El procesamiento de lenguaje natural es una de las vertientes más populares y potencialmente poderosas que ofrece la inteligencia artificial.
En esencia, consiste en entrenar a una computadora para que sea capaz de interpretar el lenguaje humano, ya sea a través del habla o, como comúnmente se la emplea, a través de textos.
Sin embargo, a diferencia de lo que se podría pensar en primera instancia, el objetivo de esto no es simplemente el de comprender las palabras que lee de forma literal.
El procesamiento de lenguaje natural va más allá, siendo capaz de identificar el significado detrás de las palabras utilizadas, ya sean emociones, opiniones, tono o intención.
De esta forma, es capaz de analizar en profundidad las interacciones entre personas.
La idea es que, con el suficiente entrenamiento, la inteligencia artificial sea capaz de reaccionar frente a todas esas variantes, tomando decisiones y cursos de acción que se amolden a cada escenario.
Algunas áreas en las que se puede aplicar el procesamiento de lenguaje natural:
- Clasificación de documentos: El procesamiento de lenguaje natural permite clasificar documentos según su contenido, identificando no solo las palabras, sino también el tono y la postura de las mismas.
- Interpretación de sentimientos: Ideal para el manejo de redes sociales. El procesamiento de lenguaje natural puede permitir identificar cómo se sienten los clientes frente a una marca o producto, simplemente analizando sus comentarios o sus interacciones.
- Identificar actores, acciones y entidades en documentos.
- Chatbots: Los chats automáticos con los que uno interactúa en ciertas webs se sostienen casi íntegramente por el procesamiento de lenguaje natural, permitiéndoles identificar los niveles de satisfacción de los clientes, así como sus dudas y necesidades para proveerles la atención correspondiente.
¿Qué otras utilidades puede tener esta rama de la inteligencia artificial?
El procesamiento de lenguaje natural también puede ser extremadamente útil para expandir los datos, es decir, obtener nueva información de datos ya existentes.
El procesamiento de lenguaje natural permite analizar el contenido de documentos y archivos, no solo por sus palabras componentes, sino también por las relaciones entre aquellos que las emiten.
Eso permite ir más allá de lo superficial, leer entre líneas, y llegar a conclusiones más exactas e inteligentes que, de otra forma, probablemente hubieran sido pasadas por alto.
Esto da lugar, como consecuencia, a una mejor toma de decisiones, no solo más acertada, sino más rápida.
Un ejemplo de esto es la ya mencionada capacidad de analizar los sentimientos de los clientes a través de las redes sociales.
Sopesando no solo lo que dicen, sino cómo lo dicen, y complementándolo con sus interacciones a través de otros medios -como, por ejemplo, reseñas- lo que en un principio eran simples datos se pueden expandir en un panorama más amplio.
Esto es fundamental para prevenir insatisfacciones, puesto que el procesamiento de lenguaje natural detecta de forma rápida cuando un número considerable de clientes reacciona de manera desfavorable ante determinado producto o servicio.
Esto le permite a la compañía actuar en consecuencia, ya sea retirándolo, reformulando o saliendo a dar alguna declaración.
Machine Learning: Otra rama central de la inteligencia artificial
En líneas generales, cuando se le pide a una persona ajena al tema que piense en el concepto de inteligencia artificial, el Machine Learning será, junto con el procesamiento de lenguaje natural, lo primero que se le venga a la cabeza, más allá del nombre técnico.
Como su nobre lo indica, esta vertiente de la inteligencia artificial se basa en entrenar a las máquinas, hacerlas aprender todo tipo de prácticas y conductas, para que sean capaces posteriormente de llevarlas a cabo de forma automática y eficiente.
La idea es que, tras este aprendizaje, la IA sea capaz de resolver cualquier problema al que le toque enfrentarse, evitándole así a los humanos tener que interceder constantemente.
Por ejemplo, eventualmente podría ser capaz de detectar fraudes o llevar a cabo controles de calidad.
Este entrenamiento se lleva a cabo enfrentando al algoritmo a un amplio abanico de desenlaces, escenarios y problemáticas, para que vaya aprendiendo a base de prueba y error.
Herramientas como ChatGPT (la cual ha ido ganando popularidad en los últimos meses) se basa en este tipo de IA, así como también en el ya mencionado procesamiento de lenguaje natural.
El Machine Learning también es sumamente popular a la hora de desarrollar los populares chatbots, presentes en las más diversas páginas webs.
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