El procesamiento del lenguaje natural (NLP) salva la brecha comunicativa entre humanos y máquinas mediante la interpretación del lenguaje natural. Este artículo analiza diez potentes aplicaciones del NLP, entre las que se incluyen la traducción automática para transmitir con precisión el significado, el análisis de sentimientos para comprender la intención del cliente y los chatbots virtuales para mejorar las interacciones con los clientes.
A continuación se presentan las 10 formas más populares de utilizar la PNL:
1. Traducción automática
Una traducción eficaz es mucho más que sustituir palabras. Debe captar con precisión el significado y el tono del idioma de origen para traducirlo a otro idioma con el mismo significado e impacto.
Los servicios de traducción automática, como GoogleTranslate o DeepL, aprovechan el poder del procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender y producir una traducción precisa de idiomas globales en formatos de texto o voz.
En Inbenta, aplicamos el poder del PLN a la traducción automática en nuestros chatbots multilingües para garantizar que nuestros usuarios obtengan las respuestas que buscan en su idioma preferido.
2. Análisis de opiniones
El análisis de sentimientos trata de evaluar el tono general de un texto o documento mediante el análisis del lenguaje utilizado. Se puede aplicar a publicaciones en redes sociales, respuestas de clientes, reseñas de productos y mucho más, identificando el sentimiento, la opinión o la creencia de una afirmación y proporcionando datos sobre las elecciones de los clientes y los factores que influyen en sus decisiones.
Pon el NLP al servicio de tu negocio.
3. Agentes virtuales y chatbots
Gracias a la tecnología NLP, los chatbots se han vuelto más humanos. Las solucionesde IA conversacional, comoloschatbots inteligentes basados en IA, utilizanel procesamiento del lenguaje natural para comprender el significado de las consultas de los usuarios y responderlas de forma precisa.
Los chatbots tienen numerosas aplicaciones en diferentes sectores, ya que facilitan las conversaciones con los clientes y automatizan diversas tareas basadas en reglas, como responder a preguntas frecuenteso reservar vuelos. Son rentables y están disponibles las 24 horas del día, todos los días del año.
4. Comercio minorista y comercio electrónico
Los minoristas pueden utilizar el PLN para analizar los datos de los clientes y transformarlos en información útil que les permita tomar decisiones más informadas en todos sus procesos, desde el diseño de productos y la gestión de inventarios hasta las ventas y el marketing.
Los chatbots en el comercio electrónico utilizanel procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender las consultas de los compradores y responderlas con precisión. Incluso pueden facilitar las transacciones, permitiendo a los usuarios encontrar productos, sugiriendo productos relacionados, promocionando ofertas e incluso finalizando ventas, todo ello dentro del chatbot.
5. Inteligencia de mercado
Los profesionales del marketing pueden extraer datos de diversas fuentes, como reseñas, comentarios, publicaciones en redes sociales y mucho más, y combinarlos con capacidades de PLN para analizar las opiniones de los consumidores, detectar tendencias de mercado y optimizar sus estrategias de marketing.
6. Búsqueda semántica
Los motores de búsqueda semántica basados en PNL permitena las tiendas minoristas en línea y a los sitios web de comercio electrónico comprender la intención de los compradores, incluso cuando utilizan búsquedas de cola larga, para sugerir respuestas adecuadas y aumentar la visibilidad de sus productos. La búsqueda semántica ayuda a los sitios de comercio electrónico a aumentar la conversión y reducir el abandono de carritos.
7. Banca y finanzas
Las instituciones bancarias y financieras pueden utilizar el PLN para analizar datos del mercado y utilizar esa información para reducir riesgos y tomar mejores decisiones. El PLN también puede ayudar a estas instituciones a identificar actividades ilegales como el blanqueo de capitales y otros comportamientos fraudulentos.
8. Seguro
Las compañías de seguros puedenutilizar el PLN para analizar las comunicaciones con los clientes con el fin de identificar indicadores de fraude y señalar estas reclamaciones para un análisis más profundo.
9. Asistencia sanitaria
El NLP puede analizar la comunicación con los pacientes a partir de correos electrónicos, aplicaciones de chat y líneas de ayuda al paciente, y puede ayudar a los profesionales médicos a priorizar a los pacientes en función de sus necesidades para mejorar el diagnóstico y el tratamiento.
Los chatbots sanitarios utilizanel procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender las consultas de los pacientes y pueden ayudarles a programar citas, localizar servicios sanitarios, evaluar síntomas, establecer recordatorios de vacunación y mucho más.
10. RR. HH.
El PLN también es muy utilizadopor los departamentos de RR. HH. paraautomatizar diversas tareas, como evaluar currículos extrayendo palabras clave relevantes (formación, habilidades, puestos anteriores) y clasificar a los candidatos en función de cómo su perfil se ajusta a un puesto determinado. También puede resumir los currículos de los candidatos que se ajustan a puestos específicos para ayudar a los reclutadores a revisar los currículos más rápidamente.
Los chatbots para reclutamiento se utilizan para automatizar la comunicación entre los reclutadores y los candidatos. Por lo general, utilizan las capacidades del procesamiento del lenguaje natural (NLP) para programar entrevistas, responder a las preguntas de los candidatos sobre el puesto o el proceso de reclutamiento, e incluso facilitar la incorporación.
En resumen:
- Herramientas como Google Translate y DeepL utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para traducir con precisión textos y voces.
- El PLN puede realizar análisis de sentimientos para determinar el estado de ánimo y la opinión de un cliente a partir de su texto.
- Los agentes virtuales y los chatbots permiten ofrecer un servicio de atención al cliente similar al humano, con asistencia las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
- El NLP puede analizar los datos de los clientes para obtener información sobre el diseño de productos, el inventario, las ventas y las estrategias de marketing.
- Puede extraer datos para el análisis de opiniones y la detección de tendencias con el fin de optimizar las iniciativas de marketing.
- La búsqueda semántica puede comprender y procesar consultas complejas.
- Los chatbots de comercio electrónico basados en PNL pueden ayudar con las transacciones, el servicio al cliente, las recomendaciones de productos y las ventas.
- El NLP puede analizar datos de mercado y ayudar a reducir los riesgos financieros y detectar fraudes y actividades ilegales.
- En el ámbito sanitario, puede mejorar el tratamiento de los pacientes, el diagnóstico, la programación y la gestión de consultas.
- En RR. HH., puede evaluar automáticamente los currículos y comunicarse con los candidatos mediante chatbots.
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