Las 7 mejores formas para acelerar su negocio con Procesamiento de Lenguaje Natural

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El Procesamiento de Lenguaje Natural automatiza procedimientos en todo tipo de negocios.

La mejora de la agilidad y la experiencia del cliente son los mayores potenciadores de las herramientas con PLN.

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IA y PLN para acelear los procedimientos y mejorar tareas

Los CEOs y CIOs de las  empresas líderes del mercado opinan que la Inteligencia Artificial (IA) será estratégicamente valiosa para el desarrollo y avance de los negocios durante los próximos 10 años. Condiciendo entonces en que la IA, es una herramienta eficaz para los negocios de futuro.

Debido a la gran importancia que los sistemas con Inteligencia Artificial están ganando en el mercado, hoy vamos a tratar 7 casos de uso donde, utilizando herramientas de IA con Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), se consigue automatizar y optimizar los procesos corporativos.

El Procesamiento de Lenguaje Natural y su lugar dentro de la IA

El Lenguaje Natural es el idioma que hablamos los humanos con el objetivo de comunicarnos entre nosotros.  Por otra parte, el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una subrama de la IA y de la lingüística, que tiene el fin de desarrollar sistemas informáticos que permitan la comunicación entre personas y máquinas por medio de lenguajes naturales.

Es por ello que el PLN busca la creación de programas y herramientas que analicen, entiendan y generen lenguajes que los humanos utilizamos habitualmente, de tal manera que los profesionales de las empresas, en cualquier tipo de departamento (desde el Back Office, Operaciones, IT,  la PR o atención al cliente),  puedan llegar a comunicarse con el sistema informático de la misma forma que lo harían con otro humano.

Casos de uso de sistemas con Procesamiento de Lenguaje Natural

Ya que ahora tenemos algo más de conocimiento sobre qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural, indaguemos un poco más y conozcamos los 7 casos más relevantes en los cuales el PLN es fundamental para la correcta articulación y funcionamiento del RPA o cualquier otro sistema con Inteligencia Artificial.

Caso de uso nº1:

Asistentes Virtuales para Consumidores

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Asistentes virtuales para consumidores

¿Qué hace la herramienta?: 

Los asistentes virtuales para consumidores, o Virtual Customer Assistants (VCA), son programas informáticos que intervienen en nombre de una organización para interactuar con los clientes, dando información o tomando acciones por parte de un cliente y realizando transacciones.

¿Cómo funciona?

Los VCA suelen pueden llegar a tener hasta cinco partes:

  1. Una interfaz de usuario que recibe la solicitud y entrega la respuesta.
  2. Un motor de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y de Generación de Lenguaje Natural (GLN).
  3. Un motor de búsqueda que puede atravesar depósitos de datos de conocimiento y contenido de la empresa.
  4. Un motor de contexto para analizar y manejar la intención.
  5. (Opcional) Aprendizaje automático.

Fuente de datos:

Generalmente un CRM.

¿Quién se beneficia de la herramienta?

Los principales beneficiarios de esta herramienta son los clientes, el departamento de marketing y el departamento de ventas.

¿Cuál es el valor de negocio?

Mejorar la experiencia del cliente.

Impacto:

Incremento en la frecuencia de interacciones entre el cliente y la marca. Servicio de atención al cliente 24/7. Reducción del tiempo de resolución en las interacciones. Reducción del coste de los servicios. Intensifica la lealtad con la marca y la satisfacción del consumidor.

Industrias / Sectores de Uso:

Banca, Comunicación, Educación, Salud, Seguros, Fabricación, Comercio al minorista y comercio al por mayor, Transporte, turismo y servicios públicos.

Caso de uso nº 2:

Sistemas de respuesta a preguntas de clientes

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Chatbots que responden a preguntas frecuentes

¿Qué hace la herramienta?: 

Un sistema de respuestas a las preguntas del cliente funciona como un chatbot que soluciona las consultas más comunes de los clientes a través de una interfaz de conversación. A veces puede tomar acciones en nombre del cliente. Tiene la posibilidad de remitir consultas complejas a los agentes humanos.

¿Cómo funciona?

El sistema está impulsado con PLN Y Generación de Lenguaje Natural (GLN) y un árbol de conversación.

Fuente de datos:

Fuentes de datos internas y externas, listado de preguntas y respuestas frecuentes (FAQ) y el contenido generado con las interacciones de los usuarios.

¿Quién se beneficia de la herramienta?

Operaciones y atención al cliente

¿Cuál es el valor de negocio?

Reducción de costes y mejora de la experiencia del cliente

Impacto:

Mejora el servicio de atención al cliente y reduce los costes de operaciones.

Industrias / Sectores de Uso:

Banca, Comunicación, Educación, Salud, Seguros, Fabricación, Comercio al minorista y comercio al por mayor, Transporte, turismo y servicios públicos.

Caso de uso nº 3:

Gestión del capital Humano

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Gestión del capital humano

¿Qué hace la herramienta?: 

La Inteligencia Artificial y el PLN mejoran la gestión del capital humano y las practicas relacionadas con la dirección y la administración del capital humano de las empresas. El sistema genera recomendaciones basadas en datos y perspectivas predictivas en dominios tales como: reclutamiento, aprendizaje, compromiso de los empleados, compensación, beneficios y desarrollo profesional. Diferentes tecnologías de IA pueden aumentar y mejorar la adquisición, gestión y optimización de la fuerza de trabajo.

¿Cómo funciona?

El sistema está impulsado con PLN y aprendizaje automático

Fuente de datos:

Informes y datos de recursos Humanos

¿Quién se beneficia de la herramienta?

Personal y Administración de personal

¿Cuál es el valor de negocio?

Reducción de costes y mejora de la experiencia del cliente

Impacto:

Ayuda a las empresas y los profesionales de recursos humanos a invertir en el talento adecuado y los programas de HR adecuados para apoyar esas capacidades de los profesionales y los equipos. Las técnicas de aprendizaje automático, que revelan factores importantes para el éxito del equipo y de la organización, ayudan a los directivos a actuar de forma más rápida en situaciones difíciles o a tomar decisiones más oportunas para evitar dificultades.

Industrias / Sectores de Uso:

Banca, Comunicación, Educación, Salud, Seguros, Fabricación, Comercio al minorista y comercio al por mayor, Transporte, turismo y servicios públicos.

Caso de uso nº 4:

Enrutamiento dinámico de la bandeja de entrada

correo electrónico
Enrutar los correos electrónicos

¿Qué hace la herramienta?: 

Etiqueta, clasifica y prioriza los correos electrónicos (y otras formas de comunicación) para una categorización y respuesta más rápidas. Identificar las comunicaciones más importantes a través de múltiples canales y las vincula a los calendarios para las que sean cargados en la cola de de trabajo de los empleados.

¿Cómo funciona?

El sistema funciona con técnicas de PLN,  scripting y aprendizaje automático

Fuente de datos:

Audio, correos electrónicos y mensajes

¿Quién se beneficia de la herramienta?

Personal y operaciones

¿Cuál es el valor de negocio?

Reducción de costes

Impacto:

Permite un mejor enrutamiento de los mensajes entrantes. Reduce el trabajo.

Industrias / Sectores de Uso:

Banca, Comunicación, Educación, Salud, Seguros, Fabricación, Turismo

Caso de uso nº 5:

Gestión de tareas para atención al cliente

atención al cliente
Gestión tareas atención al cliente

¿Qué hace la herramienta?: 

Ordenar cualquier tipo de contacto digital (emails, redes sociales, sms, …) de los de los clientes para asociarlo con los tickets y hacer un seguimiento del proceso de la tarea en tiempo real, Generar respuestas “standard” inmediatas y redireccionar a los agentes humanos para una ejecución óptima.

¿Cómo funciona?

Teoría del significado-texto (Meaning-text theory – MTT), para la construcción de modelos de lenguaje, búsqueda semántica, PLN y Algoritmos de «coincidencia semántica».

Fuente de datos:

Diccionarios de dominio, funciones léxicas, gramática local, análisis sintáctico.

¿Quién se beneficia de la herramienta?

Operaciones

¿Cuál es el valor de negocio?

Reducción de costes y mejora de la experiencia del consumidor.

Impacto:

Aumenta el autoservicio del cliente y reduce los contactos del departamento de backoffice y atención al cliente.

Industrias / Sectores de Uso:

Banca, Comunicación, Educación, Salud, Seguros, Fabricación, Comercio al minorista y comercio al por mayor, Transporte, turismo y servicios públicos.

Caso de uso nº 6:

La voz de los clientes

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Monitorización redes sociales

¿Qué hace la herramienta?: 

Monitorización y escucha activa de los que dicen los clientes

¿Cómo funciona?

Técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural

Fuente de datos:

Redes Sociales

¿Quién se beneficia de la herramienta?

Clientes

¿Cuál es el valor de negocio?

Mejora del servicio al cliente y nuevos ingresos

Impacto:

Mejora la experiencia del cliente

Industrias / Sectores de Uso:

Banca, Comunicación, Educación, Salud, Seguros, Fabricación, Comercio al minorista,, Transporte, turismo y servicios públicos.

Caso de uso nº 7:

Mejora de la segmentación de los clientes

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Segmentación de clientes

¿Qué hace la herramienta?: 

Rastrea y analiza continuamente los cambios en el comportamiento y las actitudes de la audiencia a través del aprendizaje automático, los algoritmos predictivos y las diversas fuentes de los datos de la audiencia. Crea perfiles de audiencia detallados y precisos que revelen personalidades, necesidades, preferencias y valores.

¿Cómo funciona?

Algoritmos de clasificación, análisis de compensación, voz a texto, texto a voz, PLN y redes neuronales profundas

Fuente de datos:

Geolocalización y datos demográficos, CRM, interacciones en las redes sociales.

¿Quién se beneficia de la herramienta?

Marketing

¿Cuál es el valor de negocio?

Reducción de costes y mejora de la calidad del servicio con el cliente

Impacto:

Incremento de la eficiencia del departamento de Marketing, trato personalizado a los diferentes miembros de la audiencia

Industrias / Sectores de Uso:

Comunicación

En resumen:

Para concluir, podríamos afirmar que la reducción de costes no es mayor motivador para las empresas a la hora de invertir e implementar soluciones impulsadas con IA y PLN en sus organizaciones. Los directivos esperan que con estos sistemas sus departamentos sean más ágiles desarrollando tareas, al mismo tiempo que la experiencia de sus clientes se ve mejorada.

A fin de cuentas, los sistemas que utilizan Procesamiento de Lenguaje Natural son altamente eficaces automatizando tareas en todo tipo de organizaciones. Además, eficiencia y eficacia evitan caer en el error humano en tareas repetitivas y reducen los tiempos de ejecución en trámites cotidianos.

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