El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una importante tecnología que actualmente utilizan muchas empresas. Permite que los ordenadores entiendan el lenguaje natural y lo procesen como datos. Pero, ¿para que se utiliza exactamente? En este artículo analizaremos algunos ejemplos de casos de uso de procesamiento del lenguaje natural y cómo se ha aplicado el PLN en diferentes sectores.
Ejemplos de casos de uso de PLN
Con la ayuda de la tecnología del PLN, los ordenadores pueden gestionar automáticamente el lenguaje humano, tanto oral como escrito, y aunque esto ya resulte fascinante por sí solo, el valor real que se esconde detrás de esta tecnología está en sus casos de uso.
Vamos a analizar algunas aplicaciones reales de la tecnología del procesamiento del lenguaje natural:
Detección de spam
Las mejores tecnologías de detección de spam utilizan capacidades del PLN para escanear los correos electrónicos e identificar el correo basura gracias al lenguaje que a menudo indica que se trata de spam o phising.
Clasificación del correo electrónico
Si utilizas Gmail, te habrás dado cuenta de que nuestros correos entrantes se clasifican automáticamente en nuestra carpeta principal, en promociones o en la carpeta de spam.
Esto es gracias al PLN. La IA está entrenada para identificar y clasificar correos electrónicos en estas categorías gracias a su comprensión del contenido de los correos electrónicos. Tal como hemos visto anteriormente, los correos de spam tienden a contener mensajes poco claros y enlaces salientes irrelevantes. De modo similar, los correos promocionales usan un lenguaje específico y suelen contener contenido promocional, como cupones u ofertas con descuentos.
Herramientas de corrección gramatical
Las herramientas de corrección gramatical, como Grammarly, utilizan técnicas de PLN para escanear el texto, comprobar los errores lingüísticos y sugerir las correcciones que deberían realizarse.
Según Grammarly, el software se nutre de los datos sobre normas gramaticales y ortográficas que introduce su equipo de lingüistas e ingenieros de aprendizaje profundo, que han diseñado algoritmos capaces de aprender las normas y los patrones de la buena escritura a partir del análisis de millones de frases de documentos de investigación. También aprende con datos, de modo que cada vez que el usuario acepta o ignora una sugerencia de Grammarly, la IA se vuelve más inteligente. Gracias a este conocimiento, la herramienta sabe cómo diferenciar entre los usos correctos e incorrectos.
Resumen de textos
El resumen de textos es el proceso de acortar un texto y generar un resumen conciso manteniendo la idea y el mensaje principales que quería transmitir el documento inicial.
De nuevo, las técnicas de PLN se aplican en este caso para «digerir» grandes volúmenes de texto digital, entender el contenido, extraer las ideas principales e ignorar la información irrelevante y crear una pieza de texto más breve que siga manteniendo todos los puntos clave.
Existen dos métodos principales para resumir textos:
- Método extractivo
En este método, los algoritmos utilizan frases significativas del texto original y las combinan para crear un resumen. Para hacerlo, el algoritmo se sirve de la frecuencia de palabras, la relevancia de las frases y de otros parámetros. - Método abstractivo
En este método más avanzado, el algoritmo debe entender el significado general de las frases e interpretar el contexto para generar nuevas frases en base al significado general. Por lo tanto, el resultado es un texto nuevo, completamente diferente al contenido fuente.
Traducción automática
Uno de los casos de uso más destacados del procesamiento del lenguaje natural es la traducción. Desde sus inicios en la década de 1950, la traducción automática ha recorrido un largo camino.
Una traducción efectiva es más que simplemente sustituir palabras, hay que captar con mucha precisión el significado y el tono del idioma de origen para poder traducirlo a otra lengua con el mismo significado e impacto deseado.
Los servicios de traducción automática como Google Translate o DeepL aprovechan el potencial del PLN para entender y generar traducciones precisas de idiomas de todo el mundo en formato de texto o, incluso, en formato de voz. En Inbenta, utilizamos el potencial del PLN aplicado a la traducción automática en nuestros chatbots multilingües para garantizar que todos nuestros usuarios obtengan las respuestas que buscan en la lengua que desean.
Análisis de opiniones
El análisis de opiniones trata de evaluar el tono general de un texto o documento a partir del análisis el lenguaje utilizado en estos contenidos. Puede utilizarse en entradas publicadas en redes sociales, respuestas, comentarios, etc. para identificar el sentido, la posición u opinión de un enunciado y así proporcionar mucha información sobre las elecciones que hacen los clientes y los elementos que les llevan a tomar dichas decisiones.
Agentes virtuales y chatbots
Gracias a la tecnología del PLN, los chatbots cada vez tienen una apariencia más humana. Las soluciones de IA conversacional como los chatbots inteligentes basados en la IA utilizan el procesamiento del lenguaje natural para entender el significado de las consultas de los usuarios y responderles de forma precisa.
Los chatbots tienen múltiples aplicaciones en diferentes sectores porque facilitan las conversaciones con los clientes y automatizan diversas tareas basadas en reglas, como responder preguntas frecuentes o reservar vuelos. Son rentables y están disponibles 24 horas al día, 7 días a la semana todos los días del año, de modo que los usuarios pueden encontrar respuestas a sus preguntas por sí mismos, mejorando así la experiencia de usuario.
Ejemplos de casos de uso del PLN para sectores específicos
El procesamiento del lenguaje natural se ha vuelto tan potente en los últimos años que actualmente incide en las operaciones comerciales de diferentes sectores. Te presentamos algunos de los casos de uso más destacados de PLN en diferentes sectores.
Casos de uso del PLN en tiendas minoristas e e-commerce
Las tiendas minoristas pueden utilizar el PLN para analizar los datos de los clientes y transformarlos en información procesable para tomar decisiones más informadas en todos sus procesos, desde el diseño del producto y la gestión del inventario a las iniciativas de venda y marketing.
Inteligencia de mercado
Los equipos de marketing pueden extraer datos de diversas fuentes, como comentarios, opiniones, entradas publicadas en redes sociales, etc., y combinarlos con las capacidades del PLN para analizar las opiniones de los consumidores, detectar tendencias del mercado y optimizar sus estrategias de marketing.
Búsqueda semántica
Los motores de búsqueda semántica basados en el PLN permiten a las tiendas minoristas que venden en línea y a los sitios de e-commerce conocer la intención de los clientes, incluso si usan búsquedas de larga cola como «vestido negro de mujer talla 10», para sugerir respuestas adecuadas y aumentar la visibilidad de los productos. Aprovechar la búsqueda semántica permite a los sitios de e-commerce aumentar las tasas de conversión y reducir la tasa de abandono del carrito.
Chatbot para el e-commerce
Los chatbots en el e-commerce utilizan el PLN para entender las consultas de los compradores y responderles con la mayor precisión posible. Incluso pueden ofrecer capacidades transaccionales, lo que permite a los usuarios encontrar los productos que están buscando, sugerir productos relacionados, promover ofertas e incluso cerrar ventas sin abandonar el chatbot.
Casos de uso de PLN en el sector bancario y financiero
Las entidades bancarias y financieras pueden utilizar el PLN para analizar los datos del mercado y usar esta información para reducir riesgos y tomar mejores decisiones. El PLN también puede ayudar a estas entidades a identificar actividades ilegales como el blanqueo de dinero y otros comportamientos fraudulentos.
Calificación del crédito
Las entidades bancarias y financieras usan la calificación del crédito para determinar los riesgos asociados a los préstamos que realizan a individuos o empresas. El PLN puede ayudar en la calificación del crédito al extraer los datos relevantes de documentos estructurados como documentación del préstamo, ingresos, inversiones, gastos, etc., y proporcionárselos al software que determina dicha calificación.
Detección del fraude
Combinado con la inteligencia artificial, el PLN puede ayudar a detectar el fraude a partir de documentos financieros estructurados.
Casos de uso de PLN en el sector seguros
Las entidades aseguradoras pueden utilizar el PLN para analizar la comunicación con el cliente con el objetivo de identificar indicadores de fraude y marcar esas reclamaciones para que sean analizadas con más profundidad.
Casos de uso de PLN en el sector sanitario
El PLN puede analizar la comunicación con el paciente a partir de correos electrónicos, aplicaciones de chat, servicios de atención telefónica para pacientes, y ayudar a los profesionales médicos a priorizar los pacientes en base a sus necesidades, para mejorar así el diagnóstico y el tratamiento de los pacientes y conseguir mejores resultados.
Dictado
Los médicos pueden utilizar grabadoras de voz para documentar los procedimientos clínicos y los resultados. El PLN puede utilizarse para analizar los archivos de audio y transcribirlos a texto para poder incorporarlo al historial de los pacientes.
Chatbot para sanidad
Los chatbots para el sector sanitario utilizan las capacidades del PLN para entender las consultas de los pacientes y pueden asistirles a la hora de programar citas, localizar los servicios asistenciales, valorar síntomas, establecer recordatorios para las vacunas e incluso proporcionar asistencia en salud mental o informar sobre la Covid u otros temas de salud pública.
Casos de uso de PLN en Recursos Humanos
EL PLN también se utiliza ampliamente en los departamentos de Recursos Humanos para automatizar diversas tareas.
Evaluación de currículums
El PLN puede utilizarse para revisar los currículums de los candidatos extrayendo las palabras clave relevantes (educación, competencias, puestos anteriores) y clasificar a los candidatos en base al grado de concordancia de su perfil con un puesto determinado. También puede utilizarse para resumir los currículums de los candidatos que encajan en un puesto determinado y de esta forma ayudar a los encargados de la selección a examinarlos con mayor rapidez.
Chatbot para contratación
Los chatbots para los procesos de contratación se utilizan para automatizar la comunicación entre los encargados de la selección y los candidatos. Normalmente aplican las capacidades del PLN para concertar entrevistas, responder a las preguntas de los candidatos sobre el puesto o el proceso de contratación o incluso para facilitar la incorporación.
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