Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural y por qué es la revolución del futuro

De acuerdo con las últimas estadísticas del mercado, la creación de datos se está acelerando. Un informe de la empresa Seagate y la consultora IDC concluye que para el año 2025 se habrán creado más de 175ZB de datos en el mundo, un dato que será 5 veces superior al registrado en 2018. El 79% de estos datos están en formato texto, de ahí que el llamado Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), NLP por sus siglas en inglés, este cogiendo tanta importancia y se perciba como elemento clave en la gestión de datos del futuro más cercano.

¿Qué es Procesamiento del Lenguaje Natural?

El PLN o NLP es la práctica del entendimiento de cómo las personas organizamos nuestros pensamientos, sentimientos, lenguaje y comportamiento. Un campo que se extiende hasta las ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística en el estudio de las interacciones entre las computadoras y los seres humanos. El objetivo es poder dotar a la máquina de la capacidad de interpretar el texto simulando la habilidad humana de entender el lenguaje. 

La revolución del Procesamiento del Lenguaje Natural en el sector de los datos

El procesamiento del lenguaje natural trata de reconocer patrones y de interpretar cadenas de texto para analizar de forma efectiva grandes volúmenes de datos. Permite filtrar y descubrir nuevos insights dentro de la vorágine de información a la que nos solemos enfrentar en una estrategia de datos, pudiendo centrarnos así en el Smart Data más que en el Big Data. Los Sistemas basados en PLN han permitido grandes innovaciones como el poderoso buscador de Google, el asistente de voz de Amazon, Alexa, o el sistema de recomendación de Spotify (Si quieres saber cómo utilizan técnicas de PLN en Spotify te recomiendo este artículo).

En DataCentric utilizamos técnicas de crawling para descargar información de forma masiva de internet. Y utilizamos algoritmos de PLN para averiguar por contexto la información que buscamos pero que no sabemos dónde encontrar.

Esta práctica se postula como un factor determinante en el sector por su potencial para eliminar las barreras de entrada hacia la industria de los datos y al Business Intelligence, haciéndolo más “user friendly” e interaccional. En un futuro cercano, perfiles menos técnicos podrían interactuar con asistentes inteligentes y realizar tareas de BI desde una plataforma conversacional. Esto acercaría la disciplina a perfiles de negocio y animaría a los reticentes a probar estrategias de BI avanzado, favoreciendo así la prueba e integración de estrategias de datos en el “core” de negocio de las empresas.

La revolución del Procesamiento del Lenguaje Natural en marketing

La experiencia de cliente es una lucha continua en los departamentos de marketing. Para las empresas, los costes de un servicio 24/7 en un entorno competitivo y multicanal son inasumibles y la automatización de procesos que se ha realizado hasta ahora sigue mostrando deficiencias para algunos usuarios.

Las aplicaciones del PLN en este campo son múltiples: Chatbots eficientes para la atención al cliente, análisis del sentimiento en redes sociales para saber qué sentimientos produce nuestra marca, inteligencia artificial para evolucionar maquinas hacia robots más inteligentes, mejora del procesamiento de las búsquedas por voz, etc. Nuevos usos que permiten evolucionar las interacciones con el cliente a un nivel más avanzado a lo largo de todo el customer journey y mejorar la experiencia de cliente. Una oportunidad para crear el ecosistema omnicanal, verdaderamente efectivo, que demanda el consumidor actual.

Conclusión

Cada vez existen más organizaciones y emprendedores ahí fuera que encuentran nuevas maneras de aprovechar el Procesamiento del Lenguaje Natural para explorar los horizontes dentro de sus respectivos sectores. Ya hemos visto que el PLN tiene el potencial de ayudarnos a descubrir no solo los insights que mueven al consumidor y de transformar la experiencia de cliente, sino también a abrir las puertas hacia una estrategia de datos realmente madura y eficiente. Lo que supone una revolución en toda regla.

Jorge González

Responsable de Marketing en DataCentric