Como o processamento de linguagem natural está transformando a experiência do usuário

Como o processamento de linguagem natural está transformando a experiência do usuário

Percorremos um longo caminho desde os primeiros dias dos assistentes digitais. Agora, o processamento de linguagem natural pode ajudar a levar as interações do usuário a um nível totalmente novo e melhorar drasticamente sua experiência.

Imagem em destaque

Market and Markets prevêem que o mercado global de PNL disparará para mais de US$ 49 bilhões até 2027. Isso é um CAGR notável de 25,7%.

Se você não tem certeza de como a PNL continuará beneficiando os usuários, veja a rapidez com que o Google a utilizou com sua ferramenta Assistant e como os avanços na tecnologia tornaram os dispositivos móveis exponencialmente mais fáceis de usar.

Esse é o objetivo da PNL – melhorar enormemente a experiência do usuário (UX).

Pense no passado – muito atrás – no Jornada nas Estrelas IV. Lembra-se da cena em que Scotty sentou-se diante de um computador e falou a palavra-chave “Computador”? Ele esperava que o computador respondesse à sua voz porque é isso que os computadores fazem. Só quando ele se lembrou que havia voltado no tempo, para um período em que a tecnologia não era tão avançada quanto em sua linha do tempo.

É onde estamos agora. Em vez de Scotty (ou nós) ter que pegar o mouse e falar com ele ou digitar em um teclado, simplesmente conversamos com nossos dispositivos e eles respondem. Vemos isso na vida cotidiana, não apenas com o Google Assistant e o Siri, mas também em nossos automóveis. Falamos comandos e a tecnologia obedece.

Mas a PNL não quer se limitar a comandos. Em vez disso, deseja que a interação entre humanos e computadores seja o mais natural possível (semelhante à interação conversacional com o Google Assistant).

E a PNL vai além do simples ato de comandos e conversas com um dispositivo móvel. Existem várias aplicações da PNL que têm implicações abrangentes tanto para os humanos quanto para a tecnologia.

Análise de sentimentos

A análise de sentimento está focada em dar à tecnologia a capacidade de determinar o tom emocional ou sentimento expresso por um ser humano. As aplicações disto são muito importantes para as empresas, pois podem capacitar os chatbots para determinar melhor como ajudar os clientes de forma mais eficaz, julgando o feedback e as atitudes em relação a um produto ou serviço.

Se um cliente dissesse algo como “Claro, seu produto realmente me ajudou”, mas o fizesse de uma forma muito sarcástica, o objetivo da PNL seria ser capaz de discernir essa afirmação de uma afirmação honesta.

O sentimento é um aspecto crucial do atendimento e suporte ao cliente. A integração da PNL com aprendizado de máquina e algoritmos de aprendizado profundo melhora a precisão da ferramenta e aprimora os aplicativos de PNL, contribuindo para o desenvolvimento de tecnologia avançada centrada no ser humano. As técnicas estatísticas de aprendizado de máquina podem identificar partes do discurso, entidades, sentimentos e aspectos do texto. Entre em contato com um Empresa de desenvolvimento de aprendizado de máquina para saber mais sobre sua contribuição para os produtos de PNL.

Tradução de idiomas

Outro aspecto muito importante da PNL é a capacidade de traduzir idiomas em tempo real. Isto está se tornando cada vez mais importante à medida que a tecnologia continua a “encolher” o mundo. Com as empresas tendo que atender clientes em todas as regiões do mundo, a capacidade de traduzir idiomas rapidamente pode fazer a diferença entre uma boa experiência do usuário e uma ruim.

Por exemplo, se sua empresa estiver sediada na Índia e sua equipe de suporte tiver um conhecimento limitado do idioma inglês, eles terão dificuldade para ajudar os usuários que falam inglês. Com a PNL envolvida, essa tradução não é apenas instantânea, é precisa.

Extraindo informações

Imagine que você tem uma coleção de dados não estruturados e precisa entendê-los. Nem todo mundo possui as habilidades necessárias para tal tarefa, mas a PNL certamente possui. Como a PNL é perfeitamente adepta da identificação e extração de entidades, relacionamentos e fatos de documentos, ela é uma ótima opção para qualquer negócio que dependa da análise de dados. E como a tecnologia alimentada pela PNL é exponencialmente mais rápida na extração de dados do que um ser humano, faz todo o sentido que as grandes empresas (que dependem de grandes quantidades de dados) empreguem esta tecnologia.

Ao usar a PNL para extrair informações, sua empresa estará mais bem equipada para compreender as necessidades e desejos de seus usuários e identificar padrões para melhorar sua experiência. Uma tecnologia intimamente ligada ao UX e UI é o Java. Agora, se você está se perguntando o que pode fazer com Java nesse sentido, saiba que existem várias bibliotecas Java que os desenvolvedores podem usar para construir chatbots, e é possível usar bibliotecas Java para análise de linguagem para extrair insights dos resultados.

Classificação

Em algum momento, sua empresa precisará ser capaz de classificar a documentação de forma rápida (e confiável) para que seja mais fácil de analisar e consumir. Um exemplo importante de como a PNL pode ser usada para melhorar enormemente a classificação de texto é a detecção de spam. Se sua empresa fornece serviços de e-mail para clientes, a experiência deles será drasticamente melhorada se você puder classificar de maneira confiável, consistente e rápida qualquer e-mail que seja spam, para que os usuários não tenham que lidar com ele.

Ao contrário dos clientes de e-mail que não são confiáveis ​​na detecção de spam, o PNL tem um sucesso notável. Se você puder fornecer uma filtragem de spam aprimorada para seus usuários, a experiência deles será consideravelmente melhorada, o que se refletirá em suas opiniões e análises sobre seu produto.

Todas essas coisas fazem parte da PNL, mas no coração e na alma dessa tecnologia está a linguagem, especialmente do tipo conversacional. E a PNL avançou tanto que alguns dizem que o Teste de Turing deve ser modernizado para a IA do século 21. O Teste de Turing é um teste para determinar a capacidade de uma máquina de exibir comportamento inteligente. A PNL torna possível passar neste teste com muito mais facilidade, o que não apenas significa que o teste pode não ser suficiente para a tecnologia moderna, mas também significa que a PNL ultrapassou encarnações anteriores da IA.

Isso equivale a uma UX muito melhor em quase todos os ângulos. E se a sua empresa procura melhorar ou adotar as melhores práticas de UX, a PNL pode ser a tecnologia que lhe falta.

Data de publicação: 18 de setembro de 2023

Fonte: BairesDev

Conteúdo Relacionado

O Rails 8 sempre foi um divisor de águas...
A GenAI está transformando a força de trabalho com...
Entenda o papel fundamental dos testes unitários na validação...
Aprenda como os testes de carga garantem que seu...
Aprofunde-se nas funções complementares dos testes positivos e negativos...
Vídeos deep fake ao vivo cada vez mais sofisticados...
Entenda a metodologia por trás dos testes de estresse...
Descubra a imprevisibilidade dos testes ad hoc e seu...
A nomeação de Nacho De Marco para o Fast...
Aprenda como os processos baseados em IA aprimoram o...
A ascensão dos microsserviços trouxe uma modernização rápida de...
O mundo é muito dinâmico hoje em dia. As...
Como pesquisadores líderes de CX/UX, Elena Svergunenko, Anna Pilyutik...
Uma pesquisa recente da Gartner descobriu que a baixa...
Como engenheiro de software, estou constantemente enfrentando desafios interessantes...
De todas as principais preocupações com segurança, nós suamos...
Eu uso Linux há quase 30 anos e já...
Durante décadas, o Ubuntu foi considerada uma das distribuições...
Retour au blog

Laisser un commentaire

Veuillez noter que les commentaires doivent être approuvés avant d'être publiés.