En artículos anteriores ya hemos hablado del Machine Learning y el Deep Learning: dos de los pilares que le permiten a las inteligencias artificiales aprender de los datos y mejorar sus resultados con el tiempo. ¿Por qué menciono esto? Precisamente porque el tema de hoy es el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP por sus siglas en inglés). Ese “tercer pilar” que se ubica bajo la misma categoría: la de métodos de IA capaces de extraer conocimiento de información sin estructurar.

Por una parte, el Machine Learning detecta patrones en códigos numéricos y el Deep Learning profundiza esas detecciones usando redes neuronales. Ahora bien, el NLP se especializa en el recurso más humano de todos: el lenguaje.

Es gracias al procesamiento de lenguaje natural que las máquinas pueden “leer” correos, informes y redes sociales, interpretar su sentido y responder a esta información al generar textos coherentes.

Teniendo esto claro, en esta entrada abordaremos su definición, el cómo funciona y los usos que se le da a esta tecnología en las organizaciones.

Definamos el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

A modo de dar con una definición precisa, la invitación es a revisar el libro Speech and Language Processing (3.ª ed.) de Daniel Jurafsky y James H. Martin (profesores de la universidad de Stanford y la universidad de Colorado respectivamente).

Para ellos, voces autorizadas en este contexto, el NLP es:

“La rama de la inteligencia artificial que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo que las máquinas comprendan, interpreten y generen texto de forma que resulte natural para las personas.”

¿Cómo lo hace?

De manera más práctica, la definición de los autores nos habla de tres capacidades o funciones clave que ejecuta el Procesamiento de Lenguaje Natural. Estas son:

1. Análisis de texto

La tecnología “descompone” o segmenta frases en unidades. Es decir, palabras, sintagmas y estructuras gramaticales; con ello, entiende la forma y función de los datos que se presentan en el texto.

Esto permite a la máquina identificar, por ejemplo, sujetos, verbos y objetos, y reconocer enlaces lógicos entre oraciones, como causa y efecto.

2. Interpretación o comprensión semántica

A las unidades ya segmentadas y analizadas, se le asignan significados contextuales. por ejemplo, distinguir si “banco” es una entidad financiera o una silla de acuerdo al texto que hay alrededor del término.

Gracias a esto, el sistema puede captar matices como tono o intención, y responder de modo coherente en diálogos o al resumir textos.

3. Generación del lenguaje

Una vez analizados e interpretados los datos no estructurados (el texto), el NLP se encuentra en la capacidad de producir oraciones naturales que fluyen de forma lógica y facilitan la comunicación con usuarios humanos.

Estas respuestas tienden a ser contenidos escritos (u hablados) y se diseñan para atender directamente la intención del usuario o para presentar la información procesada de forma clara y coherente.

A diferencia de otras técnicas de IA, el NLP trabaja con información no estructurada: correos, documentos, comentarios en redes y cualquier texto donde las reglas de formato no basten para extraer valor. Gracias al NLP, procesos que antes requerían lectura y clasificación manual pueden automatizarse.

¿Cómo lo usan las empresas?

En líneas generales, el Procesamiento de Lenguaje Natural se usa en las empresas para automatizar y optimizar procesos.

Por ejemplo, muchas organizaciones comienzan por incorporar asistentes virtuales o chatbots en sus canales de atención al cliente. Estos sistemas pueden entender preguntas en lenguaje natural, buscar respuestas en bases de conocimiento y resolver una buena variedad de consultas rutinarias sin necesidad de intervención humana.

Entre sus ventajas destacan:

• Es un servicio que puede prestarse 24/7
• Disminuye considerablemente los tiempos de espera para el usuario
• Hace que el equipo humano solo deba responder a solicitudes verdaderamente complejas

Otro uso que se le ha dado al NLP en el ámbito empresarial es el análisis de sentimiento en redes sociales y encuestas de satisfacción.

Al implementarlo, las empresas pueden escanear una gran cantidad de comentarios, identificar tendencias positivas y detectar alertas tempranas de insatisfacción.

Lo anterior, eran ejemplos de cómo las organizaciones usan esta tecnología con sus usuarios o públicos externos. No obstante, de cara a los públicos internos el NLP también tiene algunos casos de uso interesantes.

Uno de ellos puede ser la automatización de la gestión documental, que abarca la clasificación de correos electrónicos, la extracción de datos de contratos, facturas u otros textos legales. Al combinarse con plataformas de RPA (como describimos en nuestra entrada sobre ¿Qué es RPA?) estas soluciones leen, interpretan y envían la información directamente a los sistemas ERP o de gestión, eliminando tareas manuales propensas a errores y acelerando el flujo de trabajo.

Todos estos casos de uso, tanto los que son de cara al cliente como los que optimizan procesos internos, el común denominador es la capacidad del NLP para convertir texto en datos estructurados y accionables. Esto eleva la eficiencia, mejora la experiencia de usuarios y libera el talento humano para otro tipo de proyectos.

El Procesamiento de Lenguaje Natural: pasar de datos a ventajas

Al incorporar Procesamiento de Lenguaje Natural, las empresas dejan de ver los registros de texto (y en algunos casos de voz) como simple contenido y comienzan a extraer de ellos datos claros para tomar decisiones y elaborar estrategias.

El valor de esta tecnología radica en las ventajas que ofrece, ventajas que nos invitan a cambiar el paradigma de los datos y la comunicación. Pues al integrar el NLP, podemos lograr que cada correo, cada informe o cada reseña de usuario aporte automáticamente conocimientos que antes requerían horas de análisis manual.

Tener conocimiento sobre esta tecnología y gestionar su implementación en las empresas es dar el paso de almacenar datos a interpretarlos, de escuchar fragmentos a comprender mensajes completos. Y ese salto, más que tecnológico, es una ventaja competitiva.