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En este texto explicaremos de manera sencilla qué es el lenguaje natural y cómo funciona en nuestro entorno cotidiano.
Lo primero, debes saber es que el lenguaje natural es toda forma de comunicación entre dos seres, ya sean idiomas compartidos, lenguaje de señas, códigos y claves predefinidas, entre otras formas de expresión. Ahora bien, el procesamiento de lenguaje natural implica entender el lenguaje humano a través de un computador, también puedes llamarlo sistema informático.
En el PLN las computadoras analizan el lenguaje humano, lo interpretan y le dan significado para que pueda ser utilizado de manera práctica. Usando PLN podemos hacer tareas como un resumen automático de textos, traducción de idiomas, extracción de relaciones, reconocimiento de voz y tareas de clasificación temática, entre las más importantes.
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El PLN es considerado uno de los grandes retos de la inteligencia artificial pues resulta un complejo desafío ¿Cómo comprender realmente el significado de un texto? ¿Cómo intuir neologismos, ironías, sarcasmos, chistes, entonaciones que reflejan un estado de ánimo? Si la estrategia que escogemos no es capaz de sortear todas estas dificultades, los resultados que se obtendrán no serán válidos ni relevantes.
El significado de procesamiento de lenguaje natural está incompleto si no explicamos con igual sencillez qué es un algoritmo. Digamos entonces que un algoritmo es una operación matemática con la que una máquina ejecuta determinada acción. Si hacemos una comparación didáctica veremos que el algoritmo es a la máquina lo que la palabra es al ser humano; en tal sentido existen varios modelos de algoritmos cuyas acciones son diferentes, unas más complejas que otras.
Ejemplos de PLN socialmente útiles.
1. El programa de biovigilancia de sepsis de Dignity Health combina la monitorización continua del paciente, el análisis de macrodatos y una alerta proactiva cuando se producen signos de sepsis. El seguimiento de las medidas y el proceso se hace a través de una aplicación móvil y los resultados de los pacientes fallecidos se muestran en un panel personalizado . Dignity Health Insights emplea análisis de circuito cerrado donde el proceso y los resultados retroalimentan la evolución de la enfermedad. Si esta enfermedad es correctamente monitoreada y tratada puede salvar hasta un 80% de vidas de acuerdo a Thomas Heymann, director ejecutivo de Sepsis Alliance.
2. La agencia B12 recoge algunas de las funcionalidades del PLN de entre las que la capacidad de distinguir el correo electrónico del spam, categorizar documentos según su contenido de texto, , transcribir automáticamente conversaciones de voz grabadas, convertir texto escrito en voz y extraer cláusulas relevantes de un contrato legal. Incluso transcribir, en tiempo real, una conversación entre agente y cliente, esto último resulta muy útil en un contact center, pues permite descifrar lo que dice o escribe un cliente para dar una mejor respuesta lo más rápido posible.
3. Un último ejemplo de las funciones más relevantes del PLN es la capacidad que tiene para automatizar los procesos más repetitivos y sus canales de contacto para así evitar la pérdida del tiempo de agentes y clientes. Callbots, chatbot son herramientas que contribuyen en la privacidad en la verificación de datos sensibles y permiten a los agentes dedicar su tiempo a ofrecer una buena experiencia y servicio a los usuarios. Si te interesa este tema te invitamos a conocer Elipse Chat, una plataforma multiagente que utiliza Ai y agentes reales para mejorar la comunicación por diversos canales de comunicación.
Con base en nuestro último ejemplo, y si aún te quedan dudas del potencial que encierra el procesamiento de lenguaje natural te invitamos a leer la siguiente nota. Aquí hay seis razones más por las que debe implementarse un call center automatizado.
