La búsqueda cognitiva es una nueva generación de búsqueda empresarial que utiliza tecnologías de inteligencia artificial para mejorar las consultas de búsqueda de los usuarios y extraer información relevante de múltiples y diversos conjuntos de datos. Las capacidades de búsqueda cognitiva se extienden más allá de las de un motor de búsqueda clásico para reunir numerosas fuentes de datos y, al mismo tiempo, proporcionar etiquetado y personalización automatizados. Tiene el potencial de mejorar en gran medida la forma en que los empleados de una organización descubren y acceden a la información relevante y necesaria para su contexto de trabajo.
La búsqueda cognitiva se diferencia de los productos de búsqueda disponibles anteriormente porque combina tecnología de indexación con potentes tecnologías de inteligencia artificial, como capacidades y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP), para escalar una variedad de fuentes y tipos de datos. Además, los desarrolladores pueden crear aplicaciones de búsqueda que pueden integrarse en aplicaciones de procesos comerciales, como herramientas de investigación farmacéutica y portales de clientes.
Los principales beneficios que las organizaciones pueden obtener de la búsqueda cognitiva incluyen su impacto en el descubrimiento de conocimientos: la capacidad del usuario para extraer información útil de los datos. Por ejemplo, la búsqueda cognitiva mejora la relevancia de la información extraída y aumenta la eficiencia de las respuestas a las consultas, lo que permite a los empleados aumentar su productividad y brindar un mejor servicio.
Importancia y beneficios de la búsqueda cognitiva
La búsqueda basada en palabras clave y la búsqueda empresarial tradicional se han vuelto inadecuadas debido a la creciente variedad y cantidad de datos utilizados dentro de las organizaciones. Las dos metodologías afectan los procesos de búsqueda y la productividad de los empleados al devolver resultados irrelevantes o incompletos que los usuarios deben clasificar para encontrar la información que necesitan.
Con la búsqueda cognitiva, las tecnologías de inteligencia artificial que se introducen permiten que la búsqueda empresarial extraiga un significado avanzado del contenido y aprenda de las búsquedas de los usuarios para proporcionar resultados cada vez más relevantes y completos. Algunos beneficios generales de la búsqueda cognitiva incluyen:
- Productividad maximizada: Una función de búsqueda única elimina la necesidad de cambiar entre aplicaciones y elimina el tiempo perdido en tareas como volver a ingresar las credenciales varias veces. Además, la unificación de herramientas de datos permite a las organizaciones optimizar sus procesos comerciales.
- Mejora de la experiencia y el compromiso de los empleados: La lealtad de los empleados se promueve mediante la eliminación de la pérdida de tiempo y el aumento de la productividad. Los algoritmos de aprendizaje automático que brindan sugerencias personalizadas ayudan a los usuarios a encontrar datos relevantes más rápidamente y la flexibilidad de la búsqueda cognitiva crea una experiencia de usuario mejorada a través de la personalización. Dado que se mejora la experiencia de búsqueda de un empleado, es más probable que utilicen las herramientas de forma coherente.
- Costos operativos más bajos: La productividad maximizada reduce los costos operativos de una organización, ya que se necesitan menos tiempo y recursos para recopilar información y descubrir conocimientos. Esto es especialmente beneficioso para industrias como la atención médica y los servicios legales que trabajan con cantidades masivas de datos.
A medida que las empresas crecen y adquieren nuevos clientes, también aumenta la necesidad de ejecutar y analizar grandes cantidades de datos. Si una empresa atrae miles de nuevos clientes todos los días, entonces el crecimiento de sus datos es exponencial, lo que hace que sea casi imposible mantenerse al día con la nueva información. La búsqueda cognitiva hace que sea factible descifrar una colección de datos en constante crecimiento para su uso dentro de los diferentes departamentos de la empresa.
¿Cómo funciona la búsqueda cognitiva?
Los elementos de diseño utilizados en la búsqueda empresarial forman la base de la búsqueda cognitiva. Esto significa que las organizaciones no necesitan reconstruir por completo su departamento de tecnología de la información (TI) al implementar la búsqueda cognitiva. Luego, las tecnologías de inteligencia artificial se basan en esta base para encontrar información relevante en todas las fuentes de datos empresariales disponibles.
La PNL se utiliza para comprender qué datos no estructurados de textos, como correos electrónicos, documentos e investigación de mercado, así como qué significa el contenido de medios enriquecidos, como videos y grabaciones. Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran continuamente la relevancia de los resultados. Algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más comunes que se encuentran en la búsqueda cognitiva incluyen:
- Agrupación: Este es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que agrupa subconjuntos de datos en función de similitudes. La agrupación en clústeres se emplea cuando los usuarios no desean realizar una búsqueda en todo el índice de búsqueda. Su objetivo es limitar las búsquedas a grupos específicos de documentos en cada grupo.
- Clasificación: Este es un algoritmo de aprendizaje supervisado que crea un modelo para predecir etiquetas para nuevos datos utilizando un conjunto de entrenamiento compuesto por datos preetiquetados.
- Regresión: Este es otro algoritmo de aprendizaje supervisado que utiliza la relación entre las variables de entrada y salida para predecir valores numéricos continuos a partir de los datos.
- Recomendación: Esto a menudo combina varios algoritmos básicos para generar un motor de recomendación que ofrece contenido potencialmente útil para los usuarios. También llamada recomendación basada en contenido, ofrece recomendaciones personalizadas basadas en la relación entre el interés de un usuario y la descripción y atributos de un documento.
Además de estos algoritmos de aprendizaje automático, un proceso informático pesado, denominado semejanza, construye una matriz que sintetiza las interacciones entre muestras de datos.
Herramientas de búsqueda cognitiva
La búsqueda cognitiva está todavía en su infancia, pero varias empresas han aprovechado la oportunidad para crear y comercializar herramientas de búsqueda cognitiva. Un informe de Forrester Research nombró a seis proveedores como líderes en el campo. Son:
- IBM con Watson Explorer
- Coveo
- Attivio con su plataforma cognitiva de búsqueda e información
- Lucidworks
- Mindbreeze
- Sinequa con su plataforma Insight
Ejemplos de búsqueda cognitiva
Las prácticas legales con exposición internacional encuentran útil la búsqueda cognitiva mediante la implementación de complementos legales específicos de la industria que ayudan a encontrar expertos en áreas específicas del derecho. Luego, estos expertos pueden organizarse en equipos especializados en las oficinas internacionales de una empresa.
La búsqueda cognitiva también está encontrando aplicaciones beneficiosas dentro del servicio al cliente. Los representantes pueden acceder a múltiples aplicaciones y contenido digital generalizado simultáneamente, que incluye todo, desde la información de envío hasta los detalles del producto. Esto les permite responder a las solicitudes de los clientes y resolver problemas de manera más eficiente.
Dentro de las operaciones de TI, los sistemas cognitivos pueden monitorear consistentemente los archivos de registro que pueden indicar compilaciones defectuosas o mal uso de la red. Los datos de telemetría también se pueden escanear para encontrar actividad irregular que pueda advertir de una posible interrupción.