Recientemente el mundo empezó a hablar con mayor frecuencia de los metaversos, una nueva experiencia en materia de conectividad que llevará a los usuarios a vivir asombrosas experiencias inmersivas y multisensoriales a través de novedosos dispositivos y plataformas tecnológicas.

Aún cuando todavía hay muchos interrogantes y alternativas de cómo es que la humanidad avanzará hacia esta nueva era, hay temas que ya están claros y uno de ellos es el importante rol que jugará la Inteligencia Artificial y más exactamente el Procesamiento de Lenguaje Natural (conocido como NPL por sus iniciales en inglés) en este nuevo escenario digital.

Puede que quien lea este post tenga un conocimiento profundo del Procesamiento de Lenguaje Natural o puede que no tanto (para algunos resulta más familiar el Aprendizaje Automático (Machine Learning) e incluso el Deep Learning que el NLP), pero esta capacidad de la IA tiene cada vez más impacto en nuestras vidas y en cosas cotidianas: se utiliza por ejemplo para detectar mensajes de spam en los correos, para operar los traductores en línea y para los autocorrectores en los programas de texto.

Adicionalmente, el Procesamiento de Lenguaje Natural, también conocido como IA conversacional, es el que ha propiciado el uso masivo y generalizado de chatbots de respuesta en empresas y organizaciones en todo el mundo; ha sido parte fundamental en la organización y posicionamiento de los contenidos en los buscadores de Internet (incorporando criterios de relevancia y análisis predictivos); y uno de los que más ha influido en la optimización de las estrategias de marketing de las compañías, al llevar varias de sus características a las avanzadas soluciones de Customer Intelligence con las que las empresas intentan crear mejores experiencias para sus clientes a partir del conocimiento cada vez más profundo que tienen de ellos.

Según Gartner, para 2022, hasta un 70 % de las personas interactuará con las plataformas de IA conversacionales a diario.

En SAS lo explicamos así: “el procesamiento del lenguaje natural va de la mano de la analítica de texto, la cual cuenta, agrupa y categoriza palabras para extraer estructura y significado de grandes volúmenes de contenido. La analítica de texto se utiliza para explorar contenido textual y derivar nuevas variables de texto crudo que se pueden visualizar, filtrar o utilizar como entradas para modelos predictivos u otros métodos estadísticos”.

Como empresa pionera en analítica y líder en temas de Inteligencia Artificial, hemos venido acompañando la utilización de esta tecnología en diversas soluciones en el mercado. A continuación una breve explicación de cómo funciona y cuál será su evolución.

¿Cómo funciona NLP?

Sistema de separación de las piezas elementales del lenguaje.

El procesamiento del lenguaje natural incluye diferentes técnicas para interpretar el lenguaje humano, que van desde los métodos estadísticos y del aprendizaje basado en máquina hasta los enfoques basados en reglas y algoritmos. Necesitamos una amplia variedad de métodos porque los datos basados en texto y en voz varían ampliamente, al igual que las aplicaciones prácticas.

Las tareas básicas de NLP incluyen análisis de símbolos y de sintaxis, todo lo relacionado con el habla y el vocabulario, identificación de acentos y usos del lenguaje y correlación de las relaciones semánticas. Si alguna vez creó diagramas de enunciados en la primaria, ya ha realizado estas tareas de forma manual antes.

En términos generales, lo que hace NLP es dividir el lenguaje en sus diferentes piezas, automatizar posibles combinaciones y volver a juntar esas piezas para crear significados. Así es que funcionan los chatbots por ejemplo y así es que se dará vida a la interacción de los avatar que predominarán en la nueva era de los metaversos, y con los que se proyecta se generarán nuevos niveles de interacción en el mundo.

Para este nuevo escenario caracterizado por los multiversos hay muchas respuestas aún por descubrir y para ello habrá que profundizar en otros usos que tiene NPL como:

• Categorización de contenido. ¿Cuáles van a ser los idiomas, lenguajes y contenidos que predominarán o se manejarán en estos nuevos mundos?
• Descubrimiento y modelado de temas. ¿Cómo se manejará todo el tema de significados, de expresiones o de sarcasmos que se usan al hablar?
• Extracción contextual. ¿Cómo más allá de unas palabras se manejarán contextos para expresar lo que realmente se quiere decir?
• Análisis de sentimientos. ¿Cómo se profundizará en la identificación del estado de ánimo u opiniones subjetivas en grandes cantidades de texto?
• Conversión de habla a texto y de texto a habla. ¿Cómo se podrá perfeccionar la transformación de comandos de voz en texto escrito y viceversa?
• Traducción basada en máquina. ¿Cómo se avanzará en la traducción automática de texto o habla de un idioma a otro?

Es verdad que aún falta mucho por descifrar en esta nueva apuesta por los metaversos, pero ya empezamos a tener pistas de lo que será este futuro.

Desde ya se empieza a hablar -como parte de esa evolución- de NLU o Entendimiento del Lenguaje Natural, una rama del Procesamiento de Lenguaje Natural con el que debemos empezar a familiarizarnos desde ahora.

Se espera que este nuevo desarrollo llamado NLU crezca en popularidad en la nueva era de los multiversos debido a su potencial en aplicaciones cognitivas y de inteligencia artificial. NLU va más allá del entendimiento estructural del lenguaje para interpretar intenciones, resolver ambigüedad de contexto y palabras, e incluso generar lenguaje humano bien formado por cuenta propia. Los algoritmos NLU serán los llamados a resolver el complejo problema de la interpretación semántica – es decir, entender el significado pretendido del lenguaje hablado o escrito, con todas las sutilezas, contenido e inferencias que los humanos podemos comprender.

“La evolución de NLP hacia NLU tiene muchas implicaciones importantes para empresas y consumidores por igual. Imagine el poder de un algoritmo que puede entender el significado y el matiz del lenguaje humano en muchos contextos, desde medicina hasta leyes y el salón de clases. A medida que los volúmenes de información no estructurada continúen creciendo de manera exponencial, nos beneficiaremos de la habilidad incansable de las computadoras de ayudarnos a comprenderlo todo”.

Para ver ejemplos y casos de empresas que ya están aprovechando al máximo en sus desafíos de negocios las soluciones de NPL y empezar a conocer más de NLU, ingrese aquí.