El 50% de las principales organizaciones mundiales invirtieron en inteligencia artificial (IA) en 2022, según datos de McKinsey. Uno de sus principales exponentes, el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) ya es considerado como una tecnología crítica.
Por ejemplo, Forrester lo identificaba en su informe sobre tecnologías emergentes como una de las tecnologías que “van a generar un ROI significativo desde ya”. Pero, ¿qué es exactamente el procesamiento del lenguaje natural?
Tras el revuelo generado por la progresiva penetración de la tecnología ChatGPT de OpenAI, cuya última versión, GPT 4 Turbo, se presentaba a principios del pasado mes de noviembre, a finales de ese mismo mes veía la luz Amazon Q, una nueva IA destinada a competir con ChatGPT en entornos empresariales.
Forrester identifica el procesamiento del lenguaje natural como una de las tecnologías que van a generar un ROI significativo desde ya
Amazon, además, anunció que trabaja en otro chatbot, con nombre en clave ‘Olympus’, que utilizará 2.000 millones de parámetros, el doble de los que en teoría utiliza OpenAI.
Por último, Google, que ya contaba con un sistema propio, BARD, acaba de anunciar Gemini, que se presenta como “el primer modelo de IA capaz de superar a los humanos en comprensión del lenguaje”.
Todas estas herramientas tienen algo en común: son capaces de procesar el lenguaje natural.
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Qué es el procesamiento del lenguaje natural y cómo ayuda a las empresas
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la inteligencia artificial que utiliza machine learning y otras técnicas como los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) para procesar, interpretar y utilizar datos no estructurados en las organizaciones a fin de aprovechar los activos con los que cuentan (contenidos escritos o hablados por seres humanos) para generar conocimiento.
El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la IA que utiliza ML y otras técnicas para procesar datos no estructurados en las organizaciones
Y es que cada día se generan en todo el mundo más de 2,5 quintillones de bytes de datos, pero solo entre un 10 y un 20 por ciento son legibles por las máquinas.
El resto -cerca de un 90 por ciento- son datos no estructurados. Por ejemplo, datos lingüísticos en emails, contratos, mensajes de voz, archivos PDF, video, chats, y muchos otros formatos.
Aplicaciones más comunes
Las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural son numerosas, pero quizá se pueden clasificar en tres grandes focos de acción:
Procesamiento de textos
Quizá no es el más popular, pero desde luego sí es el más utilizado. Algunas prestaciones, como el reconocimiento de entidades, permiten extraer información en base a categorías (entidades) predefinidas.
Algunos sectores, incluso, lo utilizan ya como apoyo a la toma de decisiones (por ejemplo, en el mundo de los seguros, para procesar automáticamente reclamaciones y gestión de riesgos)
Otros ejemplos son la traducción avanzada, que se utiliza ya a nivel masivo porque los algoritmos de IA disponibles, con prestaciones como la comprensión semántica (esto es, contextualizar el contenido), permiten producir significados precisos hasta límites inimaginables hasta ahora.
A nivel de empresa, quizá la aplicación más común es el filtrado de correo electrónico, que se utiliza para identificar, categorizar y etiquetar los emails. Según recientes estudios, el 35 por ciento de las empresas utiliza ya el NLP para clasificar emails o mensajes de texto.
Experiencia de usuario (CX) personalizada
Las plataformas de NLP permiten automatizar la categorización y la información de metadatos mediante el uso de etiquetas, creando una experiencia más atractiva y personalizada.
Por ejemplo, los sistemas inteligentes de recomendaciones, que muestran al usuario solo el contenido más relevante para él.
Las plataformas de NLP permiten automatizar la categorización y la información de metadatos mediante el uso de etiquetas
Otra de las aplicaciones más comunes es la búsqueda online, utilizando motores cognitivos para crear procesos personalizados (por ejemplo, búsqueda en mensajes, localización de documentos sobre temas específicos, etc.).
Agentes inteligentes
Un apartado que ha convertido el procesamiento del lenguaje natural NLP en un servicio de consumo masivo, con asistentes como Siri, Alexa o Cortana, que se han integrado en nuestras vidas.
Otra forma de asistente inteligente son los chatbots (agentes conversacionales), que funcionan de la misma forma, pero en lugar de utilizar reconocimiento de voz responden a entradas de texto. Dado su valor como recurso informativo, la mayoría de las empresas online en la actualidad los presentan como una herramienta de comunicación principal en web.
En definitiva, las organizaciones necesitan soluciones de inteligencia artificial que puedan procesar y comprender datos lingüísticos de forma rápida y precisa, que mejoren la experiencia de sus públicos y les ayuden a ser más eficientes y productivas, sea cual sea el ámbito en que operen.
Ya en la actualidad, las aplicaciones de NLP – procesamiento de lenguaje natural son amplias y potentes, y aunque nunca estará exento de retos e incertidumbres, en los próximos años veremos cada vez más casos de uso para esta tecnología de vanguardia.
