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L’information retrieval (IR) o "retrieval of information" è una disciplina informatica sfruttata da miliardi di utenti che tutti i giorni ricercano informazioni nei motori di ricerca, o search engine, sia sul web che all’interno di applicazioni, database, ecc.
Nelle aziende e nelle organizzazioni l’IR system è sempre più utilizzato per rendere accessibile il patrimonio di conoscenze definito knowledge base, il capitale costituito da dati e informazioni che, una volta analizzati, possono essere usati a supporto dei processi decisionali.
Intelligenza artificiale e information retrieval - che cos'è l'IR?
Machine Learning e NLP sono branche dell’Intelligenza Artificiale che permettono di leggere e interpretare il linguaggio naturale. Grazie alla loro applicazione nei più svariati campi, sono diventate indispensabili anche nei processi di business aziendali.
Il loro utilizzo principale in questo settore è, infatti, quello di apprendere da grandi quantità di dati, strutturati e non strutturati, per estrapolare informazioni e prendere così decisioni basate sulla loro analisi.
In particolare, all’interno del settore dell’NLP, l’information retrieval è costituita da un insieme di tecniche per recuperare informazioni tramite query, ovvero richieste con cui l’utente esprime un bisogno informativo. Queste richieste vengono abbinate ad un oggetto contenente la risposta a quell’interrogazione, come ad esempio un documento, una pagina web o un’email.
Gli sviluppi dell’intelligenza artificiale permettono oggi di rispondere agli intenti di ricerca degli utenti in maniera sempre più completa, recuperando informazioni anche senza l’utilizzo di parole chiave specifiche.
Questo può avvenire sia cercando di ricostruire l’intento di ricerca digitato dall’utente (approccio semantico), sia sfruttando il cosiddetto approccio statistico, tramite il quale l’AI riconosce correlazioni all'interno dei contenuti e propone soltanto i risultati rilevanti per quella determinata richiesta.
Information retrieval system e Knowledge Management aziendale
Gli algoritmi di AI possono essere sfruttati in ambito aziendale per implementare soluzioni di Knowledge Management, che consentano non solo di gestire e avere sempre a disposizione la knowledge base, ma soprattutto di estrarre informazioni da qualsiasi tipologia di archivio o repository e integrarsi con i sistemi aziendali, come i software CRM, Help desk, gestione IT, HR ecc.
L’utilizzo del Knowledge Management basato su information retrieval systems consente a dipendenti e clienti di cercare informazioni nella documentazione di ciascuna divisione in maniera più semplice ed immediata, digitando delle query (domande o parole chiave). In tal modo sarà possibile trovare subito le risposte di cui necessitano, senza dover disturbare colleghi, chiamare altri dipartimenti o affrontare ricerche interminabili.
Tra i principali vantaggi di queste soluzioni di gestione e recupero delle informazioni aziendali, vi sono:
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diminuire il tempo dedicato alla ricerca di informazioni, con conseguente aumento della produttività dei dipendenti;
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centralizzare la knowledge base aziendale, evitando la formazione di silos e cluster di conoscenze, che rendono difficoltosa la circolazione del sapere;
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rendere più efficienti i servizi di customer care ed help desk nel fornire risposte agli utenti, con conseguente aumento della customer satisfaction;
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migliorare le procedure di onboarding dei dipendenti rendendo facilmente accessibili le informazioni necessarie;
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rendere facilmente condivisibili le conoscenze di ogni dipartimento (help desk, customer support, sales e marketing, HR, IT…) e, in generale, favorire il knowledge sharing.
Leggi anche: Come integrare un Information Retrieval system nei processi aziendali
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