Attraverso l’utilizzo di sistemi di ricerca avanzati, le imprese possono individuare rapidamente le informazioni precise di cui necessitano, basandosi sull’obiettivo della loro indagine.
Praticamente tutte le aziende odierne si confrontano con una pluralità di sistemi informativi, nei quali i dati sono dispersi in formati non strutturati.
Di conseguenza, i dipendenti si trovano spesso nell’incapacità di accedere alle informazioni indispensabili. Inoltre, i metodi di ricerca convenzionali si affidano esclusivamente alle parole chiave, tralasciando l’intento dell’utente, il che si traduce spesso in risultati non pertinenti.
La ricerca intelligente può intervenire efficacemente in tali situazioni. Essa sfrutta la tecnologia del Machine Learning per generare risultati di ricerca altamente accurati.
Cos’è esattamente la ricerca intelligente?
La ricerca intelligente rappresenta un approccio di ricerca evoluto, capace di interpretare l’obiettivo o l’intento dell’utente tramite l’impiego di AI e ML, al fine di fornire risposte aderenti a tale scopo. Questa metodologia va oltre la semplice corrispondenza tra query e risultati, come avviene nelle ricerche tradizionali.
Piuttosto, la ricerca intelligente si avvale di elementi derivanti dal Machine Learning e dalla ricerca vettoriale semantica per ottenere una comprensione globale dell’obiettivo dell’utente. Eliminando i silos di dati, rende possibile a dipendenti e clienti l’accesso rapido e semplice alle informazioni richieste.
La ricerca intelligente facilita l’estrazione di informazioni, sia interne che esterne all’azienda, per gli utenti finali. Essa supporta set di dati di svariati formati, inclusi big data, contenuti digitali, sistemi di gestione dei documenti e pagine web. Questa forma di ricerca è anche nota come ricerca AI, ricerca aziendale, ricerca cognitiva e ricerca in linguaggio naturale.
Come opera la ricerca intelligente?
Il processo operativo della ricerca intelligente prevede la connessione con diverse fonti di dati per la loro indicizzazione, agevolando così la scoperta e la ricerca rapida. Inoltre, include algoritmi basati su AI e ML che forniscono informazioni precise al pubblico appropriato. Le tre fasi principali di questo processo sono:
#1. Connessione alle fonti di dati
In primo luogo, la soluzione si connette a tutte le sorgenti di dati, come CRM, sistemi di gestione documentale, piattaforme di condivisione file basate su cloud e altro. La maggior parte delle soluzioni presenti sul mercato è in grado di analizzare dati strutturati e non strutturati accessibili dai repository menzionati.
#2. Indicizzazione dei dati
Una volta resi disponibili i dati, l’applicazione crea un indice di ricerca unificato, indipendente dalla sorgente originale, per fornire risultati di ricerca coerenti. Questa tecnologia supporta l’indicizzazione delle informazioni ritenute più significative.
#3. Comprensione intelligente dei documenti
In questa fase, il sistema comincia a estrarre informazioni dai documenti per identificare e categorizzare le diverse tipologie, che possono includere documenti legali, finanziari, presentazioni e video.
La ricerca intelligente nel contesto aziendale
- Quando un utente accede al tuo sito web alla ricerca di un prodotto specifico, la ricerca intelligente lo indirizza rapidamente alla pagina web corretta. Presentando risultati pertinenti, le aziende possono incrementare le conversioni e ottimizzare le vendite.
- Questo approccio si rivela ugualmente fondamentale per fidelizzare i clienti esistenti, offrendo risultati di ricerca personalizzati in base alla loro cronologia di navigazione.
- Il successo di un’attività dipende in modo significativo dall’esperienza utente del sito web. Il machine learning e l’intelligenza artificiale introducono funzionalità come il completamento automatico intelligente e la correzione automatica, riducendo la possibilità che gli utenti incappino in pagine di errore.
- La ricerca intelligente è di grande utilità anche per i dipendenti aziendali che necessitano di accedere a vari dati nel corso della giornata da differenti postazioni. Questa metodologia permette loro di recuperare i dati in modo rapido, migliorando la produttività.
- Ottimizzando la ricerca del sito web con l’ausilio della ricerca intelligente, le imprese possono ottenere analisi delle prestazioni di ricerca e delle intenzioni degli utenti. Tali dati sono fondamentali per prendere decisioni più oculate e informate.
Confronto tra ricerca intelligente e ricerca tradizionale
Per comprendere la distinzione tra queste due tipologie di ricerca, esaminiamo un esempio. Supponiamo che tu stia cercando “Zuppa thailandese”. Le tue intenzioni potrebbero essere molteplici: potresti voler trovare la ricetta, individuare ristoranti nelle vicinanze che la servono, o cercare negozi online che vendono mix per prepararla.
Dato che la ricerca tradizionale si basa su parole chiave, i risultati ottenuti potrebbero non essere chiari o personalizzati in base alle tue reali intenzioni. Al contrario, la ricerca intelligente offre maggiori probabilità di risultati pertinenti, in quanto sfrutta il machine learning e altre tecnologie per comprendere il linguaggio naturale.
Finora, i sistemi di ricerca tradizionale non sono stati in grado di tenere il passo con la crescente complessità dei dati e la necessità di integrare diversi sistemi informativi in uso nelle aziende. Le soluzioni di ricerca intelligente, invece, sono in grado di connettersi a quasi tutte le fonti di dati e di indicizzarli per fornire i risultati più pertinenti in base alle query degli utenti.
La ricerca tradizionale si limita a individuare i dati che contengono le parole chiave inserite nella query, mentre la ricerca intelligente ordina i risultati cercando di interpretare le intenzioni dell’utente.
I vantaggi della ricerca intelligente
#1. Risultati di ricerca superiori
La ricerca intelligente si avvale di AI e ML capaci di comprendere il linguaggio naturale, superando le ambiguità che spesso portano a risultati di ricerca inadeguati. Di conseguenza, è in grado di fornire risultati più pertinenti per ogni tipo di query.
#2. Maggiore velocità e precisione
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per navigare tra dati strutturati e non strutturati si traduce in un significativo miglioramento in termini di velocità e precisione. Inoltre, si riduce il tempo di attesa per l’ottenimento delle informazioni durante la ricerca.
Grazie all’intelligenza artificiale e al linguaggio naturale, è in grado di interpretare con precisione le query degli utenti e di offrire risultati più mirati.
#3. Processi decisionali più rapidi
Nel dinamico mondo degli affari, le aziende si trovano spesso nella necessità di prendere decisioni tempestive. Poiché la maggior parte di queste decisioni si basa sulle informazioni raccolte, un ritardo nell’ottenimento dei risultati di ricerca può ostacolare il processo.
La ricerca intelligente permette ai decisori di accedere immediatamente alle informazioni necessarie, favorendo decisioni rapide ma ponderate in ogni circostanza.
#4. Funzionalità di archiviazione avanzate
Un vantaggio fondamentale della ricerca intelligente è la sua capacità di archiviare automaticamente i dati in ingresso. Sfruttando l’intelligenza artificiale, il sistema analizza i dati per comprenderne la natura e li archivia con maggiore precisione. Inutile dire che i dati organizzati possono essere recuperati in modo molto più veloce in seguito.
#5. Riduzione dello sforzo manuale
Questa tecnologia assiste i dirigenti amministrativi nella gestione e nell’organizzazione dei dati. Inoltre, le aziende potrebbero necessitare di un numero inferiore di personale per la gestione dell’archivio dati. Specialmente per le aziende in fase di digitalizzazione, queste funzionalità si rivelano particolarmente vantaggiose.
#6. Supporto multi-piattaforma
La ricerca intelligente è in grado di operare su database, documenti e registri finanziari archiviati su molteplici piattaforme. Inoltre, questa tecnica consente di effettuare ricerche simultaneamente sia su dati interni che esterni, eliminando la necessità di condurre ricerche separate per individuare una particolare informazione.
Prospettive future della ricerca intelligente
Con il continuo sviluppo delle tecnologie AI e ML, il futuro della ricerca intelligente si presenta sempre più promettente. I sistemi di ricerca diventeranno sempre più capaci di interpretare il linguaggio naturale e di determinare gli obiettivi associati alle query di ricerca.
La ricerca aziendale o intelligente non solo fornirà risultati accurati ai dipendenti, ma svilupperà una comprensione avanzata delle informazioni ricercate dagli utenti all’interno dell’organizzazione. Si prevede anche un aumento dell’utilizzo della ricerca vocale intelligente per l’accesso alle informazioni.
Tuttavia, le imprese moderne possono optare per Algolia, una piattaforma che offre un’esperienza digitale potente e flessibile. Scalabile, sicura e in grado di supportare la ricerca personalizzata per l’azienda, Algolia può essere utilizzata per ottimizzare la ricerca di applicazioni SaaS, la scoperta di prodotti, la ricerca interna e la scoperta digitale.
Risorse per l’approfondimento
Per saperne di più sull’argomento, puoi consultare le seguenti risorse:
#1. Intelligenza artificiale pratica per la ricerca
Questo libro offre una guida pratica all’applicazione della tecnologia AI per rendere le ricerche più efficaci. Esamina le teorie dell’IA e casi d’uso reali per la loro implementazione sul campo. Inoltre, la risorsa illustra le modalità per trasformare i concetti in codice per gli sviluppatori.
#2. Apprendimento approfondito per la ricerca
Questo libro ti insegna come migliorare i risultati di ricerca utilizzando le reti neurali. Comprendendo come il deep learning si collega all’indicizzazione e al posizionamento, puoi creare motori di ricerca capaci di fornire risultati intelligenti, basati sull’intenzione dell’utente.
Questa risorsa ti guida anche nella creazione di un motore di ricerca che migliorerà le sue prestazioni con l’utilizzo.
Conclusioni
Come si evince dalla discussione precedente, AI e ML rivestono un ruolo cruciale nella ricerca intelligente. Questa metodologia non solo consente di risparmiare tempo, ma contribuisce a rendere la forza lavoro più produttiva.
I vantaggi della ricerca intelligente sono numerosi, pertanto si prevede un aumento significativo del suo utilizzo in futuro.
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