Según Salesforce, el 59% de los usuarios reconoce que prefiere comunicarse con las empresas mediante chatbots, debido a que obtienen respuestas con mayor agilidad. Este dato demuestra el impacto de las herramientas de atención al cliente que emplean procesamiento de lenguaje natural.
En este artículo, vamos a descubrir en qué consiste, cómo funciona y cuáles son los usos que puedes darle para brindar una experiencia de cliente de excelencia.
¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?
El Procesamiento de Lenguaje Natural, o NLP por sus siglas en inglés, es un tipo de inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre las máquinas y el lenguaje humano. Su importancia radica en la capacidad de las máquinas para comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera similar a como lo hacen las personas.
A través del uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático, las computadoras pueden analizar grandes cantidades de texto, extrayendo significado y contexto. Así, es posible desarrollar tareas como la clasificación de sentimientos y automatizar la generación o traducción de texto, entre otras.
Cómo funciona el procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento de lenguaje natural tiene ciertas complejidades. Ya que, de acuerdo con la lingüística, para entender el lenguaje natural es necesario analizar todos sus niveles. Es decir, realizar el análisis a nivel:
- Léxico: identificando los componentes básicos del lenguaje, como palabras, oraciones y frases.
- Sintáctico: determinando la estructura de las oraciones y cómo se relacionan las palabras entre sí.
- Semántico: determinando el significado de las palabras y oraciones.
- Pragmático: teniendo en cuenta el contexto en el que se utiliza el lenguaje.
Una vez que comprenden el lenguaje natural, las máquinas pueden procesar y generar el lenguaje humano de manera efectiva, apoyándose en tres pilares:
1. Análisis de texto y reconocimiento de patrones
Esto implica descomponer el lenguaje en elementos más pequeños, como palabras y frases, para comprender su estructura y significado. El reconocimiento de patrones permite a las máquinas identificar regularidades en el lenguaje, permitiéndoles hacer predicciones y tomar decisiones basadas en el contexto.
2. Contexto de uso
Las palabras pueden tener significados diferentes según el contexto en el que se apliquen. Las máquinas deben ser capaces de captar y usar información contextual para interpretar correctamente el lenguaje humano.
En el procesamiento de lenguaje natural, la desambiguación se convierte en un desafío clave. Para lograrlo, el NLP emplea algoritmos avanzados, que permiten determinar cuál es la interpretación más adecuada.
3. Aprendizaje automático en NLP
El aprendizaje automático no es una condición necesaria para el funcionamiento del procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, su uso permite que las máquinas mejoren su comprensión del lenguaje a través de la experiencia.
Esto es gracias a que los algoritmos de aprendizaje automático toman los datos previos. Con esa información se adaptan para comprender y generar lenguaje humano de manera más precisa con el entrenamiento de nuevos datos.
¿Cuáles son algunos de los recursos claves en el procesamiento de lenguaje natural?
Para que el procesamiento de lenguaje natural funcione se requiere del uso de recursos como:
1. Datos lingüísticos y corpus de texto
Los datos lingüísticos incluyen conjuntos de datos de texto en diferentes idiomas y dominios, como libros, artículos, sitios web, conversaciones, redes sociales, entre otros. Los datos de NLP deben ser de alta calidad y estar bien etiquetados.
Cuando hablamos de datos de alta calidad nos referimos a aquellos que son precisos, relevantes y completos. Mientras que los etiquetados son datos que han sido marcados con información sobre su significado, como el tipo de texto, el tema y el contexto.
Por su parte, un corpus es el conjunto de estos datos de texto organizado que sirve como base de datos para entrenar y evaluar modelos de NLP. Estos corpus pueden contener textos en diversos idiomas y cubrir una amplia gama de temas. La diversidad y cantidad de datos en un corpus son esenciales para que los modelos de NPL comprendan el contenido en su contexto real.
2. Modelos de aprendizaje automático
Los modelos de aprendizaje automático son muestras o ejemplos que se entrenan con datos para entender y generar lenguaje humano, aprender patrones y hacer predicciones. Hay diferentes tipos de modelos según el tipo de aprendizaje y el problema que se quiere resolver.
Estos modelos son entrenados en grandes corpus o conjuntos de datos, lo que les permite aprender patrones lingüísticos y semánticos.
3. Infraestructura
La infraestructura es el hardware y el software necesarios para ejecutar modelos de NLP. Los modelos de NLP pueden ser muy grandes y requieren un gran poder de procesamiento.
Esta debe ser escalable para poder adaptarse al crecimiento de los datos y los modelos. También debe ser confiable para garantizar que los modelos de NLP estén disponibles cuando se necesitan.
Cómo ayuda a impulsar la CX el procesamiento de lenguaje natural
Entre los múltiples beneficios del procesamiento de lenguaje natural, contribuye a impulsar la CX, mejorando la relación entre las empresas y sus clientes al:
▪ Permitir que los asistentes virtuales comprendan consultas de los clientes y proporcionen respuestas informativas
Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por procesamiento de lenguaje natural están revolucionando la atención al cliente. Gracias a estas herramientas, las empresas pueden ofrecer respuestas instantáneas y precisas a los clientes, mejorando la eficiencia y la satisfacción.
▪ Ayudar a identificar tendencias en las emociones de los clientes mediante el procesamiento de lenguaje natural
Por ejemplo, a través del NLP, las organizaciones pueden analizar las conversaciones de sus clientes en redes sociales. También analizar transcripciones de conversaciones telefónicas y conversaciones por chat, donde puede identificar el sentimiento y también patrones de consultas.
De esta forma, es posible comprender el sentimiento de los clientes en tiempo real, identificar problemas y tomar medidas proactivas para mejorar la CX.
▪ Crear contenido personalizado para clientes o generar correos electrónicos de marketing dirigidos
La personalización en CX se ha vuelto esencial. Porque el NLP permite analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes para ofrecer recomendaciones y ofertas altamente relevantes.
▪ Traducir texto de un idioma a otro
Mediante el procesamiento de lenguaje natural es posible traducir textos de un idioma a otro de manera eficiente y precisa. Esto permite a las empresas expandir su alcance a nivel global y comunicarse con audiencias diversas, eliminando las barreras lingüísticas.
En resumen, el procesamiento de lenguaje natural es una tecnología que está transformando el modo en que las empresas interactúan con sus clientes. Gracias a su uso en plataformas de atención omnicanal a clientes, como Wise CX, el NPL ayuda a las empresas a mejorar la calidad del servicio. Permitiendo la automatización de respuestas a preguntas frecuentes, la identificación de problemas comunes y la personalización de las interacciones con los clientes.
Si quieres incorporar todo el potencial que ofrece esta herramienta basada en la IA, podemos ayudarte, ¿conversamos?
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