Que es Tienda¿La misión actual? 

Nuestra visión es ser el portador estándar para buscar y mostrar información creíble.

¿Cuál es su experiencia y por qué es una buena combinación para NTENT?

Mi experiencia es principalmente en ciencia de datos según su definición actual. En la década de 1990 comencé a investigar sobre búsqueda web y continué con la minería de datos, el procesamiento del lenguaje natural y las aplicaciones para el aprendizaje automático durante las últimas dos décadas. Durante ese tiempo, fui coautor de un libro con Berthier Ribeiro-Neto, director de ingeniería de Google Brasil, titulado Recuperación de información moderna: los conceptos y la tecnología detrás de la búsqueda [1], que ganó el premio Libro del año de la Asociación. for Information Science and Technology (ASIS & T) en 2012, y sigue siendo el libro más citado sobre recuperación de información. También he publicado cientos de artículos sobre estos temas que incluyen algunos de los primeros artículos que utilizaron el aprendizaje automático en la búsqueda y un premio al mejor artículo por una innovadora arquitectura de búsqueda distribuida. 

Guíanos a través de los productos de NTENT. ¿A quién sirven y qué problemas resuelven?

Los usuarios se han vuelto complacientes cuando se trata de consumir información sesgada. Al asociarse con Credibility, NTENT proporciona a las empresas una herramienta de búsqueda y evaluación que ayuda a los proveedores de contenido, grupos de afinidad y empresas de telecomunicaciones a facilitar la protección de su marca, impulsar el compromiso, aumentar los ingresos y mostrar información confiable. Las empresas pueden implementar la tecnología fácilmente, mantener la alineación de la marca, aprovechar las fuentes de ingresos integradas y elevar el nivel de confianza del contenido que las personas ven, más allá del sesgo humano. 

¿Cuáles son los mayores desafíos (en negocios y tecnología) que enfrenta actualmente en NTENT?

    En los negocios y la tecnología, constantemente enfrentamos dos desafíos predominantes. Primero, nos enfrentamos al desafío clásico de la escalabilidad de datos y usuarios. Necesitamos poder manejar más datos a medida que aumenta el número de usuarios. Para combatir ese desafío, utilizamos una combinación equilibrada de buenos algoritmos y sistemas distribuidos. El segundo obstáculo al que nos enfrentamos es la calidad de la búsqueda, en parte debido a la gran cantidad de datos. Esto requiere una clasificación contextualizada basada en el aprendizaje automático que pueda manejar el volumen, los datos y la diversidad de usuarios.

¿Cómo pueden las empresas aprovechar la búsqueda (web) para proporcionar una mejor experiencia al cliente?

    En muchos sentidos, pero las dos vías principales son a través de la búsqueda en el sitio web y la búsqueda vertical. Una buena búsqueda en el sitio web permite a las empresas aprender lo que los clientes buscan, pero no encuentran, en su sitio. Estos incluyen nuevos productos, temas alternativos, problemas que necesitan respuestas, etc. La búsqueda vertical permite a sus clientes buscar en colecciones de datos específicas (privadas) para aprovechar su contenido a través de la Web o una aplicación. 

¿Por qué deberían las empresas preocuparse por incorporar la búsqueda en su estrategia? ¿Cuáles son algunas formas de hacerlo?

    La búsqueda puede revelar tanto las fortalezas de una empresa como lo que falta, la última de las cuales representa formas potenciales de desarrollar su empresa. También mejora la experiencia del cliente, a través de características como predicción de intención de consulta y recomendaciones contextuales (tarea, persona, producto, contenido, etc.) Incluso podrían incluir recomendaciones externas ya que las personas regresan a un sitio web no solo por un buen servicio sino porque También un buen referente. De hecho, la búsqueda es la referencia definitiva.

¿Cómo ha cambiado la industria de búsqueda desde que comenzó y dónde lo ve en el futuro?

    La industria de la búsqueda comenzó en los años 60 con bibliotecas, continuó más tarde con las primeras aplicaciones comerciales y culminó con la explosión de la Web a finales de los años 90. Hoy la búsqueda está en todas partes. Solo estamos al principio cuando se trata de asistentes de búsqueda inteligentes, pero se volverán omnipresentes en el futuro. Para prepararnos para esto, necesitamos integrar la Web y el mundo de IoT, mejorar la predicción de intención de consulta y la asistencia de consulta, proporcionar una mejor contextualización (búsqueda móvil), integración de datos (comenzando con datos personales) y búsqueda implícita (el asistente busca por usted ) Pronosticamos muchos de estos temas hace casi diez años [2].

¿Qué tipo de papel juega la IA en la búsqueda? ¿Cómo usa NTENT AI en sus productos?

    El aprendizaje automático, el principal subcampo exitoso de la IA, se usa en todas partes en la búsqueda. Principalmente se usa en la clasificación, con técnicas basadas en el aprendizaje profundo y el aprendizaje para clasificar. También se utiliza en la predicción de intención, detección de entidades, corrección ortográfica, autocompletado de consultas y la recomendación de elementos similares, entre otras funcionalidades. 

Mirando hacia el futuro, ¿cuáles son los casos de uso de negocios más interesantes para la búsqueda en los próximos cinco años?

    Hay muchos casos de negocios interesantes. Actualmente estamos trabajando en dos de ellos. 

La primera es la búsqueda justa, lo que significa que estamos trabajando para garantizar que los resultados de búsqueda sean neutrales en cuanto a género y raza, diversos e inclusivos y políticamente equilibrados, entre otros posibles sesgos. Esto es crucial no solo en las noticias, sino en todos los temas donde la ética es relevante y los resultados sesgados pueden dañar a las personas.

El segundo es la búsqueda conversacional, donde podemos manejar conversaciones que están principalmente orientadas a la búsqueda, formadas por diferentes contextos, como el comercio electrónico y la automatización del hogar. El desafío aquí es que el contexto y la ambigüedad que surgen cuando varias personas participan en múltiples conversaciones deben manejarse con cuidado.

[1] R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto. Recuperación de información moderna: los conceptos y la tecnología detrás de la búsqueda. Segunda edicion. Addison-Wesley, Reino Unido, 2011. [2] R. Baeza-Yates, A. Broder e Y. Maarek, La nueva frontera de la tecnología de búsqueda web: siete desafíos. En Búsqueda y Computación, Tendencias y Desarrollo, S. Ceri y M. Brambilla (eds). LNCS 6585, Springer-Verlag, Berlín, 2011.

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Fuente: https://www.aitimejournal.com/interview-with-ricardo-baeza-yates-cto-at-ntent