Machine Learning
Oggi utilizzare tecnologie di intelligenza artificiale è il modo più efficace per migliorare la ricerca di informazioni degli utenti ed estrarre conoscenze pertinenti e precise da più set di dati diversi.
Questo perché le AI vanno oltre quelle che sono le capacità di un classico motore di ricerca. È possibile infatti riunire assieme numerose fonti di dati che forniscano allo stesso tempo risultati di ricerca personalizzati e automatizzati.
L’intelligenza artificiale ha tutto il potenziale per cambiare le modalità di ricerca all’interno dei contesti lavorativi. È in grado, infatti, di migliorare notevolmente il modo in cui i dipendenti di un’organizzazione accedono a informazioni pertinenti e necessarie per il loro lavoro. Nei prossimi paragrafi vedremo quali sono le principali differenze con i metodi di ricerca tradizionali e quali sono i vantaggi per le aziende.
La differenza principale rispetto ai prodotti di ricerca più conosciuti sta proprio nella possibilità di riuscire a combinare tecnologia di indicizzazione e tecnologie di intelligenza artificiale — intese come capacità e algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) — per scalare una grossa varietà di fonti e dati.
Così pensata, la ricerca è aperta alla possibilità di creare un corollario di applicazioni ad hoc che possano essere integrate nei processi, ad esempio nei portali aziendali, abbattendo quelli che sono i limiti della ricerca tradizionale.
La ricerca basata su parole chiave e la ricerca aziendale tradizionale sono diventate inadeguate a causa della crescente varietà e quantità di dati utilizzati all’interno delle organizzazioni.
Le due metodologie compromettono i processi di ricerca e la produttività dei dipendenti restituendo risultati irrilevanti o incompleti che gli utenti devono ordinare per trovare le informazioni di cui hanno bisogno. Quel che occorre dunque è una modalità di ricerca che risponda a determinati need, quali:
I classici strumenti di document management non riescono a capire ed interpretare il linguaggio umano a causa della complessità del vocabolario utilizzato, dell’ambiguità dei termini, del contesto e delle relazioni inespresse che i documenti hanno tra loro.
Quello che serve è uno strumento che comprenda il linguaggio che qualunque persona di quell’azienda e di quello specifico ambito utilizza quando pone una domanda.
Per risolvere i limiti della ricerca aziendale tradizionale, abbiamo ideato una soluzione di ricerca cognitiva basata su innovative tecnologie di intelligenza artificiale che permette di risalire al documento corretto, all’interno di una knowledge base significativa ed eterogenea, e di ricostruirne il significato semantico. La soluzione sfrutta la potenza del linguaggio naturale unita alla comprensione del contesto e il suo impatto è fondamentale in termini di scoperta della conoscenza, ovvero la capacità di un utente di estrarre informazioni utili dai dati.
La Cognitive Search, grazie alle tecnologie di intelligenza artificiale, consente alla ricerca aziendale di estrarre il significato dai contenuti e di apprendere dalle ricerche degli utenti, per fornire risultati sempre più pertinenti e completi. Altri vantaggi sono:
La domanda dunque viene posta come la si porrebbe a un collega, ovvero in linguaggio naturale: le reti neurali, partendo dall’organizzazione sintattica del paragrafo, attribuiscono il corretto significato semantico e continuano ad apprendere e a restituire risultati sempre più corretti. Sia da un punto di vista algoritmico, sia capitalizzando su quanto costruito in termini di cultura e sapere aziendale.
La nostra consapevolezza sul tema nasce da un’esperienza sviluppata negli anni attraverso progetti di Machine Learning in ambito AI conversazionale, Natural Language Processing (NLP), Image & Text Recognition, Data & Knowledge Management. Grazie alla nostra metodologia siamo in grado di unire l’esperienza e la conoscenza in ambito ML a quelle in ambito linguistico e di analisi dei processi e contesti aziendali, e supportiamo il cliente durante tutte le fasi del progetto.
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