Workorb
Workorb est une plateforme d'IA conçue pour l'industrie de l'Architecture, de l'Ingénierie et de la Construction (AEC) afin …
Workorb est une plateforme d'IA conçue pour l'industrie de l'Architecture, de l'Ingénierie et de la Construction (AEC) afin d'automatiser la génération de propositions et le développement commercial. Elle crée un Hub de Connaissances centralisé en nettoyant et organisant automatiquement les données de votre entreprise, vous permettant de rédiger des offres gagnantes, de résumer les appels d'offres et d'assurer la conformité avec un minimum d'effort manuel.
À propos de Recherche d'entreprise
Les outils de Recherche d'entreprise sont des plateformes alimentées par l'IA qui créent un moteur de recherche unique et intelligent pour toutes les données internes d'une organisation. En exploitant des technologies telles que le Traitement du Langage Naturel (NLP) et la recherche vectorielle, ces outils vont au-delà de la simple correspondance de mots-clés pour comprendre le contexte et l'intention derrière la requête d'un utilisateur. Ils brisent efficacement les silos d'information en se connectant à des sources disparates comme les lecteurs cloud, les bases de données, les wikis et les applications de communication. Cela permet aux employés de trouver des informations précises et pertinentes instantanément, augmentant considérablement la productivité et la vitesse de prise de décision.
Fonctionnalités Clave
- Indexation Unifiée : Se connecte et indexe les données d'une large gamme de systèmes internes comme Confluence, Google Drive, Slack et Salesforce.
- Recherche Sémantique : Comprend la signification derrière les requêtes, trouvant des informations conceptuellement liées même si les mots-clés ne correspondent pas exactement.
- Questions-Réponses en Langage Naturel : Permet aux utilisateurs de poser des questions en langage clair et de recevoir des réponses directes et synthétisées avec des citations de sources.
- Sécurité Basée sur les Permissions : Applique les contrôles d'accès existants, garantissant que les utilisateurs ne voient que les résultats de recherche qu'ils sont autorisés à consulter.
- Résumé par IA : Génère des résumés concis à partir de plusieurs documents, faisant gagner du temps aux utilisateurs qui n'ont pas à lire de longs documents.
Cas d'Utilisation
Ces outils sont inestimables pour les rôles et les départements à forte intensité de connaissances. Par exemple, les équipes de recherche et développement peuvent localiser rapidement les données d'expériences passées, les agents du support client peuvent trouver des solutions dans les manuels techniques et les anciens tickets, et les équipes juridiques peuvent effectuer de l'e-discovery sur des millions de documents.
Comment Choisir
Lors de la sélection d'un outil de Recherche d'entreprise, évaluez sa bibliothèque de connecteurs pré-construits pour vos systèmes existants. Donnez la priorité aux solutions dotées de fonctionnalités de sécurité robustes et basées sur les permissions pour protéger les données sensibles. Considérez également la sophistication de ses capacités d'IA : prend-il en charge une véritable recherche sémantique et des réponses génératives ? Enfin, évaluez sa capacité d'évolution pour vous assurer qu'il peut gérer le volume croissant de données de votre organisation.
Recherche d'entrepriseCas d'utilisation
Accélérer la Résolution des Problèmes de Support Client
Un agent du support client traite un problème technique complexe concernant l'intégration de l'API d'un produit. Au lieu de rechercher manuellement dans des bases de connaissances distinctes, la documentation des développeurs et les journaux de discussion internes, il utilise l'outil de recherche d'entreprise. Il tape une question en langage naturel : « Quelles sont les erreurs de timeout courantes pour l'API de paiement v3 avec les clients Python ? » Le système scanne instantanément toutes les sources connectées et fournit une réponse synthétisée résumant les trois principales causes, avec des liens vers les paragraphes spécifiques du manuel technique et un fil de conversation pertinent entre les ingénieurs sur Slack. Cela réduit le temps de résolution de plus d'une heure à moins de dix minutes.
Rationaliser les Audits Juridiques et de Conformité
Un responsable de la conformité est chargé d'auditer tous les contrats signés au cours du dernier exercice fiscal pour s'assurer qu'ils respectent les nouvelles réglementations sur la confidentialité des données. En utilisant un outil de recherche d'entreprise, il peut exécuter une seule requête comme « trouver tous les contrats mentionnant 'traitement des données' et 'partage avec des tiers' signés après le 1er janvier ». L'outil recherche dans le système de gestion des contrats de l'entreprise, les lecteurs partagés et les archives d'e-mails. Il renvoie une liste précise des documents pertinents, en surlignant les clauses spécifiques dans chacun d'eux. Ce processus, qui aurait pris des semaines de révision manuelle, est achevé en quelques heures, garantissant une conformité rapide et réduisant les risques juridiques.
Améliorer l'Intelligence Commerciale et Marketing
Un directeur commercial se prépare pour une réunion cruciale avec un client potentiel. Pour élaborer un argumentaire convaincant, il doit comprendre toutes les interactions précédentes et les données de marché pertinentes. Il utilise la recherche d'entreprise pour interroger « toutes les interactions avec la société XYZ et les études de marché sur le secteur de la fintech ». L'outil agrège les données du CRM (e-mails passés, notes de réunion), de la plateforme d'automatisation du marketing (participation à des webinaires, téléchargements de contenu) et du référentiel interne d'études de marché. En quelques minutes, le directeur obtient une vue complète à 360 degrés du prospect, ce qui lui permet de personnaliser sa présentation avec des informations et des études de cas très pertinentes, augmentant ainsi considérablement les chances de conclure l'affaire.
Accélérer l'Intégration des Nouveaux Employés
Un ingénieur logiciel nouvellement embauché doit comprendre les normes de codage et le processus de déploiement de l'entreprise. Au lieu de poser de multiples questions à ses collègues ou de naviguer dans un wiki interne complexe, il demande simplement à l'outil de recherche d'entreprise : « Quel est le processus pour déployer un nouveau microservice en production ? » L'outil synthétise les informations du manuel d'ingénierie, des pages Confluence et des canaux Slack pertinents, fournissant une liste de contrôle étape par étape. Il affiche également des liens vers les dépôts de code clés et les coordonnées du responsable de l'équipe DevOps. Cette approche en libre-service permet au nouvel employé de devenir productif plus rapidement et réduit la charge de travail des membres plus expérimentés de l'équipe.
Découvrir des Idées dans les Archives de R&D
Un scientifique des matériaux dans une grande entreprise de fabrication développe un nouveau polymère résistant à la chaleur. Pour éviter de dupliquer des recherches passées, il interroge le système de recherche d'entreprise pour « toutes les recherches sur les composites polymères PEEK et la dégradation thermique au-dessus de 300°C ». Le système recherche dans des décennies de cahiers de laboratoire numérisés, d'articles de recherche, de dépôts de brevets et de résultats de tests de matériaux stockés dans divers formats et emplacements. Il met en lumière une étude interne oubliée d'il y a huit ans qui détaille un composé similaire, faisant économiser à l'équipe des mois d'expérimentation redondante et offrant une avance précieuse sur le nouveau projet.
Centraliser les Connaissances sur le Développement de Produits
Un chef de produit planifie la prochaine version d'une application mobile. Il doit recueillir tous les commentaires disponibles sur l'interface utilisateur de la version actuelle. Il utilise la recherche d'entreprise pour demander : « Quels sont les retours des utilisateurs sur l'interface utilisateur du tableau de bord v2 ? » Le système extrait et synthétise les informations des tickets de support client dans Zendesk, des résultats d'enquêtes auprès des utilisateurs dans Google Forms, des avis sur l'App Store et des discussions sur les demandes de fonctionnalités d'un canal Slack dédié. Le chef de produit reçoit un résumé concis des plaintes et suggestions les plus courantes, ce qui lui permet de prendre des décisions basées sur les données pour la feuille de route du produit sans passer des jours à rassembler manuellement les commentaires.