每天花 1.8 小時尋找您已經擁有的東西

員工每天平均浪費 1.8 小時來尋找工作所需的資訊 (Iris.ai)。這不是研究時間，不是學習時間，也不是探索新主題的時間。這是用來尋找組織已經擁有的東西的時間：存在於公司某個工具中，但需要的人卻找不到的檔案、決定、報告、規格說明和參考資料。

一年下來，每天 1.8 小時大約是 450 小時，相當於大約 11 個完整的工作週花在搜尋上。對於一家有 50 人的公司、平均人力成本為每小時 $65 美元來計算，每年大約要花費近 150 萬美元在「尋找」東西，而不是「使用」它們。

為什麼搜尋會失敗

搜尋之所以失敗，是因為資訊分散在不共享情境的各個工具中。

尋找一件本應很容易找到的資訊時，典型的搜尋歷程是：先檢查 Google 雲端硬碟（最常見的檔案存放位置）。不在那裡。搜尋 Slack（也許在某個對話串中分享過）。找到對該檔案的引用，但找不到檔案本身。搜尋電子郵件（也許是作為附件發送的）。找到了電子郵件，但附件卻是一個指向已被移動的 Google 文件的連結。在 Slack 上詢問誰有目前的版本。等待回覆。回覆指向一個 Notion 頁面，而該頁面的標題與您搜尋的內容完全不同。

總時間：找一個檔案就要花 15-20 分鐘。這種歷程每天會發生多次，而且每次失敗的搜尋嘗試不僅浪費時間，更浪費認知資源：找不到東西的挫折感、從正在進行的工作切換到搜尋再切換回來的思維轉換，以及心中揮之不去的疑問——您要找的東西是否真的存在。

語意搜尋的解決方案

結構性的解決方案是建立一個橫跨所有工具的搜尋層，並透過「意義」而非「關鍵字」來尋找資訊。

語意搜尋能理解您在概念上尋找的是什麼。搜尋「我們對客戶留存率所做的分析」，無論其標題是「第三季流失報告」、「留存率分析」還是「客戶生命週期指標」，都能找到相關檔案。這種搜尋是根據意義來運作的，這意味著您不需要去猜測作者是怎麼命名的、把它放在哪個資料夾，或是儲存在哪個工具中。

當 Google Drive、Slack、GitHub、Gmail、Notion 以及您的其他工具全都匯入同一個語意搜尋時，跨多個工具的搜尋歷程就會濃縮成單一查詢。一個搜尋欄。所有來源。結果按相關性和最新程度排序。

這 1.8 小時不會降到零，因為有些搜尋是針對組織尚不擁有的全新資訊。但是，當每個來源都可以從一個地方透過意義進行搜尋時，花在尋找組織已經擁有的東西上的搜尋時間（這佔了大部分）就會急劇下降。

常見問題

這與在每個工具內使用更好的搜尋有何不同？ 每個工具的原生搜尋只涵蓋其自身的內容。Google 雲端硬碟搜尋可找到 Google 文件。Slack 搜尋可找到 Slack 訊息。兩者都無法在另一個工具中找到相關結果。整合搜尋的價值在於跨越工具之間的界限，而這正是大部分搜尋時間被浪費的地方。

隱私和存取控制如何處理？ 搜尋結果會遵循基礎工具的權限設定。您只能看到您在來源系統中有權存取的內容。

這需要移動我們的資料嗎？ 不需要。資料保留在原始工具中。搜尋層會對它們進行索引和跨工具搜尋，而不需要進行資料搬遷。

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