.svg)
اكتشاف المحتوى بالذكاء الاصطناعي هو العثور على محتوى لم تكن تعلم بوجوده أو لم تخطر ببالك فكرة البحث عنه؛ وهي أنظمة تبرز الأصول والمستندات والوسائط ذات الصلة بناءً على المعنى والسياق والسلوك، أو العناصر المرتبطة، أو مواد الأرشيف المنسية التي تتوافق مع مشروع حالي، أو الأعمال المكررة أو شبه المكررة التي تم إنجازها بالفعل، بدلاً من انتظار استعلام بحث مصاغ بدقة.
يجيب البحث عن سؤال كان المستخدم يعرف مسبقاً أنه يريد طرحه، بينما يبرز الاكتشاف ما لم يكن يعلم بوجوده. وتختلف الآليات تبعاً لذلك: التشابه الدلالي ("المزيد مثل هذا" عبر النصوص والصور والفيديو)، والتوصية السياقية (الأصول ذات الصلة بالمشروع أو الموجز الذي يتم العمل عليه)، وإعادة إحياء الأرشيف، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بإعادة فهرسة المحتوى القديم ليظهر تصوير يعود لعشر سنوات مضت بجانب تخطيط حملة هذا الأسبوع. بالنسبة للمؤسسات التي تمتلك أرشيفات ضخمة، يكمن الاكتشاف في القيمة المدفونة: المحتوى الموجود بالفعل، والذي تم دفع تكاليف إنتاجه، وكان من الممكن إعادة استخدامه لو تذكره أحد.
هناك خاصيتان تفصلان الاكتشاف المفيد عن الضجيج. الأولى هي التأصيل: حيث تأتي التوصيات من مكتبة المؤسسة الفعلية الخاضعة للإدارة، مع تطبيق الأذونات، بحيث لا يكتشف المستخدمون إلا ما يُسمح لهم برؤيته، وليس من خلال تشابه عام على مستوى الويب. والثانية هي القابلية للتفسير بما يكفي لاتخاذ إجراء: معرفة سبب ظهور هذا الأصل (نفس المنتج، نفس الموقع، تشابه بصري، نفس المؤلف) حتى يتمكن المستخدمون من الحكم على مدى الصلة بدلاً من التخمين في صندوق أسود.
يقوم ioPilot بالاكتشاف والبحث في آن واحد، مع توفير تشابه دلالي عبر المستندات والصور والفيديو المفهرس بالإطارات، وإبراز المحتوى من مكتبتك الخاضعة للإدارة مع مراعاة الأذونات، وإعادة إحياء الأرشيف الذي يعيد عقوداً من المحتوى إلى التداول. طالع صفحة ioPilot.
البحث هو استرجاع يعتمد على الاستعلام؛ أما الاكتشاف فهو إبراز استباقي للعناصر ذات الصلة، وإعادة إحياء الأرشيف، واكتشاف المكررات التي لم تكن تعلم بوجودها. تقوم المنصات المتطورة بكلتا الوظيفتين من نفس الفهرس.
إعادة الاستخدام: استخدام المحتوى الموجود بالفعل بدلاً من إعادة إنتاجه، وهو عادةً أكبر توفير خفي في عمليات المحتوى.