Guía práctica: procesamiento de lenguaje natural en chatbots

Procesamiento del lenguaje natural asistente virtual
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El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una tecnología clave en el desarrollo de chatbots inteligentes. Esta guía te ayudará a comprender cómo funciona el NLP y cómo puede mejorar la experiencia del cliente a través de chatbots.

¿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.

IA, Machine Learning y NLP

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.

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 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.

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.

Aplicaciones prácticas del NLP en chatbots

Los chatbots que utilizan NLP pueden automatizar conversaciones de manera natural y precisa. Aquí hay tres conceptos clave:

  1. Intents: Identifican la intención del usuario.
  2. Entities: Reconocen palabras y frases específicas.
  3. Dialogs: Estructuran la conversación.

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.

Los chatbots con NLP ofrecen varias ventajas:

  • Personalización: Integración con CRMs para interacciones personalizadas.
  • Automatización: Resolución de consultas simples sin intervención humana.
  • Disponibilidad 24/7: Atención continua en cualquier momento y canal.

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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