작년의 전략, 성과 인사이트 또는 영업 데이터를 추적하려는 프로젝트 관리자가 있다고 가정해 봅시다. 수많은 회사 정보를 검색해 보지만, 기존 검색 시스템은 관련 없는 결과를 가져오기 때문에 도움이 되지 않는다는 것을 깨닫고 좌절하게 됩니다.
문제의 근원은 무엇일까요? 비정형 데이터 소스, 압도적인 양의 정보, 단절된 시스템, 열악한 통합_ 이러한 문제는 혼란을 야기해 시간을 낭비하고, 마감일을 놓치고, 노력을 중복하며, 불필요한 비용을 발생시킵니다.
바로 이 지점에서 인지 검색이 판도를 바꿉니다. 인지 검색은 조직의 지식에 액세스하고 소비하는 방식을 혁신하여 더 빠르고 효율적으로 만들어줍니다.
이 블로그 게시물에서는 인지 검색이 어떻게 정확한 인사이트를 발견하고, 지식 검색을 최적화하며, 이전과는 전혀 다른 방식으로 의사결정을 개선하는 데 도움이 되는지 살펴봅니다.
시작하세요!
⏰60초 요약
- 인지 검색은 머신 러닝 및 자연어 처리(NLP)와 같은 AI 기술을 사용하여 정보를 처리하고 검색하여 문맥을 인식하는 결과를 제공합니다
- 쿼리의 의미를 이해하고, 사용자 상호 작용을 통해 학습하며, 여러 데이터 소스에 액세스하여 정확하고 개인화된 결과를 제공한다는 점에서 기존 검색과 차별화됩니다
- 인지 검색은 데이터 수집, 인덱싱, 보강, 쿼리 이해, 지속적인 학습과 같은 기술을 사용하여 결과를 개선합니다
- 전자 상거래 및 고객 지원부터 의료, 기업 지식 관리, 금융에 이르기까지 인지 검색은 산업 전반에 걸쳐 유용한 애플리케이션을 찾아냅니다
- 인지 검색 구현의 어려움은 전문성 부족, 높은 비용, 일관되지 않은 데이터 품질, 프라이버시 문제 등입니다
- ClickUp은 연결된 검색, AI, 문서, 화이트보드를 통해 확장 가능하고 지속 가능한 솔루션을 제공합니다
- 보다 직관적이고 맞춤화된 검색 경험을 위한 멀티모달 검색과 심층적인 AI 통합이 미래 트렌드가 될 것입니다
인지 검색이란 무엇인가요?
인지 검색은 고급 정보 검색 머신러닝(ML), 딥러닝, 자연어 처리(NLP) 알고리즘과 같은 정교한 인공지능(AI) 기술을 사용하여 정보를 처리, 정리, 검색하는 방식입니다.
이러한 AI 기반 검색 엔진 은 새로운 데이터를 처리하면서 스스로 학습하고 개선하여 사용자에게 직관적이고 맥락에 맞는 결과를 제공합니다.
일반적인 기업 검색 시스템과 다른 점은 다음과 같습니다:
🔍검색 방식: 기존의 정보 검색은 검색 쿼리의 단어를 문서에 있는 단어와 일치시키며, 종종 문맥이 누락되기도 합니다. 하지만 인지 검색은 쿼리의 의미를 이해하여 보다 정확하고 관련성 높은 결과를 제공합니다.
개선 방법: 일반 검색 시스템은 사용자의 행동에 따라 적응하지 못합니다. 반면, 인지 검색은 사용자가 참여하는 쿼리 응답을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 결과를 개선하여 더욱 유용해집니다.
👀어떻게 보이는가: 기존의 기업 검색은 일반적으로 데이터베이스와 같은 하나의 구조화된 소스에서 데이터를 가져옵니다. 반면, 인지 검색은 정형 및 비정형 데이터를 포함한 여러 소스를 활용하여 보다 폭넓은 검색 기능을 제공합니다.
🗃️데이터 처리 방법: 데이터가 증가함에 따라 기존의 기업 검색 시스템은 속도가 느려지거나 어려움을 겪을 수 있습니다. 인지 검색은 빠르고 정확한 결과를 유지하면서 방대한 양의 복잡한 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.
이제 기존 검색과 인지 검색이 서로 어떻게 비교되는지 좀 더 세밀하게 살펴보겠습니다
기준 | 전통적 검색 | 인지적 검색 | | ----------------------- | ------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 검색 메커니즘 키워드 매칭에 크게 의존 ML, NLP, 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 쿼리를 이해하고 문맥 인식 인사이트 추출 데이터 소스 | 단일 소스, 정형 데이터 | 다중 소스, 비정형 데이터 | | 사용자 입력 | 특정 키워드를 포함한 전체 쿼리 요구 | 자연어 쿼리 지원 | 개선 정적, 기본 정보만 제공 | 동적, 관계 및 사용자 기록을 학습하여 의미 있고 가치 있는 인사이트 생성 | | 대용량 데이터 소스 처리 문제 해결 | 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리합니다
기존 검색과 인지 검색 비교
또한 읽기: 머신러닝과 인공 지능의 차이점 인지 검색의 ## 이점
지식창고에 인지 검색을 추가하려는 경우 기업에 큰 도움이 될 수 있는 이유는 다음과 같습니다:
- 정확도 향상:인지 검색은 NLP 알고리즘을 통해 쿼리를 파헤쳐 그 뒤에 숨겨진 문맥, 정서 및 의도를 이해합니다. 따라서 정확한 검색 결과와 문제를 정확하게 해결하는 풍부한 인사이트를 얻을 수 있습니다
- 개인화된 결과: 인지 검색은 ML을 사용해 사용자의 과거 검색을 학습하고 시간이 지남에 따라 적응하므로 검색할 때마다 나를 이해하는 누군가로부터 맞춤화된 추천을 받는 듯한 느낌을 줍니다
- 비정형 데이터 처리: 비즈니스 데이터의 대부분은 이메일, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 비정형 정보로, 이해하기 어려울 수 있습니다. 하지만 인지 검색은 다양한 유형의 원시 콘텐츠를 분석하여 팀에 유용한 인사이트를 끌어낼 수 있습니다
- 다양한 언어 및 형식 지원: 쿼리가 영어, 스페인어 또는 다른 어떤 언어이든, 인지 검색은 이를 처리할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 언어와 형식으로 필요한 것을 검색할 수 있습니다
- 확장성 및 유연성: 데이터 양이 증가하거나 비즈니스 프로세스가 변경됨에 따라 인지 검색은 원활하게 적응하여 정확도와 성능을 유지하면서 손쉽게 확장할 수 있습니다
재미있는 사실: 인지 검색은 우리 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방합니다. 신경망을 사용해 뉴런이 연결되고 발화하는 것과 같은 방식으로 데이터를 클러스터링하고 연결하여 디지털 '사고 과정'을 생성합니다
인지 검색은 어떻게 작동하나요?
인지 검색은 검색 쿼리, 관련 문서, 인덱싱 엔진을 그 흐름에 통합합니다.
방법은 ⬇️
1. 데이터 수집
- 데이터베이스, 문서, 이메일, 멀티미디어, 웹 콘텐츠 등 다양한 소스에서 정보를 수집합니다
- 다양한 형식(예: PDF, 오디오, 비디오)의 원시 데이터를 통합된 구조로 변환하여 전체 텍스트 검색이 가능하도록 준비합니다
2. 데이터 인덱싱
- 인덱싱 엔진을 사용해 수집된 데이터를 검색 가능한 구조로 정리합니다
- 메타데이터(예: 파일 유형, 날짜, 저자)를 첨부 파일에 추가하여 데이터 세트를 보강함으로써 사용자가 검색 쿼리를 입력할 때 관련 문서를 정확하게 검색할 수 있도록 보장합니다
3. 데이터 보강
AI 기술을 적용하여 원시 데이터를 강화합니다:
- NLP는 데이터의 문맥, 의도, 정서를 이해합니다
- 시맨틱 분석은 용어 뒤에 숨겨진 의미를 일치시켜 검색 엔진이 문자 그대로의 키워드 일치뿐만 아니라 쿼리의 의도에 따라 결과를 검색할 수 있도록 합니다
📌 예를 들어, 사용자가 '깨진 휴대폰 화면을 고치는 방법'을 검색하면, 시맨틱 분석을 사용하는 인지 검색 엔진은 다음과 같은 결과를 반환할 수 있습니다:
"금이 간 스마트폰 화면 수리 가이드"와 같은 결과가 표시될 수 있습니다
"DIY 휴대폰 화면 교체 팁."
"휴대폰 화면을 위한 최고의 수리 키트."
시스템은 "고장" 또는 "수정"과 같은 문자 그대로의 키워드에만 집중하는 대신 휴대폰 화면 수리를 위한 쿼리 검색 솔루션의 의도를 이해합니다. 따라서 정확한 단어가 일치하지 않더라도 보다 관련성 있고 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.
- 음성-텍스트 변환은 전체 텍스트 검색 기능에 포함될 수 있도록 오디오를 텍스트로 변환합니다
- 엔티티 인식은 사람, 장소 또는 조직과 같은 중요한 엔티티를 식별하고 태그합니다
📌 예시: 센트럴 파크(또는 기타 유명한 장소 및 인물)에 대해 검색하면 이에 대한 주요 정보를 반환하는 Google의 지식 패널
Google에서 센트럴파크를 검색하면 '정보' 섹션에 위치, 크기, 운영 시간, 주요 기능 등 자세한 정보가 표시됩니다
- 시각적 데이터 처리는 이미지나 비디오를 분석하여 검색 쿼리에 액세스할 수 있도록 합니다
4. 쿼리 이해도 및 관련성 순위
- NLP를 통해 사용자의 의도를 이해하고 동의어, 오타, 모호성을 고려하여 검색 쿼리를 처리합니다
- 이전 상호 작용과 사용자별 컨텍스트를 사용하여 가장 관련성이 높은 문서를 개인화합니다
- 메타데이터, 쿼리 의도 및 컨텍스트를 기반으로 결과에 관련성 점수 할당
5. 결과 표시
- 필터, 카테고리 또는 강조 표시된 발췌문과 함께 결과를 표시하여 사용자가 대규모 데이터 세트를 탐색할 수 있도록 도와줍니다
- 즉시 사용할 수 있도록 정보 요약 또는 관련 문서에 연결된 링크 제공
6. 지속적인 학습
- 사용자 행동(예: 클릭 수, 결과에 소요된 시간)을 추적하여 시간이 지남에 따라 검색 엔진의 효율성을 개선합니다
- 사용자의 검색 습관에 맞게 알고리즘을 지속적으로 업데이트합니다
워크플로우 예시 👇
- 사용자가 '올해 최신 마케팅 트렌드'라는 검색 쿼리를 입력합니다
- 시스템이 쿼리를 해석하고 NLP와 시맨틱 분석을 적용하여 의도를 파악합니다
- 인덱싱 엔진이 데이터 세트를 스캔하여 문맥 메타데이터가 풍부한 관련 문서를 위치시킵니다
- 결과는 관련성에 따라 순위가 매겨지고 명확한 하이라이트 및 인사이트와 함께 표시됩니다
'올해 최신 마케팅 트렌드'를 Google 검색하면 다양한 출처의 키 트렌드에 대한 확장 가능한 섹션, 마케팅 트렌드 및 전략에 대한 블로그, '사람들도 묻는다' 섹션 등 다양한 결과가 배열되어 있습니다
인지 검색 플랫폼의 ## 주요 기능
인지 검색 플랫폼에는 강력한 몇 가지 두드러진 기능이 있습니다:
- 대화형 검색 인터페이스: 친구와 대화하듯 질문할 수 있습니다. 인지 검색 엔진을 사용하면 _'2024년 3분기 클라이언트 주문과 관련된 모든 데이터 보여줘'와 같은 구체적인 내용을 쿼리하고 고급 검색 기능을 사용하여 관련 결과를 제공하는 것을 볼 수 있습니다
- 연합 검색: 여러 시스템과 데이터베이스가 연결이 끊어져 있어도 검색이 가능합니다. 파일이 클라우드 스토리지나 로컬 서버에 흩어져 있든, 연합 검색은 모든 소스에서 텍스트를 찾고 추출할 수 있도록 지원합니다
- 고급 검색 옵션: 자세한 결과가 필요한 경우, 인지 검색 솔루션은 불린 검색(AND, OR, NOT), 키워드 변형, 날짜 범위 등과 같은 패싯 탐색 옵션을 제공합니다. 문서 유형, 저자 또는 위치별로 필터링하여 원하는 문서를 정확하게 찾을 수도 있습니다
- 개인화: 머신러닝과 컴퓨터 비전을 통해 사용자의 습관과 선호도에 맞게 조정됩니다. 사용자의 워크플로우를 이해함으로써 검색 엔진이 가장 관련성이 높은 정보를 자동으로 표시합니다
- 보안 및 프라이버시: 인지 검색은 암호화, 액세스 제어, 보안 연결(예: HTTPS)과 같은 강력한 보안 조치를 지원하여 사용자의 정보를 위협으로부터 보호합니다
👀알고 계셨나요?
20세기 중반, 인지 과학은 다음과 같은 덕분에 중심 단계에 들어섰습니다 노암 촘스키의 구문 구조 1957년. 흔히 '인지 혁명'이라고 불리는 이 시대는 우리의 마음이 어떻게 작동하는지에 대한 이해에 주목하면서 인간처럼 생각하고 정보를 처리하는 기술의 길을 열었습니다.
인지 검색의 응용 분야
인지 검색은 모든 종류의 산업에서 나타나고 있으며, 우리가 미처 알지 못하는 방식으로 삶을 훨씬 더 편리하게 만들어주고 있습니다!
자세히 살펴보세요:
이커머스
전자상거래에서 인지 검색은 사용자의 나이, 성별, 위치, 과거 구매 내역, 심지어 예산까지 고려하여 사용자가 좋아할 만한 제품을 제안합니다. 또한 오타가 있거나 다른 단어를 사용하더라도 사용자가 의도한 바를 파악하여 원하는 것을 정확하게 찾아냅니다.
예시: Amazon이 어떻게 사용자의 쇼핑 습관에 따라 어떤 제품을 추천할지 정확히 알고 있는지 궁금한 적이 있나요? 이것이 바로 인지 검색이 작동하는 방식입니다.
고객 지원
인지 검색은 고객 지원을 더욱 효율적으로 만들어 줍니다. 사용자가 셀프 서비스 포털에서 솔루션을 찾을 수 있도록 챗봇을 지원하고 지원 티켓을 적합한 팀에 자동으로 라우팅합니다. 이는 더 빠른 문제 해결과 더 높은 고객 만족도를 의미합니다.
예시: 한 소프트웨어 회사는 헬프 데스크에서 인지 검색을 사용하여 고객이 '이 오류를 어떻게 해결하나요'와 같은 질문을 입력하면 즉각적인 답변을 얻을 수 있도록 합니다.
헬스케어
인지 검색은 환자 기록을 빠르게 검색하고 복잡한 텍스트 문서를 분석할 수 있습니다. 또한 유전 정보나 임상 연구와 같은 방대한 의료 데이터 세트를 분석하여 질병 패턴과 전염병을 예측하고 개인화된 치료법을 만들 수도 있습니다. 솔직히 말해서, 이것은 신약 개발의 판도를 바꿀 수 있는 기술입니다.
예시: 의사는 '환자 [X] 혈액 검사 및 CT 스캔 결과'를 입력하면 필요한 기록을 한 줄씩 요약하여 얻을 수 있습니다.
기업의 지식 관리 ### 기업 내 지식 관리
기업의 경우, 인지 검색은 직원들이 저장된 위치에 상관없이 올바른 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 회사 정책, 프로젝트 세부 정보 또는 업계 인사이트를 찾고 있든, 인지 검색은 여러 부서의 모든 것을 한곳에 모아줍니다.
📋예시: 직원들에게 특히 유용한 기능은 다음과 같습니다 직장에서 AI 사용 를 통해 휴가 정책이나 교육 리소스와 같은 일반적인 질문에 대한 답을 몇 초 안에 찾을 수 있습니다.
금융
금융 전문가들은 인지 검색을 통해 사기를 더 빨리 발견하고, 고객 행동을 분석하고, 데이터를 정리하여 더 현명한 투자 결정을 내릴 수 있습니다. 마치 세세한 부분까지 놓치지 않는 재무 비서가 있는 것과 같습니다.
예시: 은행에서는 인지 검색을 사용해 비정상적인 트랜잭션 패턴을 찾아내어 사기를 탐지하고 고객 이력을 빠르게 분석하여 맞춤형 금융 상품을 제공할 수 있습니다.
ClickUp으로 인지 검색 구현하기
흩어져 있는 정보는 악몽과도 같습니다. 앱 사이를 이동하고, 파일을 찾고, 조각난 데이터 사이의 점을 연결하려고 하면 생산성이 떨어질 수밖에 없습니다. 답답하고, 프로젝트 속도가 느려지고, 협업이 필요 이상으로 어려워집니다.
ClickUp 인사이트: 지식 근로자들은 평균적으로 매일 25개의 메시지를 보냅니다 정보 검색 중_.
에 따르면 clickUp의 조사에 따르면 에 따르면 하루 평균 25개의 메시지가 별것 아닌 것 같지만, 직원 5명 중 1명은 동료에게 50개 이상의 메시지를 보내는 것으로 나타났습니다. 이러한 주고받기는 단순히 산만하기만 한 것이 아닙니다. 또한 발신자와 수신자 모두에게 심각한 비생산성을 초래할 수 있습니다
정보 검색 시 불필요한 플랫폼 이동을 방지하려면 다음에서 컨텍스트를 중앙 집중화할 수 있습니다 클릭업 클릭업 업무의 모든 것을 위한 앱. 작업, 파일, 대화를 한 곳에 모아 집중력과 생산성을 극대화합니다_
Enter ClickUp 이미 팀의 워크플로우 간소화, 생산성 향상, 원활한 커뮤니케이션을 지원하는 올인원 플랫폼입니다.
하지만 잠깐만요, 더 있습니다! ClickUp Brain 및 ClickUp의 AI 기반 연결 검색 는 인지 검색 원리를 확장하여 작업 공간의 가장 큰 과제인 고립된 정보를 해결하는 고급 기능입니다. 이러한 정교한 검색 기능을 통해 팀은 문서, 데이터, 작업을 찾는 동시에 프로젝트를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
Brain의 연결된 AI 는 일하는 방식을 혁신합니다:
효과적인 지식창고 만들기 중앙 집중식 지식창고 만들기 를 만들기가 그 어느 때보다 쉬워졌습니다
ClickUp 문서 . 프로세스를 문서화하든 리소스를 컴파일하든, 문서는 모든 것을 한곳에 정리해 줍니다.
ClickUp 문서를 사용하여 지식창고 콘텐츠 전반의 워크플로우를 플랜, 생성 및 연결하세요
문서를 사용하면 가능합니다:
- 팀 지식, 프로젝트 가이드, FAQ, 온보딩 자료 등을 위한 완전히 사용자 지정 가능한 문서 초안 작성
- 문서를 작업, 프로젝트 또는 대시보드에 직접 연결하여 모든 사람이 한 눈에 컨텍스트를 파악할 수 있습니다
- 인라인 댓글, 편집 및 공유 옵션으로 외부 도구 없이 실시간으로 함께 작업하세요
- 방대한 기업 정보 더미 속에서도 적합한 문서 또는 섹션을 즉시 찾을 수 있는 Brain 사용
문서로 지식창고를 실행하고 나면 다음 단계는 다음을 사용하는 것입니다 ClickUp 화이트보드 를 사용하여 해당 지식을 구현할 수 있습니다.
ClickUp 화이트보드로 협업하고 효과적인 지식창고 만들기
이렇게 하세요 👇
- 사용자 정의 가능한 모양, 커넥터 및 무료 양식 그리기 도구를 사용하여 개념, 워크플로우 또는 프로세스를 지도화하세요
- 브레인스토밍을 하든 플랜을 세우든, 팀은 어디서든 생각을 추가하고, 편집하고, 업데이트를 즉시 확인할 수 있습니다
- 기존 화이트보드와 달리 모든 것이 저장, 검색 및 연결되므로 잃어버릴 염려가 없습니다
- 화이트보드 요소를 다음으로 변환ClickUp 작업 로 변환하거나 프로젝트 및 문서에 직접 연결하여 원활하게 실행할 수 있습니다
ClickUp 화이트보드로 모든 화이트보드 구성 요소를 실행 가능한 작업으로 전환하세요
가장 좋은 점은? 팀 전체를 화이트보드에 초대하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다 협업 작업 공간 만들기 를 만들어 아이디어에서 최종 실행으로 나아갈 수 있습니다.
전문가 팁: 처음부터 지식창고를 구축하는 것이 부담스럽게 느껴지시나요?
지식창고의 지식 관리 시스템 또는 더 좋은 방법은 ClickUp 지식 베이스 템플릿 를 사용하여 디지털 라이브러리를 손쉽게 만들고 정리할 수 있습니다. FAQ, 지식 문서 및 리소스 섹션을 통해 프로세스를 간소화하고 바로 시작할 수 있습니다!
손끝에서 정보와 인사이트 얻기
워크스테이션 어딘가에 있을 것 같은 정보를 찾기 위해 끝없이 검색하다가 좌절하고 막막했던 경험이 누구나 있을 것입니다. 여러 앱을 전환하고, 산더미처럼 쌓인 데이터를 샅샅이 뒤져서 결국 필요한 정보를 찾다 보면 생산성에 투자할 수 있는 소중한 시간을 빼앗기게 됩니다.
👀알고 계셨나요?
에 따르면 가트너의 최근 설문조사에 따르면 에 따르면 디지털 작업자의 47%가 업무를 효과적으로 수행하는 데 필요한 정보나 데이터를 찾는 데 어려움을 겪고 있다고 합니다.
ClickUp Brain의 AI 기반 Knowledge Manager를 사용하면 이러한 번거로움이 사라집니다. Brain에게 질문하기만 하면 문서, 댓글, 채팅, 이메일, 위키를 샅샅이 뒤져 정확한 답변을 즉시 제공합니다. 더 이상 시간 낭비 없이 필요할 때 필요한 정보만 정확하게 얻을 수 있습니다
ClickUp Brain
우리보다 ClickUp을 더 신뢰하는 것은 바로 의사 결정권자입니다. ⬇️
ClickUp은 높은 정확도로 프로젝트를 제시간에 완료하고 납품하는 데 큰 도움이 됩니다. 이제 프로젝트 관리가 원활해져서 더 체계적이고 더 많은 프로젝트를 타임라인에 추가할 수 있게 되었습니다
사라 맥키니, 선임 수석 엔지니어, SkylineWeb Solutions
어떤 파일이든 즉시 찾기
팀이 가장 필요로 할 때 수많은 문서 속에서 파일을 찾을 수 없어 처음부터 다시 만들어야 했던 적이 있나요? 이제 더 이상 그럴 필요가 없습니다!
이제 ClickUp의 연결 검색 를 통해 쉽게 pDF 검색 , 문서 및 기타 파일 유형을 검색할 수 있습니다. 가장 좋은 점은? 별도의 문서 관리 소프트웨어 . ClickUp은 연결된 전체 작업 공간으로 검색을 확장하여 하나의 인터페이스에서 모든 앱에서 문서를 찾을 수 있습니다.
즐겨 찾는 앱을 ClickUp에 연결하고 연결 검색을 사용하여 파일을 즉시 찾으십시오
실제로 ClickUp은 인지 검색 원칙에 완벽하게 부합하여 생산성과 검색의 수준을 한 단계 끌어올립니다. 방법은 다음과 같습니다:
- ClickUp을 사용하면 모든 기업 정보에 한곳에서 액세스할 수 있어 시간과 정신이 절약됩니다
- ML과 자연어 처리(NLP) 기반의 ClickUp은 컨텍스트 인식 검색 결과를 제공하여 가장 관련성 높은 답변을 찾을 수 있도록 도와줍니다
- ClickUp은 리소스를 중앙 집중화하여 전체 팀이 필요한 정보에 빠르게 액세스할 수 있도록 보장합니다
- ClickUp은 Google Drive, SharePoint, Figma, OneDrive, Dropbox, Slack과 같은 도구와 원활하게 통합됩니다
- ClickUp에는 정보를 안전하게 보호하고 규정을 준수하는 엔터프라이즈급 보안 기능이 있습니다
결과는?
- 정보 검색에 소요되는 시간 절약
- 직원 만족도 향상
- 데이터에 기반한 신속한 의사 결정
ClickUp을 통해 조직은 30%의 시간 절약, 직원 만족도 향상, 신속한 의사 결정, 40~50배의 투자 수익률로 상당한 ROI를 달성할 수 있습니다
보너스: 파일 및 폴더 정리하기: 워크플로우 개선을 위한 전략
과제 및 고려 사항
인지 검색은 놀라운 일을 할 수 있지만, 여전히 다음과 같은 것들이 필요합니다 몇 가지 일반적인 AI 과제를 극복해야 합니다 를 최대한 활용하세요:
- 전문 지식과 비용: 인지 검색 시스템을 구축, 설정, 운영하려면 많은 노하우와 시간, 비용이 필요합니다. 또한, 업무에 적합한 인재를 찾는 것도 쉽지 않을 수 있습니다
솔루션: 처음부터 모든 것을 구축하는 대신 적절한 도구를 사용하는 것은 어떨까요? ClickUp을 사용하면 높은 초기 비용과 지속적인 유지보수 비용을 절약하고 전문 지식이 필요하지 않습니다. 이렇게 하면 가장 잘하는 일에 집중하면서도 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다!
- 데이터 세트: 머신러닝(지도 학습이든 비지도 학습이든)의 경우, 시스템에는 학습할 데이터가 많이 필요합니다. 그러나 최고 품질의 데이터 세트에 액세스하고 시스템에 충분한 연습을 제공하는 것은 까다로울 수 있습니다
해결 방법: 데이터를 표준화하면 데이터 세트의 품질을 향상시켜 결과적으로 더 나은 학습을 할 수 있습니다. 여기에는 텍스트 정리(특수 문자, 중단어 제거, 텍스트 정규화), 토큰화 및 레매타이제이션, 피처 엔지니어링(예: 원시 텍스트 또는 메타데이터에서 의미 있는 기능 생성)과 같은 기술이 포함됩니다.
- 개인정보 보호 및 보안: 인지 검색 시스템은 방대한 사용자 데이터를 분석하기 때문에 보안과 프라이버시에 대한 중요한 질문이 제기됩니다. 사용자는 자신의 데이터가 검색에만 사용되고 다른 용도로는 사용되지 않는지 알고 싶어 합니다
해결 방법: 암호화, 액세스 제어, 강력한 비밀번호를 통해 강력한 보안 조치를 마련하세요. 또한 사용자의 데이터가 어떻게 처리되는지 사용자에게 투명하게 공개하세요. 이러한 투명성은 신뢰를 구축합니다.
인지 검색의 미래 트렌드
인지 검색의 미래는 멀티모달 검색을 통해 타이핑을 넘어서는 방향으로 나아가고 있습니다. 텍스트 대신 이미지, 음성, 심지어 비디오를 사용하여 필요한 것을 찾는다고 상상해 보세요. Alexa, Google Assistant, Google Lens와 같은 도구는 이미 직관적인 검색이 얼마나 직관적인지 보여주고 있으며, 사용자가 무언가를 묻거나 보여주거나 재생하여 결과를 얻을 수 있도록 해줍니다.
via 키워드 인지 검색은 또한 주로 생성 AI를 통해 더 깊은 AI 통합으로 더욱 상상력이 풍부해지고 있습니다. 이 기술은 복잡한 콘텐츠를 세분화하고, 여러 출처의 정보를 병합하고, 관련 없는 세부 정보를 제거하여 검색을 향상시킵니다. Google의 AI 개요가 대표적인 예입니다.
그 결과는? 더 빠르고 맞춤화된 답변으로 정보(및 답변)를 손쉽게 찾을 수 있습니다.
ClickUp으로 통합된 소스에서 조직 지식에 액세스하세요
인지 검색은 통합된 검색 환경을 만듭니다. 이는 팀이 관련 정보를 찾고 시간 낭비를 방지할 수 있는 귀중한 도구입니다. 정보 검색이 쉬워지면 팀은 작업을 실행하고 다음 작업으로 넘어가는 데 집중하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
ClickUp과 같은 인지 검색 기능이 통합된 프로젝트 관리 도구를 사용하면 정보를 찾고 지식 검색을 간소화하는 것이 그 어느 때보다 쉬워집니다!
ClickUp은 워크플로우를 통합하고, 즐겨찾는 앱과 연결하며, 일할 때 검색을 내장하여 인사이트를 찾기 위해 검색하고 생산성을 잃는 주기에서 벗어나게 해줍니다. 오늘 ClickUp 무료로 받기 단절된 지식으로 인한 막대한 비용에 작별을 고하세요. 👋