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Procesamiento de lenguaje natural: definición y aplicaciones

Por Zendesk

Última actualización en 18 junio 2024

Cuando Netflix y Spotify te recomiendan contenido relevante basándose en tus gustos y elecciones pasadas, lo hacen con base en modelos de procesamiento de lenguaje natural que les permite identificar los patrones y tendencias en tus preferencias. 

Esta subdisciplina de la Inteligencia Artificial está integrada de manera significativa en la vida de las personas. Los asistentes virtuales Alexa y Siri también son ejemplos de procesamiento de lenguaje natural que comprenden y responden a los comandos de voz. 

Otras aplicaciones populares son los chatbots que las empresas utilizan en sus sitios web y apps para proporcionar una atención al cliente automatizada. Gracias al PLN, los bots responden a preguntas frecuentes, ayudan con problemas comunes y ofrecen recursos adecuados a los usuarios.

Cuando de mejorar la experiencia del cliente se trata, el 70% de los líderes de CX cree que los chatbots se están convirtiendo en arquitectos habilidosos del recorrido del cliente altamente personalizados, según el informe CX Trends 2024 de Zendesk. 

Sigue leyendo para descubrir qué es el procesamiento de lenguaje natural, para qué sirve y cómo puedes utilizarlo para conquistar a tus clientes con una atención personalizada y familiar. 

Resumen
  • Los modelos de procesamiento de lenguaje natural son algoritmos y técnicas utilizados para analizar, comprender y generar lenguaje humano. Las aplicaciones de PNL están presentes en múltiples apps y herramientas de uso cotidiano, como asistentes de voz y texto predictivo en mensajería y procesadores de texto.

  • En atención al cliente, el uso más popular y sobresaliente es el chatbot. En la actualidad, es la herramienta que mejor combina automatización con hiperpersonalización.

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¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural? 

El procesamiento de lenguaje natural (PLN) se define como una subdisciplina de la inteligencia artificial (IA) que permite que las computadoras entiendan e interpreten el lenguaje humano para responder con eficiencia. Los asistentes virtuales Siri, Alexa o Google Assistant son ejemplos de PNL que cumplen dichas funciones.

Algunas de las aplicaciones del procesamiento de lenguaje natural son: 

  1. Realiza análisis sintáctico y semántico de oraciones y frases;
  2. Identifica y clasifica nombres propios en el texto, como nombres de personas, organizaciones y lugares.
  3. Extrae datos estructurados de texto no estructurado, como fechas, eventos, relaciones entre entidades.
  4. Determina cuál es la actitud o el sentimiento expresado en un texto como positivo, negativo o neutral —también conocido como análisis de sentimientos.
  5. Crea texto comprensible y coherente a partir de datos.
  6. Traduce texto de un idioma a otro.
  7. Crear resúmenes automáticos de textos más largos.
  8. Predice la probabilidad de una secuencia de palabras en una oración.
  9. Ofrece respuestas precisas a preguntas formuladas en lenguaje natural.

¿Para qué sirve el procesamiento de lenguaje natural? 

El procesamiento de lenguaje natural sirve para mejorar y facilitar la interacción entre computadoras y humanos. Piensa en todo el tiempo y esfuezo que ahorras con estas aplicaciones de PLN: 

  • chatbots de atención al cliente;
  • servicios de traducción, como Google translate;
  • corrección ortográfica y gramatical en los procesadores de texto;
  • correctores integrados en aplicaciones de mensajería como WhatsApp;
  • filtros de detección de spam en el correo electrónico;
  • reconocimiento de voz en dispositivos como Alexa;
  • aprendizaje de idiomas en apps como Duolingo. 

Todo esto impacta en tu vida personal y también en tu trabajo. Según Accenture, el 40% de todas las horas de trabajo pueden verse afectadas por modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT-4.

4 ejemplos de procesamiento de lenguaje natural

1. Servicios de mensajería y chatbots 

PLN e inteligencia artificial están estrechamente vinculados. De hecho, el PLN es la tecnología que permite que los chatbots entiendan y respondan al lenguaje humano de manera efectiva.

En la actualidad y gracias a la IA generativa, los bots hacen un mejor trabajo al mostrar información rápidamente y han optimizado su capacidad para adaptar las respuestas para que se ajusten mejor a donde los clientes están en su recorrido, según el mencionado informe, CX Trends 2024. 

El 67% de los líderes de CX está convencido de que eso se traduce en relaciones más sólidas con los clientes. Descarga gratis el informe completo y descubre cómo, a medida que la era del CX inteligente madura, estos chatbots recargados desempeñarán un papel central en elevar las experiencias del cliente.

Informe CX Trends 2024

2. Recomendaciones personalizadas

Así como los servicios de streaming utilizan PLN para analizar las preferencias de los usuarios y sugerir contenido relevante; las recomendaciones personalizadas están en la mira de los líderes de CX como la mejor forma de ofrecer las experiencias familiares que los clientes desean.

En este sentido, la IA generativa alberga un gran potencial en diversas industrias y aplicaciones. En CX, en particular, impulsará la hiperpersonalización y ayudará a las empresas a ofrecer interacciones más cálidas y humanizadas.

Te puede interesar: IA Generativa: guía completa para los que tienen poco tiempo.

3. Corrección y sugerencias de texto 

Los correctores ortográficos y gramaticales integrados en aplicaciones de procesamiento de texto y plataformas de correo electrónico utilizan PLN para detectar errores gramaticales, sugerir correcciones y mejorar la calidad del texto. 

4. Análisis de sentimientos en redes sociales

Plataformas como Twitter, Facebook e Instagram utilizan PLN para analizar el contenido publicado y detectar sentimientos, opiniones y tendencias. Es una herramienta esencial para las empresas que desean entender mejor a su audiencia y crear estrategias de marketing y comunicación más asertivas.

Entiende qué es y cómo medir la percepción del consumidor.

El procesamiento de lenguaje natural que transforma la experiencia del cliente 

Cómo viste, el PNL está presente en casi todas las herramientas que usas a diario para doblar tu capacidad intelectual. Esto no es diferente cuando se trata de interacciones de atención al cliente. 

Si lo que quieres es brindar un soporte personalizado desde el primer día y sin trabajo extra, Zendesk IA es la solución que estabas esperando. 

Los agentes de Zendesk AI son más inteligentes, confiables e independientes que el bot promedio. Proporcionan un verdadero alivio a los agentes humanos y saben cómo gestionar interacciones más complejas porque el servicio al cliente es lo que mejor saben hacer.

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