Perdidos en la búsqueda
En una empresa con mil trabajadores que manejen información almacenada en soportes TI, más de cinco millones de dólares del total destinado a salarios se van cada año por el desagüe. El motivo no es otro que el tiempo que los empleados malgastan buscando información que finalmente no encuentran, según un estudio realizado por IDC.
Está derrochando tiempo y dinero. ¿Tiene sentido perder horas y horas buscando información? Una encuesta llevada a cabo recientemente entre 1.000 directores de nivel medio revela que, además, más de la mitad de la información que encuentran durante sus búsquedas resulta inútil. ¿Por qué resultan las búsquedas tan ineficientes? Según los analistas, ni las empresas utilizan las aplicaciones de búsqueda más actualizadas, ni usan como debieran las que tienen.
De acuerdo con las estimaciones de la consultora Butler Group, hasta el 10% de los costes salariales de una compañía se derrocha en búsquedas inútiles. La carencia de metadatos es uno de los motivos clave del problema. Cuando creamos un documento Word, si el programa está configurado para indexar metadatos, es posible rellenar campos específicos como “autor del documento”, “título”, “tema” o “fecha de caducidad” de la información contenida dentro de él. Estos campos son marcas externas que simplifican la labor de los motores de búsqueda a la hora de recuperar documentos e incluirlos en una lista de resultados a petición de un usuario, ya que evitan tener que comprobar el texto completo. La utilidad de estas posibilidades está clara, pero aún así nunca ha sido sencillo conseguir la implicación de los usuarios. De hecho, según Butler Group, el 90% de los documentos creados no llevan asociados metadatos útiles; algo imprescindible para aprovechar realmente las potentes tecnologías ya disponibles.
También IDC ha estudiado el coste de la ineficiencia de las búsquedas en las empresas. Su última investigación estima que los trabajadores dedican una media de entre 9 y 10 horas semanales a buscar información. Un tiempo del que alrededor de un tercio (3,5 horas) no sirve absolutamente para nada, pues el resultado de la tercera parte de las búsquedas no proporciona datos útiles. Traduciendo esto a dinero, representa una cantidad nada despreciable. Usando como referencia los salarios de Estados Unidos y teniendo en cuenta que en este país el salario medio global es, según datos de Bureau of Labor Statistics de 2004, de aproximadamente 60.000 dólares anuales, el coste de las ineficiencias de las búsquedas representaría unos 5.251 dólares por trabajador y año. Para 1.000 trabajadores, el resultado sería de nada menos que 5,25 millones de dólares. Y estas cifras son aplicables sólo al uso de las aplicaciones de búsqueda dentro de las empresas. Las búsquedas Web –por ejemplo, las realizadas vía Google– son todavía más infructuosas.
A veces las búsquedas fracasan sencillamente porque la información deseada no se encuentra entre los recursos empresariales. Otras porque, aunque el documento exista, no ha sido sometido a ninguna aplicación que analice los repositorios y elabore un índice de palabras y documentos. Si, por ejemplo, una empresa no aplica una herramienta de este tipo al servidor de su departamento de CRM, mucha información valiosa quedará excluida de las búsquedas.
Por conceptos
Algunas aplicaciones empresariales de búsqueda de gama alta, como Autonomy, son capaces de identificar por sí mismas, aunque con resultados modestos, la naturaleza de un determinado documento. Van más allá de la mayoría de las herramientas, que simplemente seleccionan las principales palabras y las indexan. Pueden analizar partes concretas del documento, como el título y los encabezados, para saber sobre qué trata su contenido, y utilizar esas conclusiones en el futuro para ayudar a recuperar la información de naturaleza similar.
Las mejores aplicaciones hoy disponibles permiten realizar búsquedas por concepto, un método que identifica documentos y ficheros asociados a conceptos específicos. Para entender su funcionamiento, basta el ejemplo que aporta IDC. Si se realiza una búsqueda por palabra clave en Google, por ejemplo, “tensión alta”, los resultados podrían tener muy poco que ver en la mayoría de los casos con la hipertensión, el término técnico para este desajuste. Pero una aplicación basada en búsqueda conceptual es capaz de “comprender” la relación entre “tensión alta” e “hipertensión”, proporcionando al usuario la información que realmente desea.
La búsqueda basada en conceptos es precisamente el método implementado en la generación de herramientas que empieza a ser adoptada en la actualidad. Pero la mayoría de las empresas aún no han evolucionado sus plataformas a esta nueva generación de soluciones, mucho más inteligentes y que, a veces, también son capaces de detectar tendencias, extrayendo información, por ejemplo, sobre precios de acciones y presentándola en forma de gráficos.
Tecnología semántica
Los analistas confían en la tecnología semántica como motor para el desarrollo de la próxima generación de soluciones de búsqueda. La palabra semántica hace referencia a los significados; por tanto, una aplicación que utilice tecnología semántica entenderá no sólo las palabras clave, sino también las relaciones entre temas, verbos y modificadores. Esto implica, por ejemplo, que será capaz de entender preguntas. Cada vez son más las aplicaciones capaces de comprender las preguntas quién, qué, cuándo, dónde o por qué, y distinguir entre ellas.
El concepto de Web Semántica (Semantic Web) viene siendo objeto de debate en los círculos tecnológicos desde hace algunos años. Ha sido definido como “una extensión de la actual Web en la cual la información es dada con un significado bien definido, permitiendo que ordenadores y seres humanos puedan cooperar más fluidamente. No obstante, construir una Web Semántica requiere proporcionar un nivel común de significado y comprensibilidad de contenido, lo que constituye el principal desafío, dado que los contenidos sobre Internet son propiedad de innumerables personas y entidades. Sin embargo, será más fácil conseguirlo dentro de la empresa, ya que el contenido generado por los empleados sería propiedad de una misma organización.
Algunas estimaciones aseguran que un buscador dotado de tecnología semántica puede proporcionar los resultados deseados en un 80% de los casos. Una mejora considerable teniendo en cuenta que los buscadores actualmente utilizados en la mayoría de las empresas aportan las respuestas acertadas en menos de la mitad de las ocasiones.
Para los motores de búsqueda actuales el hecho de que la información corporativa esté dispersa en una multiplicidad de bases de datos y almacenada en diferentes formatos constituye un obstáculo difícil de superar. Aun así, la tecnología ha mejorado sustancialmente en la última década, impulsada principalmente por la Web y la inteligencia artificial. De hecho, muchas aplicaciones empresariales pueden ya detectar, por ejemplo, contenido de carácter sentimental o que expresa una opini
Está derrochando tiempo y dinero. ¿Tiene sentido perder horas y horas buscando información? Una encuesta llevada a cabo recientemente entre 1.000 directores de nivel medio revela que, además, más de la mitad de la información que encuentran durante sus búsquedas resulta inútil. ¿Por qué resultan las búsquedas tan ineficientes? Según los analistas, ni las empresas utilizan las aplicaciones de búsqueda más actualizadas, ni usan como debieran las que tienen.
De acuerdo con las estimaciones de la consultora Butler Group, hasta el 10% de los costes salariales de una compañía se derrocha en búsquedas inútiles. La carencia de metadatos es uno de los motivos clave del problema. Cuando creamos un documento Word, si el programa está configurado para indexar metadatos, es posible rellenar campos específicos como “autor del documento”, “título”, “tema” o “fecha de caducidad” de la información contenida dentro de él. Estos campos son marcas externas que simplifican la labor de los motores de búsqueda a la hora de recuperar documentos e incluirlos en una lista de resultados a petición de un usuario, ya que evitan tener que comprobar el texto completo. La utilidad de estas posibilidades está clara, pero aún así nunca ha sido sencillo conseguir la implicación de los usuarios. De hecho, según Butler Group, el 90% de los documentos creados no llevan asociados metadatos útiles; algo imprescindible para aprovechar realmente las potentes tecnologías ya disponibles.
También IDC ha estudiado el coste de la ineficiencia de las búsquedas en las empresas. Su última investigación estima que los trabajadores dedican una media de entre 9 y 10 horas semanales a buscar información. Un tiempo del que alrededor de un tercio (3,5 horas) no sirve absolutamente para nada, pues el resultado de la tercera parte de las búsquedas no proporciona datos útiles. Traduciendo esto a dinero, representa una cantidad nada despreciable. Usando como referencia los salarios de Estados Unidos y teniendo en cuenta que en este país el salario medio global es, según datos de Bureau of Labor Statistics de 2004, de aproximadamente 60.000 dólares anuales, el coste de las ineficiencias de las búsquedas representaría unos 5.251 dólares por trabajador y año. Para 1.000 trabajadores, el resultado sería de nada menos que 5,25 millones de dólares. Y estas cifras son aplicables sólo al uso de las aplicaciones de búsqueda dentro de las empresas. Las búsquedas Web –por ejemplo, las realizadas vía Google– son todavía más infructuosas.
A veces las búsquedas fracasan sencillamente porque la información deseada no se encuentra entre los recursos empresariales. Otras porque, aunque el documento exista, no ha sido sometido a ninguna aplicación que analice los repositorios y elabore un índice de palabras y documentos. Si, por ejemplo, una empresa no aplica una herramienta de este tipo al servidor de su departamento de CRM, mucha información valiosa quedará excluida de las búsquedas.
Por conceptos
Algunas aplicaciones empresariales de búsqueda de gama alta, como Autonomy, son capaces de identificar por sí mismas, aunque con resultados modestos, la naturaleza de un determinado documento. Van más allá de la mayoría de las herramientas, que simplemente seleccionan las principales palabras y las indexan. Pueden analizar partes concretas del documento, como el título y los encabezados, para saber sobre qué trata su contenido, y utilizar esas conclusiones en el futuro para ayudar a recuperar la información de naturaleza similar.
Las mejores aplicaciones hoy disponibles permiten realizar búsquedas por concepto, un método que identifica documentos y ficheros asociados a conceptos específicos. Para entender su funcionamiento, basta el ejemplo que aporta IDC. Si se realiza una búsqueda por palabra clave en Google, por ejemplo, “tensión alta”, los resultados podrían tener muy poco que ver en la mayoría de los casos con la hipertensión, el término técnico para este desajuste. Pero una aplicación basada en búsqueda conceptual es capaz de “comprender” la relación entre “tensión alta” e “hipertensión”, proporcionando al usuario la información que realmente desea.
La búsqueda basada en conceptos es precisamente el método implementado en la generación de herramientas que empieza a ser adoptada en la actualidad. Pero la mayoría de las empresas aún no han evolucionado sus plataformas a esta nueva generación de soluciones, mucho más inteligentes y que, a veces, también son capaces de detectar tendencias, extrayendo información, por ejemplo, sobre precios de acciones y presentándola en forma de gráficos.
Tecnología semántica
Los analistas confían en la tecnología semántica como motor para el desarrollo de la próxima generación de soluciones de búsqueda. La palabra semántica hace referencia a los significados; por tanto, una aplicación que utilice tecnología semántica entenderá no sólo las palabras clave, sino también las relaciones entre temas, verbos y modificadores. Esto implica, por ejemplo, que será capaz de entender preguntas. Cada vez son más las aplicaciones capaces de comprender las preguntas quién, qué, cuándo, dónde o por qué, y distinguir entre ellas.
El concepto de Web Semántica (Semantic Web) viene siendo objeto de debate en los círculos tecnológicos desde hace algunos años. Ha sido definido como “una extensión de la actual Web en la cual la información es dada con un significado bien definido, permitiendo que ordenadores y seres humanos puedan cooperar más fluidamente. No obstante, construir una Web Semántica requiere proporcionar un nivel común de significado y comprensibilidad de contenido, lo que constituye el principal desafío, dado que los contenidos sobre Internet son propiedad de innumerables personas y entidades. Sin embargo, será más fácil conseguirlo dentro de la empresa, ya que el contenido generado por los empleados sería propiedad de una misma organización.
Algunas estimaciones aseguran que un buscador dotado de tecnología semántica puede proporcionar los resultados deseados en un 80% de los casos. Una mejora considerable teniendo en cuenta que los buscadores actualmente utilizados en la mayoría de las empresas aportan las respuestas acertadas en menos de la mitad de las ocasiones.
Para los motores de búsqueda actuales el hecho de que la información corporativa esté dispersa en una multiplicidad de bases de datos y almacenada en diferentes formatos constituye un obstáculo difícil de superar. Aun así, la tecnología ha mejorado sustancialmente en la última década, impulsada principalmente por la Web y la inteligencia artificial. De hecho, muchas aplicaciones empresariales pueden ya detectar, por ejemplo, contenido de carácter sentimental o que expresa una opini
