Que las máquinas puedan entender el lenguaje humano y, además, responder a él de forma coherente es el anhelo del procesamiento del lenguaje natural (PLN), una rama de la inteligencia artificial (IA) que gana cada vez más protagonismo para las empresas con el fin de obtener información de los datos y automatizar tareas rutinarias, como traducciones, correcciones ortográficas o clasificación de temas.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
Es posible que a priori no entendamos qué es PLN pero sin saberlo todos conocemos algunas aplicaciones reales de esta tecnología que están en nuestro día a día. Buenos ejemplos de procesamiento del lenguaje natural son los asistentes de voz, como Siri o Alexa. Estos dispositivos entienden lo que les decimos y lo transforman en número, haciéndolo así comprensible para las máquinas. Pero lo que es más destacable es que gracias al procesamiento del lenguaje natural, las máquinas no sólo entienden el significado sino también el sentimiento y la intención.
Y es que lo que hay detrás del PLN es un análisis de las palabras y de las estructuras gramaticales de las frases que los humanos decimos a través de algoritmos para extraer el significado y ofrecer resultados. En pocas palabras, el objetivo del procesamiento del lenguaje natural es hacer que el lenguaje humano -que es complejo, ambiguo y extremadamente diverso- sea fácil de entender para las máquinas.
PLN, IA, Machine Learning, Deep Learning… ¿Qué son y en qué se diferencian?
Estos términos los encontramos en multitud de ocasiones, pero ¿sabemos qué son y, sobre todo, los empleamos bien?
Para empezar lo que hay que entender es que el Machine Learning, el Deep Learning y el PLN son subconjuntos de la Inteligencia Artificial, ese gran paraguas bajo el que se recogen todas las tecnologías que pretenden simular la inteligencia humana.
Como hemos ya comentado, el PLN se ocupa de cómo los ordenadores entienden y traducen el lenguaje humano, pero para automatizar esos procesos y ofrecer respuestas concretas necesita del Machine Learning -o aprendizaje automático en castellano. El Machine Learning es el proceso de aplicación de algoritmos que enseñan a las máquinas a aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programadas explícitamente.
Por último, el Deep Learning es un subtipo de Machine Learning más especializado aún, ya que emplea un enfoque más cercano al modo de funcionamiento del sistema nervioso humano.
El uso de Deep Learning en el procesamiento del lenguaje natural supuso un cambio extraordinario, ya que las redes neuronales profundas, técnica en la que se basa el deep learning, revolucionaron el procesamiento de imágenes que influyen en las técnicas del PLN.
PLN para la construcción de bots y otras grandes aplicaciones
Cada vez surgen más aplicaciones de negocio del procesamiento del lenguaje natural, que pueden suponer una gran ventaja competitiva para las organizaciones que sean capaces de implementarlas en su día a día.
El PLN puede acelerar los procesos empresariales, reducir las tareas monótonas e incluso mejorar las relaciones con sus clientes. ¿Cómo? Veamos las 3 aplicaciones empresariales top del procesamiento del lenguaje natural en acción:
Chatbots
Un muy buen ejemplo de aplicación de ellos son los chatbots basados en PLN, muy presentes hoy en día en servicios de atención al cliente y soporte técnico, ya que permiten lo que antes era imposible: ayudar a los clientes 24 horas al día, 7 días a la semana, y resolver automáticamente las preguntas sin ninguna intervención humana, además de ofrecer asistencia a varios clientes a la vez.
Los bots de atención al cliente pueden mejorar la experiencia de los clientes y la asistencia, y al mismo tiempo, aumentar drásticamente la eficiencia del equipo de asistencia. Al utilizar PLN bots se ahorra tiempo, mejora la satisfacción del cliente y se crea una experiencia de asistencia más sólida.
Traducción automática
Utilizar un traductor en línea es algo habitual desde hace años, pero estábamos acostumbrados a que los resultados de estas plataformas incluyeran errores garrafales fruto de una traducción demasiado literal que no tenía en cuenta el contexto u otros aspectos. Esto ya es cosa del pasado: ahora, los traductores online son fiables y súper potentes gracias al PNL.
Filtros de correo electrónico
Los filtros que incorporan los servicios de correo electrónico son cada vez más potentes y fiables. Y no son sólo para el correo no deseado y la publicidad; además del spam, hay filtros que clasifican automáticamente los correos por prioridad, contenido, remitente, etc. Y detrás de todo ello está, por supuesto, el procesamiento del lenguaje natural.
Conclusión
El procesamiento del lenguaje natural en IA es una tendencia de la que cada vez oiremos hablar más ya que puede ser una pieza clave y diferencial de cualquier negocio. Ofrece una oportunidad de oro para automatizar tareas monótonas, reducir el trabajo manual y mejorar la eficiencia de muchos procesos y áreas.
