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La cognitive search: settori, esempi, vantaggi per l’intelligent enterprise

La cognitive search: settori, esempi, vantaggi per l’intelligent enterprise

La cognitive search, strumento fondamentale per l’enterprise del futuro: i 5 vantaggi dell’adozione

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15.12.2021
time Tempo di lettura 3 minuti

La cognitive search rappresenta un’ancora di salvezza per tutte quelle organizzazioni che devono trovare velocemente le informazioni di cui hanno bisogno ma si trovano a navigare in un oceano sconfinato di dati e rischiano in ogni momento di finire sommerse.

 

Lo conferma McKinsey in un suo report: i dipendenti aziendali trascorrono quasi un quinto della settimana lavorativa cercando e raccogliendo le informazioni necessarie per svolgere il loro lavoro. Per trovare una soluzione al problema la ricerca aziendale deve evolvere, diventando più intelligente. Lo strumento più efficiente ed efficace a disposizione per raggiungere questo obiettivo è la cognitive search, l’unica pratica in grado di fornire risultati pertinenti a query ogni giorno più complesse e articolate.

L’evoluzione tecnologica alla base della cognitive search

L’evoluzione tecnologica ha reso possibile la ricerca cognitiva e sta continuando a potenziarne le capacità. La cognitive search più avanzata può attualmente contare su una nuova generazione di soluzioni che utilizzano tecnologie di intelligenza artificiale (AI), come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il machine learning, per acquisire, comprendere, organizzare ed eseguire query su contenuti digitali da più fonti di dati (fonte: Forrester).

 

Detto altrimenti: la ricerca cognitiva non è più guidata da parole chiave ma sfrutta l’AI per analizzare le relazioni tra le parole e giungere così a una migliore comprensione delle intenzioni dell’utente.

Piattaforme conversazionali e AI

Il futuro della Customer Experience intelligente.

 

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Esempi di applicazione della cognitive search

L’intelligenza artificiale ha reso i progetti di cognitive search indispensabili in una molteplicità di settori, dalla manifattura ai servizi, dalle assicurazioni all’ambito legale.

 

Nel campo dell’educazione, per esempio, la cognitive search consente di:

  • utilizzare un unico motore di ricerca per elencare tutti i portali verticali, per ogni facoltà,

  • fornire informazioni approfondite monitorando l’attività degli utenti (studenti, insegnanti, amministrativi) e segmentando i contenuti in base a facoltà, tipo di file, crediti e votazioni, posizione, corsi, politiche, ecc.,

  • personalizzare l’esperienza utente in base alla cronologia e alle tendenze di ricerca.

 

Nel settore del finance, la cognitive search permette di automatizzare il data mining, l’aggregazione, la classificazione e il riepilogo dei dati finanziari provenienti da fonti strutturate e non strutturate.

 

Nell’industria retail i nuovi strumenti di ricerca basati sull'intelligenza artificiale possono identificare il vero intento del consumatore e fornire risultati personalizzati altamente pertinenti.

 

Oltre a quelli riportati, gli esempi da citare sarebbero davvero moltissimi. Qui vogliamo però concentrarci sui benefici che la cognitive search apporta in generale, in tutti questi casi.

La cognitive search al servizio dell’intelligent enterprise: i vantaggi

Il fatto di poter ottenere risultati davvero utili grazie alla cognitive search produce importanti vantaggi, trasversali a industrie e settori differenti. Ecco i principali.

 

1. La cognitive search offre una migliore esperienza utente: mappa le relazioni semantiche delle parole ponendo le condizioni per il verificarsi di un progressivo allineamento ai singoli utenti, per i quali fornisce contenuti via via personalizzati.

 

2. La cognitive search alimenta altre applicazioni: dà agli sviluppatori il potere di incorporarne le funzionalità in altri strumenti e tecniche, per esempio di progettazione visiva.

 

3. La cognitive search estrae il valore nascosto dai dati, soprattutto quello racchiuso nelle informazioni non strutturate, sbloccando un valore straordinario che altrimenti rimarrebbe inutilizzato.

 

4. La cognitive search fornisce risultati più approfonditi e significativi: anche se l’utente non utilizza le parole chiave esatte perché non sa precisamente che cosa sta cercando, si può comunque arrivare a prevedere la sua intenzione e indirizzarlo verso risorse utili.

 

5. La cognitive search impara a migliorarsi nel tempo grazie agli algoritmi di machine learning e imparando continuamente, diventa sempre più efficace in termini di prestazioni.

 

La ricerca cognitiva riesca a dare risposte puntuali perché permette una comprensione completa dei dati e nella sua forma più evoluta arriva anche a formulare ipotesi sulle intenzioni e il sentiment della persona che interroga il sistema. È così che produce risultati più pertinenti e significativi in grado di supportare in modo determinante i processi di decisione dell’intelligent enterprise.

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