El procesamiento de lenguaje natural basado en big data

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.

Algunas empresas utilizan técnicas de crawling para descargar información de forma masiva de internet. Y utilizan 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 Procesamiento de Lenguaje Natural

1- Por un lado, ayuda a filtrar y descubrir insights en la enorme vorágine de datos. Los datos han aumentado exponencialmente los últimos veinte años; y la tendencia es imparable. Se calcula que en 2025 se habrán creado más de 175 ZB en el mundo, un registro 5 veces superior al de 2018.

2- En segundo lugar, permite el impulso de grandes innovaciones de aplicación práctica, como la búsqueda de voz por Google, el asistente personal de Alexa, o el sistema de recomendación de Spotify. Esta última, por cierto, utiliza junto al NLP algoritmos basados en las prácticas de uso y reconoce patrones musicales en las canciones para sus recomendaciones.

3- El NLP también hace la industria de datos y el Business Intelligence más amigable para perfiles menos técnicos. Esto se da porque traduce el Big Data en conceptos más comprensibles para el ser humano. Lo hace por tanto más próximo al Small Data.

4- Los servicios 24×7 cada vez resultan más difíciles de cubrir por personal humano. Ahí es donde entran los chatbots, responsables de las conversaciones que mantenemos con páginas web, y que tratan de emular a las humanas.

También, el análisis de sentimiento para extraer contenido de los comentarios de las redes sociales para darles respuesta. Por último, todas las prácticas que hacen los robots preparados para la interacción con humanos más amigables.

5- El marketing digital también se ha visto impulsado por el NLP, al realiza interacciones más efectivas en el customer journey. Si el cliente siente que la marca “le habla”, aunque no siempre haya un ser humano detrás, se siente acompañado en todo el proceso. Vamos hacia un más efectivo ecosistema omnicanal.

En él, la conversación con la marca nunca se interrumpe, independientemente del entorno en el que se mueva el cliente.

En definitiva, las aplicaciones del Procesamiento de Lenguaje Natural son múltiples y ya no son cosa del futuro, sino de nuestra realidad más cotidiana.

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.