Conoscere la struttura del documento. Gli strumenti di ricerca intelligente (come IBM Watson Discovery) hanno a disposizione uno strumento di comprensione AI dei documenti che è in grado di comprendere molte fonti di dati. L'apprendimento automatico consente alla ricerca intelligente di imparare la struttura visiva dei documenti specifici per la tua azienda, settore o spazio di dominio. Con questo apprendimento, la ricerca intelligente impara 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 l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo creano suggerimenti immediati e senza interruzioni per le query e migliorano continuamente la pertinenza 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 o sfera di azione 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 i nomi di persone, prodotti, tipi di oggetti o organizzazioni.

• Collegare le fonti di dati e acquisire dati: Per ottenere risposte e approfondimenti da qualsiasi luogo, è necessario collegare e scansionare tutti i dati non strutturati e strutturati. Un "connettore" consente di collegarsi a una fonte di contenuti, come Salesforce, Box, Microsoft SharePoint, Database, Crawler Web o Dati caricati.
• Indicizzare il contenuto: L'indicizzazione del contenuto crea un unico indice di ricerca unificato per consentire una classificazione omogenea dei risultati di ricerca, indipendentemente dalla loro origine.
• Arricchire il contenuto: La capacità di interrogare ed estrarre informazioni dipende dalla capacità di estrarre i metadati dal contenuto. Arricchisci i tuoi contenuti sfruttando gli arricchimenti dell'elaborazione del linguaggio naturale, come l'estrazione di entità e l'analisi delle sensazioni, per categorizzare e identificare i contenuti chiave.
• Analizzare il contenuto: Riconosce i contenuti dei documenti, li classifica e crea le correlazioni semantiche tra i singoli pezzi di contenuto.
• Fornire risposte e visualizzare approfondimenti: Gli algoritmi di punteggio intelligenti classificano i passaggi, 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 delle informazioni indicizzate.

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

• Scoprire informazioni per guidare le decisioni: ci sono informazioni nascoste nei tuoi dati di testo non strutturati. Le applicazioni di ricerca intelligente utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per discernere il significato e fare correlazioni tra le fonti di dati - come i social media (tweet, LinkedIn), il feedback dei clienti, i rapporti di e-commerce e i record di assistenza - per rivelare informazioni in tempo reale con velocità e precisione.
• Mettere le informazioni pertinenti a portata di mano dei tuoi dipendenti: Usa la ricerca intelligente per creare una piattaforma di ricerca enterprise, una gestione della conoscenza, un sistema di content management o un sistema di risposta alle domande per fornire un'esperienza utente semplice a livello di team.
• Fornire un servizio di assistenza clienti su larga scala: Dai ai tuoi clienti la risposta giusta ogni volta e offri una migliore esperienza del cliente. I clienti vogliono di più delle FAQ. Ora più che mai, vogliono un self-service completo sui tuoi siti web e applicazioni 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 del cliente.

Le aziende archiviano documenti e dati da più fonti in forme strutturate e non strutturate. In media, ogni giorno lavorativo i dipendenti sprecano 3 ore alla ricerca di informazioni.

Trovare approfondimenti e risposte nei dati non strutturati della tua azienda dovrebbe essere facile. È ora che la tua azienda diventi data-driven con la ricerca intelligente.

• Risparmiare tempo. Le banche sono state in grado di automatizzare il knowledge discovery per completare dieci giorni di lavoro in due minuti. Ulteriori informazioni
• Risparmiare 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
• Ridurre il carico di lavoro. Un cliente del settore assicurativo ha ridotto del 90% il carico di lavoro di lettura e analisi dei dati enterprise interni. Ulteriori informazioni 
• Incentivare il fatturato. 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