Cómo implementar con éxito el procesamiento del lenguaje natural (NLP) en tu empresa

El procesamiento del lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras comprender el texto y las palabras habladas. Para lograr esto, el NLP debe ser capaz de analizar palabras y frases para entender la estructura gramatical de las oraciones y el significado de las palabras en su contexto. En el mundo de los datos no estructurados, el NLP hace lo que el procesamiento de datos no estructurados hace: intenta imponer estructura y significado en un flujo de datos no estructurados.

"Los jefes de datos y las áreas de negocios que ellos respaldan pueden aprovechar los datos basados en el lenguaje de muchas formas", dijo Marco Varone, fundador y experto en tecnología de expert.ai. "El análisis de texto es la identificación de personas clave, lugares y entidades dentro de un texto para establecer contexto. El descubrimiento de conocimiento es el proceso de extraer información clave del texto para organizar y clasificar los datos de manera más efectiva. El procesamiento inteligente de documentos transforma automáticamente los datos no estructurados en información accionable para acelerar los procesos y flujos de trabajo empresariales".

Aplicaciones comunes del NLP

Una de las aplicaciones más exitosas del NLP es el proceso de descubrimiento legal. En el descubrimiento legal, los abogados deben revisar cientos e incluso miles de documentos para identificar hechos significativos, fechas y entidades que sean útiles para construir sus casos. Esto era algo que antes se hacía a mano y que podía llevar muchos meses en casos de litigios importantes, pero que ahora puede hacerse rápidamente con IA y NLP automatizados.

Otras aplicaciones comunes del NLP incluyen el análisis de textos de contratos, el análisis de sentimientos de los clientes para el cumplimiento del sistema "Conozca a su cliente" y el NLP basado en texto para identificar el cumplimiento ambiental, social y de gobierno, así como cualquier otro caso de negocio que requiera analizar y extraer datos del lenguaje hablado o escrito.

Desafíos y soluciones del NLP

Dado que el lenguaje subyace virtualmente en todos los procesos empresariales, las posibilidades de tecnologías como el NLP parecen ilimitadas, sin embargo, las organizaciones tienden a subutilizarlo. ¿Por qué sucede esto?

"La razón principal es la complejidad de los datos de lenguaje no estructurado en comparación con los datos estructurados", dijo Varone. "Los datos de lenguaje no estructurado llevan tiempo procesarlos y, debido a su sutileza, requieren experiencia para entenderlos. Las empresas buscan un camino más rápido y claro hacia el valor, y los datos estructurados ofrecen eso. Por lo tanto, las empresas primero buscan los resultados más inmediatos (como los grandes datos tradicionales) antes de abordar problemas más complejos que requieren mayores inversiones y enfoques a largo plazo".

Vale la pena invertir en minería de datos

Lo que complica la implementación del NLP es la necesidad de interpretar el lenguaje humano y luego traducir la complejidad de las comunicaciones humanas a un lenguaje binario que las computadoras puedan entender. Esto no es un proceso sencillo.

Incluso si se diseña un sistema de NLP que pueda ejecutar un caso de uso empresarial cuidadosamente elaborado, el NLP debe afinarse y mejorar continuamente para optimizar su rendimiento. También debe utilizar tecnología de autoaprendizaje, como el aprendizaje automático incrustado, que detecta patrones de comunicación repetitivos en secuencias de lenguaje y luego incorpora lo que ha detectado y "aprendido" en el NLP general para procesar el lenguaje de manera más efectiva.

Existen muchas herramientas de NLP disponibles para abordar cada paso de un flujo de trabajo de NLP típico, pero la mayoría de ellas (incluidas las herramientas de código abierto) no pueden ser utilizadas por usuarios finales debido a su complejidad y especificidad, y requieren una amplia experiencia para obtener resultados mínimos.

"Crear una solución de NLP lista para producción con estas herramientas es un largo y frustrante camino que no es fácil replicar", dijo Varone. "Pero la buena noticia es que una nueva generación de herramientas ahora permite a los usuarios finales implementar soluciones de extremo a extremo con el mismo nivel de experiencia que un usuario final capacitado".

Estas herramientas automatizan gran parte de la lectura, comprensión y extracción de datos de lenguaje significativos, y vienen en paquetes preconstruidos personalizados para sectores industriales específicos, como seguros, finanzas, aeroespacial/defensa, legal, entre otros.

Cómo comenzar con el NLP

Para comenzar, las empresas deben definir los casos de uso específicos en los que desean aplicar el NLP. Si la experiencia de la empresa con el NLP es limitada (y en la mayoría de los casos lo será), es recomendable trabajar junto a un consultor-experto en NLP mientras se desarrollan las propias habilidades.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

Finalmente, la empresa debe asignar un equipo dedicado al NLP que trabaje exclusivamente en esta área y desarrolle su propia experiencia en NLP, de modo que finalmente pueda crear y respaldar aplicaciones de NLP por sí misma.

"La cantidad de valor oculto en la información textual no estructurada es tan grande que cada empresa debe definir una estrategia para transformar el lenguaje en datos de manera coherente y escalable", dijo Varone. "No es algo simple y lleva tiempo, esfuerzo e inversión lograrlo, pero ya no es posible posponer esta decisión, ya que el riesgo de quedarse atrás en el mundo digital cada vez es mayor".

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