El contexto es clave: por qué la búsqueda empresarial debe evolucionar para la era de la IA
Resumen
- El artículo sostiene que la búsqueda empresarial está pasando de la simple recuperación de palabras clave al descubrimiento contextual de datos.
- La idea central es que no basta con encontrar datos si los usuarios no pueden comprender su significado y el contexto empresarial en el que se enmarcan.
- La inteligencia artificial y las interfaces conversacionales hacen que la búsqueda de información resulte más natural, ya que permiten a los usuarios explorar los datos mediante preguntas iterativas.
- Las tecnologías semánticas se presentan como la clave para conectar datos, metadatos, documentos y conceptos empresariales.
- El mensaje general es que, en la era de la inteligencia artificial, el valor reside en descubrir el contexto, y no solo en localizar los activos de datos.
Durante décadas, encontrar datos dentro de una empresa resultaba sorprendentemente difícil.
Las organizaciones realizaron importantes inversiones en almacenes de datos, lagos de datos y plataformas analíticas. Sin embargo, los empleados seguían teniendo dificultades para responder a preguntas sencillas: ¿Dónde están los datos que necesito? ¿Puedo fiarme de ellos? ¿Significan lo que creo que significan? ¿Son siquiera relevantes para mi caso de uso?
La aparición de los catálogos de datos basados en metadatos supuso un gran paso adelante. Al indexar metadatos técnicos y empresariales, los catálogos aportaron a los datos de la empresa una experiencia similar a la de los motores de búsqueda. Los usuarios podían realizar búsquedas por palabras clave, descubrir conjuntos de datos y obtener visibilidad sobre activos que antes permanecían ocultos en toda la organización.
Pero hoy en día se está produciendo otro cambio. La inteligencia artificial está transformando no solo la forma en que utilizamos los datos, sino también la forma en que los buscamos.
La cuestión ya no es si los usuarios pueden encontrar datos. La cuestión es si pueden descubrir el contexto que da sentido a esos datos.
Los datos sin contexto tienen un valor limitado
Los datos no existen de forma aislada.
Cada dato es el resultado de una acción, una decisión o un suceso. Se ha realizado una compra. Un cliente se ha registrado en un hotel. Una máquina ha generado una lectura. Un empleado ha accedido a unas instalaciones seguras.
Los datos reflejan el resultado de estos acontecimientos, pero a menudo no reflejan todo el contexto que hay detrás de ellos.
Históricamente, las organizaciones han llegado a ser muy eficaces a la hora de almacenar transacciones, mediciones y registros. Lo que les ha resultado más complicado es captar el significado que hay detrás. ¿Por qué ocurrió algo? ¿Qué proceso empresarial lo generó? ¿Quiénes participaron? ¿Cuál era el resultado previsto? ¿Cómo se relaciona con el resto de la información de la empresa?
Esta es una de las razones por las que la búsqueda de datos suele resultar más difícil de lo esperado. Encontrar los datos es solo el primer paso. El verdadero trabajo empieza cuando se trata de interpretarlos.
El cambio de la búsqueda al descubrimiento
La búsqueda empresarial tradicional se basa en gran medida en palabras clave. Los usuarios introducen una serie de términos y obtienen una lista de resultados. Aunque es eficaz, este enfoque da por sentado que los usuarios ya saben lo que buscan y cómo describirlo.
La IA cambia esa suposición.
En lugar de elaborar búsquedas minuciosamente diseñadas, los usuarios ahora pueden interactuar con los datos utilizando el lenguaje natural. Pueden formular preguntas tal y como se las harían a un compañero de trabajo. Pueden precisar sus consultas a través de la conversación. Pueden ir acotando o ampliando progresivamente su enfoque a medida que va evolucionando su comprensión.
Esto supone un cambio de la búsqueda hacia el descubrimiento. El descubrimiento es un proceso iterativo. Es contextual. Permite a los usuarios explorar la información en lugar de limitarse a recuperarla. Y lo que es más importante, se ajusta mucho más a la forma en que la gente piensa realmente.
Por qué es importante la semántica
Para que esto sea posible, las empresas necesitan algo más que grandes modelos de lenguaje. Necesitan comprensión.
Las tecnologías semánticas proporcionan la estructura que permite a los sistemas de inteligencia artificial relacionar conceptos empresariales, metadatos, relaciones, políticas y contexto. Ayudan a vincular el lenguaje humano con los datos de la empresa.
Esto reviste especial importancia porque una parte significativa del conocimiento de la empresa se encuentra en formatos no estructurados, como documentos, políticas, informes, presentaciones y comunicaciones. Cuando las organizaciones logran combinar datos estructurados, metadatos y conocimiento no estructurado dentro de un marco semántico común, se hacen posibles experiencias de búsqueda totalmente nuevas.
Los usuarios pueden buscar no solo activos de datos, sino también el contexto en el que se enmarcan dichos activos.
El auge del descubrimiento de datos conversacional
Quizás el avance más significativo sea la aparición de la búsqueda conversacional.
En lugar de realizar una única búsqueda y obtener una respuesta estática, los usuarios pueden entablar un diálogo continuo con sus datos. Pueden formular preguntas de seguimiento, aclarar su intención, excluir resultados irrelevantes, precisar definiciones empresariales y explorar conceptos relacionados.
La experiencia se parece menos a una búsqueda en una base de datos y más a colaborar con un compañero que sabe del tema.
Para los analistas, esto supone un acceso más rápido a la información. Para los usuarios empresariales, reduce las dificultades a la hora de trabajar con datos. Para las organizaciones, ayuda a sacar partido a un valor que antes quedaba oculto tras la complejidad técnica.
¿Qué vendrá después?
Es posible que la próxima etapa de la evolución no se limite únicamente a los seres humanos.
A medida que vayan surgiendo IA agencial , los agentes de IA participarán cada vez más en la detección y el análisis de datos, así como en el apoyo a la toma de decisiones. Estos sistemas buscarán, refinarán, analizarán y actuarán de forma continua sobre la información de la empresa en nombre de los usuarios.
En ese mundo, el contexto cobra aún más importancia. Los agentes necesitan algo más que datos. Necesitan sentido. Necesitan relaciones. Necesitan comprender el negocio. En resumen, necesitan contexto.
En Actian, creemos que este es el futuro de la búsqueda empresarial. Por eso estamos invirtiendo en la búsqueda contextual, las tecnologías semánticas, las experiencias conversacionales y la inteligencia de datos basada en la inteligencia artificial.
Porque, en la era de la IA, ya no basta con encontrar datos. Lo que genera valor es comprender el contexto que hay detrás de ellos.
Mira este breve vídeo para obtener más información sobre el descubrimiento contextual de datos en la era de la IA:
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