Procesamiento del Lenguaje Natural en la Era Digital – Aplicaciones Actuales y Futuras

“Si hablas a una persona en un lenguaje que pueda entender, llegaras a su cabeza. Si hablas con el en su lenguaje, llegaras a su corazón”
Nelson Mandela

Cada vez que preguntas a Siri por alguna ubicación, un código complejo es ejecutado de forma transparente. Este permite que Siri pueda entender la pregunta, pueda encontrar el lugar solicitado o similares y comunicarse en un lenguaje entendible para los humanos. Tecnologías de este tipo han sido desarrollados solo en los últimos años. Hasta ahora la comunicación con diferentes dispositivos era realizado en lenguajes entendibles a estos, sin embargo, el enfoque ha cambiado brindando a los dispositivos capacidades de entendimiento del lenguaje natural (NLU).

Esta tecnología está revolucionando la relación entre el humano y la máquina, brindado nuevas capacidades y posibilidades que permiten a los trabajadores liberarse de tareas operativas y enfocar sus esfuerzos en trabajos de mayor valor para las organizaciones, transformando las maquinas en colaboradores y por lo tanto en una nueva fuerza de trabajo. Avances pioneros en el procesamiento de lenguaje natural están redefiniendo el panorama de la computación y a su vez irrumpiendo todas las industrias en el proceso.

Este articulo tiene como objetivo brindar un panorama de aplicaciones actuales y posibles aplicaciones futuras en las organizaciones. Así mismo, entender la importancia y los efectos de la integración de esta tecnología en las diferentes áreas de la organización a fin de permitir la automatización de procesos exhaustivos o repetitivos que requieren de capacidades cognitivas, es decir, una automatización inteligente.

¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?

El PNL es una rama de la inteligencia artificial que tiene como objetivo brindar a maquinas capacidades de comunicación verbal o escrita que requieren de capacidades cognitivas. PNL es la combinación de técnicas de machine learning, reglas lingüísticas y otras tecnologías de inteligencia artificial que nos permiten hablar a las maquinas como si se tratara de personas.

Como se menciono anteriormente el funcionamiento de PLN depende de tecnologías estadísticas, reglas y machine learning, identificando palabras, su contexto y la forma como estas se relacionan como en cualquier otro formato de datos. Palabras, frases, oraciones e inclusive textos enteros son la entrada en los motores de PLN donde en base a reglas lingüísticas, hábitos de lenguaje, patrones, proximidad entre palabras entre otras técnicas se realiza su procesamiento. La maquina utiliza esto para identificar entidades, patrones y relaciones para poder realizar predicciones.

Puede que no te des cuenta, pero el procesamiento del lenguaje natural (NLP) es más que una tecnología emergente, es una tecnología popular ampliamente utilizada todos los días. Búsqueda en línea, revisión ortográfica, casi cualquier característica que involucre lenguaje incorpora algoritmos de procesamiento de lenguaje natural. Hoy en día, el procesamiento del lenguaje natural es tan integral en el lugar de trabajo como la comunicación misma. Es por lo que a continuación se presentan cuatro aplicaciones de PNL que son tendencia hoy y que no deberíamos pensar dos veces antes de usarlas. Si su empresa está buscando hacer uso de PNL, aquí hay algunos lugares para comenzar.

Aplicaciones de PLN en los Negocios

Atención al cliente

El NLP es una herramienta muy utilizada en la atención al cliente. Las interacciones entre los clientes y las empresas contienen una gran cantidad de evidencias útiles que apuntan hacia las razones de la insatisfacción del cliente, y la interacción en sí misma puede ser causa de descontento. Uno de los casos más relevantes puede ser visto en las primeras aplicaciones que usan lenguaje natural para impulsar sistemas de preguntas y respuestas como es el caso de Siri. Hasta que se ven las limitaciones de estas primeras aplicaciones donde se evidencia que la detección de palabras claves no puede competir con la comprensión del lenguaje. Imaginemos a un niño tratando de responder a dudas o problemas de sus clientes. Algunas cosas podrán ser entendidas, otras no, y se invertirá más tiempo tratando de enseñar (entrenar) al niño (bot) el dominio necesario. Sin embargo, en la actualidad los bots cuentan con capacidades de comprensión del lenguaje natural que los convierte en expertos (sobre un dominio especifico) haciendo que la tasa de automatización y el nivel de servicio simplemente aumente significativamente.

Imagine hablar con potenciales clientes o clientes actuales en su idioma sin tener conocimiento de este, puede parecer imposible, pero en la actualidad esto ya es posible con los dispositivos Pixel 2 y Earbuds de Google:

Responder a preguntas, dudas o problemas de sus clientes a través de chats en línea y en tiempo real:

O físicamente en una grata conversación:

O no muy grata, aún hay cosas por aprender:

Inteligencia de negocios

Desde el punto de vista de la inteligencia de negocios, es decir, la recolección y el análisis de datos a fin de obtener información para la toma de decisiones, uno de los mayores cambios es y será la eliminación de las barreras para el uso de BI y big data en general. Muchas de las compañías que ofrecen soluciones de BI están tomando nota de esta tendencia y avanzan para garantizar que los datos sean cada vez más fáciles de usar y de fácil acceso. Pero todavía hay un gran camino por recorrer.

Imagine, por ejemplo; poder obtener respuestas a preguntas importantes en cualquier momento y en cualquier lugar, simplemente haciendo una pregunta. Al convertir herramientas de BI en una conversación con un chatbot, acceder a la información será tan fácil como preguntar: “¿Cómo han cambiado los ingresos en el último cuatrimestre?” En lugar de necesitar años de experiencia y familiaridad con el software para comprender cómo hacer la pregunta para obtener la información que necesita.

Este cambio también facilitará el acceso sobre la marcha a medida que se elimine la necesidad de una interfaz gráfica. Las consultas se pueden hacer por texto o comando de voz en teléfonos inteligentes; el procesamiento podría ser realizado en la nube. Google podría decirle hoy cuál será el clima mañana. Pero muy pronto, podrás preguntarle a tu robot de datos personales acerca de la opinión de los clientes hoy, y cómo se sentirán acerca de tu marca la próxima semana; todo mientras caminas por la calle o sobre información de productividad de sus trabajadores.

Sin embargo, aun queda camino por recorrer, actualmente estas soluciones solo permiten entender estas solicitudes y dar datos al respecto, dejando la posibilidad dar una respuesta con información a través del análisis de las relaciones e inferencias semánticas de la solicitud como una posible solución futura.

Asistente de datos personal

Dependiendo de la aplicación, puede abarcar a otras aplicaciones, integrando análisis de BI en cada aspecto de su negocio, ofreciendo análisis basados en datos en cada punto del día. Imagine que su chatbot de BI está en su dispositivo o móvil u ordenador, listo para responder preguntas dentro de un chat, una reunión de Skype o en preparación para un evento en su calendario de Outlook. En lugar de preguntarse “¿quién fue mi mejor cliente en ventas este año?” y buscar la respuesta entre sus datos, podrá simplemente hacerle esa pregunta al chatbot, y le dará la respuesta tan fácilmente como si estaban preguntando a un amigo en Whatsapp.

Experiencia de cliente

El procesamiento del lenguaje natural se integra con el reconocimiento de voz y la síntesis de voz, para dar vida a las aplicaciones. Literalmente. Las aplicaciones para sus clientes obtendrán un cambio significativo, evolucionando desde comandos básicos de palabras clave, como “abrir Facebook” o “escribir correo electrónico”, para comprender mejor el lenguaje cotidiano, como usted y yo. Las aplicaciones y servicios cobrarán vida, cada vez más relevante, más personalizado y, cada vez más, más valioso a medida que los asistentes personales digitales se convierten en la nueva norma de interacción.

Podemos observar una gran capacidad y posibilidad de aplicaciones en el futuro para el procesamiento del lenguaje natural en la vida cotidiana y en las empresas. La tendencia es la eliminación de interfaces graficas de usuario que limitan el acceso a la funcionalidad de las aplicaciones, así como la integración de las maquinas como un nuevo trabajador y colaborador que permitirá enfocar los esfuerzos a tareas de mayor relevancia y brindar capacidades y habilidades que facilitaran el desarrollo de nuevas tareas. Podríamos imaginar en un futuro no muy lejano maquinas con capacidades como la de J.A.R.V.I.S de Iron Man.

Panorama de tipos de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural:

Autor: Renzo Rivera Zavala

Referencias:

Centric Digital. (2017). A 101 on Natural Language Processing in Business | Centric Digital. Retrieved April 15, 2018, from https://centricdigital.com/blog/digital-strategy/a-101-on-natural-language-processing-in-business/
David Gilbert. (2017). Machine Learning Text Analysis and Natural Language Processing. Retrieved April 15, 2018, from https://insights.samsung.com/2017/09/08/machine-learning-text-analysis-unlocks-the-power-of-natural-language-processing/
Sampriti Sarkar. (2017). Business Applications for Natural Language Processing (NLP) | Analytics Insight. Retrieved April 15, 2018, from https://www.analyticsinsight.net/business-applications-natural-language-processing-nlp/

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