Apa itu Pencarian Kognitif dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Katakanlah Anda adalah seorang manajer proyek yang mencoba melacak strategi, wawasan kinerja, atau data penjualan tahun lalu. Anda menarik lautan informasi perusahaan, hanya untuk menyadari bahwa sistem pencarian tradisional tidak membantu-menghasilkan hasil yang tidak relevan dan membuat Anda frustrasi.

Akar masalahnya? sumber data yang tidak terstruktur, volume informasi yang sangat banyak, sistem yang tidak terhubung, dan integrasi yang buruk. Masalah-masalah ini menciptakan kekacauan yang membuang-buang waktu, menyebabkan tenggat waktu yang terlewat, upaya duplikasi, dan menyebabkan biaya yang tidak perlu.

Di sinilah pencarian kognitif mengubah permainan. Hal ini mengubah cara Anda mengakses dan menggunakan pengetahuan organisasi, menjadikannya lebih cepat dan efisien.

Dalam artikel blog ini, kami akan membahas bagaimana cognitive search dapat membantu Anda menemukan wawasan yang akurat, mengoptimalkan penemuan pengetahuan, dan meningkatkan pengambilan keputusan yang belum pernah ada sebelumnya.

Ayo kita mulai!

⏰ Rangkuman 60 Detik

• Pencarian kognitif menggunakan teknologi AI seperti pembelajaran mesin dan NLP untuk memproses dan mengambil informasi, serta memberikan hasil yang sesuai dengan konteks
• Pencarian ini berbeda dengan pencarian tradisional dengan memahami makna kueri, belajar dari interaksi pengguna, dan mengakses berbagai sumber data untuk memberikan hasil yang akurat dan dipersonalisasi
• Pencarian kognitif menggunakan teknik seperti penyerapan data, pengindeksan, pengayaan, pemahaman kueri, dan pembelajaran berkelanjutan untuk meningkatkan hasil
• Dari eCommerce dan dukungan pelanggan hingga perawatan kesehatan, manajemen pengetahuan perusahaan, dan keuangan, pencarian kognitif menemukan sejumlah aplikasi yang berguna di seluruh vertikal industri
• Tantangan dalam menerapkan cognitive search antara lain kurangnya keahlian, biaya tinggi, kualitas data yang tidak konsisten, dan masalah privasi
• ClickUp menyediakan solusi yang terukur dan berkelanjutan melalui Pencarian Terhubung, AI, Dokumen, dan Papan Tulis
• Tren masa depan melibatkan pencarian multimodal dan integrasi AI yang lebih dalam untuk pengalaman pencarian yang lebih intuitif dan disesuaikan

Apa yang dimaksud dengan Pencarian Kognitif?

Penelusuran kognitif adalah penelusuran tingkat lanjut pencarian informasi metode yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) yang canggih seperti machine learning (ML), deep learning, dan algoritme pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memproses, mengatur, dan mengambil informasi.

Ini Mesin pencari berbasis AI belajar sendiri dan menyempurnakan diri mereka sendiri saat memproses data baru untuk menghasilkan hasil yang intuitif dan sesuai dengan konteks bagi pengguna.

Inilah perbedaannya dengan sistem pencarian perusahaan pada umumnya:

🔍Cara pencarian: Pencarian informasi tradisional mencocokkan kata-kata dalam permintaan pencarian Anda dengan kata-kata dalam dokumen, dan sering kali kehilangan konteks. Namun, pencarian kognitif memahami makna di balik kueri Anda, sehingga memberikan hasil yang lebih akurat dan relevan.

📈Bagaimana peningkatannya: Sistem pencarian biasa tidak beradaptasi berdasarkan perilaku pengguna. Sebaliknya, pencarian kognitif belajar dari respons kueri yang Anda gunakan, dan menyempurnakan hasilnya dari waktu ke waktu agar lebih bermanfaat.

👀Di mana tampilannya: Pencarian perusahaan tradisional biasanya menarik data dari satu sumber terstruktur seperti database. Sebaliknya, pencarian kognitif memanfaatkan berbagai sumber, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur, untuk memberikan kemampuan pencarian yang lebih luas.

🗃️How menangani data: Seiring dengan pertumbuhan data, sistem pencarian perusahaan tradisional dapat melambat atau kesulitan. Pencarian kognitif dirancang untuk menangani sejumlah besar data yang kompleks dengan tetap memberikan hasil yang cepat dan tepat.

Sekarang, mari kita lihat bagaimana pencarian tradisional dan pencarian kognitif saling bersaing secara lebih terperinci 👇

Pencarian tradisional vs. pencarian kognitif

Baca juga: Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

Manfaat Pencarian Kognitif

Jika Anda berpikir untuk menambahkan pencarian kognitif ke basis pengetahuan Anda, berikut ini alasan mengapa hal tersebut dapat menjadi keuntungan besar bagi perusahaan Anda:

• Akurasi yang lebih baik: Pencarian kognitif menggali kueri melalui algoritme NLP, memahami konteks, sentimen, dan maksud di balik kueri tersebut. Hal ini menghasilkan hasil pencarian yang akurat dan wawasan yang kaya yang dapat memecahkan masalah secara tepat
• Hasil yang dipersonalisasi: Pencarian kognitif menggunakan ML untuk belajar dari pencarian sebelumnya dan beradaptasi dari waktu ke waktu, sehingga setiap pencarian terasa seperti menerima rekomendasi yang dipersonalisasi dari seseorang yang memahami Anda
• Menangani data yang tidak terstruktur: Banyak data bisnis yang merupakan informasi yang tidak terstruktur, seperti email, gambar, audio, dan video, yang mungkin sulit untuk dipahami. Namun pencarian kognitif menyelami berbagai jenis konten mentah untuk mendapatkan wawasan yang berguna bagi tim Anda
• Mendukung berbagai bahasa dan format: Apakah kueri Anda dalam bahasa Inggris, Spanyol, atau bahasa lainnya, pencarian kognitif dapat menanganinya. Dan tidak masalah jika Anda meminta teks, gambar, atau video-itu mengambil apa yang Anda butuhkan di berbagai bahasa dan format
• Dapat diukur dan fleksibel: Saat volume data Anda meningkat atau proses bisnis Anda berubah, penelusuran kognitif beradaptasi dengan lancar, mempertahankan akurasi dan kinerja sekaligus meningkatkan skala dengan mudah

Fakta Menarik: Pencarian kognitif meniru cara otak kita memproses informasi. Dengan menggunakan jaringan saraf, pencarian ini mengelompokkan dan menghubungkan data dengan cara yang sama seperti neuron terhubung dan menembak, menciptakan 'proses berpikir' digital

Bagaimana Cara Kerja Pencarian Kognitif?

Pencarian kognitif menggabungkan kueri penelusuran, dokumen yang relevan, dan mesin pengindeks dalam alurnya.

Begini caranya ⬇️

1. Konsumsi data

• Mengumpulkan informasi dari berbagai sumber seperti database, dokumen, email, multimedia, dan konten web
• Mengubah data mentah dari berbagai format (misalnya PDF, audio, atau video) menjadi struktur terpadu, mempersiapkannya untuk pencarian teks lengkap

2. Pengindeksan data

• Menggunakan mesin pengindeks untuk mengatur data yang dicerna ke dalam struktur yang dapat dicari
• Melampirkan metadata (misalnya, jenis file, tanggal, penulis) untuk memperkaya kumpulan data, memastikan dokumen yang relevan dapat diambil secara akurat saat pengguna memasukkan kueri penelusuran

3. Pengayaan data

Menerapkan teknologi AI untuk menyempurnakan data mentah:

• NLP memahami konteks, maksud, dan sentimen data
• Analisis semantik mencocokkan makna di balik istilah, memastikan mesin pencari mendapatkan hasil berdasarkan maksud kueri, bukan hanya kecocokan kata kunci secara harfiah

📌 Misalnya, jika pengguna mencari "cara memperbaiki layar ponsel yang rusak," mesin pencari kognitif yang menggunakan analisis semantik mungkin akan memberikan hasil seperti:

"Panduan untuk memperbaiki layar ponsel yang retak."

"Kiat penggantian layar ponsel DIY."

"Kit perbaikan terbaik untuk layar ponsel."

Alih-alih hanya berfokus pada kata kunci harfiah seperti "rusak" atau "perbaiki", sistem memahami maksud di balik kueri yang mencari solusi untuk perbaikan layar ponsel. Hal ini memastikan hasil yang lebih relevan dan bermanfaat, bahkan jika kata-kata yang tepat tidak cocok.

• Konversi ucapan ke teks mengubah audio menjadi teks untuk disertakan dalam kemampuan pencarian teks lengkap
• Pengenalan entitas mengidentifikasi dan menandai entitas penting seperti orang, tempat, atau organisasi

📌 Contoh: Panel Pengetahuan Google, yang mengembalikan informasi penting tentang Central Park (atau tempat dan orang terkenal lainnya) saat Anda mencari tentangnya

Pencarian Google untuk Central Park menyoroti informasi terperinci di bagian 'Tentang', termasuk lokasi, ukuran, jam buka, dan fitur-fitur utama

• Pemrosesan data visual menganalisis gambar atau video agar dapat diakses untuk kueri penelusuran

4. Pemahaman kueri dan peringkat relevansi

• Memproses kueri penelusuran dengan memahami maksud pengguna melalui NLP, memperhitungkan sinonim, kesalahan ketik, dan ambiguitas
• Menggunakan interaksi sebelumnya dan konteks khusus pengguna untuk mempersonalisasi dokumen yang paling relevan
• Menetapkan skor relevansi untuk hasil berdasarkan metadata, maksud kueri, dan konteks

5. Presentasi hasil

• Menampilkan hasil dengan filter, kategori, atau kutipan yang disorot, sehingga membantu pengguna menavigasi set data yang besar
• Memberikan ringkasan informasi atau tautan ke dokumen yang relevan untuk segera digunakan

6. Pembelajaran berkelanjutan

• Melacak perilaku pengguna (misalnya, klik, waktu yang dihabiskan untuk hasil) untuk menyempurnakan keefektifan mesin pencari dari waktu ke waktu
• Terus memperbarui algoritme untuk beradaptasi dengan kebiasaan pencarian pengguna

Contoh alur kerja 👇

1. Seorang pengguna memasukkan kueri penelusuran, 'tren pemasaran terbaru tahun ini'
2. Sistem menafsirkan kueri, menerapkan NLP dan analisis semantik untuk memahami maksudnya
3. Mesin pengindeks memindai dataset untuk menemukan dokumen yang relevan yang diperkaya dengan metadata kontekstual
4. Hasil diurutkan berdasarkan relevansinya dan ditampilkan dengan sorotan dan wawasan yang jelas

Pencarian Google untuk 'tren pemasaran terbaru tahun ini' memberikan beragam hasil, seperti bagian yang dapat diperluas tentang tren utama dari berbagai sumber, blog tentang tren dan strategi pemasaran, dan bagian 'Orang juga bertanya'

Fitur Utama Platform Pencarian Kognitif

Dalam hal platform pencarian kognitif, ada beberapa fitur menonjol yang menjadikannya kuat:

• Antarmuka pencarian percakapan: Ajukan pertanyaan seperti yang Anda lakukan dalam percakapan dengan teman Anda. Dengan mesin pencari kognitif, Anda dapat menanyakan hal-hal spesifik seperti _'Tunjukkan kepada saya semua data yang terkait dengan pesanan klien pada Q3 2024,' dan lihatlah mesin tersebut menggunakan kemampuan pencarian tingkat lanjut untuk memberikan hasil yang relevan
• Pencarian gabungan: Pencarian di berbagai sistem dan basis data, meskipun sistem dan basis data tersebut tidak terhubung. Apakah file Anda tersebar di penyimpanan cloud atau server lokal, pencarian gabungan mendukung pencarian dan mengekstrak teks dari semua sumber
• Opsi pencarian lanjutan: Ketika Anda membutuhkan hasil yang terperinci, solusi pencarian kognitif menawarkan opsi navigasi segi banyak seperti pencarian boolean (AND, OR, NOT), variasi kata kunci, rentang tanggal, dan banyak lagi. Anda juga dapat memfilter berdasarkan jenis dokumen, penulis, atau lokasi untuk menemukan apa yang Anda cari
• Personalisasi: Dengan ML dan visi komputer, platform ini beradaptasi dengan kebiasaan dan preferensi Anda. Dengan memahami alur kerja Anda, mesin pencari akan menampilkan informasi yang paling relevan secara otomatis
• Keamanan dan privasi: Pencarian kognitif mendukung langkah-langkah keamanan yang kuat seperti enkripsi, kontrol akses, dan koneksi yang aman (mis., HTTPS), memastikan informasi Anda tetap terlindungi dari ancaman

👀Tahukah Anda?

Pada pertengahan abad ke-20, ilmu kognitif menjadi pusat perhatian, berkat Struktur Sintaksis Noam Chomsky pada tahun 1957. Era ini, yang sering disebut 'revolusi kognitif', mengalihkan sorotan pada pemahaman tentang bagaimana pikiran kita bekerja, membuka jalan bagi teknologi yang berpikir dan memproses informasi seperti yang dilakukan manusia.

Aplikasi Pencarian Kognitif

Pencarian kognitif muncul di semua jenis industri, membuat hidup jauh lebih mudah dengan cara yang mungkin tidak Anda sadari!

Berikut ini adalah beberapa contohnya:

eCommerce

Di eCommerce, pencarian kognitif melihat usia, jenis kelamin, lokasi, pembelian sebelumnya, dan bahkan anggaran Anda untuk menyarankan produk yang Anda sukai. Selain itu, jika Anda melakukan kesalahan ketik atau menggunakan kata yang berbeda untuk sesuatu, pencarian masih dapat memahami maksud Anda dan menemukan apa yang Anda cari.

📋Contoh: Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana Amazon tampaknya tahu persis produk apa yang direkomendasikan berdasarkan kebiasaan belanja Anda? Itulah pencarian kognitif yang sedang bekerja.

Dukungan pelanggan

Pencarian kognitif membuat dukungan pelanggan menjadi lebih efisien. Ini memberdayakan chatbot untuk membantu pengguna menemukan solusi di portal layanan mandiri dan secara otomatis mengarahkan tiket dukungan ke tim yang tepat. Ini berarti resolusi yang lebih cepat dan pelanggan yang lebih bahagia.

📋Contoh: Sebuah perusahaan perangkat lunak menggunakan pencarian kognitif di meja bantuannya sehingga pelanggan dapat mengetikkan pertanyaan seperti, 'Bagaimana cara memperbaiki kesalahan ini?' dan mendapatkan jawaban instan.

Kesehatan

Pencarian kognitif dapat dengan cepat mengambil catatan pasien dan menganalisis dokumen teks yang kompleks. Ia juga dapat menganalisis kumpulan data medis yang sangat besar, seperti informasi genetik atau studi klinis, untuk memprediksi pola penyakit dan epidemi, dan bahkan membuat perawatan yang dipersonalisasi. Sejujurnya, ini adalah pengubah permainan untuk pengembangan obat.

📋Contoh: Dokter dapat memasukkan 'Pasien [X] hasil tes darah dan CT scan' untuk mendapatkan ringkasan baris demi baris dari catatan yang mereka butuhkan.

Manajemen pengetahuan di perusahaan

Untuk perusahaan, pencarian kognitif membantu karyawan menemukan informasi yang tepat dengan cepat, di mana pun informasi itu disimpan. Baik Anda mencari kebijakan perusahaan, detail proyek, atau wawasan industri, pencarian kognitif menyatukan semuanya dari berbagai departemen di satu tempat.

📋Contoh: Terutama berguna bagi karyawan, mereka dapat menggunakan AI di tempat kerja dan temukan jawaban atas pertanyaan umum seperti kebijakan cuti atau sumber daya pelatihan dalam hitungan detik.

Keuangan

Pencarian kognitif membantu profesional keuangan menemukan penipuan lebih cepat, menganalisis perilaku pelanggan, dan mengatur data untuk keputusan investasi yang lebih cerdas. Ini seperti memiliki asisten keuangan yang tidak pernah melewatkan detail.

📋Contoh: Bank dapat menggunakan pencarian kognitif untuk menemukan pola transaksi yang tidak biasa untuk mendeteksi penipuan dan dengan cepat menganalisis riwayat pelanggan untuk menawarkan produk keuangan yang dipersonalisasi.

Bonus: 10 Model Bahasa Besar (LLM) Terbaik

Menerapkan Pencarian Kognitif dengan ClickUp

Mari kita akui saja-informasi yang tersebar adalah mimpi buruk. Berpindah-pindah aplikasi, mencari file, dan mencoba menghubungkan titik-titik di antara data yang terpecah-pecah hanya akan menguras produktivitas. Hal ini membuat frustasi, memperlambat proyek, dan membuat kolaborasi menjadi lebih sulit dari yang seharusnya.

📮Klik Wawasan: Pekerja pengetahuan mengirim rata-rata 25 pesan setiap hari _mencari informasi.

Menurut penelitian oleh ClickUp menunjukkan bahwa rata-rata 25 pesan per hari mungkin tidak terlihat signifikan, namun hampir 1 dari 5 karyawan mengirimkan lebih dari 50 pesan kepada rekan kerja mereka. Bolak-balik pesan ini tidak hanya mengganggu. Hal ini juga bisa menjadi sangat tidak produktif - baik bagi pengirim maupun penerima pesan

untuk mencegah perpindahan platform yang tidak perlu saat mencari informasi, Anda bisa memusatkan konteks di _Klik , aplikasi segalanya untuk bekerja. aplikasi ini menyatukan tugas, file, dan percakapan Anda untuk fokus dan produktivitas yang maksimal

Masukkan ClickUp platform all-in-one yang telah membantu tim merampingkan alur kerja, meningkatkan produktivitas, dan menjaga komunikasi tetap lancar.

Tapi tunggu, masih ada lagi! Otak ClickUp dan Pencarian Terhubung ClickUp yang didukung oleh AI adalah fitur canggih yang memperluas prinsip pencarian kognitif mereka untuk memecahkan tantangan terbesar di ruang kerja - informasi yang tersimpan. Kemampuan pencarian yang canggih ini memungkinkan tim untuk menemukan dokumen, data, dan tugas sambil mengelola proyek secara efisien.

Inilah cara kerja Brain aI yang terhubung merevolusi cara Anda bekerja:

Membuat basis pengetahuan yang efektif Menciptakan basis pengetahuan yang terpusat tidak pernah semudah ini dibandingkan dengan

Dokumen ClickUp . Baik saat Anda mendokumentasikan proses atau menyusun sumber daya, Documents mengatur semuanya di satu tempat.

Rencanakan, buat, dan hubungkan alur kerja di seluruh konten basis pengetahuan dengan ClickUp Docs

Dengan Dokumen, Anda bisa:

• Menyusun dokumen yang dapat disesuaikan sepenuhnya untuk pengetahuan tim, panduan proyek, FAQ, materi orientasi, dan banyak lagi
• Menautkan Dokumen secara langsung ke tugas, proyek, atau dasbor sehingga setiap orang memiliki konteks secara sekilas
• Bekerja bersama secara real-time dengan komentar, pengeditan, dan opsi berbagi yang sebaris-tidak perlu alat bantu eksternal
• Gunakan Brain untuk menemukan Dokumen atau bagian yang tepat secara instan, bahkan di dalam tumpukan informasi perusahaan yang sangat banyak

Setelah basis pengetahuan Anda aktif dan berjalan dengan Docs, langkah selanjutnya adalah menggunakan Papan Tulis ClickUp untuk mengimplementasikan pengetahuan tersebut.

Berkolaborasi dan ciptakan basis pengetahuan yang efektif dengan Papan Tulis ClickUp

Inilah yang kami maksud 👇

• Petakan konsep, alur kerja, atau proses dengan bentuk, konektor, dan alat gambar bentuk bebas yang dapat disesuaikan
• Baik saat curah pendapat atau perencanaan, tim Anda bisa menambahkan pemikiran, mengedit, dan melihat pembaruan secara instan-di mana pun mereka berada
• Tidak seperti papan tulis tradisional, semuanya disimpan, dapat dicari, dan ditautkan, sehingga tidak ada yang hilang
• Ubah elemen papan tulis menjadiTugas ClickUp atau tautkan langsung ke proyek dan Dokumen Anda untuk eksekusi yang mulus

Ubah komponen papan tulis apa pun menjadi tugas yang dapat ditindaklanjuti dengan Papan Tulis ClickUp

Dan bagian terbaiknya? Anda bisa membawa seluruh tim Anda ke papan tulis dan membuat ruang kerja kolaboratif untuk beralih dari konsep kosong menjadi eksekusi akhir.

💡Kiat Pro: Membangun basis pengetahuan dari awal terdengar sangat berat, bukan?

Rujuklah ke sistem manajemen pengetahuan atau, bahkan lebih baik lagi, gunakan sistem Templat Basis Pengetahuan ClickUp untuk membuat dan mengatur perpustakaan digital dengan mudah. Dengan bagian untuk FAQ, artikel pengetahuan, dan sumber daya, Anda dapat merampingkan prosesnya dan memulai dalam waktu singkat!

Dapatkan informasi dan wawasan di ujung jari Anda

Kita semua pernah mengalaminya-frustrasi dan buntu, mencari tanpa henti untuk mencari informasi yang Anda tahu ada di suatu tempat di stasiun kerja Anda. Beralih antar aplikasi, menggali tumpukan data, dan akhirnya menemukan apa yang Anda butuhkan bisa menghabiskan waktu berharga yang seharusnya bisa Anda gunakan untuk menjadi produktif.

👀Tahukah Anda?

Menurut Survei terbaru dari Gartner menunjukkan bahwa 47% pekerja digital kesulitan menemukan informasi atau data yang dibutuhkan untuk melakukan pekerjaan mereka secara efektif.

Manajer Pengetahuan ClickUp Brain yang didukung AI membuat kerumitan ini menjadi masa lalu. Cukup ajukan pertanyaan kepada Brain, dan Brain akan menyaring dokumen, komentar, obrolan, email, dan wiki Anda untuk memberikan jawaban yang tepat secara instan. tidak ada lagi waktu yang terbuang-hanya informasi yang Anda butuhkan, tepat saat Anda membutuhkannya

Mulai menggunakan ClickUp Brain

ClickUp Brain

Lebih dari kami, para pengambil keputusanlah yang mempercayai ClickUp sepenuhnya. ⬇️

ClickUp membantu kami menyelesaikan dan mengirimkan proyek tepat waktu dengan tingkat akurasi yang tinggi. Kami sekarang lebih terorganisir dan siap untuk menambahkan lebih banyak proyek ke dalam jadwal kami karena manajemen proyek sekarang menjadi proses yang lancar.

Sarah Mckinney, Insinyur Utama Senior, SkylineWeb Solutions

Temukan file apa pun, secara instan

Pernahkah Anda harus membuat ulang sebuah file dari awal karena Anda tidak bisa menemukannya di lautan dokumen tepat ketika tim Anda sangat membutuhkannya? Tidak lagi!

Dengan Penelusuran Terhubung ClickUp anda dapat dengan mudah mencari PDF dokumen, dan jenis file lainnya. Bagian terbaiknya? Anda tidak perlu memisahkan perangkat lunak manajemen dokumen . ClickUp memperluas pencariannya ke seluruh ruang kerja Anda yang terhubung, sehingga Anda dapat menemukan dokumen di seluruh aplikasi-semua dari satu antarmuka.

Hubungkan aplikasi favorit Anda ke ClickUp dan temukan file apa pun secara instan menggunakan Pencarian Terhubung

Bahkan, ClickUp membawa produktivitas dan pencarian ke tingkat yang lebih tinggi dengan menyelaraskannya secara sempurna dengan prinsip-prinsip pencarian kognitif. Inilah caranya:

• ClickUp memungkinkan Anda mengakses semua informasi perusahaan Anda di satu tempat, menghemat waktu dan kewarasan
• Didukung oleh ML dan NLP, ClickUp memberikan hasil pencarian yang sesuai dengan konteks, membantu Anda menemukan jawaban yang paling relevan
• ClickUp memusatkan sumber daya, memastikan seluruh tim Anda memiliki akses cepat ke informasi yang mereka butuhkan
• ClickUp terintegrasi secara mulus dengan alat-alat seperti Google Drive, SharePoint, Figma, OneDrive, DropBox, dan Slack
• ClickUp memiliki fitur keamanan tingkat perusahaan untuk menjaga informasi Anda tetap aman dan patuh

Hasilnya?

• Penghematan waktu dalam mencari informasi
• Peningkatan kepuasan karyawan
• Keputusan yang lebih cepat dan berbasis data

Dengan ClickUp, organisasi mendapatkan penghematan waktu 30%, peningkatan kepuasan karyawan, keputusan yang lebih cepat, dan ROI yang signifikan dengan laba atas investasi 40-50x lipat

Bonus: Mengatur File dan Folder: Strategi untuk Meningkatkan Alur Kerja Anda

Tantangan dan Pertimbangan

Meskipun pencarian kognitif dapat memberikan keajaiban, Anda tetap perlu mengatasi beberapa tantangan umum AI untuk benar-benar memanfaatkannya secara maksimal:

• Keahlian dan biaya: Membangun, menyiapkan, dan menjaga sistem pencarian kognitif tetap berjalan membutuhkan banyak pengetahuan, waktu, dan biaya. Dan mari kita akui, menemukan talenta yang tepat untuk pekerjaan itu bisa jadi sulit

✅Solusi: Daripada membangun semuanya dari awal, mengapa tidak menggunakan alat yang tepat? ClickUp memungkinkan Anda melewatkan biaya awal yang tinggi, menghemat biaya pemeliharaan, dan menghindari kebutuhan akan keahlian khusus. Dengan begitu, Anda bisa fokus pada apa yang Anda lakukan dengan baik dan tetap membuka potensi penuh dari data Anda!

• Dataset: Untuk pembelajaran mesin (baik yang diawasi maupun tidak), sistem membutuhkan banyak data untuk dilatih. Namun, mendapatkan akses ke dataset berkualitas tinggi dan memberikan latihan yang cukup kepada sistem bisa jadi sulit

Solusi: Menstandarkan data dapat meningkatkan kualitas dataset, sehingga menghasilkan pelatihan yang lebih baik. Hal ini mencakup teknik-teknik seperti pembersihan teks (menghapus karakter khusus, kata henti, dan menormalkan teks), tokenisasi dan lemmatisasi, dan rekayasa fitur (misalnya, membuat fitur yang bermakna dari teks mentah atau metadata).

• Privasi dan keamanan: Sistem pencarian kognitif menganalisis banyak sekali data pengguna, yang memunculkan pertanyaan penting tentang keamanan dan privasi. Pengguna ingin tahu apakah data mereka hanya digunakan untuk pencarian dan bukan untuk hal lain

✅Solusi: Pastikan Anda memiliki langkah-langkah keamanan yang solid dengan enkripsi, kontrol akses, dan kata sandi yang kuat. Selain itu, jelaskan kepada pengguna Anda tentang bagaimana data mereka ditangani. Transparansi ini membangun kepercayaan.

Tren Masa Depan dalam Pencarian Kognitif

Masa depan penelusuran kognitif bergerak lebih dari sekadar mengetik dengan penelusuran multimodal. Bayangkan menemukan apa yang Anda butuhkan dengan menggunakan gambar, suara, atau bahkan video, bukan teks. Alat-alat seperti Alexa, Google Assistant, dan Google Lens telah menunjukkan bagaimana pencarian intuitif dapat menjadi, memungkinkan Anda bertanya, menunjukkan, atau memainkan sesuatu untuk mendapatkan hasil.

melalui Kata Kunci Pencarian kognitif juga menjadi lebih imajinatif dengan integrasi AI yang lebih dalam, terutama melalui AI generatif. Teknologi ini meningkatkan pencarian dengan memecah konten yang kompleks, menggabungkan informasi dari berbagai sumber, dan menghilangkan detail yang tidak relevan. Ikhtisar AI Google adalah contohnya.

Hasilnya? Jawaban yang lebih cepat dan lebih sesuai yang membuat pencarian informasi (dan jawaban) menjadi lebih mudah.

Mengakses Pengetahuan Organisasi Dari Sumber Terpadu dengan ClickUp

Pencarian kognitif menciptakan pengalaman pencarian terpadu. Ini adalah alat yang sangat berharga bagi tim untuk menemukan informasi yang relevan dan mencegah pemborosan waktu. Ketika mencari informasi menjadi mudah, tim Anda dapat fokus pada pelaksanaan tugas, beralih ke tugas berikutnya, dan meningkatkan produktivitas mereka.

Dengan alat manajemen proyek yang memiliki fungsi pencarian kognitif terintegrasi seperti ClickUp, menemukan informasi dan menyederhanakan penemuan pengetahuan menjadi lebih mudah dari sebelumnya!

ClickUp menyatukan alur kerja, menghubungkan dengan aplikasi favorit Anda, dan menyematkan pencarian di mana pekerjaan terjadi untuk membebaskan Anda dari siklus mencari wawasan dan kehilangan produktivitas. Dapatkan ClickUp secara gratis hari ini dan ucapkan selamat tinggal pada biaya besar dari pengetahuan yang terputus. 👋