Cómo el procesamiento del lenguaje natural está transformando la experiencia del usuario

Market and Markets predice que el mercado global de PNL se disparará a más de $ 49 mil millones para 2027. Eso es una CAGR notable del 25,7%.

Si no está seguro de cómo la PNL seguirá beneficiando a los usuarios, observe qué tan rápido la ha aprovechado Google con su herramienta Asistente y cómo los avances en tecnología han hecho que los dispositivos móviles sean exponencialmente más fáciles de usar.

Ese es el objetivo de la PNL: mejorar enormemente la experiencia del usuario (UX).

Piense en el pasado, mucho tiempo atrás, en Star Trek IV . ¿Recuerda la escena en la que Scotty se sentó frente a una computadora y dijo la palabra clave "Computadora"? Esperaba que la computadora respondiera a su voz porque eso es lo que hacen las computadoras. Sólo cuando recordó que había retrocedido en el tiempo, a un período donde la tecnología no estaba tan avanzada como en su línea de tiempo.

Ahí es donde estamos ahora. En lugar de que Scotty (o nosotros) tengamos que levantar el mouse y hablar con él o escribir en un teclado, simplemente hablamos con nuestros dispositivos y ellos responden. Esto lo vemos en la vida cotidiana, no sólo con el Asistente de Google y Siri, sino también en nuestros automóviles. Hablamos órdenes y la tecnología obedece.

Pero la PNL no quiere limitarse a las órdenes. En cambio, desea que la interacción entre humanos y computadoras sea lo más natural posible (similar a la interacción conversacional con el Asistente de Google).

Y la PNL va más allá del simple acto de dar órdenes y conversaciones con un dispositivo móvil. Existen varias aplicaciones de la PNL que tienen implicaciones de gran alcance tanto para los humanos como para la tecnología.

Análisis de los sentimientos

El análisis de sentimientos está enfocado a darle a la tecnología la capacidad de determinar el tono emocional o sentimiento expresado por un ser humano. Las aplicaciones de esto son muy importantes para las empresas, ya que pueden permitir que los chatbots determinen mejor cómo ayudar a los clientes de manera más efectiva al juzgar los comentarios y las actitudes hacia un producto o servicio.

Si un cliente dijera algo como "Por supuesto, su producto realmente me ayudó", pero lo hizo de una manera muy sarcástica, el objetivo de la PNL sería poder discernir esa afirmación de una declaración honesta.

El sentimiento es un aspecto crucial del servicio y soporte al cliente. La integración de PNL con algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo mejora la precisión de las herramientas y mejora las aplicaciones de PNL, contribuyendo al desarrollo de tecnología avanzada centrada en el ser humano. Las técnicas estadísticas de aprendizaje automático pueden identificar partes del discurso, entidades, sentimientos y aspectos del texto. Póngase en contacto con una empresa de desarrollo de aprendizaje automático para obtener más información sobre su contribución a los productos de PNL.

Traducción de idiomas

Otro aspecto muy importante de la PNL es la posibilidad de traducir idiomas en tiempo real. Esto se está volviendo cada vez más importante a medida que la tecnología continúa “reduciendo” el mundo. Dado que las empresas tienen que atender a clientes en todas las regiones del mundo, la capacidad de traducir idiomas rápidamente puede marcar la diferencia entre una buena y una mala experiencia de usuario.

Por ejemplo, si su empresa tiene su sede en la India y su equipo de soporte tiene un conocimiento limitado del idioma inglés, tendrán dificultades para ayudar a los usuarios de habla inglesa. Con la PNL involucrada, esta traducción no sólo es instantánea, sino también precisa.

Extrayendo información

Imagina que tienes una colección de datos no estructurados y necesitas darles sentido. No todo el mundo tiene las habilidades necesarias para tal tarea, pero la PNL ciertamente las tiene. Debido a que la PNL es perfectamente experta en identificar y extraer entidades, relaciones y hechos de documentos, es una excelente opción para cualquier negocio que dependa del análisis de datos. Y dado que la tecnología impulsada por la PNL es exponencialmente más rápida a la hora de extraer datos que un ser humano, tiene mucho sentido que las grandes empresas (que dependen de grandes cantidades de datos) empleen esta tecnología.

Al utilizar PNL para extraer información, su empresa estará mejor equipada para comprender las necesidades y deseos de sus usuarios e identificar patrones para mejorar su experiencia. Una tecnología muy ligada a UX y UI es Java. Ahora, si se pregunta qué puede hacer con Java a este respecto, sepa que existen varias bibliotecas de Java que los desarrolladores pueden usar para crear chatbots, y es posible usar bibliotecas de Java para el análisis del lenguaje y extraer información de los resultados.

Clasificación

En algún momento, su empresa necesitará poder clasificar la documentación de forma rápida (y fiable) para que sea más fácil de analizar y consumir. Un excelente ejemplo de cómo se puede utilizar la PNL para mejorar enormemente la clasificación de texto es la detección de spam. Si su empresa brinda servicios de correo electrónico a los clientes, su experiencia mejorará drásticamente si puede clasificar de manera confiable, consistente y rápida cualquier correo electrónico que sea spam para que los usuarios no tengan que lidiar con él.

A diferencia de los clientes de correo electrónico que no son fiables a la hora de detectar spam, la PNL tiene un éxito notable. Si puede proporcionar un filtrado de spam mejorado para sus usuarios, su experiencia mejorará considerablemente, lo que se reflejará en sus opiniones y reseñas de su producto.

Todas estas cosas son parte de la PNL, pero en el corazón y el alma de esta tecnología está el lenguaje, especialmente el tipo conversacional. Y la PNL ha avanzado tanto que algunos dicen que la prueba de Turing debería modernizarse para la IA del siglo XXI . La prueba de Turing es una prueba para determinar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente. La PNL hace posible pasar esta prueba mucho más fácilmente, lo que no sólo significa que la prueba puede no ser suficiente para la tecnología moderna, sino que también significa que la PNL ha superado encarnaciones anteriores de la IA.

Esto equivale a una UX mucho mejor desde casi todos los ángulos. Y si su empresa busca mejorar o adoptar las mejores prácticas de UX, la PNL podría ser la tecnología que le falta.

Fecha de publicación: 18 de septiembre de 2023