Che cos'è la ricerca intelligente?

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 nei database, sistemi di gestione dei documenti, contenuti digitali, pagine web, documenti cartacei, ovunque. La ricerca intelligente e la enterprise search sono sinonimi di ricerca in linguaggio naturale, ricerca AI o ricerca basata su AI e ricerca cognitiva.

I sistemi aziendali di recupero delle informazioni sono nati molto prima dell'internet pubblico. Uno dei primi vantaggi dell'implementazione di sistemi informatici mainframe multiutente è stato che hanno facilitato la scoperta delle informazioni trovando corrispondenze esatte alle stringhe di testo in archivi di documenti di grandi dimensioni.

Con la crescita del desktop computing e delle intranet aziendali, le soluzioni commerciali di enterprise search come IBM Storage and Information Retrieval System (STAIRS) e lo strumento di ricerca locale FAST (poi acquisito da Microsoft), sono diventate mainstream nell'informatica aziendale.

Tuttavia, l'ascesa e la diffusione di motori di ricerca web gratuiti e accessibili al pubblico, come Google (e il suo predecessore AltaVista), hanno trasformato radicalmente le aspettative degli utenti per il recupero delle informazioni, la scoperta di contenuti e le piattaforme di enterprise search.

Alla luce della rapida crescita del volume e della varietà di dati che gli strumenti di enterprise search devono esaminare, la velocità di recupero dei risultati è diventata un indicatore chiave delle prestazioni degli algoritmi di ricerca cognitiva. Le attuali soluzioni di ricerca intelligente devono essere basate su architetture in grado di gestire le prestazioni dei workload dei big data. Poiché offrono la scalabilità necessaria, le infrastrutture cloud con ampie integrazioni e automazione basate sulle API sono generalmente le più adatte all'attività.

Le aziende non possono utilizzare Google o altri motori di ricerca tradizionali per trovare risposte specifiche per l'azienda, ad esempio "perché la spedizione dei nostri nuovi prodotti è ritardata?" 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 Web (come Bing, Google Search o AskJeeves), mostra informazioni e risposte specifiche per la tua attività.

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

• Comprendere il linguaggio umano. I dati aziendali sono continuamente aggiornati e scritti nella terminologia specifica del dominio. Le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale consentono alle applicazioni di ricerca intelligente di comprendere e interrogare i contenuti digitali da più fonti di dati. La ricerca semantica e la comprensione contestuale consentono alla ricerca intelligente di scomporre le sfumature linguistiche, i sinonimi e le relazioni che si trovano nel linguaggio quotidiano e all'interno di documenti complessi.
  
  
• Apprendere la struttura del documento. Gli strumenti di ricerca intelligenti (come IBM Watson Discovery) dispongono di un documento che comprende l'AI, in grado di scalare per comprendere molte fonti di dati. Il machine learning consente una ricerca intelligente per apprendere la struttura visiva dei documenti specifici della tua azienda e del tuo settore o spazio di dominio. Grazie a questa comprensione, la ricerca intelligente apprende e identifica rapidamente elementi come intestazioni, piè di pagina, grafici e tabelle. Grazie alle funzionalità predefinite, è in grado di riconoscere tipi di documenti come contratti, ordini di acquisto e fatture.
  
  
• Utilizzare il machine learning. Il machine learning e il deep learning creano suggerimenti di query immediati e ottimali, migliorando continuamente la pertinenza dei risultati delle query di ricerca nel tempo e prevedendo quali informazioni forniranno il massimo valore agli utenti.
  
  
• Filtrare i risultati della ricerca. La ricerca sfaccettata e filtrata restringe l'ambito e trova informazioni specifiche nelle raccolte di dati.
  
  
• Classificare e categorizzare i contenuti. L'estrazione delle entità individua e classifica gli elementi di dati di testo in categorie predefinite come nomi di persone, prodotti, tipi di oggetti o organizzazioni.

• Connetti le fonti di dati e inserisci i dati: per ottenere risposte e insight da qualsiasi luogo, devi connettere e scansionare tutti i dati strutturati e non strutturati. Un "connettore" consente di collegarsi a un'origine di contenuto, ad esempio Salesforce, Box, Microsoft SharePoint, Database, Web Crawler oppure a dati caricati.
  
  
• Indicizzazione dei contenuti: l'indicizzazione dei contenuti crea un unico indice di ricerca unificato per consentire il posizionamento omogeneo dei risultati di ricerca, indipendentemente dalla loro fonte.
  
  
• Arricchimento dei contenuti: la capacità di interrogare ed estrarre insight dipende dalla capacità di estrarre metadati dai tuoi contenuti. Arricchisci i contenuti utilizzando gli arricchimenti predefiniti dell'elaborazione del linguaggio naturale, come l'estrazione delle entità e l'analisi del sentiment, per classificare e identificare i contenuti chiave.
  
  
• Analisi dei contenuti: riconosce i contenuti dei documenti, li classifica e crea le correlazioni semantiche tra i singoli contenuti.
  
  
• Fornisce risposte e visualizza insight: algoritmi di punteggio intelligenti classificano i passaggi, forniscono agli utenti i passaggi e gli snippet più accurati e pertinenti in risposta alla domanda.

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 dal lavoro?"
  
  
• Frasi e comandi - "Sto chiedendo un mutuo."
  
  
• Parole chiave - "tariffe assicurative".

• Scopre insight utili a guidare le decisioni: ci sono insight nascosti nei tuoi dati di testo non strutturati. Le applicazioni di ricerca intelligente utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per discernere il significato e creare correlazioni tra le fonti di dati, come i social media (tweet, LinkedIn), il feedback dei clienti, i report di e-commerce e i record di manutenzione, per rivelare insight in tempo reale con velocità e precisione.
  
  
• Mette le informazioni pertinenti a disposizione dei tuoi dipendenti: utilizza la ricerca intelligente per creare una piattaforma di enterprise search, la gestione delle conoscenze, un sistema di gestione dei contenuti o un sistema di risposta alle domande per fornire un'esperienza utente semplice a tutto il team.
  
  
• Fornisce un servizio clienti su larga scala: offri sempre ai tuoi clienti la risposta giusta e offri loro un'esperienza migliore. I clienti vogliono più di semplici FAQ. Ora più che mai vogliono gestire in autonomia i tuoi siti web e le tue applicazioni mobile: gli agenti virtuali e la ricerca intelligente consentono ai tuoi clienti di raggiungere l'indipendenza. I clienti autosufficienti si traducono in costi di supporto ridotti e in una maggiore soddisfazione del cliente.

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

Trovare insight e risposte nei dati non strutturati della tua azienda dovrebbe essere facile. È ora che la tua attività diventi basata sui dati grazie alla ricerca intelligente.

• Fa risparmiare tempo. Le banche sono state in grado di automatizzare la scoperta delle conoscenze per completare dieci giorni di lavoro in due minuti.
  
  
• Fa risparmiare denaro. Un cliente del settore energetico ha risparmiato più di 10 milioni di dollari riducendo il tempo dedicato alla ricerca di informazioni pertinenti all'interno delle proprie knowledge base aziendali.
  
  
• Riduce il workload. Un cliente assicurativo ha ridotto del 90% il workload legato alla lettura e all'analisi dei dati aziendali interni.
  
  
• Aumenta il fatturato. Gli studi legali utilizzano le applicazioni di ricerca per migliorare i processi aziendali e diventare quattro volte più produttivi, generando un aumento del fatturato fino al 30%.