Guía práctica: procesamiento de lenguaje natural en Chatbots

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 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?

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 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.

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 y de Machine Learning.

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

¿Por qué tus clientes prefieren interactuar con un Chatbot online?

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 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, que permite a las máquinas comprender el audio o el texto entrante. Su contraparte es la generación de lenguaje natural, que permite que el ordenador reaccione con una respuesta.

En definitiva, el 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 y el Machine Learning para establecer conversaciones naturales de forma automática. La IA 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:

  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 IA 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.

La importancia de la supervisión humana de los bots conversacionales

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 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.

Beneficios de usar Chatbots para optimizar el Customer Journey

En Aunoa desarrollamos soluciones basadas en la 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.