Natural language processing: cos'è? Capire l'NLP

Probabilmente hai già beneficiato del natural language processing (NLP) senza rendertene conto. Se hai mai modificato un volo o ricevuto consigli di stile mentre facevi acquisti online, hai quasi sicuramente interagito con un agente AI alimentato in parte dall'NLP.

A meno che tu non sia un data scientist, l'NLP può sembrare un ambito misterioso, ma rappresenta la chiave per capire come le aziende possano usare gli agenti AI per rivoluzionare le proprie capacità di vendita, assistenza, e-commerce e marketing.

In questo articolo scoprirai che cos'è l'NLP, come funziona e quali sono alcuni dei suoi vantaggi. Capirai anche le tecniche più comuni, come le aziende stanno utilizzando questa forma di intelligenza artificiale (AI) e come il settore sta evolvendo, influenzando il futuro del business.

Di cosa parleremo:

• Natural language processing: cos'è l'NLP?
• Come funziona il natural language processing
• I vantaggi del natural language processing
• Tecniche di natural language processing
• Approcci al natural language processing
• Come le aziende utilizzano l'NLP oggi
• Il futuro del natural language processing
• Ottimizza il tuo business con gli agenti AI

Il natural language processing (elaborazione del linguaggio naturale in italiano) è un sottocampo dell'AI che combina informatica e linguistica per aiutare i computer a comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. L'NLP svolge un ruolo fondamentale nel permettere ai calcolatori di riassumere e analizzare testi e di creare risposte simili a quelle umane, per alimentare strumenti come i chatbot di assistenza clienti, gli agenti AI e gli assistenti AI.

L'NLP converte testo e audio in forme logiche che le macchine possono comprendere ed elaborare. Negli anni, i ricercatori hanno analizzato gli elementi del linguaggio, come le regole che lo governano e le sfumature di significato, sviluppando poi dei framework che consentono alle macchine di interpretare e replicare la stessa logica.

Tutto parte dalla raccolta e dall'organizzazione dei dati, dall'analisi del loro funzionamento, dall'addestramento del computer su come gestire le informazioni, per poi affinare i risultati attraverso una varietà di modelli e metodi, avvicinandosi sempre più a interazioni di livello umano.

Ecco alcuni degli elementi più comuni che caratterizzano l'NLP:

• Inserimento di testo/raccolta dati: l'NLP parte dai dati. Questi possono provenire da quasi qualsiasi fonte testuale, inclusi i dati strutturati (come le informazioni estratte da un sistema di Customer Relationship Management (CRM)), ma anche da dati non strutturati come libri, articoli di giornale, informazioni aziendali, feed dei social media, ecc.
• Estrazione delle feature: in questa fase, gli elementi dei dati grezzi vengono associati a valori numerici in una matrice. Questo semplifica l'elaborazione del testo da parte del computer, riducendo al contempo la potenza di calcolo necessaria. In pratica, l'estrazione delle feature elimina i dati meno rilevanti per il significato (come la punteggiatura e le stop word, ad esempio "il", "la", ecc.) e organizza tutto il resto in categorie.
• Analisi del testo: questa componente dell'NLP consente di ricavare significati e informazioni utili da grandi quantità di dati non strutturati. Ad esempio, i dati di partenza potrebbero essere le recensioni sui social media relative alla tua azienda oppure il contenuto dei ticket di assistenza gestiti dal tuo team di customer service.
• Linguistica computazionale: questo ramo della scienza studia il linguaggio per aiutare i computer a comprendere meglio il parlato umano. Nell'NLP, la linguistica computazionale fa avanzare la semantica e l'analisi del sentiment del linguaggio, consentendo ai computer di riconoscere parole, frasi e modi di dire che richiedono una comprensione che va oltre la semplice logica.
• Addestramento del modello: fornire ai computer esempi di utilizzo corretto del linguaggio li aiuta a comprendere contesto e significato, così da poter fare previsioni, come quale sia la parola più probabile in una frase. I modelli possono essere Large Language Model (LLM), statistici o complesse reti neurali. I Small Language Model vengono in genere utilizzati per attività in cui è necessario scansionare rapidamente ed efficientemente set di informazioni specifici, come l'analisi del sentiment dei clienti e dei reclami.
• Machine learning: il natural language processing si basa ampiamente sul machine learning (ML), grazie al quale un computer genera output a partire dai dati ricevuti e ne verifica l'efficacia. Questo processo può essere supervisionato o non supervisionato. Nel machine learning supervisionato, il computer analizza dati etichettati da persone. In quello non supervisionato, il computer elabora dati non etichettati per individuare pattern. Il reinforcement learning viene spesso utilizzato per migliorare la precisione attraverso un sistema di prova ed errore basato su ricompense.
• Deep learning: è una forma di machine learning che replica la struttura del cervello umano e sfrutta la potenza di calcolo per individuare pattern nei dati. Richiede quantità maggiori di dati e tempi di elaborazione più lunghi.

Il natural language processing offre vantaggi concreti alle aziende che adottano l'AI. L'NLP ha aperto nuove opportunità per sviluppare prodotti e servizi, come agenti virtuali e, più nello specifico, agenti AI, che aiutano le aziende a servire meglio i propri clienti. Ad esempio, il settore finanziario utilizza l'NLP per supportare il rilevamento delle frodi, risolvere contestazioni su transazioni e personalizzare il coinvolgimento dei clienti.

Ecco alcuni modi in cui le aziende possono sfruttare l'NLP a proprio vantaggio:

L'NLP contribuisce ad automatizzare parti dei workflow gestiti dall'AI che in precedenza richiedevano l'intervento umano, riducendo le attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo, e liberando le persone per concentrarsi su lavori più strategici.

Gran parte dei dati dei clienti in possesso delle aziende non è strutturata. Il volume di questi dati sarebbe troppo elevato perché un team di persone possa classificarli e organizzarli in tempi ragionevoli, ma un sistema informatico con funzionalità di NLP è in grado di farlo in pochi secondi.

L'NLP aiuta i sistemi informatici ad analizzare i dati e a fornire insight utili per sviluppare nuovi prodotti, migliorare il servizio clienti e identificare le tendenze di mercato.

I motori di ricerca e altri sistemi di recupero dati utilizzano l'NLP per restituire risultati più pertinenti. Invece di dover trovare le parole chiave esatte usate dal sistema per indicizzare le informazioni, i motori di ricerca basati sull'NLP sono in grado di interpretare le query in linguaggio naturale e fornire i risultati più appropriati.

Grazie all'NLP, i sistemi informatici possono essere addestrati ad analizzare i contenuti e, con le giuste istruzioni, a sintetizzarli per un determinato pubblico in un formato specifico (come i post per i vari social media) oppure a utilizzare la AI generativa per creare testi (ad esempio per le descrizioni dei prodotti).

Il natural language processing migliora l'efficienza alimentando strumenti come Agentforce, il livello agentico della piattaforma Salesforce. La vasta gamma di casi d'uso dell'AI che si servono dell'NLP dimostra il potenziale di crescita in quasi ogni ambito delle operazioni aziendali. Che si tratti di qualificare i lead per i team di vendita o di ridurre le richieste ricorrenti per i team di supporto, l'elaborazione del linguaggio naturale offre un ROI misurabile.

Nel natural language processing, i computer hanno bisogno del supporto umano per capire come interpretare correttamente il testo. Come recita il principio fondamentale dell'informatica: dati scadenti producono risultati scadenti. Un computer a cui vengono forniti testi disorganizzati e non elaborati produrrà quasi certamente output di scarsa qualità.

Ecco alcune delle tecniche standardizzate che possono aumentare le probabilità di successo di un computer nell'analisi e nella produzione di testo.

• Pre-elaborazione del testo: è il termine generale che descrive il processo di pulizia del testo in preparazione al machine learning. Un data scientist può utilizzare uno o più dei metodi seguenti per garantire al computer le migliori condizioni possibili per comprendere il testo.
• Rimozione delle stop word: in questo processo, articoli (come "il", "la", "un"), preposizioni (come "in", "di", "su") e altre parole che incidono poco sul significato vengono eliminati per migliorare l'elaborazione del linguaggio. Questa rimozione può avvenire prima o dopo l'elaborazione del testo.
• Tokenizzazione: questa fase suddivide le frasi nelle singole parole che le compongono, così da rendere i dati comprensibili al computer.
• Lemmatizzazione e stemming: la lemmatizzazione riconduce le parole alla loro forma base, semplificando e standardizzando l'input del modello. Ad esempio, forme come "ballando" e "ballato" vengono ricondotte alla radice "ball-". Lo stemming è un metodo più rapido per ridurre le parole alla loro base, ma sacrifica la precisione in favore della velocità, poiché può talvolta generare termini inesistenti.
• Etichettatura grammaticale: è essenzialmente il processo di analisi grammaticale delle frasi, che categorizza le parole nella loro funzione d'uso come sostantivi, verbi e così via.
• Classificazione del testo: questo processo assegna classi o categorie al testo, aiutando il computer a comprendere il contesto di un determinato dato. Ad esempio, sapere se il testo proviene da una recensione di un ristorante online, da un articolo di giornale o da spam aiuta il computer a identificare il sentiment corretto.
• Disambiguazione: la lingua italiana, come molte altre, è ricca di parole con più significati. Prendi la parola "pesca", che può indicare sia il frutto che l'attività di catturare pesci. La disambiguazione, applicata tramite il machine learning o altre tecniche, aiuta a chiarire il contesto e il significato.
• Analisi del sentiment: le classi e le categorie fornite dagli esseri umani aiutano il computer a determinare se una recensione online è positiva, negativa o neutra. Questo approccio è particolarmente utile per gli agenti AI: rilevando emozioni come rabbia o frustrazione, possono trasferire rapidamente il problema di un cliente a un operatore umano.
• Speech-to-text: i computer possono essere addestrati su modelli audio per gestire la trascrizione da voce a testo. Questa tecnica è utile, ad esempio, per generare trascrizioni accurate dalle riunioni.
• Traduzione del testo: questa funzione aiuta il computer a identificare la lingua di un testo e a tradurlo in un'altra lingua. Se hai visitato un sito web scritto in una lingua che non conosci, è probabile che il browser ti abbia offerto di tradurre la pagina proprio tramite questo metodo.
• Generazione del testo: algoritmi e modelli linguistici aiutano l'AI a creare contenuti. Quando funziona bene, il testo generato dall'AI è accurato, informativo e grammaticalmente corretto. Ad esempio, si può chiedere a uno strumento di intelligenza artificiale di raccontare una barzelletta, scrivere una breve storia per bambini o comporre un haiku.
• Agenti conversazionali: a differenza dei chatbot tradizionali, che interagiscono con le persone tramite una gerarchia basata su regole, gli agenti AI conversazionali sono diversi perché possono essere addestrati con l'NLP per condurre conversazioni simili a quelle umane.

L'approccio all'NLP più adatto alla tua azienda dipende dagli obiettivi che vuoi raggiungere: non esiste un metodo valido per tutti. Ad esempio, costruire un semplice chatbot o uno strumento di rilevamento dello spam richiede un approccio molto diverso rispetto all'estrazione di dati sanitari da una vasta gamma di fonti per accelerare l'elaborazione delle richieste di rimborso assicurativo o identificare i pazienti più adatti per una sperimentazione farmaceutica.

Scopriamo come funzionano questi approcci e quali sono le applicazioni più comuni.

Con questo approccio, una persona definisce le regole in base alla linguistica, così il computer non ha bisogno di essere addestrato su enormi dataset. Questo metodo funziona bene per analizzare il testo e ricavarne un significato, ad esempio quando si esaminano i commenti dei clienti nei ticket di assistenza. Per esempio, un computer addestrato con NLP basato su regole conta il numero di termini negativi o positivi in una sezione di testo e lo classifica di conseguenza.

Il testo viene suddiviso in segmenti più piccoli con l'obiettivo di rendere più semplice per il computer ricavare significato e contesto dal testo che analizza. Funziona bene per estrarre informazioni strutturate dal materiale sorgente e può essere utile per l'analisi del sentiment. Quando stai scrivendo un messaggio e il completamento automatico suggerisce una parola o una frase, è l'NLP statistico in azione.

Il machine learning utilizza algoritmi per aiutare il computer a comprendere il linguaggio umano. I modelli vengono addestrati su grandi dataset per individuare pattern ricorrenti. Il machine learning nell'elaborazione del linguaggio naturale viene spesso impiegato per riassumere testi, analizzare il sentiment e tradurre contenuti in un'altra lingua.

L'NLP con deep learning è una branca del machine learning e si basa sulle reti neurali umane. Questo approccio si affida a set di dati non strutturati di grandi dimensioni per migliorare progressivamente efficienza e precisione. Può utilizzare sia dati testuali che vocali per il suo addestramento.

Il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale è in forte crescita, con applicazioni che spaziano in un'ampia gamma di settori. Di conseguenza, l'impatto dell'NLP sulle operazioni aziendali è sempre più significativo. La capacità di analizzare grandi quantità di dati aziendali non strutturati, supportando al contempo attività manuali come la generazione di note di riunione e trascrizioni di chiamate, è solo l'inizio.

Ecco alcuni ambiti in cui il natural language processing sta avendo un impatto significativo.

• Vendite: il natural language processing semplifica la redazione delle e-mail, riproduce il ragionamento umano, analizza le chiamate di vendita e ne ottimizza le performance. Gli strumenti di AI conversazionale possono anche aiutare il personale di vendita a sfruttare al meglio il suo strumento più essenziale: il CRM. Ad esempio, durante una chiamata in cui un potenziale cliente chiede dei dati, puoi digitare una domanda in linguaggio naturale Slack all'agente AI per recuperare le informazioni dal tuo CRM senza interrompere la conversazione. I team di vendita possono creare agenti AI altamente efficaci usando NLP addestrato sui dati dei clienti.
• Servizio clienti: l'NLP potenzia le interazioni di assistenza personalizzate tramite chatbot AI e agenti autonomi, riducendo i tempi di risposta e aumentando i tassi di deflection. Rende inoltre il self-service molto più semplice ed efficace.
• Marketing: aiuta i team di marketing a raggiungere i clienti giusti, misurare il sentiment e creare contenuti coinvolgenti. Ad esempio, Agentforce può aiutare chi si occupa di marketing a progettare campagne, scrivere brief e produrre analisi dei segmenti di pubblico, grazie a un NLP di grande potenza.
• E-commerce: l'NLP aiuta le aziende a migliorare le proprie piattaforme di e-commerce comprendendo le esigenze di prodotto del pubblico di riferimento, monitorando tendenze e feedback e analizzando i comportamenti degli utenti presenti nelle sezioni recensioni del sito o sui social media. Gli agenti AI per produttori e retailer possono usare l'NLP per assorbire cataloghi vastissimi di informazioni aziendali, scrivere descrizioni di prodotto, interpretare le recensioni dei clienti e ottimizzare qualsiasi testo relativo al prodotto o al servizio offerto.
• Specializzazione verticale: questa tecnologia contribuisce a favorire progressi in settori molto diversi tra loro, come la sanità, la pubblica amministrazione, i media, il non profit e molti altri. Dalla collaborazione più efficace tra team alla risoluzione più rapida dei casi, l'NLP viene impiegato per creare maggiore efficienza e migliorare l'esperienza degli utenti.

Per quanto potenti siano il natural language processing e i vantaggi dell'AI, esistono alcuni rischi. In fin dei conti, si tratta di tecnologie addestrate su grandi quantità di dati prodotti da esseri umani, il che può dare origine a problemi come bias, interpretazioni errate e tono inappropriato.

Sebbene le aziende che utilizzano l'NLP possano trovarsi ad affrontare una crescente pressione normativa e sociale per rispondere alle sfide poste dall'AI, per ora la responsabilità di garantire che il natural language processing non rechi danni agli utenti ricade sulle aziende stesse.

Alcune aziende stanno affrontando queste sfide etiche con grande serietà, integrando funzionalità di rilevamento dei contenuti dannosi e sicurezza dei dati. Man mano che le aziende più lungimiranti fanno sempre più affidamento sull'NLP, devono anche agire in modo responsabile e trasparente.

Le aziende dovrebbero essere trasparenti riguardo alle fonti di dati utilizzate per l'AI generativa e alle modalità con cui le informazioni dei clienti vengono usate e protette. Dovrebbero inoltre prestare attenzione all'inclusività e alla riduzione dell'impatto ambientale del natural language processing. Salesforce ha adottato linee guida per un utilizzo responsabile dell'AI, un esempio che tutte le aziende che abbracciano l'AI dovrebbero seguire.

Aspettati anche nuovi sviluppi come le traduzioni in tempo reale, interfacce utente molto più semplici e funzioni di ricerca sempre più flessibili, capaci di riprodurre fedelmente il modo in cui le persone parlano. Come abbiamo visto negli ultimi anni, il natural language processing si è evoluto rapidamente, e questo ritmo è destinato ad accelerare ulteriormente.

Ora che hai una comprensione più chiara di cosa comporta il natural language processing e del suo impatto crescente sulle aziende e sui loro clienti, sei pronto a scoprire come può aiutare il tuo business. Scopri di più su Agentforce e su come può creare nuovi modi per connettersi con i clienti e aiutare il tuo personale a essere più produttivo.