7 campos en los que el software de procesamiento del lenguaje natural aporta eficiencia a las organizaciones

El lenguaje comprende un enorme conjunto de palabras y frases repletas de complejidades e irregularidades que los individuos tardan años en aprender. Y, aunque los datos estructurados se han aprovechado desde hace mucho tiempo, los datos no estructurados son mucho más ambiguos y difíciles de descifrar.

Las áreas de aplicación para la descodificación de datos no estructurados, incluidos correos electrónicos, documentos de texto, vídeos y grabaciones de voz, entre otros, siguen creciendo de manera exponencial. Este tipo de datos representa actualmente casi el 80 % de los datos de las empresas, según propone la fuente de información Accenture. El PLN ya es capaz de asemejarse a la producción humana mediante el uso de tecnologías de vanguardia.

¿Qué es un software de procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores y las máquinas comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano. Gracias a estas técnicas, tanto empresas como particulares tienen la capacidad de trabajar con textos escritos y hablados.

El PLN emplea una combinación de lingüística computacional y modelización basada en reglas del lenguaje humano con la estadística, el aprendizaje automático y modelos de aprendizaje profundo. De este modo, el software de procesamiento del lenguaje natural puede traducir un texto de un idioma a otro en cuestión de segundos y, en algunos casos, incluso casi en tiempo real.

Sin embargo, los programas de PLN van más allá de la traducción de idiomas para crear asistentes digitales precisos, sistemas de funcionamiento por voz (como los GPS), dictado de voz a texto o chatbots. Además, las aplicaciones abarcan desde la respuesta a órdenes habladas hasta el resumen de grandes volúmenes de texto de forma rápida.

Ventajas del procesamiento del lenguaje natural

Las soluciones de programación desempeñan un papel cada vez más importante en los retos empresariales, ya que ayudan a las organizaciones a agilizar las actividades comerciales, aumentar la productividad de los empleados y simplificar los procesos empresariales estratégicos.

Se calcula que el mercado del procesamiento del lenguaje natural alcanzará los 43 000 millones de dólares en 2025, según afirma el artículo sobre PLN de Avenga. Ya sea para mejorar la experiencia del cliente en el comercio electrónico o para ofrecer análisis de datos y descubrimiento de conocimientos, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva única gracias a estas técnicas, que proporcionan resultados de calidad y un gran ahorro de tiempo.

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¿Cómo puede ayudar el procesamiento del lenguaje natural a mejorar la eficiencia de su empresa?

Echemos un vistazo a 7 de las aplicaciones más útiles del procesamiento del lenguaje natural en los negocios:

1. Traducción automática

La traducción automática (TA) es uno de los principales usos del PLN, ya que este es cada vez más capaz de comprender el contexto y conservar el significado de frases enteras gracias a las nuevas redes neuronales y a las mayores cantidades de fuentes de datos de gran tamaño disponibles.

Esto es especialmente útil para llegar a un público más amplio, más allá de las barreras geográficas, y permitir una comunicación eficaz —tanto interna como externa— de forma rápida y rentable.

2. Sumarización

Al extraer la información más relevante de grandes cantidades de fuentes de información, el PLN simplifica el proceso de sumarización de datos para crear una versión abreviada de un documento sin perder sus puntos clave.

Hay dos enfoques generales de la sumarización: el basado en la extracción y el basado en la abstracción. En el primer caso, el modelo de PLN extrae frases y oraciones del texto existente sin añadir documentación adicional. En el segundo caso, añade valor al crear un resumen totalmente nuevo que incluye nuevas frases al tiempo que parafrasea la fuente original.

3. Búsqueda

Tanto si se trata de una búsqueda en el texto como de una búsqueda in situ, los algoritmos de PLN identifican elementos específicos en las fuentes de datos, lo que permite utilizar un método de búsqueda semántica que proporciona resultados exactos aunque se ejecute en una consulta contextual.

De este modo, es capaz de descifrar lo que los usuarios realmente quieren decir al introducir su búsqueda gracias a la detección de palabras mal escritas, entradas similares y confusiones para ofrecer así una experiencia de búsqueda perfecta. Esto es especialmente útil en el comercio electrónico, donde las capacidades de búsqueda complejas eliminan los resultados ineficaces y la minería de datos identifica los hábitos de los clientes y las tendencias.

4. Extracción y agrupación de información

Las decisiones estratégicas, desde las previsiones de mercado hasta las inversiones financieras, se ven afectadas en gran medida por las noticias y los informes que se presentan predominantemente en inglés. El PLN tiene la capacidad de coger anuncios de texto y extraer su información en un formato que pueda transformarse en una toma de decisiones algorítmica.

Además, la agrupación y la clasificación de textos permite clasificar material escrito y oral en función de atributos específicos como el tipo de documento, la época, el autor o el idioma, lo que facilita su uso en decisiones estratégicas.

5. Búsqueda de respuestas

Las empresas pueden aprovechar las aplicaciones de PLN para la comprensión de consultas y la comprensión de contenido, lo que les permite mejorar tanto la experiencia del usuario como el descubrimiento de conocimientos. Al comprender las entradas de las consultas realizadas por el usuario en lenguaje natural, es posible obtener respuestas mejores y más específicas para consultas concretas.

La capacidad de responder con precisión a las preguntas, anticipadas o no, impulsa la utilidad de los chatbots y los asistentes virtuales en la atención al cliente. El PLN supera a los sistemas tradicionales de búsqueda de respuestas estándar al aprender de las interacciones, mejorar con el tiempo y acelerar las respuestas.

6. Búsqueda y comparación de documentos

Las organizaciones almacenan grandes cantidades de documentos, por lo que es fundamental identificar y comparar documentos de temas relacionados (no solo palabras clave) con rapidez y precisión. El PLN basado en el aprendizaje automático añade valor a los equipos de recursos humanos al analizar e identificar automáticamente las coincidencias de todas las fuentes.

Si tomamos como ejemplo el sector de la contratación y la dotación de personal, los encargados de las contrataciones trabajan contra reloj para encontrar al candidato adecuado antes de que la competencia se les adelante. El PLN ofrece capacidades estadísticas y lingüísticas para identificar a los mejores candidatos posibles y devolver una lista de los puestos de trabajo más adecuados disponibles en ese momento.

7. Análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento, también conocido como minería de opiniones, utiliza el PLN para automatizar el proceso de recopilación de opiniones sobre un tema específico. Con el análisis de sentimiento impulsado por IA, cualquier usuario puede detectar las opiniones o los sentimientos de la gente sobre un tema concreto y descubrir información procesable que, de otro modo, sería imposible conseguir.

Los algoritmos de PLN son capaces de determinar la connotación positiva, negativa o neutra del texto. Sus aplicaciones abarcan desde el análisis de los comentarios de los clientes hasta la detección de tendencias y la realización de diferentes tipos de estudios de mercado a través del análisis de publicaciones, reseñas y todo tipo de reacciones.

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