نحن جميعًا على دراية بمفهوم البحث. نبحث عن الأشياء عبر الإنترنت كل يوم. سواء كان ذلك بكتابة شيء ما في جوجل، أو في هواتفنا، أو في موقع ويب أو تطبيق معين، فإن فعل إدخال مصطلح البحث وتقديم مجموعة من النتائج هو شيء معروف. نقوم بذلك بشكل متكرر وبشكل تلقائي لدرجة أن العملية وراء فعل البحث ليست شيئًا نفكر فيه غالبًا. لكن ماذا يتطلب البحث فعليًا؟

ما هو البحث التقليدي؟

في البحث التقليدي، يجب أن تعرف ما تبحث عنه. لا تذهب إلى جوجل وتبدأ في الكتابة بلا هدف؛ لديك شيء في ذهنك تحتاج إلى العثور عليه. ثانيًا، يجب أن تحدد أفضل طريقة لصياغة استفسارك من أجل ظهور الشيء الذي تبحث عنه. على سبيل المثال، إذا كنت تبحث عن معلومات حول مؤتمر غورو Empower، فإن كتابة مصطلح عام مثل “empower” في جوجل لن يكون كافيًا. تحتاج إلى إعطاء محرك البحث السياق. وأخيرًا، يجب عليك أن تذهب فعليًا إلى مكان ما، مثل جوجل أو شريط البحث، لكتابة مصطلحات البحث الخاصة بك.

بسيط جدًا، أليس كذلك؟

لكن ماذا لو كنت لا تعرف بالضبط ما تبحث عنه؟ ماذا لو كانت لديك فكرة غير واضحة، لكنك لا تعرف كيف تعبر عنها؟ نحن جميعًا على دراية بإحساس البحث عن الأشياء في جوجل درايف وعدم تذكر بالضبط ما كان يسمى ذلك المستند. تحدث هذه اللحظات طوال الوقت، كل يوم. عندما لا تستطيع تذكر ما اسم المورد الذي تحتاج إليه، أو لا تتذكر ما إذا كنت قد رأيت ذلك في Slack أو Gmail، أو لا تتذكر من شاركها، كيف تذهب للعثور عليها؟ البحث التقليدي لن يساعدك كثيرًا.

علاوة على ذلك، فإن البحث يستهلك وقتًا ثمينًا يمنعنا من أداء وظائفنا.

ماذا لو لم يكن عليك الذهاب إلى أي مكان والبحث فعليًا على الإطلاق؟ ماذا لو كان يمكن العثور عليك بدلاً من ذلك؟ هذا ما نعنيه بأن أفضل بحث هو عدم البحث. دعنا نتعمق في ما يبدو عليه ذلك.

ما هو عدم البحث؟

عدم البحث هو مفهوم الحصول على المعلومات المطلوبة ودفعها إليك دون الحاجة إلى معرفة بالضبط ما الذي تبحث عنه. عدم البحث لا يعني أن البحث سوف يختفي. البحث لن يذهب إلى أي مكان. سنحتاج دائمًا إلى البحث لإظهار الأشياء، ما لم نطور يومًا ما تقنية يمكنها قراءة عقولنا (فكرة مخيفة). عندما نقول "أفضل بحث هو عدم البحث"، فهذا ليس للدعوة إلى القضاء على البحث تمامًا. إنه فقط يعني أنه في بعض الأحيان هناك بديل للبحث، وينطوي ذلك على اكتشاف المعلومات دون الحاجة إلى فعل البحث جسديًا.

إذا عدنا إلى أساسيات البحث، يمكنك أن ترى أين قد يكون غير كافٍ: يجب أن تعرف ما تبحث عنه، ويجب أن تعرف كيف تصيغ بحثك عن طريق توفير سياق إضافي، ويجب أن تكتب فعليًا استفسارك. تنفيذ البحث يعني أنه يجب أن تعرف أن هناك شيئًا موجودًا، وهذا يستبعد بالضرورة أشياء قد لا تعرفها موجودة. تخيل أنك موظف مبيعات وتتلقى طلبًا من عميل محتمل للحصول على مثال حول كيفية حل عميل حالي لمشكلة X. لاستخراج مثال، تذهب إلى أداة تمكين المبيعات الخاصة بك وتبحث عن "دراسة حالة مشكلة X" وتختار من النتائج.

لكن هنا هو المكان الذي يصبح فيه البحث محددًا: شريط البحث الخاص بك مثل صفحة فارغة بدون أي سياق بخلاف ما تقدمه. لذا رغم أنك لديك بريد إلكتروني كامل من هذا العميل يشرح ما الذي يبحث عنه، لا يزال يتعين عليك البدء من جديد في شريط البحث وإدخال سياقك الخاص. بسبب ذلك، تبحث عن ما تعرف أنه موجود، مثل "دراسة حالة". لكن ما لا تعرفه هو أنه توجد اقتباسات في منشور مدونة تعالج مشكلة X تمامًا، ومع ذلك قد لا يتم عرض هذا النتيجة لأنك بحثت تحديدًا عن دراسة حالة. أو، لأن مصطلح "مشكلة X" لا يظهر في عنوان منشور المدونة.

الآن، تخيل بدلاً من ذلك أنك لا تحتاج إلى البحث على الإطلاق. ماذا لو كان بإمكانك الاستفادة من السياق الموجود بالفعل على شاشتك - بريد العميل - والحصول على جميع المعلومات ذات الصلة مدفوعة إليك (سواء كنت تعرف أنها موجودة أم لا) بناءً على ذلك السياق، دون الحاجة إلى كتابة مصطلح البحث على الإطلاق؟ من المحتمل أن تكتشف منشور المدونة الذي لم تكن تعرف عنه والذي يجيب بشكل أفضل على سؤال عميلك من دراسة الحالة التي اخترتها. أفضل بحث هو عدم البحث؛ ومع الذكاء الاصطناعي، إنها حقيقة.

ما هو البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي هو عندما يتم اقتراح المعلومات بشكل خوارزمي دون الحاجة إلى البحث عنها. لقد بدأت التقنية بالفعل في إنقاذنا من عمليات البحث. نحصل على اقتراحات بدون بحث طوال الوقت: يظهر عنوانك في Waze عندما تظن التطبيق أنك قد تكون على وشك القيادة إلى المنزل؛ يقترح آيفون جهات الاتصال لتراسلها بناءً على المحادثات الجارية؛ تظهر لك صفحة استكشاف في إنستغرام منشورات قد تعجبك بناءً على منشورات أخرى أعجبت بها. لقد بدأت التطبيقات التي نعتمد عليها في حياتنا اليومية في استخدام سياق حياتنا لتقديم معلومات قد نجدها مثيرة للاهتمام. وهذا مفيد بطبيعته لأنه يوفر لنا الوقت ولا يجبرنا على تكرار الجهود من خلال توفير سياقات موجودة. وإذا كانت النتيجة المقترحة ليست دقيقة (ربما لست على وشك القيادة إلى المنزل) يمكنك تجاهل الاقتراحات والبحث عن عنوان جديد على أي حال.

قد لا يبدو العبء الناتج عن البحث الجسدي كبيرًا، لكن إذا كنت تستطيع توفير 30 ثانية في كل مرة تحتاج فيها إلى معلومات واستلام تلك القطعة المحددة من المعرفة كاقتراح بدلاً من نهاية البحث، كم من الوقت ستوفر أسبوعيًا؟ كم من الوقت سيوفر فريقك في العمل كل شهر؟ كم من الوقت ستوفره منظمتك كل عام؟ والأفضل من ذلك، كم من الإحباط ستوفره للجميع؟

في غورو، هذه هي العدسة التي نفكر من خلالها بشأن مستقبل إدارة المعرفة وطريقة عمل الناس. بينما نحن نستمر في تحسين وظيفة البحث لدينا ضمن منتجنا، (لأننا مرة أخرى، بعيدًا عن الروبوتات القارئة للعقول، سنحتاج دائمًا إلى البحث كخيار)، نحن نتطلع إلى تحسين ودعم المستخدمين لتجنب عناء البحث عندما يكون ذلك ممكنًا.

ما هي تداعيات البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي على الأعمال؟

إن تداعيات سلسلة العمل نتيجة تقليل البحث عندما يمكن للاقتراحات توصيل المعلومات ذات الصلة بسرعة أكبر مثيرة للغاية. نتحرك خلال أيامنا بسرعة كبيرة – إن الوقت الذي يستغرقه إعادة إدخال السياق في شريط البحث عندما يمكن للاقتراح أن يقوم بالمهمة بدلاً من ذلك سيشعر قريبًا كما لو كنت تنتظر اتصال إنترنت عبر الهاتف. استعادة ذلك الوقت frees us up to focus on more strategic initiatives. علاوة على ذلك، يتطلب البحث طاقة ذهنية وتغيير المهام، مما يقلل من الإنتاجية. إذا كان ممثل الدعم مضطرًا لتحويل انتباهه عن عميل على الهاتف للبحث عن معلومات، فقد يفوت ما يقوله العميل أو يسبب إحباطًا للعميل من خلال مطالبتهم بالإمساك أثناء البحث. في عالمنا الذي يتميز بالإشباع الفوري، لماذا تجعل عميلًا ذو قيمة ينتظر إذا لم يكن عليك ذلك؟

إن الطريقة التي نعمل بها تتغير، ويجب أن تجد المعرفة التي نحتاجها للقيام بوظائفنا أينما كنا نعمل.