Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). 5 beneficios clave para los negocios | IA en los negocios #5

¿Pero son ChatGPT o Google Bard los mejores para todas las tareas empresariales? ¡Por supuesto que no! Entonces, ¿cuáles son otras aplicaciones empresariales del procesamiento de lenguaje natural (NLP) y cómo beneficia la tecnología de procesamiento de lenguaje natural a las empresas y moldea su futuro?

¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una tecnología que permite a las máquinas entender, interpretar y generar lenguaje humano. Su objetivo principal es permitir la comunicación entre humanos y máquinas en el habla humana natural. Para mantener una conversación casual, los modelos de NLP deben ser capaces de entender el contexto, las sutilezas lingüísticas e incluso chistes y sarcasmo.

Solo los grandes modelos de lenguaje (LLMs) pueden realizar estas tareas más difíciles. Gracias a la gran cantidad de datos con los que han sido entrenados, pueden entender las sutilezas del lenguaje y generar respuestas que no solo son técnicamente correctas, sino que también suenan naturales y humanas.

Sin embargo, el NLP no se trata solo de grandes modelos de lenguaje. De hecho, muchas de las aplicaciones de NLP no requieren herramientas tan potentes. Si la IA está procesando solicitudes de crédito, sus habilidades lingüísticas no necesitan ser excelentes. Todo lo que necesita es aprender a buscar a través de varios tipos de plantillas y formularios y encontrar los campos en ellos que contienen los datos necesarios. Tales modelos son mucho más pequeños, simples y requieren menos potencia de cálculo que los LLM.

¿Por qué necesita su empresa NLP?

Su empresa necesita NLP, ante todo, para que pueda ser gestionada en función de datos, y para que sus empleados no tengan que realizar tareas necesarias pero simples y repetitivas y puedan concentrarse más en las tareas importantes. Pero, ¿qué puede hacer específicamente la inteligencia artificial por usted?

1. Escuche a sus clientes. Analice el tono y el contenido de las declaraciones

El NLP permite una mejor comprensión de los clientes al analizar textos publicados en redes sociales. El análisis de sentimientos y la escucha social, una aplicación de NLP, ayuda a las empresas a entender lo que los clientes piensan sobre sus productos o servicios. Para este propósito, puede probar las siguientes herramientas: Sentione, Brand24 o Hootsuite.

2. No pierda tiempo buscando. Encontrar información en documentos escaneados

Aunque pronto todos los documentos de la empresa tendrán que ser digitales, todavía hay muchas empresas que envían facturas en papel y recogen recibos que se desvanecen. Por lo tanto, el segundo área donde el NLP puede ayudar es en encontrar información en los documentos de la empresa. Una parte importante de la comprensión de la máquina de lo que se ha escaneado es distinguir los datos relevantes de los irrelevantes. Es decir, reconocer información esencial de, por ejemplo, la marca de la empresa que envió el documento o distorsiones accidentales.

Los documentos reconocidos, o la información leída de ellos, se transfieren a una base de datos digital. De esta manera, son muy fáciles de encontrar. Además, pueden proporcionar insumos para acciones posteriores, por ejemplo:

Publicar el gasto de un recibo fotografiado, Ingresar la fecha de la reunión en los calendarios digitales de los invitados al concierto benéfico, o Enviar un correo electrónico personalizado al cliente para fomentar comentarios después de que se complete el proceso de queja.
3. Responda rápidamente a amenazas y detecte anomalías.

El análisis del lenguaje puede identificar patrones perturbadores que pueden indicar fraude potencial o ataques. Por ejemplo, un banco puede monitorear conversaciones para detectar intentos de defraudar a los clientes, y su empresa puede notar ocurrencias inusuales. Otros ejemplos similares incluyen:

Informes de trabajo remoto – cuando alguien olvida apagar el contador de horas durante la noche, Análisis de redes sociales – cuando de repente hay un número inusualmente alto de menciones de su empresa o El análisis de archivos de informes (archivos de registro) – ayuda a detectar errores en el funcionamiento del software.
4. Benefíciese de la experiencia de otros. Gestión del conocimiento

El NLP también puede contribuir a una mejor gestión del conocimiento en la organización al crear automáticamente resúmenes y notas de reuniones. De esta manera, la información es más fácilmente accesible para todos los miembros del equipo. Además, buscar documentos de la empresa en la intranet, la base de conocimientos del producto, o encontrar todas las compras y documentos relacionados con un solo cliente puede ser sorprendentemente fácil utilizando NLP.

5. Omitir pasos repetitivos. Automatizar el procesamiento de lenguaje natural de documentos

El procesamiento de lenguaje natural hace posible automatizar tareas tediosas como el procesamiento de documentos, lo que lleva a un ahorro de tiempo y un aumento de la productividad.

Esto se debe a que el procesamiento automático de documentos ahorra principalmente tiempo y alivia a los empleados de realizar tareas tediosas y repetitivas que requieren alta precisión.

Comencemos con la simple transcripción de datos de documentos en papel a programas de atención al cliente. Puede significar muchas horas moviendo los ojos de una tabla en blanco y negro a una pantalla de monitor, o puede limitarse a poner un contrato en papel en un escáner y posiblemente manejar ambigüedades y excepciones.

Sin embargo, la automatización en el procesamiento de lenguaje natural no se trata solo de manejar documentos escritos. La IA puede, utilizando el reconocimiento de voz (STT), sistemas de voz a texto, crear resúmenes y notas de reuniones, como lo hacen, entre otros: Otter, Rev o Descript.

Áreas de aplicación de la IA y el NLP en los negocios

La IA y el procesamiento de lenguaje natural tienen muchas aplicaciones en los negocios. Los usos populares de estas tecnologías en los negocios se muestran en la tabla a continuación:

Tipo de datos de entrada	Ejemplos de aplicaciones de IA y NLP
Documentos escritos fijos	Procesamiento de solicitudes de seguros
	Manejo automatizado de correo personalizado
Lenguaje hablado fijo	Creación automática de subtítulos para películas
	Creación de sugerencias bibliográficas
Lenguaje escrito vívido	Chatbots en sitios de comercio electrónico
	Moderación de contenido en redes sociales
Lenguaje hablado en vivo	Operación de máquinas por voz
	Voicebots terapéuticos
Muchos lenguajes escritos	Localización automática de aplicaciones móviles
Muchos lenguajes hablados	Traducción simultánea de conferencias internacionales

El procesamiento de lenguaje natural en el futuro

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la inteligencia artificial (IA) traen muchos beneficios a los negocios, desde la automatización y el aumento de la eficiencia hasta una mejor comprensión de los clientes, la creación de interfaces de usuario naturales y la gestión del conocimiento. Estas tecnologías no solo son cruciales para el funcionamiento de las empresas hoy en día, sino que también tienen un gran potencial para el futuro, abriendo nuevas oportunidades para la innovación y el crecimiento.

El futuro del procesamiento de lenguaje natural se ve prometedor. Está marcado por el increíble desarrollo rápido de los LLM, que son cada vez más potentes y utilizan soluciones multimodales, es decir, aprenden a entender imágenes y sonidos.

Como resultado, es probable que la tecnología se vuelva cada vez más avanzada, permitiendo a las máquinas entender y generar lenguaje humano aún mejor. Dado los logros de los investigadores de la Universidad de Stanford, que están experimentando con éxito con agentes digitales que aprenden el lenguaje de manera autónoma en un entorno digital para lograr sus objetivos, el futuro del NLP se ve brillante y fascinante.

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