Business Intelligence y Natural Language, la mancuerna idónea

Ya hemos abordado en este blog el tema de Business Intelligence y las tendencias que podremos ver durante este año. Una de ellas es el tema de Natural Language Processing (NLP) o la capacidad de las computadoras o sistemas de procesar y entender exactamente lo que un usuario desea a través del lenguaje que éste usa día con día.

 

Democratizando el lenguaje

Además de poder entender peticiones en lenguaje natural, la finalidad del NLP es que los sistemas o interfaces pueden responder a los usuarios de manera entendible y fácil de comprender. Hoy en día todavía es común que, para trabajar en procesos computacionales, incluso algunos más cercanos como analytics, se requiera de un entrenamiento o certificación para poder interpretar lo que los datos arrojan.

Conforme NLP avance, la capacidad de interactuar eficientemente con los sistemas será mucho más sencilla al permitir tener un diálogo natural con cualquier sistema. Podrás preguntar a tu sistema ¿cuál fue el porcentaje de ganancia del trimestre pasado?, y recibir una respuesta directa en lugar de una gráfica o resultados de búsqueda.

 

Mayor precisión

Los ejemplos visuales como gráficas o tablas suelen ser muy útiles, para quien sabe leerlos adecuadamente. Por otro lado, tener una conversación uno a uno es mucho más natural y fácil de decodificar  para cualquier persona.

Al utilizar NLP la intención también es lograr una interacción mucho más eficiente y precisa en el intercambio pregunta/respuesta. En lugar de recibir un análisis visual con números y barras, podremos disfrutar de una narrativa que nos explique lo que queremos saber sin necesidad de interpretar datos abstractos, recortando el tiempo en el que obtenemos información útil para nuestras actividades.

 

Mejorando interacción, entendimiento y comunicación

Así como los asistentes de voz en los teléfonos se han vuelto una solución muy útil para muchas personas en términos de interacción humano/máquina, los avances en NLP se están enfocando en el siguiente paso de lograr reconocimiento emocional y semántico en las publicaciones, audio y video de usuarios, procesando si determinada entrada es positiva o negativa en su intención o qué estado de ánimo desea transmitir.

En este aspecto, IBM lleva la delantera con su Inteligencia Artificial Watson la cual ya es capaz de reconocer miedo, tristeza, furia y desagrado.

La posibilidad de analizar este tipo de información abre un sinfín de oportunidades hablando de atención a clientes (tanto internos como externos), relaciones públicas, marketing, etc.

 

Conclusión

Desde preguntar por porcentajes de ganancia, hasta analizar los comentarios escritos o hablados de clientes y/o socios, Natural Language es una tecnología que ayudará a concentrar y analizar información en bruto a partir de lo que los usuarios necesitan saber, lo cual recortará tiempos en procesos y mejorará el entendimiento de la información generada dentro de las compañías.

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