Aplicaciones NLP y sus casos de uso para empresas modernas

Más del 80 % de los datos disponibles en el panorama digital son datos no estructurados. ¿Qué son exactamente los datos no estructurados?

Los textos, imágenes y videos que no se pueden representar en un formato gráfico o tabular (básicamente en cualquier forma consistente de datos estructurados) forman datos no estructurados. Ahora, los datos no estructurados no serían de ninguna utilidad para las empresas si no se analizan y estructuran. Por lo tanto, necesitamos PNL (procesamiento del lenguaje natural) para procesar, organizar e interpretar estos datos no estructurados.

Otra razón fascinante para utilizar la tecnología de Procesamiento del lenguaje natural es la comunicación entre individuos y tecnologías modernas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la robótica, etc.

Las empresas digitales utilizan aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural para garantizar que las tecnologías modernas puedan interpretar todos los datos no estructurados publicados en su dominio. De hecho, se prevé que los ingresos mundiales del mercado de procesamiento de lenguaje natural alcancen los 43 000 millones de USD para 2025 a medida que más organizaciones intenten llenar el vacío entre la comunicación humana y la de las máquinas.

Dado que las aplicaciones y el software de procesamiento de lenguaje natural están creciendo exponencialmente, ya es hora de que comencemos a incorporarlos a nuestro negocio. ¿Qué tal si comenzamos con lo básico?

Este artículo actuará como una guía completa para la tecnología de procesamiento de lenguaje natural, sus casos de uso y ejemplos en tiempo real, así que asegúrese de no omitir nada importante.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?

El procesamiento del lenguaje natural es el tipo de IA que ayuda a que las computadoras procesen e interpreten el lenguaje humano. En términos simples, la tecnología NLP brinda a las máquinas la capacidad de leer, comprender y derivar el significado de cualquier dato no estructurado. Idealmente, el modelo de Procesamiento del lenguaje natural manipula el habla y el texto a través de una base computacional impulsada por varios programas.

Las empresas pueden extraer aún más patrones e información ocultos de datos no estructurados y tomar decisiones informadas respaldadas por hechos sólidos.

Hoy en día, la IA y la PNL están floreciendo gracias a las considerables mejoras en la accesibilidad de los datos y al aumento de la potencia computacional. Esto muestra cómo las empresas de todos los dominios, como la atención médica, las finanzas, los medios, los recursos humanos, etc., confían en las técnicas de procesamiento del lenguaje natural.

Comprenderá más sobre la PNL al descubrir sus aplicaciones y ejemplos del mundo real.

Ejemplos en tiempo real de IA y PNL

Si bien los términos Inteligencia artificial (AI) y Procesamiento del lenguaje natural (NLP) pueden evocar imágenes de robots futuristas, ya existen ejemplos básicos de NLP que las organizaciones utilizan a diario. A continuación se muestran algunos ejemplos destacados en tiempo real de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural:

Asistentes inteligentes

Es posible que ya esté familiarizado con Siri de Apple y Alexa de Amazon, que se especializan en reconocer el habla a través de funciones de reconocimiento de voz. Estos asistentes inteligentes infieren además respuestas significativas y basadas en soluciones al habla humana, que son principalmente datos no estructurados.

Los clientes modernos ahora esperan que los asistentes inteligentes entiendan las pistas contextuales y hagan que ciertas actividades sean más manejables, como ordenar artículos, responder consultas personales e incluso responder con humor. Todo esto es posible con los modelos basados ​​en NLP respaldados por IA que ayudan a los asistentes inteligentes a decodificar el habla humana.

Un ejemplo de esto se puede ver en la aplicación Vyrb, que Appinventiv desarrolló para su cliente, Innovative Eyewear. Vyrb es una aplicación de asistente de voz para redes sociales que permite la publicación de voz en plataformas como Twitter y Facebook usando anteojos bluetooth y otros dispositivos portátiles. Este es un ejemplo clásico de cómo las organizaciones pueden utilizar asistentes inteligentes basados ​​en NLP para sus procesos comerciales modernos.

Texto predictivo

Funciones como la autocorrección, el texto predictivo y la función de autocompletar son extremadamente comunes en los teléfonos inteligentes y otros espacios en línea. Los textos predictivos son casi similares a los motores de búsqueda que predicen y sugieren las próximas palabras en función de lo que escribe y busca con frecuencia. La función de autocorrección incluso cambia sus palabras para hacer que la declaración completa suene más relevante para el otro usuario. Mientras tanto, la máquina también está aprendiendo de ti cada vez que sugiere.

Cuanto más tiempo utilice la función de textos predictivos basados ​​en AI-NLP, más aprenderá y se personalizará según sus preferencias.

llamadas telefónicas digitales

Es posible que haya escuchado esto comúnmente "esta llamada puede grabarse con fines de capacitación" y se pregunte qué implica eso. Las llamadas grabadas se utilizan para que los sistemas NLP aprendan de la base de datos y brinden servicios mejorados y personalizados en el futuro. Los sistemas automatizados dirigen las llamadas de los clientes a chatbots o representantes de servicio que responden a las solicitudes de los clientes utilizando estas bases de datos de NLP. Esta es una práctica común de PNL seguida por todas las empresas que consisten en telecomunicaciones digitales y servicio al cliente.

Por ejemplo, Appiventiv desarrolló un asistente de chat con IA-bot basado en el procesamiento del lenguaje natural para integrarlo en las aplicaciones de banca móvil y web de un banco global. Esto ayudó al banco a resolver las quejas de los clientes en tiempo real, tomando medidas rápidas sobre tarjetas de crédito robadas o cualquier robo y mejorando el servicio al cliente a su máximo potencial.

Filtros de correo electrónico

Una de las aplicaciones más iniciales y básicas de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural son los filtros de correo electrónico.

La función de filtro de correo electrónico comenzó con filtros de spam y descubriendo ciertas frases y palabras; sin embargo, esto se ha actualizado a la aplicación más frecuente llamada clasificación de Gmail. El sistema reconoce si el correo electrónico pertenece a una de las tres categorías (social, principal o promociones) en función de los contenidos. Si usa Gmail, es esencial mantener su bandeja de entrada en un tamaño manejable. Los filtros de correo electrónico mantienen intacta la relevancia de su correo, lo que le ayuda a responder rápidamente.

Análisis de los datos

A medida que más proveedores de Business Intelligence han comenzado a utilizar interfaces de lenguaje natural para la visualización de datos, la tecnología de procesamiento de lenguaje natural se integra en el flujo de trabajo de análisis de datos. Un ejemplo son las codificaciones visuales más inteligentes que brindan la mejor visualización para la tarea correcta en función de la semántica de los datos. Esto abre más oportunidades para que las personas exploren los datos de su negocio utilizando declaraciones de procesamiento de lenguaje natural y fragmentos de preguntas.

Cuando aplica NLP a los datos, no solo mejora el nivel de accesibilidad, sino que también reduce la barrera para el análisis en todas las organizaciones.

Traducción de idiomas

Muchos idiomas no permiten la traducción directa y tienen varios órdenes para las estructuras de las oraciones, que los servicios de traducción pasan por alto. Pero el procesamiento del lenguaje natural no pasa por alto ninguna estructura de oración. Con NLP, los traductores en línea pueden traducir cualquier idioma o fragmento con precisión y presentar resultados gramaticalmente correctos.

Además, el software y las herramientas de procesamiento de lenguaje natural también pueden reconocer el idioma en función del texto de entrada y traducirlo automáticamente.

Además de los ejemplos mencionados anteriormente, la tecnología de procesamiento de lenguaje natural también brinda a los productores de contenido el poder de automatizar los metadatos y buscar interacciones de marca convenientes. Al igual que los ejemplos, las aplicaciones de la PNL son incluso amplias y poderosas. Echemos un vistazo detallado a algunas de las aplicaciones comerciales importantes y los casos de uso del procesamiento del lenguaje natural.

Casos de uso del procesamiento del lenguaje natural en el panorama empresarial

Surge un problema importante cuando las empresas tienen grandes porciones de datos de clientes que no brindan ningún conocimiento ni información para regular el negocio. Las aplicaciones y técnicas de procesamiento de lenguaje natural ayudan a analizar datos irregulares para identificar opiniones, comentarios, patrones y otros conocimientos relacionados con el negocio. ¿Para qué más se puede utilizar la PNL? Vamos a averiguar.

Publicidad objetivo

Un día busca un producto en Amazon y, durante los otros días consecutivos, se le anuncian productos similares a través de Google. ¿Te diste cuenta de lo que pasó aquí?

¡Publicidad dirigida! Es un tipo de publicidad en línea donde los anuncios se muestran a los usuarios en función de sus búsquedas en línea. La mayoría de las empresas digitales utilizan publicidad dirigida para ahorrar dinero y ganar clientes potenciales.

El algoritmo de la publicidad dirigida se basa en la coincidencia de palabras clave. El modelo NLP captura tales palabras clave y frases para asociarlas con los anuncios. Otros factores, como las visitas recientes al sitio web y las páginas web abiertas con frecuencia, afectan los algoritmos de publicidad objetivo. Sin embargo, todo el círculo de observación de palabras clave está impulsado por la PNL.

Contratación y Reclutamiento

Usando el Procesamiento del Lenguaje Natural, los reclutadores pueden encontrar a los candidatos adecuados de manera fácil y conveniente. Las técnicas como el reconocimiento de entidades de nombre y la extracción de información ejecutadas por NLP se utilizan para extraer ubicación, nombre, habilidades y experiencia. Además, estas características se pueden utilizar para identificar a los candidatos aptos y no aptos.

Este proceso de selección y filtro de currículum imparcial redujo aproximadamente el 80 % del trabajo manual. Muchas empresas también utilizan el software NaturaL Language Processing como ATS (Applicant Tracking System) para evaluar los currículos de manera eficiente.

Monitoreo de redes sociales

El cliente potencial de cada empresa puede estar disponible en las plataformas de redes sociales para mantener una presencia digital. Sus feeds y publicaciones diarias generan datos masivos que muestran los patrones de compra del usuario, el comportamiento del cliente, lo que le gusta y lo que no le gusta. Aquí, las técnicas de PNL pueden ayudar a las empresas a analizar las publicaciones en las redes sociales y extraer información relevante sobre ellas. El monitoreo de las redes sociales también permite a las empresas examinar los problemas del producto que enfrentan los usuarios.

chatbots

El servicio al cliente y la experiencia es la parte más crucial de cualquier negocio. Ya hemos discutido los usos del procesamiento del lenguaje natural en asistencia inteligente y chatbots; sin embargo, junto con la mejora de la experiencia del cliente, NLP también le ahorra a su negocio el costo de contratar representantes de clientes.

Desde recomendar un producto hasta recopilar comentarios sobre el producto, los chatbots actúan como un compañero perfecto para los clientes modernos.

Por ejemplo, Mudra es una aplicación de chatbot que brinda soluciones de administración de presupuesto a los millennials, lo que reduce los costos y revoluciona el proceso tradicional de administración de dinero financiero.

Resumen de texto

El resumen automático de texto se explica por sí mismo. La función ayuda a resumir el texto extrayendo las funciones y palabras clave más importantes. El objetivo final es simplificar el proceso de revisar grandes cantidades de datos, incluida documentación legal, artículos científicos, contenidos/artículos de noticias, etc.

Hay dos técnicas estándar de PNL que las empresas utilizan para resumir datos:

• Resumen basado en extracción: extrae frases clave y crea un resumen sin mejorar el texto ni agregar contenido adicional.
• Resumen basado en abstracción: esto crea nuevas frases parafraseando el contenido original. Este enfoque es más común y funciona mejor en la automatización de procesos comerciales.

Detección de urgencia

Los usos del Procesamiento del Lenguaje Natural son tan extensos como usted los usa. NLP también ayuda a las empresas a detectar la urgencia en el texto. Las empresas personalizan y entrenan el modelo de detección de urgencia basado en NLP para reconocer ciertas palabras y expresiones que denotan descontento y gravedad.

Esto permite a las empresas priorizar las solicitudes de los clientes más importantes para que no queden enterrados bajo la pila de tickets sin resolver. La detección de urgencia también mejora el tiempo de respuesta empresarial, lo que lleva a la máxima satisfacción del cliente.

Los poderosos beneficios de AI y NLP no se limitan solo a detectar la urgencia en el texto. En el panorama digital actual, las aplicaciones y el software basados ​​en NLP se aprovechan en todas las industrias para cada aspecto de la gestión de emergencias.

Un ejemplo destacado de detección de urgencia en la industria de la salud es la aplicación YouCOMM basada en IA y NLP que brinda acceso en tiempo real a ayuda médica. Ayuda a conectar a los pacientes del hospital con enfermeras internas en caso de urgencia o tratamiento médico de emergencia.

La combinación de procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial es lo que toda empresa necesita para administrar el negocio de manera más eficiente. Hay infinidad de software y herramientas de PNL disponibles que se pueden personalizar según las necesidades y los procesos de cada empresa. Sin embargo, sería mejor buscar la experiencia profesional de una empresa confiable de desarrollo de software de IA y ML para obtener análisis e información personalizados.

¿Cómo puede ayudarte Appinventiv con las mejores soluciones de PNL?

Appinventiv cuenta con un equipo experto de software de inteligencia artificial y desarrolladores de aplicaciones para diseñar soluciones inteligentes, automatizar tareas comerciales y brindar un mejor servicio a sus clientes. Nuestra experiencia abarca desde la captura y el procesamiento de datos hasta el análisis y las soluciones de aprendizaje automático, brindando solo lo mejor para su negocio. Permítanos transformar las capacidades de su negocio a través de nuestros servicios. ¡Conéctate con nosotros!