Apa itu Pencarian Kognitif? 

Pencarian kognitif adalah bentuk canggih dari teknologi pencarian yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk memberikan hasil yang lebih relevan, berdasarkan konteks dan pemahaman niat pengguna, nuansa bahasa, dan hubungan konten. Tidak seperti pencarian berbasis kata kunci tradisional, pencarian kognitif melampaui pencocokan teks sederhana untuk menafsirkan makna dan memberikan wawasan yang lebih dalam.

Apa itu Pencarian Kognitif?

Pencarian kognitif adalah jenis mesin pencari yang ditingkatkan oleh AI yang meniru cara manusia memahami informasi. Ini menggabungkan teknologi seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), pembelajaran mesin (ML), dan analisis semantik untuk mengembalikan hasil pencarian berdasarkan konsep dan konteks — bukan hanya kata-kata yang tepat.

Sebagai contoh, jika seorang pengguna mencari "bagaimana cara mempersiapkan karyawan baru," pencarian kognitif mungkin juga menampilkan panduan tentang "orientasi karyawan baru," bahkan jika frasa yang tepat tidak digunakan. Ini membuatnya sangat bermanfaat dalam lingkungan dengan informasi yang luas dan beragam, seperti sistem pengetahuan perusahaan, basis data hukum, dan platform e-commerce.

Fitur Utama dan Kemampuan Pencarian Kognitif

Mesin pencari kognitif menawarkan beberapa fitur canggih yang membedakannya dari alat pencarian tradisional:

• Pemahaman bahasa alami: Memungkinkan pengguna melakukan pencarian menggunakan pertanyaan percakapan alih-alih kata kunci kaku.
  
  
• Kesadaran kontekstual: Memperhitungkan peran pengguna, pertanyaan sebelumnya, dan perilaku untuk menyesuaikan hasil.
  
  
• Pengenalan entitas: Mengidentifikasi dan menghubungkan entitas terkait (orang, tempat, konsep) di berbagai dokumen.
  
  
• Pencarian semantik: Memahami makna di balik pertanyaan untuk mencocokkan dengan konten relevan.
  
  
• Hasil yang dipersonalisasikan: Memberikan hasil yang berbeda kepada pengguna berdasarkan niat atau hak akses mereka.
  
  
• Pencarian federatif: Menarik data dari beberapa sumber (basis data, aplikasi cloud, email) ke dalam pengalaman yang terpadu.
  
  
• Ringkasan yang dihasilkan oleh AI: Mengekstrak informasi kunci dari dokumen untuk membuat ringkasan yang ringkas dan dapat dibaca.
  
  

Kemampuan-kemampuan ini membuat pencarian kognitif menjadi alat yang powerful untuk mengekstrak nilai dari kumpulan data besar yang tidak terstruktur.

Contoh Pencarian Kognitif dalam Aksi

Pencarian kognitif digunakan di berbagai industri untuk membantu pengguna menemukan informasi yang tepat lebih cepat:

• Manajemen pengetahuan perusahaan: Perusahaan menggunakan pencarian kognitif untuk membantu karyawan dengan cepat menemukan kebijakan, panduan, dan keahlian subjek di sepanjang alat internal.
  
  
• Dukungan pelanggan: Alat pencarian yang didukung AI membantu agen dukungan mengambil solusi dari dokumentasi atau tiket masa lalu secara instan.
  
  
• E-commerce: Pedagang eceran meningkatkan pencarian produk dengan memahami niat pembeli (misalnya, "sepatu musim panas untuk hiking" mengembalikan sandal hiking).
  
  
• Penelitian hukum: Kantor hukum menggunakan pencarian kognitif untuk menemukan hukum kasus relevan dan kontrak dengan menganalisis bahasa hukum dan konteks.
  
  
• Perawatan kesehatan: Tenaga medis mengambil catatan pasien atau literatur medis dengan lebih efisien, berkat kemampuan pencarian semantik.
  
  

Teknik AI yang Digunakan dalam Pencarian Kognitif

Sistem pencarian kognitif mengandalkan beberapa teknologi AI yang mendasar:

• Pemrosesan Bahasa Alami: NLP memungkinkan mesin pencari kognitif memahami nuansa bahasa manusia. Ini memungkinkan pencarian berdasarkan makna alih-alih hanya kata kunci, memastikan pengguna mendapatkan hasil yang sesuai dengan niat mereka. 

NLP juga mendukung fitur seperti analisis sentimen, pengenalan entitas, dan terjemahan bahasa, membuat pencarian lebih canggih dan aksesibel.

• Machine Learning: Machine learning memberdayakan pencarian kognitif dengan menganalisis pola dalam perilaku pencarian dan penyempurnaan hasil sesuai. Semakin banyak pengguna berinteraksi dengan sistem, semakin baik dalam memprediksi apa yang mereka cari dan meningkatkan relevansi pencarian secara dinamis.
  
  
• Graf pengetahuan: Struktur hubungan antara entitas untuk perbaikan relevansi hasil.
  
  
• Jaringan saraf dan embedding: Mewakili kata-kata, kalimat, dan dokumen dengan cara yang mempertahankan arti dan konteks.
  
  
• Pengenalan Karakter Optik (OCR): Mengekstrak teks dari gambar dan PDF untuk membuatnya dapat dicari.
  
  

Bersama-sama, teknik-teknik ini memungkinkan pencarian kognitif untuk bergerak melampaui pemulihan informasi sederhana dan menjadi alat untuk penemuan dan wawasan.

Pentingnya dan Manfaat Pencarian Kognitif

Pencarian kognitif mengubah cara orang berinteraksi dengan informasi:

• Meningkatkan produktivitas: Pencarian yang tidak efisien menghabiskan waktu dan uang bisnis. Pencarian kognitif menghilangkan silo informasi, memudahkan karyawan untuk mengakses data yang mereka butuhkan saat mereka membutuhkannya. Ini akan mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih cepat dan peningkatan efisiensi operasional.
  
  
• Meningkatkan pengambilan keputusan: Dengan wawasan AI, pencarian kognitif dapat menampilkan pengetahuan tersembunyi dalam sebuah organisasi. Ini membantu menghubungkan dokumen terkait, menyoroti kontribusi ahli, dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi—memberdayakan tim untuk membuat keputusan yang terinformasi.
• Pengalaman pencarian yang dipersonalisasi: Pencarian kognitif menyesuaikan hasil berdasarkan peran pengguna, preferensi, dan interaksi sebelumnya. Baik seorang insinyur, pemasar, atau eksekutif, setiap pengguna melihat informasi yang paling relevan untuk kebutuhan spesifik mereka.
• Biaya operasional yang lebih rendah: Dengan mengotomatisasi pengambilan data dan meminimalkan pencarian manual, pencarian kognitif mengurangi beban pada tim dukungan IT. Ini juga mengurangi risiko pekerjaan berlebihan, karena karyawan dapat dengan cepat menemukan dan menggunakan kembali konten yang sudah ada.
  
  
• Meningkatkan pengalaman pelanggan: Pencarian kognitif memungkinkan respon yang lebih cepat, lebih akurat dengan menampilkan konten dukungan yang paling relevan secara instan. Hal ini mengarah pada penyelesaian yang lebih cepat dan pengalaman layanan mandiri yang lebih memuaskan bagi pelanggan.
  
  
• Menggabungkan akses data: Dengan mengindeks konten melintasi aplikasi, penyimpanan cloud, dan basis data internal, pencarian kognitif menyediakan titik akses terpusat. Tim tidak perlu lagi beralih antar sistem untuk menemukan apa yang mereka butuhkan, mengurangi gesekan dan meningkatkan efisiensi.
  
  
• Beradaptasi dengan pengguna: Pencarian kognitif terus belajar dari perilaku pengguna, preferensi, dan umpan balik. Seiring waktu, memberikan hasil yang lebih tepat, menampilkan konten yang lebih baik, dan selaras lebih dekat dengan cara kerja orang sebenarnya.

Bagi bisnis, ini berarti efisiensi operasional yang lebih baik dan pondasi yang lebih kuat untuk transformasi digital.

Bagaimana Pencarian Kognitif Bekerja?

Pada tingkat tinggi, pencarian kognitif mengikuti langkah-langkah berikut:

1. Memasukkan data: Mengumpulkan konten dari berbagai sumber, termasuk dokumen, email, sistem CRM, dan lainnya.
   
   
2. Proses dan memperkaya: Menggunakan NLP dan ML untuk mengekstrak metadata, mengidentifikasi entitas, dan membuat embedding.
   
   
3. Membuat indeks konten: Membangun indeks yang dapat dicari dengan hubungan semantik.
   
   
4. Memahami kueri: Menganalisis masukan pengguna menggunakan NLP untuk mendeteksi tujuan dan konteks.
   
   
5. Peringkat dan personalisasikan hasil: Cocokkan kueri dengan indeks menggunakan sinyal semantik dan kontekstual.
   
   
6. Berikan wawasan: Mengembalikan hasil dengan ringkasan, konten terkait, atau jawaban langsung jika memungkinkan.
   
   

Pipa ini memastikan bahwa pengalaman pencarian terasa cerdas dan intuitif.

Alat Pencarian Kognitif

Beberapa platform menawarkan kemampuan pencarian kognitif, sering kali terintegrasi ke dalam sistem perusahaan yang lebih luas:

Pencarian Kognitif Microsoft Azure adalah solusi berbasis cloud yang mencakup fitur-enrichment AI bawaan seperti pengenalan gambar dan deteksi bahasa. Ini adalah pilihan yang kuat untuk organisasi yang sudah menggunakan alat Microsoft karena integrasi yang mulus dengan layanan Azure.

Elasticsearch, ketika diperluas dengan add-on pembelajaran mesin, menjadi platform pencarian kognitif yang fleksibel. Ini bersifat open-source dan sangat dapat disesuaikan, sehingga populer di kalangan pengembang dan organisasi yang memerlukan kontrol yang halus atas infrastruktur pencarian mereka.

Penemuan IBM Watson menyediakan pemrosesan bahasa alami lanjutan dan kemampuan AI out of the box. Ini sering diunggulkan oleh industri dengan persyaratan kepatuhan yang ketat, seperti perawatan kesehatan dan keuangan, berkat fitur keamanan dan penjelasan yang kuat.

Amazon Kendra dirancang untuk lingkungan perusahaan dan terintegrasi erat dengan AWS. Ia menggunakan ML untuk mengembalikan hasil yang sadar konteks dan sangat efektif untuk perusahaan yang sudah beroperasi dalam ekosistem Amazon.

Guru menawarkan pendekatan unik dengan “Agen Pengetahuan”nya – asisten AI yang dapat disesuaikan yang memberikan jawaban departemen yang disusun langsung di alat seperti Slack, Chrome, dan Tim Microsoft. Guru memprioritaskan memberikan pengetahuan terpercaya dalam alur kerja pengguna, menjadikannya ideal untuk tim yang bergerak cepat yang memerlukan informasi yang dapat diandalkan tanpa beralih aplikasi.

Setiap alat ini mendukung prinsip-prinsip inti dari pencarian kognitif namun berbeda dalam fokus, integrasi, dan opsi kustomisasi. Pilihan Anda akan bergantung pada tumpukan teknologi yang sudah ada dan seberapa dalam Anda ingin pencarian tertanam dalam pekerjaan harian tim Anda.

Cara Memilih Solusi Pencarian Kognitif

Dengan banyaknya alat pencarian kognitif yang tersedia, memilih platform yang tepat memerlukan evaluasi yang cermat. Organisasi harus mempertimbangkan fitur kunci, kemampuan integrasi, dan kecocokan keseluruhan dengan kebutuhan bisnis mereka untuk memaksimalkan manfaat pencarian yang didorong oleh AI.

Ikhtisar pasar

Pasar pencarian kognitif mencakup vendor yang mengkhususkan diri dalam pencarian perusahaan yang didorong oleh AI, masing-masing dengan kemampuan unik. Solusi bervariasi dalam hal fitur, kecanggihan AI, dan fokus industri.

Pembeda kunci

Faktor seperti kecanggihan NLP, fleksibilitas integrasi, dan skalabilitas membedakan platform satu sama lain. Organisasi harus menilai seberapa baik solusi sesuai dengan kompleksitas data dan persyaratan bisnis mereka.

Kriteria pemilihan

Organisasi harus menilai kemudahan penggunaan, opsi kustomisasi, dan fitur keamanan saat memilih solusi. Antarmuka yang ramah pengguna dan kontrol administratif yang kuat sangat penting untuk adopsi yang sukses.

Pertimbangan integrasi

Integrasi yang mulus dengan ekosistem TI yang ada sangat penting untuk memaksimalkan efisiensi pencarian dan adopsi. Solusi terbaik terhubung dengan CRM, sistem manajemen dokumen, dan alat perusahaan lainnya tanpa mengganggu alur kerja.

Pemikiran Akhir

Pencarian kognitif sedang membentuk ulang cara organisasi menemukan dan menggunakan informasi. Dengan menggabungkan AI dengan pengalaman pencarian yang intuitif, ini membantu tim bekerja lebih cerdas, lebih cepat, dan dengan keyakinan yang lebih besar.

Guru memanfaatkan AI dan pembelajaran mesin untuk memberikan informasi kontekstual, relevan, dan akurat kepada pengguna dengan mengindeks dan mengambil pengetahuan enterprise. Ini melampaui pencarian berbasis kata kunci tradisional dengan menggunakan AI untuk memahami tujuan, konteks, dan hubungan antara informasi, menjadikannya alat pencarian kognitif yang membantu karyawan dengan cepat menemukan apa yang mereka butuhkan. Periksa demo kami untuk belajar lebih lanjut.

‍