Está seguro de que el documento existe. Lo vio la semana pasada.
Pero después de probar todas las combinaciones de palabras clave que se le ocurren («resultados de marketing del tercer trimestre», «rendimiento del tercer trimestre», «informe de marketing de octubre»), la barra de búsqueda de su empresa no arroja ningún resultado. Esta frustrante búsqueda de información es un signo clásico de una búsqueda por palabras clave obsoleta.
Estos sistemas solo encuentran coincidencias exactas de palabras y pasan por alto lo que realmente quiere decir. Cohere resuelve eficazmente este problema proporcionando una capa de búsqueda inteligente que conecta sus sistemas.
Si ha estado tratando de averiguar «cómo utilizar Cohere para la búsqueda empresarial», aquí tiene la respuesta. Esta guía lo explica todo.
¿Qué es Cohere IA y por qué es importante para la búsqueda empresarial?
Cohere es una plataforma de IA que crea modelos de lenguaje grandes (LLM) específicamente para uso en corporaciones. Para la búsqueda interna, esto significa ir más allá de la búsqueda basada en palabras clave y pasar a una búsqueda semántica e inteligente que comprenda la intención, el contexto y el significado.
La mayoría de las herramientas de búsqueda de corporación siguen basándose en la coincidencia literal de palabras clave. Si las palabras exactas no aparecen en el título o el cuerpo de un documento, a menudo se pierde el resultado. Cohere cambia esto al permitir que los sistemas de búsqueda comprendan lo que el usuario realmente busca, y no solo lo que ha escrito.
Los equipos que intentan crear por su cuenta un sistema de búsqueda basado en IA suelen dedicar meses a recopilar bases de datos vectoriales, integrar canalizaciones y reclasificar modelos. Incluso después de todo ese trabajo, la búsqueda suele tener un rendimiento inferior al esperado, ya que se encuentra en un sistema independiente del lugar donde se realiza el trabajo, desconectado de las tareas, los documentos y los flujos de trabajo.
Una potente herramienta de búsqueda para corporaciones como Cohere utiliza la generación aumentada por recuperación (RAG) para combinar la búsqueda inteligente con la IA. Este enfoque convierte su conocimiento interno en un recurso accesible al instante.
En el caso de Cohere, la herramienta convierte los documentos en incrustaciones, representaciones numéricas del significado. Cuando alguien busca «informe trimestral de ingresos», el sistema recupera documentos conceptualmente relevantes como «Resultados financieros del cuarto trimestre» o «Resumen de ganancias», incluso si esas palabras clave exactas no están presentes.
Por eso Cohere es importante para la búsqueda empresarial. Reduce la complejidad de la implementación, mejora la precisión de los resultados y permite realizar búsquedas que funcionan tal y como los empleados piensan y formulan preguntas en los sistemas de trabajo modernos.
📮ClickUp Insight: Más de la mitad de los empleados (57 %) pierden tiempo buscando en documentos internos o en la base de conocimientos de la empresa para encontrar información relacionada con el trabajo.
¿Y cuando no pueden? Uno de cada seis recurre a soluciones personales: rebuscar en correos electrónicos antiguos, notas o capturas de pantalla solo para reconstruir el contexto.
ClickUp Brain elimina la búsqueda al proporcionar respuestas instantáneas basadas en IA extraídas de todo su entorno de trabajo y aplicaciones de terceros integradas, para que obtenga lo que necesita sin complicaciones.
Funciones clave de Cohere para la búsqueda empresarial
Cuando evalúa soluciones de búsqueda con IA, el bombo publicitario puede dificultar la identificación de las capacidades que realmente resuelven sus problemas. Las promesas genéricas de «búsquedas más inteligentes» no ayudan a sus equipos de ingeniería y de producto a tomar decisiones informadas.
La realidad es que un sistema de búsqueda fiable se basa en una serie de modelos de IA distintos que funcionan conjuntamente.
Cohere ofrece varios modelos que puede utilizar de forma independiente o combinar para crear una arquitectura de búsqueda sofisticada. Comprender estas funciones básicas es el primer paso para diseñar un sistema que satisfaga las necesidades específicas de su equipo.
Incrustar para la búsqueda vectorial semántica
La mayor frustración con los antiguos sistemas de búsqueda es su incapacidad para encontrar información relacionada conceptualmente. Buscas «guía de incorporación de empleados» y no encuentras el documento con el título «Lista de control para el primer día de los nuevos empleados». Esto ocurre porque el sistema compara palabras, no significados.
El modelo Embed, con búsqueda neuronal, resuelve esto convirtiendo el texto en vectores, largas listas de números que capturan el significado semántico. Este proceso, denominado «incrustación», permite al sistema identificar documentos que son conceptualmente similares, incluso si no comparten ninguna palabra clave en uso compartido. Básicamente, su herramienta de búsqueda entiende automáticamente los sinónimos y las ideas relacionadas.
Estos son los aspectos clave del modelo de incrustación de Cohere:
- Soporte multimodal: la última versión, Embed 4, puede procesar tanto texto como imágenes, lo que le permite buscar en diferentes tipos de contenido a la vez.
- Capacidades multilingües: puede buscar información en documentos en diferentes idiomas sin necesidad de traducirlos primero.
- Opciones de dimensionalidad: puede elegir el tamaño de sus vectores. Las dimensiones más altas capturan más matices, pero requieren más capacidad de almacenamiento y procesamiento.
📖 Más información: Casos de uso de la búsqueda empresarial con IA
Reordene para mejorar la relevancia de los resultados.
A veces, una búsqueda devuelve una lista de documentos relevantes, pero el más importante se encuentra oculto en la segunda página. Esto obliga a los usuarios a examinar minuciosamente los resultados, lo que les hace perder tiempo y confianza en el sistema de búsqueda.
Se trata de un problema de clasificación. El sistema encontró la información correcta, pero no la priorizó adecuadamente.
El modelo Rerank de Cohere soluciona esto con un proceso de dos fases. En primer lugar, se utiliza un método de recuperación rápida (como la búsqueda semántica) para recopilar un gran conjunto de documentos potencialmente relevantes. A continuación, se pasa esa lista al modelo Rerank, que utiliza una arquitectura de codificador cruzado más intensiva desde el punto de vista computacional para analizar cada documento en función de su consulta específica y reordenarlos para obtener la máxima relevancia.
Esto resulta especialmente útil en situaciones de alto riesgo en las que la precisión es fundamental, como cuando un agente de soporte técnico busca la respuesta adecuada para un cliente o un miembro del equipo busca una sección específica en un documento. Aunque añade un pequeño tiempo de procesamiento, la mejora en la calidad de los resultados suele compensar el esfuerzo.
📖 Más información: Ejemplos y casos de uso de la automatización de flujos de trabajo
Casos de uso de Enterprise Search para equipos
Las capacidades de la IA abstracta son interesantes, pero no resultan útiles hasta que se aplican para resolver problemas empresariales del mundo real. Una implementación exitosa de la búsqueda empresarial comienza por identificar estos puntos débiles específicos. 👀
A continuación se presentan algunos escenarios prácticos en los que los equipos pueden aplicar la búsqueda impulsada por Cohere:
- Búsqueda en la base de conocimientos: ayude a los empleados a encontrar respuestas en la documentación interna, wikis, la base de conocimientos del servicio de atención al cliente y los procedimientos operativos estándar (POE) .
- Soporte al cliente: permita a los agentes localizar rápidamente artículos de ayuda relevantes y resoluciones de tickets anteriores mientras están en una llamada con un cliente. El análisis de McKinsey muestra un aumento de la productividad del 30-45 % cuando se aplica la IA generativa a los flujos de trabajo de soporte al cliente.
- Aspectos legales y de cumplimiento normativo: busque entre millones de contratos, políticas y documentos normativos con comprensión semántica para encontrar cláusulas o precedentes específicos.
- Investigación y desarrollo: permita a los ingenieros encontrar trabajos previos, patentes y documentación técnica relevantes para evitar la duplicación de esfuerzos.
- Recursos humanos e incorporación: muestre políticas, materiales de formación, ejemplos de flujos de trabajo y procedimientos relevantes para los nuevos empleados, de modo que puedan encontrar respuestas por sí mismos.
- Capacitación del equipo de ventas: ayude a los representantes de ventas a encontrar los casos prácticos, la inteligencia competitiva y la información sobre productos adecuados para cerrar acuerdos más rápidamente.
El denominador común es que una búsqueda empresarial eficaz debe integrarse en la gestión del flujo de trabajo existente. Una barra de búsqueda independiente no es suficiente. Su equipo debe poder encontrar información y actuar de inmediato sin tener que cambiar de herramienta.
🛠️ Kit de herramientas: cree un hub interno que su equipo realmente utilizará. La plantilla de base de conocimientos de ClickUp mantiene todo, desde instrucciones hasta POE, perfectamente organizado y fácil de buscar, para que nadie tenga que adivinar dónde se encuentra la información.
Cómo configurar Cohere para la búsqueda empresarial
Pasar de evaluar la búsqueda con IA a implementarla realmente puede resultar abrumador. Especialmente si su equipo no está familiarizado con los modelos de lenguaje grandes.
Aunque la complejidad de su configuración dependerá de su escala y de la tecnología que ya tenga, los pasos básicos para crear un sistema de búsqueda con Cohere son siempre los mismos. En esta sección se ofrece una guía práctica para orientar a su equipo técnico.
Requisitos previos y acceso a la API
Antes de escribir cualquier código, debe tener sus herramientas y accesos en orden. Esta configuración inicial ayuda a evitar problemas de seguridad y obstáculos más adelante.
Esto es lo que necesitará para empezar:
- Cuenta API de Cohere: regístrese en el sitio web de Cohere para obtener sus claves de API.
- Entorno de desarrollo: la mayoría de los equipos utilizan Python, pero hay SDK disponibles para otros lenguajes.
- Base de datos vectorial: necesitará un lugar donde almacenar las incrustaciones de sus documentos, como Pinecone, Weaviate, Qdrant o un servicio gestionado como Amazon OpenSearch.
- Corpus de documentos: recopile el contenido que desea que se pueda buscar (por ejemplo, archivos PDF, archivos de texto, registros de bases de datos).
También puede acceder a los modelos de Cohere a través de Amazon Bedrock, lo que puede simplificar la facturación y la seguridad si su empresa ya trabaja dentro del ecosistema de AWS.
Genere incrustaciones con Cohere Embed.
El siguiente paso es convertir sus documentos en vectores que se puedan buscar. Este proceso implica preparar su contenido y luego ejecutarlo a través del modelo Cohere Embed.
La forma en que prepara sus documentos, especialmente cómo los divide en partes más pequeñas, tiene un gran impacto en la calidad de la búsqueda. Esto se denomina estrategia de fragmentación.
Las estrategias comunes de fragmentación incluyen:
- Fragmentos de tamaño fijo: el método más sencillo, pero puede dividir de forma incómoda frases o ideas por la mitad.
- Fragmentación semántica: un método más avanzado que respeta la estructura del documento, como dividir al final de los párrafos o secciones.
- Fragmentos superpuestos: este enfoque incluye una pequeña cantidad de texto repetido entre fragmentos para ayudar a preservar el contexto a través de los límites.
Una vez que sus documentos estén fragmentados, envíelos a la API Embed por lotes para generar las representaciones vectoriales. Por lo general, este es un proceso que se realiza una sola vez para los documentos existentes, y los documentos nuevos o actualizados se incrustan a medida que se crean.
Almacene y realice consultas sobre vectores.
Los vectores recién creados necesitan un lugar donde almacenarse. Una base de datos vectorial es una base de datos especializada diseñada para almacenar y realizar consultas sobre incrustaciones en función de su similitud.
El proceso de consulta funciona así:
- Un usuario escribe una consulta de búsqueda.
- Su aplicación envía esa consulta al mismo modelo Cohere Embed para convertirla en un vector.
- Ese vector de consulta se envía a la base de datos, que encuentra los vectores de documentos más similares.
- La base de datos devuelve los documentos coincidentes, que luego puede mostrar al usuario.
Al elegir una base de datos vectorial, también deberá considerar qué métrica de similitud utilizar. La similitud coseno es la más común para la búsqueda basada en texto, pero existen otras opciones para diferentes casos de uso.
| Métrica de similitud | Ideal para |
|---|---|
| Similitud coseno | Búsqueda de texto de uso general |
| Producto escalar | Cuando la magnitud de los vectores es importante |
| Distancia euclidiana | Datos espaciales o geográficos |
Implemente la reclasificación para obtener mejores resultados.
Para muchas aplicaciones, los resultados de su base de datos vectorial son suficientemente buenos. Pero cuando necesita el mejor resultado posible, lo más inteligente es añadir un paso de reclasificación.
Esto es especialmente importante cuando su búsqueda alimenta un sistema RAG, ya que la calidad de la respuesta generada depende en gran medida de la calidad del contexto recuperado.
El proceso de reclasificación es sencillo:
- Recupere un conjunto más amplio de candidatos iniciales de su base de datos vectorial (por ejemplo, los 50 resultados principales).
- Pase la consulta original del usuario y esta lista de candidatos a la API Cohere Rerank.
- La API devuelve la misma lista de documentos, pero reordenada en función de una puntuación de relevancia más precisa.
- Muestre al usuario los resultados principales de la lista reordenada.
Para medir el impacto de la reclasificación, puede realizar el seguimiento de las métricas de evaluación fuera de línea, como nDCG (ganancia acumulada descontada normalizada) y MRR (rango recíproco medio).
💫 Para obtener una panorámica visual de la implementación de las capacidades de búsqueda de la corporación, vea este tutorial que muestra los conceptos clave y las consideraciones prácticas:
Buenas prácticas para la búsqueda empresarial con Cohere
Crear un sistema de búsqueda es solo el primer paso. Mantener y mejorar su calidad a lo largo del tiempo es lo que diferencia un proyecto exitoso de uno fallido. Si los usuarios tienen algunas malas experiencias, perderán la confianza y dejarán de utilizar la herramienta. 🛠️
A continuación, se incluyen algunas lecciones aprendidas de implementaciones exitosas de búsqueda empresarial:
- Empiece con la búsqueda híbrida: no confíe únicamente en la búsqueda semántica. Combínela con un algoritmo de búsqueda por palabras clave tradicional, como BM25. De este modo, obtendrá lo mejor de ambos mundos: la búsqueda semántica encuentra elementos relacionados conceptualmente, mientras que la búsqueda por palabras clave garantiza que pueda seguir encontrando coincidencias exactas para códigos de productos o nombres específicos.
- Invierta en la limpieza y la calidad de los datos: la calidad de los resultados de búsqueda depende de la calidad de los datos. Los documentos limpios y bien estructurados, con títulos y párrafos claros, producen incrustaciones mucho mejores.
- Divida los fragmentos cuidadosamente: la forma en que divide los documentos en fragmentos es fundamental. En lugar de utilizar límites de carácter arbitrarios, intente alinear los fragmentos con la estructura lógica de sus documentos, como párrafos o secciones.
- Añada filtrado de metadatos: la búsqueda semántica es muy potente, pero a veces los usuarios ya saben lo que están buscando. Permíteles filtrar los resultados por metadatos como la fecha, el departamento o el tipo de documento antes de que se active la búsqueda semántica.
- Supervise y repita: preste mucha atención a lo que buscan sus usuarios, en qué resultados hacen clic y qué consultas no arrojan resultados. Estos datos son muy valiosos para identificar lagunas de contenido y mejorar su sistema.
- Gestione los fallos con elegancia: ningún sistema de búsqueda es perfecto. Cuando una búsqueda devuelve resultados deficientes, ofrezca alternativas útiles, como sugerir consultas alternativas u ofrecer notificar a un experto humano.
📖 Más información: Búsqueda personalizada: mejore la productividad y la experiencia en el lugar de trabajo.
Limitaciones de Cohere para búsquedas empresariales
Aunque Cohere ofrece potentes modelos de IA, no es una solución plug-and-play (no exactamente).
Crear una solución de búsqueda empresarial lista para su uso en producción conlleva importantes retos que los equipos suelen subestimar. Comprender estas limitaciones es fundamental para tomar una decisión informada y evitar sorpresas costosas en el futuro.
El mayor problema es que se obtiene un conjunto de herramientas, no un producto terminado. Esto hace que su equipo sea responsable de crear y mantener toda la infraestructura relacionada con la búsqueda como servicio.
Estas son algunas de las limitaciones clave que debe tener en cuenta:
| Reto | Por qué se convierte en un problema |
|---|---|
| Requiere conocimientos especializados | Necesita ingenieros de datos y de IA con experiencia para crear, ejecutar y mantener el sistema. No es algo que la mayoría de los equipos puedan configurar o poseer de forma casual. |
| Se requieren integraciones personalizadas | Los modelos no se conectan automáticamente a sus herramientas existentes. Cada fuente de datos debe conectarse y mantenerse manualmente. |
| Alto mantenimiento continuo | Los índices de búsqueda deben actualizarse constantemente a medida que cambia el contenido o se actualizan los modelos, lo que añade trabajo operativo continuo. |
| No conectado a su entorno de trabajo | La IA entiende el lenguaje, pero no vive donde realmente trabaja su equipo, lo que crea una desconexión entre la búsqueda y la ejecución. |
| El cambio de contexto es inevitable | Las personas encuentran la información en un lugar y luego cambian de herramienta para actuar sobre ella, lo que merma la productividad y la adopción. |
📖 Más información: Plantillas gratuitas para bases de conocimientos en Word y ClickUp
Cómo utilizar ClickUp como alternativa a Enterprise Search
A estas alturas, la ventaja debería ser obvia.
La búsqueda empresarial es potente, pero crearla por su cuenta implica disponer de canales de ingestión, estrategias de fragmentación, actualizaciones de incrustaciones, lógica de reclasificación y mantenimiento continuo. Se trata de un compromiso de infraestructura a largo plazo, no del lanzamiento de una función.
Como primer entorno de trabajo de IA convergente del mundo, ClickUp elimina toda esa capa al hacer que la búsqueda basada en IA sea nativa del propio entorno de trabajo.
Esto es importante porque la mayoría de los problemas de búsqueda no son realmente problemas de búsqueda. Son problemas de dispersión del trabajo . Cuando el trabajo se dispersa entre herramientas desconectadas, los equipos se ven obligados a buscar constantemente el contexto. El resultado es una pérdida de tiempo, una duplicación de esfuerzos y la toma de decisiones sin una visibilidad completa.
ClickUp aborda ese problema desde la raíz al reunir el trabajo, el contexto y la inteligencia en un único entorno de trabajo. Veamos cómo funciona en la práctica.
Obtenga respuestas contextuales de todo el entorno de trabajo con ClickUp Brain.
ClickUp Brain es una capa de IA contextual que opera en todo su entorno de trabajo. Puede responder preguntas, resumir información y mostrar trabajos relevantes, ya que tiene acceso a la estructura subyacente de su entorno de trabajo: tareas de ClickUp, documentos de ClickUp, comentarios de ClickUp y mucho más.
Aquí no es necesario definir tamaños de fragmentos ni gestionar incrustaciones. Brain utiliza el modelo de datos nativo de ClickUp para comprender cómo se conecta la información. Haga una pregunta como «¿Qué está bloqueando el lanzamiento del cuarto trimestre?» y Brain podrá extraer el contexto de las tareas, los comentarios y los documentos relacionados con esa iniciativa.
ClickUp Brain también ofrece compatibilidad con múltiples modelos de IA, lo que le permite aprovechar diferentes solicitudes para el modelo más adecuado para el razonamiento, la síntesis o la generación. Esto evita que sus flujos de trabajo queden limitados a las fortalezas o limitaciones de un único modelo.
Cuando necesite contexto externo, Brain puede realizar búsquedas en la web directamente desde el entorno de trabajo, devolviendo resultados resumidos sin necesidad de salir de ClickUp o abrir una pestaña separada del navegador.
Busque, navegue y ejecute con ClickUp Enterprise Search.
Se puede acceder a la búsqueda empresarial de ClickUp desde cualquier lugar del entorno de trabajo. Le permite buscar en tareas, documentos, comentarios y adjuntos, así como en aplicaciones de terceros conectadas, como Google Drive, Slack, GitHub y otras, dependiendo de sus integraciones.
La barra de comandos de IA convierte la búsqueda en una capa de ejecución. Puede saltar a elementos, crear tareas, cambiar estados, asignar propietarios o abrir vistas específicas directamente desde la misma interfaz. No se trata solo de «buscar y leer», sino de «buscar y actuar».
Dado que la búsqueda está integrada en la interfaz de usuario del entorno de trabajo, los resultados siempre son procesables. No es necesario recuperar la información de forma aislada y luego cambiar de herramienta para utilizarla. El flujo de trabajo continúa en el mismo lugar.
Reduzca la proliferación de herramientas con ClickUp BrainGPT.
ClickUp BrainGPT amplía las capacidades de búsqueda más allá del navegador, ofreciendo una aplicación de escritorio independiente y una extensión para Chrome. Se conecta directamente a su entorno de trabajo y muestra la misma inteligencia contextual sin necesidad de abrir primero ClickUp o cualquiera de sus aplicaciones conectadas.
Desde una única interfaz, puede buscar tareas, documentos, comentarios y herramientas conectadas, incluyendo Gmail y otras integraciones. La función Talk-to-Text basada en voz le permite realizar búsquedas o capturar preguntas al instante, lo que resulta especialmente útil para búsquedas rápidas o para trabajar sobre la marcha.
En lugar de añadir otro producto de búsqueda con IA que gestionar, Brain GPT consolida la búsqueda en una única interfaz que ya comprende su trabajo.
Ese es el verdadero cambio. ClickUp no le pide que cree una búsqueda empresarial. Este entorno de trabajo convergente lo integra directamente en el sistema donde se realiza el trabajo, eliminando los gastos generales de infraestructura y conservando la potencia, la precisión y la velocidad.
📖 Más información: Ejemplos destacados de sistemas de gestión del conocimiento
Bonificación: comparación estratégica entre la IA personalizada y la IA nativa del entorno de trabajo.
| Valor fundamental | Máxima flexibilidad; control exclusivo. | Listo para ejecutarse; sensible al contexto de forma predeterminada, por defecto. |
| Implementación | Mes: Requiere que los equipos de ingeniería creen canalizaciones. | Minutos: Interruptor con un solo clic para todo el entorno de trabajo. |
| Ingesta de datos | Manual: Debe crear y mantener ETL y una base de datos vectorial. | Automático: acceso en tiempo real a tareas, documentos y chat. |
| Lógica de permisos | Debe aplicarse el código manualmente (alto riesgo de fugas de datos). | Heredado de forma nativa de su jerarquía ClickUp. |
| Profundidad contextual | Semántico (basado en el significado) | Operativo (sabe quién está asignado a qué) |
| Interfaz de usuario | Debe diseñar y crear la barra de búsqueda/chatear. | Integrado (barra de búsqueda, documentos y vistas de tareas) |
| Acción del flujo de trabajo | Ninguno: el usuario encuentra la información y luego cambia de herramienta para trabajar. | Alto: Encuentre información y conviértala instantáneamente en una tarea. |
| Ideal para | Empresas con gran presencia tecnológica que desarrollan software propio. | Teams que buscan eliminar la «proliferación de herramientas» y actuar con rapidez. |
¡La búsqueda no debe frenarle!
La búsqueda semántica ya no es un factor diferenciador. Es algo básico.
El coste real de la búsqueda empresarial se refleja en todos los demás aspectos: el tiempo de ingeniería necesario para crearla y mantenerla, la infraestructura necesaria para garantizar su precisión y la fricción que se genera cuando la búsqueda se realiza fuera de las herramientas en las que realmente se lleva a cabo el trabajo. Encontrar el documento adecuado no sirve de mucho si para actuar sobre él hay que cambiar de sistema.
Por eso el problema no es solo «mejorar la búsqueda». Se trata de eliminar la brecha entre la información y la ejecución.
Cuando la búsqueda se integra directamente en el entorno de trabajo, el contexto se conserva de forma predeterminada. Las respuestas no solo se recuperan, sino que se pueden utilizar de inmediato. Las tareas se pueden actualizar, las decisiones se pueden documentar y el trabajo puede avanzar sin necesidad de crear otro traspaso.
Para los equipos que no quieren pasar meses creando y manteniendo una infraestructura de búsqueda personalizada, trabajar en un espacio de trabajo de IA convergente cambia por completo la ecuación. ClickUp ofrece una búsqueda de nivel empresarial impulsada por IA como parte del sistema que su equipo ya utiliza para planificar, colaborar y ejecutar.
✅ Empiece a utilizar ClickUp de forma gratuita.
Preguntas frecuentes
Cohere se centra específicamente en casos de uso empresariales, como la búsqueda, y ofrece modelos como Embed y Rerank, diseñados específicamente para tareas de recuperación. OpenAI proporciona modelos más amplios y de uso general que pueden adaptarse a la búsqueda, pero que pueden requerir un mayor ajuste.
Sí, Cohere proporciona API que permiten la integración con otras herramientas; sin embargo, esto requiere recursos de desarrollo y ingeniería personalizados. Una alternativa como ClickUp ofrece una búsqueda con IA nativa que funciona desde el primer momento, lo que elimina la necesidad de cualquier trabajo de integración.
Los sectores con grandes repositorios de documentos no estructurados, como los de los ámbitos jurídico, sanitario, financiero y tecnológico, son los que más se benefician de la búsqueda semántica. Cualquier organización que tenga dificultades con la gestión del conocimiento puede experimentar mejoras significativas.