L’intelligenza artificiale generativa ha rivoluzionato la ricerca in vari modi. È una tecnologia che può rispondere a praticamente qualsiasi domanda posta, trasformando il modo in cui le persone cercano e ottengono informazioni. In passato, il dominio di Google come motore di ricerca ha influenzato come le persone formulano le domande e quali risultati ottengono. Le strategie di ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) erano cruciali, ma non sempre efficaci.
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come il ChatGPT di OpenAI, hanno cambiato questo panorama. Ora le persone possono porre domande direttamente e ottenere risposte immediate senza dover navigare tra vari siti web. Questo ha spinto anche le aziende come Perplexity a integrare l’IA generativa nei loro motori di ricerca, collaborando con fonti di dati come Yelp e Wolfram Alpha per migliorare l’accesso alle informazioni.
Google stesso ha integrato l’intelligenza artificiale nei suoi servizi, consentendo ricerche più intuitive e riassunti AI dei risultati delle query attraverso il suo chatbot Gemini.
Ma il cambiamento più significativo è nell’uso del linguaggio naturale anziché delle parole chiave per le ricerche. La tecnologia di recupero aumentato (RAG) sta emergendo come tendenza, permettendo alle aziende di utilizzare i propri dati per fornire risposte precise direttamente dai documenti interni. Questo approccio non solo migliora l’accuratezza delle risposte ma anche il controllo sull’informazione che viene presentata ai clienti.
Con la crescita di RAG, ci sono nuove opportunità e sfide per le aziende nel determinare come e dove pubblicare le informazioni per massimizzare l’accessibilità e la precisione. Potrebbe portare a una decentralizzazione della ricerca per alcune query, dove i clienti potrebbero preferire andare direttamente al sito dell’azienda per informazioni specifiche anziché usare un motore di ricerca generale.