La automatización está presente cada vez más en más sistemas y sectores. Es más recurrente encontrar automatizaciones en distintas aplicaciones y funciones de nuestra rutina diaria, por lo que se ha vuelto indispensable que las herramientas de inteligencia artificial sean capaces de entender el lenguaje humano y facilitar la interacción hombre-máquina. De esta forma, las respuestas que se obtengan estarán mucho más cerca de lo que una persona esperaría, anticipando decisiones o mejorando la autonomía de los sistemas, entre otros beneficios. Lo vemos por ejemplo en los asistentes de voz.

¿Sabes cómo se consigue esto? En este post queremos compartir contigo qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural.

 

El PLN es una rama de la inteligencia artificial que nos permite establecer interacciones entre el lenguaje humano y el informático. Ayuda a los ordenadores a entender, interpretar y manipular el lenguaje humano.

 

Para comprenderlo mejor, os enseñamos este sencillo ejercicio, donde podemos ver cómo el ordenador puede detectar cuál es el significado más probable de una misma palabra en contextos diferentes. En este ejemplo, vamos a comparar el significado de “cable” en dos frases diferentes:

 

1. The climber uses cable made of steel – Traducción: El escalador utiliza un cable de acero

2. The antenna cable is not strong enough – Traducción: El cable de la antena no es lo suficientemente fuerte

 

Definición en frase 1 de «Cable»:

*Synset(‘cable.n.03’) a very strong thick rope made of twisted hemp or steel wire*

Traducción: una cuerda gruesa y muy resistente hecha de cáñamo trenzado o de alambre de acero.

Definición en frase 2 de «Cable»:

*Synset(‘cable_television.n.01’) television that is transmitted over cable directly to the receiver*

Traducción: televisión que se transmite por cable directamente al receptor.

 

 

 

El Procesamiento del Lenguaje Natural consiste en procesar grandes cantidades de datos, analizarlos, y a continuación, establecer ideas para una mejor toma de decisiones. Sin embargo, este no es el fin. Las herramientas están diseñadas para la automatización total. Esto significa que no sólo pueden detectar y notificar la información, sino también dar el paso adelante para actuar como los humanos.

 

La aplicación de técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural en los procesos corporativos son un eficiente potenciador para los negocios. Por ejemplo, una de las aplicaciones principales para la que usaríamos esta técnica, sería la Automatización de Procesos: las herramientas de PLN permiten integrar la automatización en el proceso de trabajo, ya sea para procesar documentación o realizar un análisis rutinario sin la necesidad de intervención humana. Las herramientas o los algoritmos están diseñados de manera que puedan, sin falta, examinar el escenario actual y actuar en consecuencia.

 

| Si el algoritmo está programado para monitorear la temperatura dentro de la fábrica, enviaría automáticamente una alerta a la persona deseada tan pronto como la lectura exceda el valor dado. |

 

Además de este caso que hemos visto, en el sector industrial podemos encontrar otras diferentes aplicaciones para esta tecnología (Stridley Solutions):

 

– Optimización del rendimiento:

Las herramientas de PNL están dotadas de algoritmos que pueden rastrear el rendimiento de los equipos, notificando si uno no es 100% eficiente. Esta información permite supervisar la maquinaria en tiempo real y tomar medidas importantes para mejorar la operatividad del sistema. Por no mencionar el hecho de que cuando todos los equipos rinden al máximo, la productividad final aumenta.

 

– Gestión de inventarios:

Consideremos, por ejemplo, que se han instalado sensores en el almacén que además están conectados con las herramientas de PNL. Los datos se recogen de los sensores sobre la producción, la mercancía en mano y la cantidad vendida. En base a esto, la herramienta puede analizar si el inventario es excedente o si se necesitarán más bienes para satisfacer la demanda en los próximos días.

Si parece que hay una escasez de bienes o que es más probable que la empresa tenga una mayor demanda, la herramienta notificaría al departamento de fabricación sobre lo mismo, flexibilizando el proceso de producción.

 

– Mapeo emocional:

Por último, otro impacto de la incorporación del PLN en la fabricación es el aprendizaje sobre las expectativas de los clientes. La venta de productos a los clientes es algo puntual. Para construir una relación más duradera, es importante saber qué espera el cliente y cuál es su experiencia después de comprar los productos.

La PNL tiene la capacidad de entender y rastrear las emociones de los clientes, ayudando a conocerlos mejor. Lo más interesante al respecto es que cuando se conocen las experiencias, se puede asistir mejor a los clientes, agilizar el proceso de venta y presentar mejor los productos. Todo ello contribuye a mejorar el ciclo de venta, lo que supone un crecimiento y un mayor retorno de la inversión.

 

 

¿Conocías esta rama? ¿Sabías cómo se puede utilizar? ¡Cuéntanos!

Si te ha gustado, ¡no dudes en compartirlo!

 

Autores:

Álvaro Castro Quijano, Head of Sotfware

Sergi Campos, Software Engineer