El Procesamiento del Lenguaje Natural transforma la experiencia del cliente

Actualmente, casi todo el mundo ha hablado con un chatbot. Por ejemplo, al pedir información en una página web o resolver sus dudas telefónicamente. Pero, ¿cómo puede una máquina entender el lenguaje humano? La base de estos asistentes son las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).

En general, el PLN trata de convertir el lenguaje natural en lenguaje formal que un ordenador entienda y pueda utilizar o analizar. Por ello, sus aplicaciones resultan útiles en ámbitos en los que la conversación es esencial, como la atención al cliente.

Entre las ventajas, permite simplificar tareas que pueden resultar más tediosas, agilizar la comunicación, aportar gran valor ofreciendo velocidad en el enriquecimiento de la información textual, clasificando grandes volúmenes de texto. Todo esto supone un ahorro de tiempo, una mejor planificación y agilizar tareas que se realizan de forma manual.

Desde el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), se trabaja en estas aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural que permiten a las empresas mejorar sus tareas y conocer a sus clientes, mientras que estos reciben una mejor atención.

 

Aplicaciones del PLN en la atención al cliente

Hasta el 80% de la información que maneja una empresa es texto que en muchos casos queda archivado. Documentos, contratos, facturas o correos electrónicos que pueden ser procesados, pero también información que se puede convertir en texto, como llamadas telefónicas o archivos de audio.

Aquí es donde tiene sentido una de las aplicaciones más básicas del procesamiento del lenguaje natural: el Speech2text, un sistema que transcribe la conversación. A partir del texto obtenido por la herramienta, se pueden aplicar otras técnicas de clasificación o análisis de las conversaciones.

Con el procesamiento automático de textos, por ejemplo, se puede recuperar, extraer y clasificar información en tiempo real, además de descubrir o revelar contenido implícito que podría pasar desapercibido por el ojo humano y que podría ser relevante, por ejemplo, para conocer el comportamiento de un cliente.

El análisis de sentimiento es otra de las aplicaciones clásicas del PLN, y se utiliza sobre todo para el análisis de comentarios en diferentes plataformas. En concreto, una empresa podría clasificar las opiniones de los clientes o usuarios en positivas, negativas o neutras de forma automática. También conocer qué opinan sobre el precio de los productos y servicios o sobre la atención que están recibiendo.

Y más allá del texto, un modelo basado en PLN puede también decidir si derivar en una consulta al operador o clasificar automáticamente las reclamaciones del cliente, por ejemplo.

Por último, los chatbots son el ejemplo más recurrente cuando hablamos de tecnologías del lenguaje. Aunque es una de las últimas aplicaciones de PLN desarrolladas, y está de moda en los últimos años, es necesario dotarlo de un objetivo muy claro y dirigido para que su uso sea eficaz.

La Inteligencia Artificial promete transformar la experiencia del cliente, pero herramientas similares se pueden aplicar al ámbito de los RR. HH., el sector legal o seguridad y defensa. De estas y otras aplicaciones hablará Marta Guerrero, coordinadora del área de Social Business Analytics y lingüista computacional en el IIC, en la próxima edición de AIShow.