Guía práctica: procesamiento de lenguaje natural en Chatbots

Procesamiento del lenguaje natural asistente virtual

Descubre en esta guía práctica cómo funciona el procesamiento de lenguaje natural y cómo aplicarlo para mejorar la Experiencia de Cliente de una empresa a través de Chatbots con IA.

¿Qué es procesamiento de lenguaje natural?

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una rama de la Inteligencia Artificial enfocada en la relación entre el lenguaje humano y las máquinas, a partir del uso del lenguaje natural.  

Gracias al procesamiento de lenguaje natural (NLP) es posible dotar a los sistemas computacionales con capacidades para identificar el uso del lenguaje natural, por ejemplo, programar un ordenador para que entienda, procese y genere lenguaje como una persona. De esta forma surge la lingüística computacional.

¿Qué diferencia existe entre conceptos de IA y Machine Learning? ¿Cuál es su verdadera relación con el procesamiento de lenguaje natural-NLP?

La Inteligencia Artificial incluye una amplia variedad de tecnologías que facilita a las máquinas el desarrollo de inteligencia propia. Mediante la combinación de algoritmos es posible crear máquinas con las mismas capacidades que el ser humano, como la toma de decisiones.

Por su parte, el concepto de Machine Learning se refiere a una de las ramas de la Inteligencia Artificial, como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), enfocada en el reconocimiento de patrones y los algoritmos de aprendizaje. El Machine Learning permite desarrollar algoritmos capaces de aprender y hacer predicciones, para que mejora progresiva y evolutiva de las máquinas.

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las computadoras aprender y tomar decisiones basadas en datos, sin necesidad de una programación explícita para cada tarea específica. En lugar de seguir instrucciones detalladas, las máquinas «aprenden» de los datos y mejoran su rendimiento a medida que se les proporciona más información.

Un ejemplo práctico del machine learning es la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam. El machine learning se aplica en una amplia variedad de campos, desde la detección de fraudes financieros hasta la recomendación de películas en plataformas de streaming, y su capacidad para aprender y mejorar a partir de datos lo convierte en una herramienta poderosa en la automatización de tareas y la toma de decisiones basadas en datos.

Tanto el NLP como el Machine Learning hacen parte de la IA y ambas comparten técnicas, algoritmos y aplicaciones. De hecho, los Chatbots con Inteligencia Artificial suponen la combinación del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y de Machine Learning.

Es a partir de estas dos tecnologías que los Chatbots con IA tienen capacidades de automatizar conversaciones de forma natural.

Cómo funciona el procesamiento de lenguaje natural

Lo expresado de manera escrita u oral genera una gran cantidad de datos e información. 

A través del tono, la estructura de una oración, el uso de modismos y de un idioma determinado, la elección de ciertas palabras, las expresiones y puntuaciones, los humanos podemos comunicarnos e interpretar dicha información.

Y es a través del procesamiento del lenguaje natural (NLP) que las máquinas pueden comprender ese complejo conjunto de datos e información

¿Cómo lo hacen? Decodificando los datos no estructurados. Contemplando no sólo el idioma como una sucesión de símbolos, sino también la estructura jerárquica del lenguaje natural, es decir, oraciones o frases como ideas coherentes.

En este punto, también es importante entender el concepto de NLU, la comprensión del lenguaje natural, una subcategoría de NLP. La tecnología NLU (Natural Language Understanding) para la comprensión del audio es una rama del procesamiento del lenguaje natural (NLP) que se centra en la capacidad de las máquinas para entender y extraer significado del habla humana en formato de audio. Esta tecnología utiliza algoritmos y modelos de aprendizaje automático para analizar y transcribir conversaciones grabadas, reconocer palabras y frases, y comprender el contexto y el contenido de lo que se dice.

En el contexto de la comprensión del audio, la tecnología NLU se utiliza en una variedad de aplicaciones, como la transcripción automática de grabaciones de voz, la creación de subtítulos para contenido multimedia, la traducción automática de discursos en tiempo real y la extracción de información relevante de conversaciones grabadas. También es esencial en sistemas de asistentes de voz, como Siri de Apple, Google Assistant o Amazon Alexa, que responden a comandos de voz y preguntas de los usuarios.

Para lograr una comprensión precisa del audio, los modelos de NLU para audio utilizan redes neuronales profundas y técnicas avanzadas de procesamiento de señales de audio, como el reconocimiento automático del habla (ASR) y la interpretación semántica. Esta tecnología permite a las máquinas no solo transcribir el habla en texto, sino también entender el significado detrás de las palabras y las intenciones del hablante, lo que resulta en una experiencia más natural y útil para los usuarios en una variedad de aplicaciones, desde la asistencia virtual hasta la transcripción automática de reuniones y entrevistas.

En definitiva, el procesamiento de lenguaje natural – NLP no sólo se encarga de hallar palabras clave, también decodifica los significados y las intenciones de las palabras. Técnicamente, divide el lenguaje entrante en pequeñas partes que pueden ser procesadas y analizadas a través de la vectorización de texto y habla. Esta vectorización permite a la máquina transformar el lenguaje en algo que ella comprende y darle un significado.

Luego, la IA provee de algoritmos a la máquina para que pueda identificar y procesar las normativas del lenguaje. También emplea análisis semántico y sintáctico para comprender reglas gramaticales y hallar el significado real de las comunicaciones.

En el caso de los Chatbots con IA, el NLP y la NLU utilizan el aprendizaje automático para aumentar su inteligencia con el tiempo. La inteligencia de un Chatbot esta sujeta al entrenamiento de estos modelos por especialistas.

Chatbots con NLP y procesamiento de lenguaje natural

Los Chatbots emplean el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el Machine Learning para establecer conversaciones naturales de forma automática. La inteligencia artificial les permite comprender lo que los usuarios les dicen y responder con precisión o realizar la acción correcta.

Mediante esta tecnología, un asistente conversacional puede reconocer el contexto donde se desarrolla la conversación y hacer un análisis histórico que reconoce patrones entre los usuarios. Existen 3 conceptos clave en el desarrollo y en el entrenamiento de estos modelos conversacionales:

  1. Intents: Son las intenciones de lo que un usuario ha querido decir, que facilitan la búsqueda de tipologías y recursos para entablar las interacciones.
  2. Entities: Son las entidades, los inputs que emplea el usuario y que permiten llevar a cabo las conversaciones ya que determinan la respuesta del Chatbot, por ejemplo, las palabras, categorías o frases. Las intenciones y las entidades están asociadas.
  3. Diálogs: Se trata de la estructura de la conversación. Una vez el Chatbot identifica lo que quiere decir el usuario se desencadena un flujo con las diferentes posibilidades, donde se indica qué deberá contestar el Chatbot para continuar con la conversación.

Estos conceptos técnicos los emplean los especialistas en inteligencia artificial para el entrenamiento y la supervisión de los modelos. De esta forma los Chatbots con IA pueden mejorar sus capacidades y aumentar su inteligencia con el tiempo.

Cómo utilizar el procesamiento del lenguaje natural para mejorar la Experiencia de Cliente

Los Chatbots que utilizan la Inteligencia Artificial ofrecen una mejor experiencia y son más efectivos que los bots basados ​​en reglas. Esto se debe a que el NLP, el NLU y el Machine Learning les permiten comprender el lenguaje humano y la intención del usuario, ejecutar tareas de forma simultánea y mejorar con el tiempo.

Además, los Chatbots tienen capacidades que les permiten mejorar la experiencia de cliente en cualquier momento y desde cualquier canal:

  • Los Chatbots o asistentes virtuales son soluciones ideales para mejorar los puntos de contacto con el cliente y el proceso de compra. Los usuarios necesitan asistencia antes, durante y después de adquirir un producto o un servicio, por lo que ofrecer atención en cualquier canal es indispensable para eliminar las barreras que impiden un Customer Journey óptimo.
  • Permiten la personalización gracias a las posibilidades de integrarse con diferentes CRMs y Bases de Datos. Esto permite aumentar el valor de las interacciones, aunque el volumen de consultas sea muy alto. En el caso de un eCommerce, los Chatbots son herramientas que permiten destacar de la competencia, especialmente en las campañas de más ventas.
  • Evitan que los clientes realicen llamadas para resolver preguntas frecuentes. Los Chatbots son una alternativa par automatizar las consultas simples y, además, permiten escalar los canales de autoayuda para aquellos clientes que prefieren resolver las consultas por medios digitales.
  • Ofrece atención y soluciones efectivas 24/7. Los Chatbots se convierten en agentes de primer nivel y están disponibles de forma ininterrumpida para resolver problemas inmediatos respondiendo a las consultas de forma automática.

Como conclusión, para mejorar la experiencia de cliente, es esencial aprovechar las innovaciones tecnológicas disponibles en la actualidad. Una de las herramientas más efectivas para lograrlo es el uso del procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). Los chatbots y asistentes virtuales son ejemplos sobresalientes de aplicaciones de NLP que pueden transformar radicalmente la forma en que las empresas interactúan con sus clientes.

Estos chatbots, impulsados por algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, pueden entender y responder a las consultas y necesidades de los clientes de manera rápida y precisa, ofreciendo un servicio personalizado las 24 horas del día. Esto no solo mejora la eficiencia en la atención al cliente, sino que también aumenta la satisfacción del cliente al proporcionar respuestas rápidas y precisas a sus preguntas, lo que se traduce en una experiencia más positiva en general.

En resumen, el uso del procesamiento del lenguaje natural a través de chatbots y asistentes virtuales es una estrategia clave para elevar la experiencia de cliente a nuevos niveles de excelencia.

En Aunoa desarrollamos Chatbots con Inteligencia Artificial Conversacional que emplean procesamiento del lenguaje natural.

Nuestro equipo de especialistas, lingüistas y psicólogos se encarga de diseñar Chatbots y entrenar los modelos de procesamiento de lenguaje natural para ofrecer soluciones a medida que mejoran con el tiempo y garantizan altos ratios de automatización.  

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