El lenguaje natural se refiere al habla y texto que usamos para comunicarnos. El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras entender, interpretar y generar lenguaje humano. Según Arturo Buzzalino, Director de Innovación de Epicor, el NLP conecta la comunicación humana con la comprensión de las computadoras al combinar lingüística computacional con aprendizaje automático.
Stefan Leichenauer, Vicepresidente de Ingeniería en SandboxAQ, explica que la IA incluye otros campos además del NLP, como la visión por computadora, que se ocupa del análisis y generación de imágenes. Sin embargo, los avances en NLP en los últimos años han sido fundamentales en la actual revolución de la IA. Describiendo el NLP como el análisis y generación de lenguaje natural con computadoras, menciona que el uso de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y chatbots está generando mucho interés en este tema.
Volodymyr Kubytskyi, Jefe de IA en MacPaw, señala que LLMs populares como ChatGPT de OpenAI o BERT de Google se entrenan con grandes cantidades de datos textuales, lo que les permite entender no solo palabras individuales, sino también el contexto, matices e incluso la creatividad en el lenguaje. Estos LLMs han llevado al NLP a nuevas alturas, permitiendo a las máquinas generar texto coherente y similar al humano, resumir documentos largos, traducir entre idiomas e incluso participar en diálogos significativos.
Leichenauer destaca que las empresas deberían interesarse por el NLP porque gran parte de sus operaciones se codifican en lenguaje natural. Informes, presentaciones, correos electrónicos y comunicaciones con clientes están escritos en este lenguaje. Las técnicas de NLP pueden acelerar y automatizar flujos de trabajo relacionados con todo esto.
Buzzalino añade que el NLP permite a las empresas extraer información valiosa de datos textuales no estructurados, como reseñas de clientes y publicaciones en redes sociales. Puede ayudar a automatizar tareas como el soporte al cliente a través de chatbots, análisis de sentimientos para investigaciones de mercado y procesamiento eficiente de documentos, mejorando así la eficiencia y el compromiso del cliente.
Sukh Sohal, Consultor Senior en Affinity Reply, afirma que el NLP transforma la forma en que las empresas interactúan con los clientes y manejan datos. Imagina una IA que puede analizar miles de mensajes de clientes en minutos, identificando problemas comunes y tendencias. Para las empresas, el NLP puede marcar la diferencia entre una demanda abrumadora de servicio al cliente y una operación eficiente y receptiva.
Kubytskyi está entusiasmado con el uso de LLMs, que elevan las capacidades del NLP. Por ejemplo, los bots de servicio al cliente impulsados por modelos como GPT pueden manejar no solo consultas básicas, sino también conversaciones más complejas y matizadas, respondiendo de manera más humana.
El NLP se ha integrado tanto en nuestras vidas que a menudo lo pasamos por alto. Buzzalino menciona asistentes virtuales como Siri y Alexa, chatbots de servicio al cliente, servicios de traducción automática como Google Translate, herramientas de análisis de sentimientos y sistemas de análisis de texto que extraen información clave de grandes volúmenes de documentos como aplicaciones del NLP.
El NLP funciona enseñando a las máquinas a comprender las sutilezas del lenguaje humano, incluyendo contexto y tono. Se basa en dos componentes clave: Comprensión del Lenguaje Natural (NLU), que analiza la entrada para extraer significado, y Generación de Lenguaje Natural (NLG), que produce respuestas basadas en el contexto.
El proceso de NLP comienza con la tokenización, donde las oraciones se dividen en palabras. Luego se analiza la gramática y la estructura para entender las relaciones entre las palabras. A continuación, se utilizan grandes datos para comprender significados, incluso para jerga o modismos. Finalmente, el contexto y la intención se añaden a través del aprendizaje automático.
Para mejorar la precisión de las respuestas, el NLP utiliza técnicas de aprendizaje automático y modelos como BERT. Estos sistemas se entrenan en vastos conjuntos de datos que incluyen patrones de lenguaje diversos, lo que les permite reconocer la intención y el contexto. Con el tiempo, y mediante el aprendizaje continuo, los sistemas de IA se vuelven más hábiles para manejar tareas complejas de lenguaje y proporcionar respuestas relevantes y similares a las humanas.
