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Fazendo pesquisa inteligente com IA (Inteligência Artificial)

Atualizado: 11 de Dez de 2018



Inteligência Artificial: nos dias atuais, em toda parte!

IA - inteligência artificial que permite que máquinas atuem e reajam como seres humanos - tem sido tema em torno de nós por um bom tempo agora, mas para a maioria de nós, até tempos recentes era sabido apenas por trás das telas. À medida que a inteligência artificial se tornou mais inteligente, no entanto, ela se tornou mais penetrante. Está tão evolvida que já está ajudando os humanos a realizar muitas tarefas melhor e muito mais rápido do que anteriormente possível. Tenha certeza que alguma forma de IA é encontrando no seu caminho em quase tudo.

Exemplos de vida cotidiana são abundantes:

  • algoritmos de recomendação do consumidor, como os usados pelo Netflix e pela Amazon;

  • assistentes pessoais como Siri e Alexa;

  • carros autônomos;

  • dispositivos inteligentes (IoT);

  • melhoria do diagnóstico em medicina;

  • e tantos outros.

Alguns desses exemplos se enquadram na categoria “não muito sofisticada”. Afinal não é preciso muita inteligência para fazer uma recomendação de filme com base nas escolhas históricas que você fez. (Não é preciso muito poder intelectual para não recomendar a X-Men a alguém que só assistiu Avengers.) Outras aplicações são mais complexas. Os assistentes pessoais baseados em voz precisam entender os acentos e interpretar

solicitações de forma livre.

O que esses aplicativos têm em comum é que eles confiam na IA para interpretar perguntas e encontrar as melhores respostas. Eles são todos sobre a pesquisa.

Portanto, não é surpresa que a AI esteja intimamente envolvida na pesquisa corporativa, o que torna o conteúdo em uma empresa - bancos de dados, intranets, repositórios de documentos - inteligentemente pesquisável.


Como o Enterprise Search Use IA?

Assim como a IA já existe há muito tempo, a pesquisa corporativa também remonta ao início dos anos 50, quando um engenheiro de pesquisa da IBM propôs pela primeira vez a criação de um sistema eletrônico de busca de informações. Avançando rapidamente para os últimos dias do século 20, quando os fundadores do Google decidiram que queriam organizar e pesquisar todas as informações na web mundial. Como o Google cresceu, investiu pesadamente em IA. E como o Google cresceu (ao lado de outros mecanismos de busca da Web como Bing e Yahoo) e a IA se tornou mais sofisticada, as expectativas do calibre dos resultados que a pesquisa poderia produzir eram rosas. E essas expectativas se estenderam à pesquisa nos sistemas internos de uma empresa, onde a pesquisa com tecnologia da informação está cada vez mais implementada.


Saiba quais tecnologias a Inteligência Artificial depende

A pesquisa baseada em inteligência artificial depende muito de três tecnologias relacionadas à inteligência artificial: processamento de linguagem natural, análise de texto e aprendizado de máquina.

Antes de definirmos cada uma dessas tecnologias, vamos ver um exemplo que ilustra por que essas tecnologias são importantes.

Primeiro, precisamos ter em mente que nem todas as consultas são simples e diretas. Se um usuário digitar "capital do Brasil", não haverá ambiguidade apenas uma resposta.

Mas entregar a resposta certa é mais difícil quando há ambiguidade. Considere um exemplo frequentemente citado. A resposta para a pergunta “onde posso ver os porcos?” Depende se a pessoa que está perguntando é alguém procurando por fazendas ou zoológico, e um fã de futebol que quer saber qual canal de esportes local estará mostrando o jogo do Palmeiras.

A resposta correta depende do contexto e das conversas / pesquisas anteriores. Um usuário que no passado pesquisou “alimentação de porcos” e “Zoológico Estadual” mais do que provavelmente quer ver alguns animais. Um usuário que procurou restaurantes em São Paulo e perguntou se Evair era melhor do que Dudu provavelmente está interessado em jogos de futebol. Agora isso pode não ser uma inferência 100% precisa. É possível que um criador de porcos em visita São Paulo queira assistir a um jogo. Mesmo que a IA tenha embarcada uma sofisticada tecnologia, busca continua a ser um jogo de adivinhação. Mas à medida que a IA avança, os palpites ficam cada vez melhores.



Avanços na IA: processamento de linguagem natural, análise de texto e aprendizado de máquina

O exemplo de porcos x. Porcos, embora simples, demonstra como o valioso processamento de linguagem natural (PLN) e a análise de texto estão na pesquisa corporativa baseada em aprendizado de máquina (ML) de hoje. Quando uma consulta não é absolutamente clara, a pesquisa usa contexto e histórico para decidir o que um usuário quer dizer, e a PLN e a análise de texto ajudam a análise de pesquisa a colocar as consultas em um contexto relevante. O aprendizado de máquina (ML) é o que permite que o computador aprenda - obter mais conhecimento - automaticamente, sem precisar ser explicitamente programado.


Processamento de Linguagem Natural (PNL)

O objetivo do PLN é fornecer aos computadores a capacidade de entender e compor textos. “Entender” um texto significa reconhecer o contexto, fazer análise sintática, semântica, léxica e morfológica, criar resumos, extrair informação, interpretar os sentidos, analisar sentimentos e até aprender conceitos com os textos processados.

Para modelar a língua e possibilitar que a máquina a entenda, são necessários pré-processamentos que abstraem e estruturam a língua, deixando apenas o que é informação relevante. Esse pré-processamento reduz o vocabulário e torna os dados menos esparsos, característica conveniente para o processamento computacional.

Análise de Texto

Se o PLN lida com o front-end da pesquisa, captando a conversação humana e traduzindo-a para que o computador a entenda, a análise de texto classifica, agrupa e minera essas informações para conceitos e padrões. Usando uma variedade de técnicas, a análise de texto categoriza o conteúdo subjacente e é capaz de obter as respostas mais relevantes.

Aprendizado de Máquina (ML = Machine Learning)

ML é o que torna a inteligência da inteligência artificial mais inteligente. Os programas de ML monitoram o que as pessoas pesquisam, o que clicam e se abastece das informações de que precisam. Conforme os dados são acumulados, um programa ML é capaz de fazer engenharia reversa de um algoritmo com base nos dados acumulados e sugerir uma resposta.

Existem dois tipos principais de aprendizado da máquina: a aprendizagem supervisionada e a aprendizagem não supervisionada.

O machine learning pode ser usado para muitas funções. Uma das mais usadas hoje em dia é nas mídias sociais, na pesquisa na internet e no marketing digital.




A busca corporativa com inteligência artificial

A busca corporativa com inteligência artificial está transformando as organizações, tornando-as mais produtivas e os clientes mais satisfeitos. Está ajudando as organizações a evitar riscos e cumprir as regulamentações governamentais e do setor. Em um mundo cada vez mais dependente do acesso rápido a conteúdos relevantes, os funcionários da sua organização recebem as informações necessárias para melhorar o desempenho do trabalho. A IA é capaz de realizar tudo isso por meio de tecnologias poderosas, como processamento de linguagem natural, análise de texto e aprendizado de máquina.



Ligando os pontos

Os problemas das pesquisas por conteúdo corporativo não são um segredo no ambiente de negócios atual.

Não é sobre o que estamos encontrando. É sobre como realizamos a busca. Enviamos pedidos por email e pedimos a ajuda de outra pessoa, olhamos em locais diferentes.

Continuamos fazendo a mesma coisa repetidamente. Por quê?

Porque estamos acostumados. Mas é improdutivo. Existe um jeito melhor.

Os desafios de pesquisa não são novos. E você sabe que sua organização precisa de uma solução de pesquisa melhor. Mas, e os sócios e os executivos? Os tomadores de decisão que aprovam investimentos em novas tecnologias? Provavelmente nem está no radar.

É hora de implementar uma solução de pesquisa corporativa e a economia de custos que a acompanha.


Alguns dos motivos (pesquisa: kmworld.com/WhitePapers)


Quando eles não conseguem encontrar esses dados, eles os recriam.

Em última análise, se a informação acabar sendo duplicada, será um desperdício de tempo e recursos.

E essas porcentagens se somam a:


Ineficiência - Esforços Duplicados – Frustração


Eles diminuem a produtividade e aumentam os custos. E, eles têm o potencial de prejudicar a capacidade da sua empresa de aumentar os negócios e obter lucro.

É aí que entra o poder de uma solução eficiente de pesquisa corporativa.

De todos os problemas enfrentados pela sua diretoria executiva, a busca não é uma dor que chama a atenção deles.

Então, qual é o impacto nos negócios?

A pesquisa gera resultados. Encontrar informações leva tempo, consome produtividade e custa dinheiro. É essencial permitir o compartilhamento de conhecimento e colaboração para melhores decisões e menos retrabalho.

Uma solução de pesquisa inteligente elimina o trabalho de encontrar informações relevantes.

• Encontre exemplos de minutas, propostas, argumentos e outras informações que você não sabia que existia

• Agilize o compartilhamento de conhecimento interno

• Encontre os profissionais certos dentro de sua empresa por habilidades relevantes,

indústria, clientes, etc.


Quer saber mais sobre soluções de busca de informações corporativas?

Acesse: SOLUÇÕES ATS TECNOLOGIA e saiba mais


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