¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?

Es probable que se haya beneficiado del procesamiento del lenguaje natural (PLN) sin saberlo. Si alguna vez ha cambiado un vuelo o ha recibido recomendaciones de estilo al comprar por internet, es muy posible que haya interactuado con un agente de IA impulsado en parte por el PLN.

A menos que sea científico de datos, el PLN puede parecer algo misterioso, pero es la clave para entender cómo las empresas usan los agentes de IA para revolucionar sus capacidades de ventas, atención al cliente, comercio y marketing.

En este artículo le explicaremos qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN), cómo funciona y cuáles son algunas de sus ventajas. También conocerá las técnicas más habituales, cómo utilizan las empresas esta forma de inteligencia artificial (IA) y cómo este campo está evolucionando e influyendo en el futuro de los negocios.

Temas que abordaremos:

• ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?
• Cómo funciona el PLN
• Ventajas del PLN
• Técnicas de PLN
• Enfoques del PLN
• Cómo utilizan las empresas el PLN hoy en día
• El futuro del PLN
• Optimice su empresa con agentes de IA

El procesamiento del lenguaje natural es un subcampo de la IA que combina informática y lingüística para ayudar a los ordenadores a comprender, interpretar y generar lenguaje de la misma forma que los humanos. El PLN es fundamental para que los ordenadores puedan resumir y analizar texto y generar respuestas similares a las humanas, que impulsan herramientas como los chatbots de atención al cliente, los agentes de IA y los asistentes de IA.

El PLN convierte texto y audio en representaciones estructuradas que las máquinas pueden entender y procesar. Los investigadores llevan años descomponiendo los elementos del lenguaje —como las reglas que lo rigen y los matices de significado— y creando marcos de referencia para que las máquinas puedan interpretar y replicar esa misma lógica.

El punto de partida es la recopilación y clasificación de datos y el análisis de cómo funciona el lenguje. A continuación se procede a indicar a entrenar al ordenador para que sepa qué hacer con la información. Por último, se utilizan diferentes modelos y métodos para perfeccionar los resultados y lograr un nivel cada vez más próximo a la interacción humana.

Estos son algunos de los elementos más habituales del PLN:

• Entrada de texto/recopilación de datos: El PLN comienza con los datos, que pueden proceder de prácticamente cualquier fuente basada en texto, ya sean datos estructurados (como la información extraída de un sistema de CRM), o no estructurados, como libros, artículos de prensa, información corporativa, redes sociales, etc.
• Extracción de atributos: En esta fase, se asignan valores números a los elementos de los datos sin procesar dentro de una matriz. Esto facilita que el ordenador comprenda el texto y reduce los recursos de cálculo necesarios para procesarlo. Para entender mejor cómo funciona la extracción de atributos, podemos decir que elimina los datos menos relevantes para el significado (es decir, la puntuación, las palabras vacías como "el", "la", etc.) y clasifica todo lo demás en categorías.
• Análisis de texto: Esta parte del PLN permite extraer significado y perspectivas de grandes volúmenes de datos no estructurados. Por ejemplo, la fuente de datos pueden ser las reseñas en redes sociales sobre su empresa o el contenido de los casos de asistencia gestionados por su equipo de atención al cliente.
• Lingüística computacional: Esta rama de la ciencia estudia el lenguaje para ayudar a los ordenadores a comprender mejor el habla humana. En el PLN, la lingüística computacional mejora la semántica y el análisis de sentimientos del lenguaje, de modo que los ordenadores puedan reconocer palabras, frases y expresiones idiomáticas cuya interpretación requiera más que una lógica simple.
• Entrenamiento de modelos: Proporcionar a los ordenadores ejemplos del uso correcto del lenguaje les ayuda a entender el contexto y el significado, de manera que puedan hacer predicciones, como cuál es la siguiente palabra más probable en una oración. Los modelos pueden ser modelos de lenguaje grandes (LLM), modelos estadísticos, o complejas redes neuronales. Los modelos de lenguaje pequeños se utilizan habitualmente en tareas donde es necesario analizar conjuntos de información específicos de forma rápida y rentable, como el análisis de sentimientos y las reclamaciones de los clientes.
• Machine learning: El procesamiento del lenguaje natural se basa en gran medida del machine learning (ML), mediante el cual un ordenador genera resultados a partir de los datos que recibe y luego evalúa su eficacia. Este proceso puede ser supervisado o no supervisado. En el machine learning supervisado, el ordenador analiza datos etiquetados por personas, mientras que en el no supervisado procesa datos sin etiquetar para identificar patrones. El aprendizaje por refuerzo se utiliza a menudo para mejorar la precisión mediante ensayo y error basado en recompensas.
• Deep learning: Dentro del machine learning, el deep learning imita la estructura del cerebro humano y utiliza recursos de cálculo para encontrar patrones en los datos. Este proceso requiere mayores volúmenes de datos y más tiempo de procesamiento.

El procesamiento del lenguaje natural ofrece importantes ventajas para las empresas que adoptan la IA. El PLN ha abierto nuevas oportunidades para crear productos y servicios —como los agentes virtuales y, más concretamente, los agentes de IA—, que ayudan a las empresas a atender mejor a sus clientes. Por ejemplo, el sector financiero utiliza el PLN para ayudar en la detección de fraudes, resolver disputas en las operaciones y dar un trato más personalizado a los clientes.

Estas son algunas de las ventajas de la PLN para las empresas:

El PLN ayuda a automatizar partes de los flujos de trabajo automatizados con IA que antes requerían intervención humana. Por lo tanto, se reducen las tareas repetitivas y lentas, y los trabajadores humanos disponen de más tiempo para el trabajo más estratégico.

Gran parte de los datos de clientes que poseen las empresas no están estructurados. Este volumen de datos ería demasiado elevado para que un equipo humano los clasificara y organizara en un tiempo razonable, pero un ordenador con capacidades de PLN puede hacerlo en cuestión de segundos.

El PLN ayuda a los ordenadores a analizar datos y obtener información práctica para desarrollar nuevos productos, mejorar la atención al cliente e identificar tendencias de mercado.

Los motores de búsqueda y otros sistemas de recuperación de datos utilizan el PLN para ofrecer resultados más relevantes a los usuarios. Así, las personas no tienen que pensar las palabras clave con las que el ordenador ha indexado la información; en su lugar, los motores de búsqueda basados en PLN son los que interpretan las consultas en lenguaje natural de los usuarios para entender su intención y mostrar los resultados adecuados.

Con el PLN, los ordenadores pueden entrenarse para analizar contenido y, con las indicaciones adecuadas, resumirlo para un público concreto en un formato determinado (como varias publicaciones en redes sociales) o bien utilizar IA generativa para redactar textos (por ejemplo, descripciones de productos).

El procesamiento del lenguaje natural impulsa una mayor eficiencia al potenciar herramientas como Agentforce, la capa agéntica de la plataforma de Salesforce. La amplia variedad de casos de uso de IA que utilizan PLN demuestra su potencial en prácticamente todos los aspectos de las operaciones de una empresa. Ya sea para gestionar la calificación de candidatos en un equipo de ventas o para aliviar la carga de trabajo de los equipos de asistencia, el procesamiento del lenguaje natural ofrece un retorno de la inversión demostrable.

En el procesamiento del lenguaje natural, los ordenadores necesitan la ayuda humana para saber cómo interpretar correctamente el texto. Como bien dice el refrán: "Somos lo que comemos". Si proporcionamos textos desorganizados y sin procesar a un ordenador, probablemente generará resultados igual de caóticos.

A continuación presentamos una lista de las técnicas estandarizadas que pueden mejorar el rendimiento de un ordenador a la hora de analizar y producir texto.

• Preprocesamiento de texto: Este es el término general que describe el proceso de limpiar el texto para el machine learning. Un científico de datos puede utilizar uno o varios de los siguientes métodos para garantizar que el ordenador tenga las máximas posibilidades de entender el texto.
• Eliminación de palabras vacías: En este proceso, se eliminan los artículos ("un," "una," "el," "la"), las preposiciones ("en," "de," "sobre") y otras palabras que tienen escasa incidencia en el significado, con el fin de facilitar el procesamiento del lenguaje. Esta eliminación puede realizarse antes o después del procesamiento del texto.
• Tokenización: Este paso consiste en dividir las oraciones en palabras para que el ordenador pueda comprender los datos.
• Lematización y stemming: La lematización reduce las palabras a una palabra raíz para que la entrada del modelo pueda simplificarse y estandarizarse. Por ejemplo, palabras como "bailando" y "bailó" pueden reducirse a la raíz "bailar." El stemming es un método más rápido de reducir las palabras a su base, pero sacrifica precisión por velocidad, ya que en ocasiones puede generar términos inventados.
• Etiquetado gramatical: Consiste esencialmente en analizar sintácticamente las oraciones y clasificar las palabras según su categoría gramatical, como sustantivos, verbos, etc.
• Clasificación de texto: Este proceso asigna clases o categorías al texto, lo que ayuda al ordenador a comprender el contexto de un dato concreto. Por ejemplo, saber si el texto procede de una reseña online de un restaurante, de un artículo de un periódico o de un correo de spam ayuda al ordenador a identificar el sentimiento adecuado.
• Desambiguación: En el español, como en cualquier lengua, hay palabras con múltiples significados. Por ejemplo, la palabra "banco" puede referirse a un asiento, a una entidad financiera o a un conjunto de peces. La desambiguación, aplicada mediante machine learning u otras técnicas, ayuda a aclarar el contexto y el significado.
• Análisis de sentimientos: Las clases y categorías definidas por personas pueden ayudar al ordenador a determinar si una reseña online es positiva, negativa o neutra. Este enfoque es especialmente valioso para los agentes de IA, pues, al detectar sentimientos como la ira o la frustración, pueden trasladar el problema de un cliente a un representante humano en cuestión de segundos.
• Speech-to-text: Podemos entrenar a los ordenadores con modelos de audio para ayudarlos a gestionar la conversión de voz a texto. Esta técnica es muy útil para generar transcripciones precisas de reuniones, por ejemplo.
• Traducción de textos: Esta función permite al ordenador identificar el idioma de un texto y traducirlo a otro. Si alguna vez ha visitado un sitio web escrito en un idioma que no comprende, es probable que su navegador le haya ofrecido traducir la página mediante este método.
• Generación de textos: Los algoritmos y los modelos de lenguaje permiten a la IA crear contenido. Cuando se hace correctamente, el texto generado por IA es preciso, informativo y gramaticalmente correcto. Por ejemplo, una persona puede pedirle a una herramienta de IA que cuente un chiste, escriba un cuento infantil breve o redacte un haiku (un poema breve japonés).
• Agentes conversacionales: A diferencia de los chatbots tradicionales, que interactúan con las personas mediante una jerarquía basada en reglas, los agentes de IA conversacionales son diferentes porque pueden entrenarse con PLN para mantener conversaciones muy parecidas a las humanas.

El acercamiento de su empresa al PLN  dependerá de sus objetivos, ya que no existe un método universal válido para todos los casos. Por ejemplo, el enfoque para crear un chatbot sencillo o una herramienta de detección de spam será muy diferente al necesario para extraer datos de salud de una amplia variedad de fuentes con el fin de, por ejemplo, agilizar la tramitación de reclamaciones de seguros o identificar pacientes idóneos para un ensayo clínico.

Vamos a ver cómo funcionan estos enfoques y cuáles son sus aplicaciones más habituales.

Con este enfoque, una persona establece reglas basadas en la lingüística para que el ordenador no necesite entrenarse con grandes conjuntos de datos. Este método puede funcionar bien para analizar texto en busca de significado, por ejemplo, al revisar los comentarios de clientes en los casos de asistencia. Otra aplicación interesante de PLN basado en reglas podría ser un ordenador que contaría el número de términos negativos o positivos en un fragmento de texto y lo clasificaría en consecuencia.

El texto se divide en segmentos más pequeños con el objetivo de facilitar que el ordenador extraiga el significado y el contexto del texto que está analizando. Es una buena opción para extraer información estructurada de los materiales de origen y puede resultar útil para el análisis de opiniones. Cuando escribe un mensaje de texto y el autocompletado le sugiere una palabra o frase, se trata del PLN estadístico en acción.

El machine learning utiliza algoritmos para ayudar al ordenador a comprender el lenguaje humano y los modelos se entrenan con grandes conjuntos de datos para identificar patrones. En el procesamiento del lenguaje natural, el machine learning suele usarse para resumir textos, realizar análisis de opiniones y traducir contenido a otros idiomas.

El PLN con deep learning es una rama del machine learning que se inspira en las redes neuronales humanas. Este enfoque emplea grandes conjuntos de datos no estructurados para mejorar de forma progresiva su eficiencia y precisión. En su entrenamiento pueden utilizarse tanto datos de texto como de voz.

El procesamiento del lenguaje natural está en pleno auge y las aplicaciones ya abarcan una amplia variedad de sectores. Como consecuencia, su impacto en las operaciones empresariales es cada vez mayor. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos empresariales no estructurados, junto con la optimización de tareas manuales como la generación de notas de reuniones y las transcripciones de llamadas, es solo el principio.

Estas son algunas de las áreas que más se están beneficiando del procesamiento del lenguaje natural.

• Ventas: El procesamiento del lenguaje natural facilita la redacción de correos electrónicos, la simulación del razonamiento humano, el análisis y aprendizaje a partir de llamadas de ventas, y la medición del rendimiento. Las herramientas de IA conversacional también pueden ayudar a los representantes de ventas a sacar más partido a su software de trabajo: el CRM. Por ejemplo, durante una llamada en la que un cliente potencial solicita datos, el representante puede escribir una pregunta en lenguaje natural en Slack a su agente de IA para obtener la información del CRM sin interrumpir la conversación. Los equipos de ventas pueden crear agentes de IA altamente eficaces mediante PLN entrenado con datos de los clientes.
• Atención al cliente: El PLN permite mantener interacciones personalizadas con el cliente a través de chatbots de IA y agentes autónomos, lo que se traduce en tiempos de respuesta más cortos y mayores tasas de resolución sin intervención humana. También hace que el autoservicio sea mucho más sencillo y eficaz.
• Marketing: Ayuda a los equipos de marketing a dirigirse a los clientes adecuados, medir el sentimiento y redactar contenido para fomentar la interacción. Por ejemplo, Agentforce puede ayudar a los expertos en marketing a diseñar campañas y elaborar briefings, así como a analizar segmentos de audiencia gracias a un potente PLN.
• Comercio: El PLN ayuda a las empresas a mejorar sus plataformas de comercio comprendiendo las necesidades de producto de su público objetivo, haciendo seguimiento de tendencias y comentarios, y analizando el comportamiento de los usuarios en las secciones de reseñas de su sitio web o en las redes sociales. Los agentes de IA para fabricantes y minoristas pueden usar el PLN para integrar amplios catálogos de información sobre su negocio y redactar descripciones de productos, comprender las reseñas publicadas por los clientes y optimizar cualquier texto relacionado con su producto o servicio.
• Especialización en diferentes sectores: Esta tecnología impulsa avances en sectores tan diversos como la sanidad, la administración pública, los medios de comunicación, lasorganizaciones sin ánimo de lucro y muchos más. Desde una mayor colaboración en equipo hasta una resolución más ágil de los casos, el PLN se utiliza para ofrecer una mayor eficiencia y mejores resultados a los usuarios.

Por muy potente que sean el procesamiento del lenguaje natural y las ventajas de la IA, también hay algunos riesgos. A fin de cuentas, se entrena con grandes volúmenes de datos generados por personas, lo que puede dar lugar a problemas como sesgos, malinterpretaciones y errores de tono.

Aunque las empresas que usan el PLN pueden enfrentarse a una creciente presión regulatoria y social para abordar los desafíos de la IA, por el momento recae en ellas la responsabilidad de garantizar que el procesamiento del lenguaje natural no perjudique a los usuarios.

Algunas empresas se toman estos retos éticos muy en serio e incorporan funciones de detección de daños y seguridad de datos. A medida que las empresas con visión de futuro recurran cada vez más al PLN, también deberán actuar de forma responsable y asumir las posibles consecuencias,

Las empresas tienen que indicar claramente cuáles son las fuentes de datos que usa su IA generativa, así como las medidas de uso y protección de la información de sus clientes. También deben fomentar la inclusión e iniciativas para reducir el impacto medioambiental del procesamiento del lenguaje natural. Salesforce ha adoptado directrices para un uso responsable de la IA, algo que otras empresas que apuestan por la IA deberían valorar.

También veremos nuevos avances, como traducciones en tiempo real, interfaces de usuario mucho más sencillas y funciones de búsqueda cada vez más flexibles que imitan mejor el habla humana. Como hemos visto en los últimos años, el procesamiento del lenguaje natural ha evolucionado con rapidez, y es probable que ese ritmo se acelere.

Ahora que comprende mejor en qué consiste el procesamiento del lenguaje natural y su creciente impacto en las empresas y sus clientes, es hora de explorar las ventajas que puede aportar a su empresa. Descubra más sobre Agentforce y cómo puede crear mejores formas de conectar con sus clientes y ayudar a sus empleados a ser más productivos.