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10 de los casos de uso más populares de la PNL

En este recurso:

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) salva la brecha de comunicación entre humanos y máquinas interpretando el lenguaje natural. Este artículo analiza 11 potentes aplicaciones del PLN, como la traducción automática para transmitir el significado con precisión, el análisis de sentimientos para entender la intención del cliente y los chatbots virtuales para mejorar las interacciones con los clientes.

He aquí 10 de las formas más populares de utilizar la PNL:

1. Traducción automática

Una traducción eficaz es algo más que sustituir palabras. Tiene que captar con precisión el significado y el tono de la lengua de entrada para traducirla a otro idioma con el mismo significado e impacto.

Los servicios de traducción automática, como Google TranslateoDeepL, aprovechan el poder de la PNL para comprender y producir una traducción precisa de idiomas de todo el mundo en formato de texto o voz.

En Inbenta, aplicamos el poder de la PNL a la traducción automática en nuestros chatbots multilingües para garantizar que nuestros usuarios obtengan las respuestas que buscan en su idioma preferido.

2. Análisis del sentimiento

El análisis de sentimientos trata de calibrar el estado de ánimo general de un texto o documento analizando el lenguaje utilizado. Puede aplicarse 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 sus impulsores de decisión.

3. Agentes virtuales y chatbots

Gracias a la tecnología NLP, los chatbots se han vuelto más parecidos a los humanos.Las soluciones de IA conversacional, comolos chatbots inteligentes impulsados por IA, utilizan el Procesamiento del Lenguaje Natural para comprender el significado de las consultas de los usuarios y responderlas con precisión.

Los chatbots tienen numerosas aplicaciones en distintos sectores, ya que facilitan las conversaciones con los clientes y automatizan diversas tareas basadas en reglas, como responder a preguntas frecuentes oreservar vuelos. Son rentables y están disponibles 24/7, todos los días del año.

4. Venta al por menor y comercio electrónico

Los minoristas pueden utilizar la PNL para analizar los datos de los clientes y transformarlos en información práctica 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 del comercio electrónicoutilizan la PNL para entender 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 dentro del chatbot.

5. Inteligencia de mercado

Los profesionales del marketing pueden extraer datos de diversas fuentes, como reseñas, comentarios, publicaciones en redes sociales, etc., y combinarlos con funciones de PNL para analizar los sentimientos de los consumidores, detectar tendencias de mercado y optimizar sus estrategias de marketing.

6. Búsqueda semántica

Los motores de búsqueda semántica potenciados por PNLpermiten a las tiendas y 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 la PNL para analizar datos de mercado y utilizar esa información para reducir riesgos y tomar mejores decisiones. La PNL también puede ayudar a estas instituciones a identificar actividades ilegales como el blanqueo de dinero y otros comportamientos fraudulentos.

8. Seguros

Las aseguradoraspueden utilizar la PNL para analizar las comunicaciones con los clientes e identificar indicadores de fraude y marcar estas reclamaciones para un análisis más profundo.

9. Sanidad

La PNL puede analizar la comunicación con los pacientes desde 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 su diagnóstico y tratamiento.

Los chatbots sanitariosutilizan PNL para entender las consultas de los pacientes y pueden ayudarles a programar citas, localizar servicios sanitarios, evaluar síntomas, establecer recordatorios de vacunación, etc.

10. HR

La PNL también se utiliza mucho enlos departamentos de RRHHpara automatizar diversas tareas, como la evaluación de currículos mediante la extracción de palabras clave relevantes (formación, habilidades, funciones anteriores) y la clasificación de candidatos en función de su perfil para un puesto determinado. También puede resumir los currículos de los candidatos que coinciden con funciones específicas para ayudar a los responsables de contratación a hojear los currículos más rápidamente.

Los chatbots de contratación se utilizan para automatizar la comunicación entre los reclutadores y los candidatos. Suelen utilizar las capacidades de la PNL para programar entrevistas, responder a las preguntas de los candidatos sobre el puesto o el proceso de contratación, e incluso facilitar la incorporación.

En resumen:
  • Herramientas como Google Translate y DeepL utilizan la PNL para traducir con precisión texto y voz.
  • La PNL 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 un servicio de atención al cliente similar al humano que proporciona asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana.
  • La PNL puede analizar los datos de los clientes para obtener información sobre el diseño de productos, inventarios, ventas y estrategias de marketing.
  • Puede extraer datos para el análisis de sentimientos y la detección de tendencias con el fin de optimizar los esfuerzos de marketing.
  • La búsqueda semántica puede comprender y procesar consultas complejas.
  • Los chatbots de comercio electrónico con NLP pueden ayudar con las transacciones, la atención al cliente, las recomendaciones de productos y las ventas.
  • La PNL puede analizar datos de mercado y ayudar a reducir riesgos financieros y detectar fraudes y actividades ilegales.
  • En sanidad, puede mejorar el tratamiento de los pacientes, el diagnóstico, la programación y la gestión de consultas.
  • En RRHH, puede evaluar automáticamente los currículos y comunicarse con los candidatos mediante chatbots.
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