Die kognitive Suche nutzt Technologien der künstlichen Intelligenz, um Suchanfragen zu verbessern und Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren. Sie geht über die herkömmliche Suchmaschinenfunktionalität hinaus, indem sie viele Datenquellen zusammenführt und gleichzeitig automatisches Tagging und Personalisierung ermöglicht. Es verbessert die Art und Weise, wie die Mitarbeiter eines Unternehmens eine größere Menge an relevanten Informationen im Kontext ihrer Arbeit entdecken und darauf zugreifen.
Herausforderungen in Bezug auf Datenzugang, Qualität, kulturelle Reife und Aktivierung
Unternehmen haben immer komplexere Systeme.
Viele Unternehmen verfügen über eine spezifische Software für jede Funktion, von der Lohn- und Gehaltsabrechnung über die Buchhaltung, das Personalwesen, das ERP, die Rechnungsstellung, das CRM, die Analytik bis hin zu branchenspezifischen Systemen. Daten- und Technologiestapel beherbergen wachsende Mengen an sich schnell verändernden Daten, die über das gesamte Unternehmen verstreut sind, oft ohne Standardstruktur und externe Quellen von großem Wert, die nicht berücksichtigt oder überhaupt nicht erfasst werden.
Bis zu 95 % aller Daten sind unstrukturiert (Inhalte sozialer Medien, Gesprächsprotokolle, Video, Audio und vieles mehr). Aus unstrukturierten Daten lassen sich oft die meisten Erkenntnisse gewinnen, aber sie werden auch weitgehend nicht genutzt. Infolgedessen nutzen die meisten Unternehmen nur 1 % der verfügbaren Daten, um ihre Entscheidungen zu verbessern. Unternehmen versuchen, ihre Mitarbeiter zu befähigen, sie zu Citizen Data Scientists zu machen, und scheitern zum Teil daran, dass der Ansatz technologieorientiert ist und die für die Verwaltung des Lebenszyklus eines Datenprodukts erforderlichen Fähigkeiten breit gefächert und unüblich sind.Quelle: Hopkins et al. Forrester.
Eine DSaaS-Plattform versetzt Unternehmen in die Lage, die großen Herausforderungen zu überwinden, die sie behindern können.
Was ist die kognitive Suche?
Bei der kognitiven Suche werden Indizierungstechnologien mit leistungsstarken Technologien der künstlichen Intelligenz wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Algorithmen für maschinelles Lernen kombiniert, die auf mehrere Datenquellen und -strukturen zurückgreifen. Die kognitive Suche ermöglicht es den Mitarbeitern, Wissen zu entdecken, indem sie die Relevanz und den Kontext der extrahierten Informationen verbessert. Diese Suchfunktion erhöht die Effizienz bei der Beantwortung von Anfragen und ermöglicht eine höhere Produktivität und eine bessere Servicequalität. Die eingebettete künstliche Intelligenz lernt aus den Suchanfragen der Mitarbeiter und liefert immer relevantere Ergebnisse.
Unternehmen ohne kognitive Suche stehen vor vielen Herausforderungen
Auswirkungen
- Der umständliche Zugang kostet viel Zeit.
- Bis zu 30 % des Arbeitstages eines Mitarbeiters kann mit dem Suchen und Sammeln von Daten verbracht werden – 2 ½ Stunden pro Tag
- Fehlende Informationen erschweren die Bewerbung von Unternehmen
- Opportunitätsverlust aufgrund der Unfähigkeit, relevante Daten zu finden
- Produktivitätsverlust
- fehleranfällig
- Datenduplizierung
- verlagert die Besorgnis von fehlenden Daten auf schlechte Daten.
Unternehmen mit kognitiver Suche steigern ihre Leistung
Die kognitive Suche steigert die Produktivität eines Unternehmens. Durch die Suche entfällt die Zeit, die mit dem Zusammentragen von Informationen aus verschiedenen Systemen verschwendet wird. Sammeln und Vereinheitlichen von Daten für eine konsolidierte Ansicht mit erweiterten relevanten Suchergebnissen. Kognitive Suche bedeutet, dass ein Unternehmen aus wachsenden Datenmengen in der gesamten Organisation konsistent eine Bedeutung extrahieren kann. Zu den Vorteilen gehören Zeitersparnis, Kostensenkung, Produktivitätssteigerung, Einbindung, Befähigung und Motivation der Mitarbeiter zur Steigerung von Servicequalität und -volumen.
Wie funktioniert die kognitive Suche?
Die kognitive Suche wird durch ein digitales Ökosystem mit transparenten Daten untermauert, das eine digitalisierte unternehmensweite Datenversion mit einer eingebetteten fortschrittlichen Suchfunktion für künstliche Intelligenz beherbergt, die die Grundlage für eine intelligente kontextbezogene Suche bildet.
Was ist künstliche Intelligenz?
Wie hängt die künstliche Intelligenz mit der kognitiven Suche zusammen?
Künstliche Intelligenz ist ein breiter Zweig der Informatik.
Das Ziel der künstlichen Intelligenz ist es, Systeme zu schaffen, die intelligent und unabhängig funktionieren. Der einfachste Weg, über künstliche Intelligenz nachzudenken, ist im Zusammenhang mit einem Menschen.
Natürliche Sprachverarbeitung NLP
Der Mensch kann den Text einer Sprache schreiben und lesen. Dies ist der Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung NLP.
Bei der kognitiven Suche wird die Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, um unstrukturierte Daten, die aus internen und externen Quellen stammen, sowie Strukturdaten in ein brauchbares Schema umzuwandeln.
Mustererkennung, maschinelles Lernen
Der Mensch hat die Fähigkeit, Muster zu erkennen, z. B. die Gruppierung gleichartiger Objekte. Dies ist der Bereich derMustererkennung. Maschinen sind bei der Mustererkennung sogar noch besser, weil sie mehr Daten und Datendimensionen verwenden können. Dies ist der Bereich des maschinellen Lernens.
Bei der kognitiven Suche verbessern maschinelle Lernalgorithmen kontinuierlich die Relevanz der Ergebnisse.
Neuronale Netze
Das menschliche Gehirn ist ein Netzwerk von Neuronen, das zum Lernen genutzt wird. Wenn wir die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachbilden können, werden wir vielleicht in der Lage sein, kognitive Fähigkeiten in Maschinen zu erreichen. Dies ist der Bereich der neuronalen Netze.
Deeper Learning
Wenn diese Netze komplexer und tiefer sind und wir sie nutzen, um komplexe Dinge zu lernen, dann ist das der Bereich des Deep Learning.
Convolution Neural Network (CNN)
Es gibt verschiedene Arten von Deep Learning in Maschinen, die im Wesentlichen verschiedene Techniken zur Nachahmung der menschlichen Gehirnleistung darstellen. Wenn wir das Netzwerk dazu bringen, Bilder von links nach rechts und von oben nach unten zu scannen, handelt es sich um ein Convolution Neural Network (CNN). Ein CNN wird verwendet, um Objekte in einer Szene zu erkennen. Hier kommt die Computer Vision ins Spiel, und dieObjekterkennung wird durch KI erreicht.
Rekurrentes Neuronales Netz (RNN)
Menschen können sich an die Vergangenheit erinnern – zum Beispiel daran, was sie gestern zum Frühstück gegessen haben. Wir können ein neuronales Netz dazu bringen, sich an eine begrenzte Vergangenheit zu erinnern. Dies ist ein rekurrentes neuronales Netz (RNN)
Klassifizierung oder Vorhersage
Wir können maschinelle Lerntechniken für 1 von 2 Dingen verwenden: Klassifizierung oder Vorhersage.
Wenn Sie Informationen über Kunden verwenden und neue Kunden einer Gruppe wie jungen Erwachsenen zuordnen, klassifizieren Sie diese Kunden. Wenn Sie Daten verwenden, um vorherzusagen, ob ein Kunde wahrscheinlich zu einem Konkurrenten überlaufen wird, machen Sie natürlich eine Vorhersage, die wahrscheinlich von einem Lernalgorithmus abgeleitet ist.
Überwachtes Lernen
Wenn Sie einen Algorithmus mit Daten trainieren, die auch die Antwort enthalten, spricht man von überwachtem Lernen. Wenn Sie z. B. eine Maschine darauf trainieren, Klassenkameraden anhand ihres Namens zu erkennen, müssen Sie diese für den Computer identifizieren.
Bei der kognitiven Suche sagt ein überwachtes Modell anhand eines Trainingssatzes, der aus vormarkierten Daten besteht, Bezeichnungen für neue Daten voraus.
Nicht überwachtes Lernen
Wenn Sie einen Algorithmus mit Daten trainieren, bei denen Sie möchten, dass der Computer die Muster herausfindet, dann handelt es sich um nicht überwachtes Lernen. Z.B. könnten Sie den Computer mit Informationen über den Stadtverkehr füttern und erwarten, dass die Maschine von selbst Muster in den Daten ableitet.
Beim Clustering der kognitiven Suche wird ein nicht überwachter Lernalgorithmus angewandt, der Teilmengen von Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeiten gruppiert, so dass eine Suche auf bestimmte Datengruppen in jedem Cluster und nicht auf einen gesamten Index beschränkt werden kann.
Verstärkendes Lernen
Wenn man einem Algorithmus ein Ziel vorgibt und von der Maschine erwartet, dass sie dieses Ziel durch Versuch und Irrtum erreicht, nennt man das verstärkendes Lernen. Z. B. der Versuch eines Roboters, über eine Mauer zu krabbeln, bis er Erfolg hat.
Bei der kognitiven Suche ist eine Empfehlung oft das Ergebnis mehrerer Algorithmen für maschinelles Lernen, die zusammengefügt werden, um kontextbezogene hilfreiche Inhalte zu liefern.
Die kognitive Suche nutzt eine einzige Quelle der Wahrheit und ermöglicht den sofortigen Zugriff auf mehrere Anwendungen und Datenquelleninhalte gleichzeitig.
Deeper Learning
Auf dem Höhepunkt des Deep Learning werden die Algorithmen einer intensiven Rechenleistung unterzogen, um eine Matrix zu entwickeln, die die Operationen zwischen Datenproben und Modellen für fortgeschrittenes Deep Learning synthetisiert. Sie ermöglichen es, aus vorhandenen Fakten über Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen und aus Wissen Wissen zu schaffen.
Alephnet ist in diesem Bereich führend und treibt die Möglichkeiten kognitiver Netzwerke zur Lösung komplexer Herausforderungen voran. Diese Denkansätze erweitern das Wissen, das Unternehmen für ihre speziellen Probleme haben, und beschleunigen ihre Fähigkeit, diese zu analysieren, zu lernen und durch einen Zyklus der Entdeckung zu überwinden. Wertvoll für alle Branchen mit Anwendungen für alle Geschäftsaktivitäten, Abteilungen und Standorte lösen Unternehmen komplexe Herausforderungen mit erweiterter Intelligenz und ermöglichen ihren Mitarbeitern, mehr zu leisten.
