Procesadores de Lenguaje Natural Guía

Procesadores de Lenguaje Natural: Todo lo que una empresa necesita saber

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Uno de los grandes retos que enfrentan las empresas hoy en día es encontrar valor en la data desestructurada que generan día a día. En este aspecto, un NLP puede ofrecer una gama de aplicaciones por demás útiles.

Los procesadores de lenguaje natural, o mejor conocidos por su nombre en inglés «Natural Language Processing» (NLP), forman parte de las soluciones que ofrece actualmente la  Inteligencia Artificial. Un NLP permite la síntesis y el análisis de voz y texto, a la vez que otorga a las computadoras la capacidad de interpretar, comprender y comunicarse con humanos y otras máquinas.


Un NLP es interdisciplinario y se basa en la informática y la lingüística computacional permitiendo construir máquinas que procesan el lenguaje humano y toman decisiones útiles basadas en esta comprensión.»

Fuse Machines

En este artículo se abordarán los siguientes temas:


¿Cómo funciona un NLP?

Al momento de utilizar Natural Language Processing las piezas de información se separan en fragmentos de tal manera que un programa pueda darle contexto y sentido a los datos que está recibiendo y así realizar una acción a partir de éstos.

Algunos ejemplos de tareas que realizan los científicos de datos para que un NLP funcione sería:

  • Dividir un  texto complejo en unidades semánticas más pequeñas o cláusulas individuales.
  • Etiquetar palabras como sustantivos, verbos, adjetivos, adverbios, pronombres, etc.
  • Filtrar palabras comunes que añaden poca o ninguna información única, por ejemplo, preposiciones y artículos (en, para, un, el).

Después se genera un algoritmo especial que debe ser “entrenado” para interpretar ciertos formatos y ejecutar tareas específicas. En esta parte del proceso se suelen utilizar algoritmos de machine learning para mejorar la precisión del NLP.

¿Cuáles son las ventajas de utilizar NLP?

Una de las razones por las que el Natural Language Processing ha adquirido tanta relevancia para las empresas es debido a la posibilidad de fortalecer áreas clave, generar mayor cercanía con los usuarios, detectar áreas de oportunidad e identificar puntos débiles.

Análisis de grandes cantidades de datos

La tecnología NLP permite a las empresas recolectar, clasificar e interpretar toda la información disponible. Desde documentos de texto hasta conversaciones de correo, los procesadores de lenguaje natural realizan ese tipo de tareas en unos cuantos minutos, incluso segundos.

 Realizar tareas así de forma manual puede tomar días e incluso semanas, sin tomar en cuenta la cantidad de recursos que deben ser empleados.

Criterios sin sesgos

Los análisis realizados por este tipo de tecnología suelen tener interpretaciones más precisas y sin errores, en comparación con las realizadas por una persona o un equipo.

Funcionalidad 24/7

Las herramientas NLP son capaces de funcionar 24/7 y en tiempo real. Esto es muy útil, por ejemplo, para empresas que requieren brindar atención técnica a usuarios en diferentes partes del mundo.

Mejor entendimiento de los clientes y el mercado

El área de marketing se ha visto muy beneficiada por este tipo de tecnología. A través de diferentes herramientas se puede segmentar el mercado y analizar a profundidad la relación que tienen los usuarios con una marca.

Los procesadores de lenguaje natural permiten generar mayor cercanía con el usuario

¿Cómo emplean las empresas los Procesadores Naturales de Lenguaje?

Clasificación de textos

La clasificación de textos hace referencia al proceso automatizado de etiquetar documentos y unidades de texto en diferentes categorías. Esto permite extraer información valiosa de cientos, miles e incluso millones de piezas documentos.

Por ejemplo, algunas redes sociales como Facebook o LinkedIn utilizan este tipo de NLPs para detectar perfiles y contenido inapropiado.

Agentes conversacionales

Ya sean asistentes virtuales o chatbots, este tipo de herramientas tienen la capacidad de comunicarse de forma natural con un usuario. Por una parte, los asistentes virtuales son capaces de entender comandos, escritos y de voz, y ejecutar tareas como, realizar una llamada, agendar una reunión de trabajo o reproducir una canción.

Cada vez más, los asistentes virtuales se han convertido en herramientas de nuestro día a día. Por ejemplo, en el mercado existen asistentes muy populares como Siri, Alexa o Google Assistant.

Por otro lado, los chatbots tienen el propósito de mantener conversaciones con una persona. Cada vez más empresas integran, tanto en sus sitios web como en sus plataformas de servicio al cliente, este tipo de software con la finalidad de responder dudas comunes y orientar a los usuarios a realizar tareas simples.

Por ejemplo, algunos bancos emplean chatbots para orientar a sus clientes con dudas relacionadas a restaurar contraseñas, abrir una cuenta nueva o consultar un saldo (por mencionar algunas).

Traductores

Este tipo de software permiten traducir un texto de un idioma a otro. Esto ha resultado muy útil para empresas multinacionales que requieren brindar soporte y atención en diferentes lenguajes.

Resúmenes de textos y audio

Como su nombre lo dice, la función de estos programas es ahorrar tiempo al obtener un resumen completo, a partir de un escrito o un audio.

Los lenguajes de programación natural permiten facilitar problemas y agilizar  procesos

Empresas como Zoom han integrado este tipo de tecnología en sus plataformas. Esta función permite a los usuarios convertir los audios de una videollamada en textos, los cuales son a su vez resumidos en forma de key points.

Sentiment Analysis

Esta es quizá una de las formas más interesantes del NLP. Utilizando Sentiment Analysis se pueden interpretar las emociones de un usuario, a partir de los textos que escribe. 

Por ejemplo, algunas empresas analizan los comentarios que reciben de parte de su comunidad en línea, a través de distintas plataformas de redes sociales. Este análisis les permite conocer la percepción que tienen los consumidores hacia la marca, un producto o un servicio.

Las herramientas de Sentiment Analysis son capaces de clasificar el estado de ánimo de una persona como positivo, negativo o neutral. Igualmente, pueden disntinguir emociones como alegría, enojo, tristeza y disgusto. La información obtenida permite a los tomadores de decisiones generar estrategias, ya sea para aprovechar una oportunidad no atendida, o corregir fallas dentro de la operación.

El uso del NLP en plataformas CRM

En los últimos años, las plataformas de Customer Relationship Management (CRM) han presentado una evolución muy interesante y una aceptación cada vez mayor. De acuerdo con Findstack, 65% de las empresas adoptan la tecnología CRM en los primeros 5 años de su lanzamiento.


91% de las empresas con 10 o más empleados utilizan un CRM»

Findstack

Recientemente los CRM han logrado hacer sinergia con diferentes tipos de tecnologías IA, en una búsqueda por mejorar la manera en la que las empresas recolectan, manejan y analizan la información de sus usuarios.

Algunas aplicaciones que se le puede dar al NLPs dentro de una plataforma CRM  

Entre los beneficios que trae consigo integrar aplicaciones de lenguaje natural a los CRM están:

  1. Apoyar a los equipo de venta, marketing y servicio al cliente a brindar una mejor experiencia de marca.
  2. Aprovechar la base de datos de clientes para generar estrategias más efectivas.
  3. Aumentar la eficiencia en procesos administrativos.

Voice of Customer (VOC)

VOC, por sus siglas en inglés, es el proceso que realiza una empresa para recolectar y analizar la retroalimentación que recibe de sus clientes, a través de diferentes formatos. Utilizando un NLP se pueden procesar reseñas de un sitio web, emails o comentarios en redes sociales, para después clasificarlos y obtener insights sobre las necesidades y preferencias actuales de los consumidores.

Análisis de redes sociales

Utilizando herramientas de Sentiment Analysis, los equipos de marketing son capaces de identificar patrones y tendencias de consumo que les permiten generar estrategias de promoción, ventas y prospección mucho más focalizadas y efectivas.

Los NLP o Programadores de Lenguaje Natural son útiles para los equipos de marketing y ventas

Chatbots

 Como ya lo mencionamos, varias empresas están aprovechando los chatbots para aumentar y mejorar la calidad de respuesta en su servicio al cliente. Empresas como Marriott, integran en sus CRMs, chatbots especiales que apoyan al equipo global de soporte. No solo eso, la cadena hotelera también utiliza chatbots para interactuar con posibles candidatos de trabajo.

Marriot ejemplo, chatbot

¿Cuáles son los retos actuales al utilizar un NLP?

Hay que tener en cuenta que el lenguaje, las interacciones y las emociones humanas son por demás complicadas, ambiguas y diversas. El significado de una palabra en México, puede cambiar totalmente al utilizarse en España o Argentina. Igualmente, una expresión puede tener un contexto diferente en la cultura asiática que en la árabe.

Es por ello que la implementación y desarrollo de una herramienta de lenguaje natural debe estar a cargo de científicos de datos que entiendan el contexto cultural y gramático de los usuarios.

Conclusiones sobre el uso de Procesadores de Lenguaje Natural

Sin duda, el procesamiento de lenguaje natural es una de las opciones más interesantes, útiles y emocionantes que nos ofrece hoy en día la Inteligencia Artificial. Gracias a los NLPs, las empresas pueden automatizar de forma más fácil sus procesos y obtener respuestas clave para ofrecer una experiencia de marca más acertada.

Es cierto, implementar este tipo de herramientas puede ser complejo, pero con la ayuda de expertos se pueden desarrollar proyectos personalizados altamente efectivos.

En PREDIK Data-Driven contamos con un equipo de más de 30 científicos de datos y expertos en negocios con más de 14 años de experiencia en el desarrollo de este tipo de soluciones. Nuestra avanzada metodología nos ha permitido colaborar con empresas líderes como Adidas, Bayer, Shell y Total Energies.

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