Strategia de căutare AI pentru companii - cum gestionează marile organizații vizibilitatea AI internă + externă?

Am abordat ambele provocări la [Large Enterprise]. Iată arhitectura noastră:

Căutare AI internă:

Am implementat căutare federată cu RAG (Retrieval Augmented Generation):

Surse: Sharepoint + Confluence + Salesforce + DB-uri interne
     ↓
Conectori: Sincronizare în timp real cu moștenire a permisiunilor
     ↓
Vector Store: Embedding-uri pentru căutare semantică
     ↓
Strat RAG: Fundamentează răspunsurile LLM în documente sursă
     ↓
Interfață: Interogare în limbaj natural + surse citate

Rezultate cheie:

• Timpul de căutare redus cu 60%
• NPS pentru căutare: 72 (a fost 18)
• Reducere cu 45% a întrebărilor repetitive către experți

Vizibilitate AI externă:

Altă echipă, altă strategie:

• Marketingul deține optimizarea GEO
• Echipa de conținut restructurează pentru întrebări conversaționale
• Folosim Am I Cited pentru monitorizare pe diverse platforme
• Urmărim share of voice vs. concurenți

Stratul de guvernanță acoperă ambele:

• Controale de acces (cine vede ce)
• Jurnalizare audit (cerință de conformitate)
• Revizuire umană pentru decizii sensibile
• Controlul rezidenței datelor

Perspectivă din managementul cunoașterii. Problema căutării interne este organizațională, nu doar tehnică.

Cauze de bază:

• Conținutul e împrăștiat pe 15+ platforme
• Lipsă de responsabilitate pentru conținut cross-funcțional
• Documentația învechită rămâne la nesfârșit
• Cunoașterea „tradițională” nu se documentează niciodată

Soluția tehnică nu e suficientă:

Am implementat o platformă AI de căutare foarte bună. Adopția a fost de 30%.

Apoi am:

1. Atribuit responsabili de conținut pentru fiecare temă majoră
2. Implementat ciclul de viață al conținutului (arhivare automată după X luni)
3. Inclus contribuția la conținut în evaluarea performanței
4. Creat „campioni ai cunoașterii” în fiecare departament

Adopția a crescut la 78%.

Pentru vizibilitatea externă AI:

Aceeași regulă. Nu poți optimiza pentru AI dacă ai conținut dezordonat. Fă curățenie și structurează, apoi optimizează.

Perspectivă legată de selecția platformei. Am evaluat 8 platforme de căutare AI pentru companii.

Ce contează:

Platformele de top analizate:

• Glean (UX excelent, conectori performanți)
• Elasticsearch + strat LLM custom (control maxim)
• Microsoft Copilot pentru 365 (dacă ești full Microsoft)
• Coveo (puternic pentru e-commerce + knowledge)

Alegerea noastră:

Glean pentru majoritatea cazurilor + Elasticsearch custom pentru date sensibile ce nu pot părăsi mediul nostru.

Abordarea hibridă ne-a ajutat să ne mișcăm rapid, respectând cerințele de securitate.

Perspectivă marketing asupra vizibilității externe în AI.

Provocarea:

Concurenții noștri sunt citați în ChatGPT și Perplexity pentru interogări de categorie. Noi nu. Este o problemă de brand, nu doar de trafic.

Abordarea noastră:

1. Auditul situației curente - Am I Cited pentru stabilirea vizibilității de bază
2. Restructurarea conținutului - Format FAQ pentru subiecte cheie
3. Leadership de opinie - Conținut executiv cu semnale clare de expertiză
4. Prezență terță - Relații cu analiști, site-uri de review, implicare pe Reddit

Metrici urmăriți:

• Share of voice în răspunsurile AI (față de 5 concurenți)
• Sentimentul mențiunilor AI
• Surse de citare (suntem citați direct sau prin terți?)
• Rata de conversie din traficul trimis de AI

Rezultate după 6 luni:

• Share of voice: 8% → 22%
• Citări directe ale brandului crescute cu 180%
• Traficul generat de AI reprezintă acum 4% din total (în creștere)

Managementul schimbării este provocarea ascunsă.

Schimbarea în forța de muncă:

Angajații sunt obișnuiți cu căutarea pe bază de cuvinte cheie. Căutarea AI este conversațională. Schimbarea de abordare e semnificativă.

Ce funcționează:

1. Sesiuni de training - Nu doar „cum folosești”, ci și „cum gândești întrebările”
2. Program de campioni - Utilizatori avansați care ajută echipele
3. Sponsorizare executivă - Liderii folosesc și promovează
4. Comunicarea rezultatelor rapide - Povestiri de succes transmise larg

Blocaje frecvente la adopție:

• “Nu am încredere în răspunsurile AI” → Arată citările sursă
• “Căutarea veche era bună” → Arată economisirea timpului, comparativ
• “Nu știu ce să întreb” → Furnizează exemple de întrebări
• “E încă un tool” → Integrează în fluxurile existente

Țintim 60-80% adopție în 12 luni. Suntem la 72% după 10 luni.

Cadru de guvernanță a datelor pentru căutarea AI.

Politici stabilite:

1. Clasificarea datelor - La ce poate AI avea acces? (Public, Intern, Confidențial, Restricționat)
2. Moștenirea permisiunilor - AI respectă permisiunile sursei
3. Retenție - Cât timp păstrăm jurnalele de interogare?
4. Transfrontalier - Cerințe de rezidență a datelor pe regiuni
5. Antrenarea modelului - Datele noastre NU antrenează modelele vânzătorului

Implementare:

Cerințe de audit:

• Cine a interogat ce, când
• Ce surse au fost folosite în răspuns
• A fost răspunsul partajat extern?
• Revizuiri de acces trimestriale

Să vorbim sincer despre ROI.

ROI pentru căutarea AI internă:

ROI-ul mediu pentru inițiativele AI enterprise: 5,9% (cercetare IBM)

Pare mic, dar se datorează faptului că multe inițiative eșuează la adopție.

Ce văd implementările reușite:

• Decizii cu 60% mai rapide
• Economie de 2-5 ore/săptămână per knowledge worker
• Creștere de 31% la viteza deciziei
• Reducerea întrebărilor repetitive către experți

Cum se calculează:

(Ore economisite × cost orar × angajați) - (Cost platformă + implementare)

Pentru 10.000 knowledge workers care economisesc 2 ore/săptămână: = 10.000 × 2 × 52 × $50/oră = $52M valoare

• Platformă ($500K) - Implementare ($1M) = peste $50M valoare anuală

ROI pentru vizibilitatea AI externă:

Mai greu de măsurat, dar urmărește:

• Trafic și conversii generate de AI
• Schimbări în volumul de căutări de brand
• Evoluția share of voice
• Pipeline influențat de descoperirea prin AI

Pornește de la indicatori de lead, apoi treci la atribuire pe venituri.

Privind spre viitor: AI agentic va veni.

Starea actuală: AI răspunde la întrebări Următoarea stare: AI acționează pe baza răspunsurilor

Implicații pentru companii:

• Căutarea AI devine automatizare de fluxuri AI
• E nevoie de guvernanță pentru decizii autonome
• „Care e politica noastră?” devine „Aplică politica noastră”
• Cunoașterea devine execuție

Pregătește-te acum:

1. Date curate, autoritative („gunoi la intrare = gunoi la ieșire”)
2. Politici clare (AI are nevoie de reguli de urmat)
3. Integrare în fluxuri de lucru (nu doar interfață de căutare)
4. Modele de supraveghere umană (când escaladează AI?)

Companiile care își consolidează acum fundația pentru căutarea AI vor trece mai rapid la AI agentic.

Discuție excelentă. Iată roadmap-ul nostru bazat pe aceste perspective:

Faza 1: Căutare AI internă (T1)

• Implementare Glean pentru căutarea principală
• Strat RAG custom pentru sisteme sensibile
• Moștenire a permisiunilor din sistemele sursă
• Lansare program managementul schimbării

Faza 2: Cadru de guvernanță (T1-T2)

• Clasificare date pentru accesul AI
• Implementare jurnalizare audit
• Human-in-the-loop pentru interogări confidențiale
• Revizuiri trimestriale de acces

Faza 3: Vizibilitate AI externă (T2)

• Inițiativă GEO condusă de marketing
• Restructurare conținut pentru întrebări conversaționale
• Implementare monitorizare Am I Cited
• Urmărire share of voice vs. concurenți

Faza 4: Măsurare (continuu)

• Intern: adopție, economisire timp, viteză decizie
• Extern: share of voice, citări, conversii AI

Factori cheie de succes:

• Sponsorizare executivă (există)
• Investiție în change management (bugetată)
• Fundație de date curate (în lucru)
• Abordare axată pe guvernanță (esențială)

Mulțumim tuturor pentru perspectivele practice. Exact ce aveam nevoie.