¿Qué es Search AI?

Introducción a Search AI

Search AI es una nueva tecnología que combina las características definitorias de la tecnología de búsqueda avanzada con las características definitorias de la inteligencia artificial (AI), lo que crea un enfoque transformador para la recuperación de información y el análisis empresarial. Al igual que los lakehouses combinan las fortalezas de los lagos de datos y los almacenes de datos, Search AI integra lo mejor de la búsqueda y la AI para producir las respuestas más relevantes y precisas y la información procesable.

Search AI permite a las personas encontrar rápidamente respuestas a sus preguntas desde cualquier dato, de texto y archivos de log a código, eventos de seguridad y más. Desde preguntas tan sencillas como “¿Qué me pongo para la boda de mi mejor amigo en primavera?” hasta otras mucho más complejas, como “Recibí una alerta en mi firewall y luego otra en uno de mis dispositivos endpoint. ¿Qué significa esto y qué debería hacer?” Con Search AI, todas estas preguntas pueden responderse con rapidez.

¿Por qué es importante Search AI?

Search AI es importante porque, a medida que crece el volumen de datos en las organizaciones, se vuelve cada vez más difícil para los clientes y empleados encontrar respuestas a sus preguntas a partir de esos datos mediante el uso de métodos convencionales.

Limitaciones de la tecnología de búsqueda por sí sola

La tecnología de búsqueda tradicional revolucionó la recuperación de información, al permitir el acceso instantáneo a las piezas de información correctas a partir de grandes cantidades de datos. Sin embargo, si bien la búsqueda convencional se destaca por devolver resultados relevantes de sets de datos no estructurados, falla cuando el usuario busca una respuesta específica en lugar de buscar de manera manual en una lista de resultados y digerir los resultados ellos mismos.

Ejemplos de casos de uso de búsqueda:

Un comprador que busca una camisa en el sitio web de una tienda de ropa
Un usuario que busca respuestas en las preguntas frecuentes
Un empleado que analiza los recursos internos
Un ingeniero de confiabilidad del sitio (SRE) que busca en los logs para identificar la causa raíz de un incidente
Un analista del centro de operaciones de seguridad (SOC) que busca en eventos de seguridad para determinar si hubo una violación de seguridad
Un trabajador del conocimiento que busca a través de bases de conocimiento internas para realizar las tareas del día a día

Pero con tantos datos que parsear, la búsqueda pierde eficacia. Al final del día, la tecnología de búsqueda genera una lista de respuestas.

Limitaciones de la inteligencia artificial por sí sola

La AI es excepcionalmente hábil para identificar patrones, generar información y automatizar análisis complejos. Sin embargo, la AI a menudo se enfrenta a desafíos a la hora de identificar datos específicos dentro de conjuntos de datos expansivos y no estructurados. Su poder radica en el análisis y el procesamiento más que en la recuperación directa de datos.

Por ejemplo, la AI tradicional, como el machine learning, podría ayudar con tareas como el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías para ayudar a los usuarios a delimitar con rapidez los datos. Pero incluso con la AI tradicional, la cantidad de alertas que se generan para brindar información sobre tus datos es abrumadora. Es imposible gestionar manualmente la cantidad de alertas que generan tus datos.

Con la llegada de las tecnologías de AI generativa, hay una forma diferente de obtener respuestas. La AI generativa produce respuestas en lugar de listas de resultados, como hacen las tecnologías tradicionales de búsqueda y machine learning. Desafortunadamente, a diferencia de las tecnologías de búsqueda y machine learning, la AI generativa no tiene el contexto en tiempo real fuera de los datos con los que se entrenó.

Search AI resuelve este problema

Search AI fusiona las fortalezas complementarias de la tecnología de búsqueda y la inteligencia artificial. Permite de manera única a las organizaciones capitalizar el crecimiento exponencial de datos no estructurados y desaprovechados. Search AI garantiza que los datos más relevantes se encuentren a través de la tecnología de búsqueda y luego se pasen al modelo de lenguaje grande (LLM) a través de la retrieval-augmented generation (RAG) para generar respuestas basadas en la pregunta original del usuario.

Esta combinación de tecnologías finalmente permite a los usuarios obtener fácilmente respuestas relevantes a sus preguntas a partir de cualquier dato en tiempo real. A nivel empresarial, Search AI es una importante herramienta de soporte a la productividad. Search AI permite a las empresas tomar mejores decisiones, mejorar la eficiencia operativa, impulsar la innovación, mejorar las experiencias de los clientes, garantizar la resiliencia y mitigar los riesgos de seguridad.

Search AI puede optimizar el descubrimiento de contenido y el acceso a los datos, mejorar la atención al cliente, mejorar la toma de decisiones, democratizar el conocimiento y aumentar la eficiencia operativa.

Search AI es fundamental en campos como la ciberseguridad y la observabilidad, donde mejora la velocidad de resolución de problemas al identificar con rapidez las amenazas y anomalías de todos los logs, datos de eventos de seguridad y más, y proporciona pasos prácticos para la remediación o la respuesta. La mejora del tiempo promedio de resolución (MTTR) se traduce en una mayor resiliencia operativa de tus sistemas, una mejor postura de seguridad y una mayor productividad de tus equipos.

¿Cómo funciona Search AI?

Search AI funciona al combinar tecnologías de búsqueda sofisticadas con tecnologías de AI, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el machine learning (ML) y los modelos de AI generativa. A continuación, te mostramos un desglose simplificado de sus funciones principales:

Recuperación inteligente de datos: Search AI primero toma una entrada, comprende el significado semántico y contextual detrás de la entrada, y luego recupera las piezas correctas de datos que son más relevantes para la entrada. El mecanismo de recuperación involucra varias tecnologías que trabajan juntas sin problemas, como NLP para interpretar el contexto detrás de una entrada, Best Match 25 (BM25), un algoritmo de clasificación que se usa en la recuperación de información para determinar la relevancia de los documentos para una consulta de búsqueda determinada, y la búsqueda vectorial para encontrar elementos similares en grandes sets de datos representándolos como vectores (representaciones numéricas) y comparando su similitud en un espacio vectorial.

Generación de información y respuestas: una vez que se recuperan los datos relevantes, Search AI emplea métodos analíticos avanzados impulsados por AI para extraer información valiosa y generar respuestas precisas y sensibles al contexto. Por ejemplo:

Reconocimiento de patrones o anomalías: los algoritmos de machine learning analizan los datos recuperados para identificar patrones recurrentes o señalar anomalías a partir de los datos recuperados.
Correlaciones: al analizar las relaciones entre diferentes puntos de datos, Search AI puede identificar correlaciones significativas que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas.
Respuestas en lenguaje natural y sensibles al contexto: ofrece respuestas altamente contextualizadas en un lenguaje natural y similar al humano. Esto mejora significativamente la capacidad de uso, y permite a los usuarios de todos los niveles de conocimiento técnico interactuar de forma intuitiva con datos complejos sin necesidad de contar con experiencia analítica especializada.

Beneficios de Search AI

Search AI proporciona a las organizaciones una visión integral y en tiempo real de todos sus datos. Al unificar fuentes de datos dispares, permite el acceso instantáneo a información crítica, al apoyar la toma de decisiones rápidas e informadas. Esta inteligencia en tiempo real fomenta la confianza en todas las decisiones, independientemente del volumen, tipo o complejidad de los datos.

Por ejemplo, una cadena minorista global puede usar Search AI para unificar datos de ventas, comentarios de clientes, niveles de inventario y precios de la competencia de múltiples sistemas: CRM, ERP, plataformas de comercio electrónico y fuentes web públicas. La tecnología de búsqueda rastrea en tiempo real todas las señales pertinentes, por ejemplo, un pico inesperado en las devoluciones de un producto determinado y las tendencias de sentimiento en las redes sociales a partir de las reseñas. Luego, la AI analiza estos datos recuperados para identificar un patrón, como una falla de diseño que causa insatisfacción en un artículo de altos ingresos. ¿La información generada? Se deben detener los pedidos futuros, implementar una corrección y reasignar la inversión en marketing para prevenir la pérdida de ingresos y salvaguardar la confianza en la marca.

Maximiza la eficiencia

Al entregar rápidamente datos precisos y relevantes, Search AI elimina las ineficiencias operativas. Optimiza los flujos de trabajo y automatiza las tareas en una plataforma unificada y abierta. Las organizaciones pueden reducir de manera significativa los costos, mejorar la productividad y asignar estratégicamente los recursos.

Una empresa de servicios financieros podría emplear Search AI para unificar los reportes de gastos, los datos de compras, el uso de licencias de software y los logs de acceso de los empleados de herramientas como SAP, Coupa y Okta. En este ejemplo, la tecnología de búsqueda recupera patrones que muestran licencias de software infrautilizadas en todos los departamentos. La AI analiza luego estos datos para señalar herramientas redundantes, calcular posibles ahorros y recomendar la consolidación de proveedores. El resultado: la empresa elimina las suscripciones superpuestas, renegocia los contratos y reduce el gasto en software en un 30 %, todo ello sin auditorías manuales ni interrupciones en los equipos.

Impulsa la innovación

Search AI permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de sus activos de datos, tanto estructurados como no estructurados. Al integrar sin problemas los datos con capacidades generativas de AI, las organizaciones transforman ideas creativas en innovaciones tangibles, al expandir posibilidades y habilitar aplicaciones revolucionarias.

En un escenario del mundo real, una empresa de tecnología legal puede usar Search AI para transformar su archivo de millones de contratos de clientes desaprovechados, almacenados como archivos PDF, en un nuevo producto orientado al cliente. La tecnología de búsqueda extrae e indexa cláusulas clave, términos y metadatos de estos contratos, independientemente de la estructura o el formato. Cuando los clientes hacen preguntas como “¿Cuál es mi derecho de rescisión más temprano?” o “¿Qué contratos tienen cláusulas de renovación automática?”, la AI analiza las cláusulas recuperadas en contexto y proporciona respuestas claras y específicas del contrato. El resultado es una herramienta de inteligencia legal de autoservicio que reduce la dependencia de los equipos legales y crea una nueva línea de productos que genera ingresos a partir de datos inactivos.

Elevar las experiencias de los clientes

Con la arquitectura abierta y de alto rendimiento de Search AI, las organizaciones pueden desarrollar experiencias digitales inteligentes y sofisticadas. Los desarrolladores disponen de herramientas poderosas para construir aplicaciones y servicios escalables, personalizados y fluidos, al optimizar sustancialmente las interacciones y la satisfacción del cliente.

Por ejemplo, una plataforma de reservas de viajes puede usar Search AI para combinar datos de vuelos en tiempo real, historial de reservas anteriores, chats con atención al cliente y comportamiento del usuario en aplicaciones web y móviles. Cuando un viajero busca un viaje de último minuto, la tecnología de búsqueda recupera itinerarios relevantes, beneficios de fidelidad y preferencias de viajeros similares. La AI analiza estos datos para personalizar los resultados, al ofrecer rutas optimizadas, sugerencias de actualización y precios dinámicos adaptados al perfil y la intención del usuario. El resultado es una experiencia rápida, intuitiva y profundamente personalizada que aumenta las conversiones y la satisfacción del cliente.

Mejorar la resiliencia operativa

Search AI agrega logs, métricas, trazas y otros datos operativos en un formato accesible y flexible. Esta vista de datos unificada permite a los SRE identificar rápidamente las causas raíz de los incidentes, resolver problemas y mantener el máximo rendimiento operativo.

Por ejemplo, un importante proveedor de telecomunicaciones puedes usar Search AI para combinar logs de red, tickets de soporte, reportes de interrupciones y telemetría de infraestructura de sistemas aislados como ServiceNow, Splunk y OpenTelemetry. Cuando ocurre una interrupción del servicio, la tecnología de búsqueda recupera al instante señales correlacionadas, como picos de error, regiones afectadas e historial de mantenimiento previo. La AI analiza estos resultados para identificar la causa raíz, en este caso, una actualización de firmware mal configurada en un modelo de enrutador específico. Luego recomienda una reversión específica y alerta al equipo de operaciones, lo que reduce el tiempo promedio de resolución de horas a minutos y libera a los ingenieros de la clasificación manual.

Mitigar el riesgo de seguridad

Search AI fortalece la seguridad de la organización al consolidar las señales de seguridad en la infraestructura del cloud, los endpoints, las redes y las aplicaciones. Mejorados con detección y respuesta a amenazas impulsadas por AI, los equipos del centro de operaciones de seguridad (SOC) pueden identificar y neutralizar amenazas de forma proactiva, al mantener una defensa robusta y continua contra los riesgos cibernéticos en evolución.

Una empresa global puede usar Search AI para unificar datos de registros de acceso al cloud, alertas de endpoint, eventos de firewall, proveedores de identidad y fuentes de información sobre amenazas en herramientas como AWS CloudTrail, CrowdStrike, Okta y VirusTotal. Cuando se detecta un comportamiento de inicio de sesión inusual, Search AI recupera al instante señales relacionadas, como anomalías de geolocalización, intentos de escalada de privilegios y patrones de movimiento lateral. La AI correlaciona estos eventos, identifica un compromiso de credenciales activo y genera una línea de tiempo de ataque con los pasos de contención recomendados. El equipo de SOC recibe alertas en tiempo real, lo que permite una respuesta rápida y evita una violación a gran escala.

Diferencias entre Search AI, búsqueda impulsada por IA y búsqueda con IA

Búsqueda impulsada por AI: la búsqueda impulsada por AI se refiere a las soluciones de búsqueda tradicionales mejoradas por tecnologías de AI para mejorar la relevancia y la eficiencia, pero normalmente se limita a una mayor precisión de los resultados de búsqueda (por ejemplo, un sitio web de comercio electrónico que utiliza la búsqueda semántica, en lugar de la búsqueda tradicional de palabras clave). El motor de búsqueda impulsado por AI utiliza incrustaciones de vectores para comprender términos similares (por ejemplo, “resistente a la lluvia” e “impermeable”) y recuperar productos conceptualmente relevantes, incluso si la descripción del producto no contiene las palabras exactas de la búsqueda.

Búsqueda mediante AI: la búsqueda mediante AI describe en términos generales cualquier funcionalidad de búsqueda que emplea tecnologías de AI. A menudo, tiene un alcance limitado para mejorar la relevancia de la búsqueda sin información o acciones integradas. Por ejemplo, el motor de búsqueda web estadounidense Perplexity AI (o simplemente Perplexity) usa un modelo de lenguaje grande para procesar consultas y sintetizar respuestas basadas en los resultados de búsqueda web.

Search AI: Search AI se refiere a la fusión holística de las tecnologías de búsqueda avanzada y AI diseñadas para ofrecer información, contexto y acciones en tiempo real más allá de la recuperación de información tradicional. Por ejemplo, la característica Attack Discovery de Elastic (una aplicación de ciberseguridad de Search AI) usa la búsqueda para encontrar evidencia relevante en todos tus datos de seguridad. La AI reúne datos dispares en una historia coherente para que puedas entender el panorama completo y responder con rapidez.

Search AI abarca las funcionalidades de la búsqueda impulsada por AI y la búsqueda mediante AI, pero las supera a través de una integración más profunda, comprensión contextual y resultados procesables.

¿Por qué elegir Elasticsearch para Search AI?

La Search AI Platform de Elastic ofrece a las organizaciones la libertad de desarrollar cualquier aplicación adaptada a sus necesidades específicas. Proporciona una infraestructura abierta, potente y escalable, que admite diversos casos de uso, desde experiencias personalizadas del cliente hasta analíticas avanzadas y automatización.

De diseño abierto

Elastic promueve la apertura como catalizador de la innovación y la adaptabilidad. Search AI Platform se basa en estándares abiertos, lo que promueve la interoperabilidad y la transparencia. Esta apertura permite a las organizaciones mantener la flexibilidad, adaptarse rápidamente a las necesidades cambiantes y garantizar la viabilidad a largo plazo en diversos casos de uso. EY integró Search AI Platform en su stack de AI generativa existente para agilizar los reportes regulatorios y de cumplimiento. La plataforma ofrecía una integración fluida con otros componentes del stack de EY, incluido LamaIndex, un marco de trabajo de datos para crear aplicaciones de LLM, LangChain, y bases de datos vectoriales open source como LanceDB.

Diseñado para el rendimiento

Search AI Platform de Elastic prioriza la velocidad, la escalabilidad y la precisión. Desde la ejecución de consultas complejas y la obtención de información procesable hasta la automatización de acciones en tiempo real, Elastic asegura un rendimiento óptimo. Las organizaciones pueden confiar en que todos los resultados se devuelven de forma rápida, precisa y fiable a cualquier escala. Docusign halló que Search AI Platform era la única solución que podía manejar la afluencia diaria de miles de millones de nuevos documentos para transformar la forma en que las empresas crean, administran y analizan contratos.

Impulso constante a la innovación

Consciente de la naturaleza dinámica de los entornos de datos, Elastic impulsa constantemente los límites tecnológicos. Search AI Platform les brinda a las organizaciones herramientas y capacidades de vanguardia para explorar, correlacionar y actuar de manera efectiva sobre datos de todas las fuentes, tipos y escalas. Elastic permite a las organizaciones permanecer a la vanguardia de la innovación impulsada por datos, ya que alimenta continuamente el valor y el crecimiento empresarial. Gracias al uso de Search AI Platform, Cogstack se asoció con el NHS para transformar la atención al paciente durante la pandemia de COVID-19, lo que posibilitó al personal de salud acceder con rapidez a los datos relevantes sin necesidad de contar con terminología o codificación especializada.

Las soluciones de Elastic para observabilidad y seguridad se desarrollan e incluyen en Search AI Platform:

Elastic Observability usa Search AI para proporcionar información en tiempo real sobre el estado y el rendimiento del sistema. Integra logs, métricas y datos de rastreo, lo que permite a los equipos identificar y resolver problemas operativos rápidamente y mantener una confiabilidad superior del sistema.

Elastic Security utiliza Search AI para ofrecer capacidades de detección y respuesta a amenazas en tiempo real. Con señales de seguridad unificadas y analíticas avanzadas, Elastic Security empodera a los equipos de seguridad para que puedan identificar y mitigar con rapidez las amenazas, lo que garantiza una gestión integral de la postura de seguridad.

Search AI representa un enfoque transformador para usar las fortalezas combinadas de la tecnología de búsqueda y la inteligencia artificial. A través de la innovadora Search AI Platform de Elastic, las organizaciones pueden desbloquear un valor sin precedentes de sus datos, y lograr una mejor toma de decisiones, una mayor resiliencia y eficiencia operativa, mejores experiencias de cliente y una postura de seguridad fortalecida.