NLP: Cómo el procesamiento del lenguaje mejora empresas

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés), cuyo desarrollo se remonta a mediados del siglo XX con los primeros intentos por enseñar a las máquinas a comprender y generar lenguaje humano, se encuentra nuevamente en el centro de atención.

El renovado auge de la Inteligencia Artificial, especialmente con los avances en modelos de lenguaje de gran escala, ha impulsado que el NLP se convierta en una de las tecnologías más estratégicas para la transformación digital.

Gracias a su papel como puente entre la Inteligencia Artificial y la comunicación humana, el NLP potencia múltiples soluciones dentro de las empresas como asistentes virtuales y análisis de sentimientos hasta sistemas de recomendación y automatización de procesos.

Para una aplicación exitosa en la empresa, no obstante, es necesario entender a detalle en qué consiste el NLP y cómo funciona, con el fin de lograr una mejor adaptabilidad y aprovechamiento de sus capacidades.

¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y cómo transforma la comunicación?

El NLP, o procesamiento de lenguaje natural, es una subdisciplina, una rama de la Inteligencia Artificial que utiliza técnicas y algoritmos (sí, mucho código) para permitir que las computadoras comprendan y trabajen con el lenguaje humano. Su objetivo es enseñar a las máquinas a comprender, interpretar y generar texto o lenguaje hablado de manera que sea natural para los humanos.

De acuerdo con la Agencia del Departamento de Comercio de EE.UU. (NIST por sus siglas en inglés), el NLP es “fundamental para permitir la interacción humano-computadora, así como para mejorar el análisis de grandes volúmenes de información en entornos críticos como la ciberseguridad y la justicia”.

Está muy estrechamente relacionado con el Machine Learning (ML), ya que los métodos de ML –que permiten a las máquinas aprender patrones a partir de datos– han sido utilizados para “aprender” a procesar el lenguaje. De manera que el ML es la herramienta, y el NLP es el uso que se le da a esa herramienta para trabajar con el lenguaje.

También el Deep Learning, como un subconjunto del ML que utiliza redes neuronales profundas para procesar datos complejos, es la tecnología clave que ha permitido los mayores avances en NLP en la última década. Gracias a este ha sido posible el desarrollo de arquitecturas como los Transformers, y a modelos altamente populares y potentes como BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer), T5 y RoBERTa.

“El algoritmo BERT ha tenido una gran influencia en la Búsqueda de Google y supone un avance notable en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los resultados de búsqueda se han visto revolucionados por la capacidad de BERT para comprender las complejidades lingüísticas del contexto, ofreciendo a los consumidores acceso a datos más precisos y esclarecedores” asegura Sumeshwar Singh, maestro en ingeniería. 

Estos modelos son ampliamente utilizados en tareas como la traducción automática, la generación de texto, el análisis de sentimientos, la respuesta a preguntas, entre otras aplicaciones. Gracias a estos avances, el NLP ha facilitado una comunicación más fluida, accesible y eficiente entre humanos y máquinas.

¿Cómo se aplican las tecnologías de NLP en el sector empresarial?

Existen numerosas tareas de NLP que pueden aplicarse en distintos campos e idiomas, como la salud, los servicios financieros y las redes sociales. Como ya vimos, los conjuntos de datos masivos, las arquitecturas de redes neuronales profundas y las herramientas especializadas permiten resolver problemas con mayor rapidez y precisión.

Desde la atención al cliente hasta la inteligencia de negocios, el NLP permite automatizar procesos que antes requerían una intensa intervención humana, interpretar grandes volúmenes de texto no estructurado y generar respuestas eficientes en tiempo real. Su aplicación no solo optimiza recursos, sino que también mejora la experiencia del cliente y potencia la toma de decisiones basada en datos.

Los siguientes son algunos ejemplos identificados por IBM, de aplicaciones de NLP en distintos sectores empresariales:

¿Cuáles son las técnicas y herramientas más efectivas en NLP?

Tras conocer sus aplicaciones en el sector empresarial, es fundamental comprender las técnicas y herramientas que hacen posible el funcionamiento del NLP. Estas metodologías permiten a las máquinas adaptarse a distintos contextos y objetivos de negocio.

El NLP emplea un conjunto diverso de técnicas para que las máquinas comprendan el lenguaje humano. De acuerdo con el Instituto de Ingeniería del Conocimiento “tratar computacionalmente una lengua implica un proceso de modelización matemática“. 

Ya que el lenguaje es diverso, ambiguo y altamente contextual, el NLP utiliza diferentes estrategias para descomponer oraciones en unidades más pequeñas -como palabras o frases- e identificar su función gramatical y su significado.

Algunas de las tareas fundamentales identificadas por Sas, una organización que ayuda en dar acceso, gestionar, analizar y reportar sobre data para apoyar la toma de decisiones, para lograr lo anterior incluyen:

• Tokenización: Es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas tokens, como palabras, frases o signos de puntuación. Es el primer paso para analizar el lenguaje con precisión.

• Detección del idioma: Consiste en identificar automáticamente el idioma en el que está escrito un texto, lo cual es esencial para aplicar correctamente los modelos lingüísticos adecuados.

• Lematización o reducción de palabras a su forma base: Transforma palabras conjugadas o derivadas en su forma base o lema (por ejemplo, “corriendo” a “correr”), permitiendo una comprensión más precisa del contenido.

• Etiquetado gramatical (POS tagging): Asigna a cada palabra una categoría gramatical (como sustantivo, verbo o adjetivo), lo que ayuda a interpretar su función dentro de la oración.

• Análisis de relaciones semánticas: Identifica conexiones y significados entre palabras o frases, permitiendo que las máquinas comprendan el contexto y la intención del lenguaje humano. Para lograrlo, se utilizan técnicas como los embeddings, que transforman las palabras en vectores numéricos capaces de capturar similitudes semánticas y patrones de uso.

Estas tareas, combinadas con técnicas de Machine Learning y Deep Learning, permiten que las computadoras interpreten la intención detrás del lenguaje humano, facilitando tanto la interacción como el procesamiento de grandes volúmenes de información lingüística.

Pablo Huet, experto en inteligencia artificial, menciona: “La implementación efectiva requiere una combinación de enfoques basados en reglas, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, adaptados a las necesidades específicas de cada aplicación”.

¿Qué desafíos enfrenta la implementación del Procesamiento de Lenguaje Natural?

El NLP ha avanzado a pasos agigantados, pero su aplicación práctica aún se ve limitada por la ambigüedad intrínseca del lenguaje. La capacidad de interpretar modismos, sarcasmo y contextos culturales diversos sigue siendo un reto para lograr una comprensión semántica precisa.

Otro reto importante radica en la calidad y sesgo de los datos. Los modelos de NLP requieren grandes volúmenes de datos para su entrenamiento. Sin embargo, si estos datos son inexactos, incompletos o sesgados, pueden comprometer la precisión y equidad de los resultados.

Por ejemplo, Ankit Kumar y  Piyush Makhija en su trabajo Datos de Texto Ruidosos: El Talón de Aquiles de BERT -publicado por Cornell University– aseguran que “datos con errores ortográficos o gramaticales pueden afectar significativamente el rendimiento de modelos como BERT”.

Por último, dos desafíos cruciales persisten en el campo del NLP: la privacidad y seguridad de los datos, y la limitada disponibilidad de recursos lingüísticos para muchos idiomas.

El procesamiento de información sensible exige protocolos robustos para garantizar el cumplimiento de las normativas de protección de datos y evitar posibles vulneraciones.

Adicionalmente, la marcada disparidad en la disponibilidad de herramientas y datos de entrenamiento, con una clara ventaja para el inglés, obstaculiza la adopción y el desarrollo del NLP en lenguas con menos recursos, limitando su alcance global.

¿Qué casos de éxito destacan el impacto del NLP en diversas industrias?

El impacto del NLP puede observarse en distintos niveles según el enfoque adoptado por las empresas. Por un lado, algunas organizaciones han incorporado herramientas de NLP para automatizar procesos, diversificar sus servicios o mejorar la atención al cliente.

Por otro, existen casos en los que el producto o servicio ofrecido gira completamente en torno al uso de modelos de NLP: plataformas cuya razón de ser es interpretar, generar o transformar el lenguaje humano mediante inteligencia artificial.

Entre los ejemplos más representativos de este segundo grupo se encuentran:

• Grammarly: Corrector de escritura que mejora gramática, estilo y claridad en tiempo real.
• Chat GPT (OpenAI): Asistente conversacional que genera texto y responde preguntas con IA.
• Amazon Alexa / Apple Siri / Google Assistant: Asistentes inteligentes que interpretan lenguaje natural para ayudar con tareas, búsquedas y funciones del dispositivo.
• Jasper AI: Generador de contenido para marketing, redacta textos automáticamente.
• Quillbot: Herramienta para parafrasear y resumir textos de forma rápida y precisa.
• DeepL Translator: Traductor automático que ofrece traducciones naturales y contextuales.
• Replika: Chatbot personalizado para conversar y brindar apoyo emocional.

A continuación se presentan algunos casos de éxito de empresas que han integrado soluciones basadas en NLP:

¿Cuáles son las tendencias futuras en el desarrollo del NLP?

El futuro del NLP se perfila hacia una mayor personalización, multilingüismo y eficiencia. Una de las principales tendencias es el desarrollo de modelos más pequeños y eficientes, como los small language models.

Según la Universidad Internacional de Valencia, otro desafío importante es “el desarrollo de modelos que puedan aprender con menos datos etiquetados, lo cual reduciría los costes y tiempos asociados al entrenamiento de estos sistemas”.

También crece el enfoque hacia modelos multilingües y culturalmente adaptados, con el objetivo de extender el NLP a idiomas menos representados y contextos regionales diversos.

Finalmente, una tendencia clave es el impulso hacia un NLP más ético y responsable, con el desarrollo de técnicas que reduzcan los sesgos algorítmicos y garanticen la privacidad de los datos sensibles. Estas consideraciones ya forman parte integral del diseño y entrenamiento de los modelos, lo que marca un paso decisivo hacia sistemas más confiables y transparentes

Demis Hassabis, cofundador de DeepMind, señaló: “Los avances en procesamiento del lenguaje natural abrirán nuevas y emocionantes posibilidades para la IA en áreas tan diversas como la medicina, el derecho y el periodismo“.

¿Cómo integrar soluciones basadas en NLP en la empresa de manera efectiva?

Los siguientes son pasos clave que pueden seguir inicialmente las empresas para una implementación efectiva de soluciones basadas en NLP:

1. Es esencial definir en qué áreas el NLP puede aportar valor, por ende identificar las necesidades y casos de uso específicos–atención al cliente, análisis de opiniones, automatización de procesos, entre otros–es fundamental.
2. Investigar y evaluar herramientas y proveedores que ofrezcan soluciones de NLP, para hacer una selección adecuada de las plataformas y tecnologías necesarias.
3. El NLP se alimenta de grandes volúmenes de datos textuales, por ende las empresas deberán asegurarse de contar con datos confiables, limpios y organizados para entrenar y ajustar los modelos de NLP.
4. Antes de escalar, es recomendable implementar pruebas piloto que permitan evaluar el desempeño de la tecnología a partir de datos reales.
5. El desempeño de los sistemas NLP debe ser monitoreado regularmente, así que será necesario establecer indicadores clave y mecanismos de seguimiento.

Además de estos pasos, una implementación sólida de NLP también debe considerar otros aspectos como la conformación de un equipo interdisciplinario que combine perfiles técnicos y estratégicos, la capacitación continua de los empleados, y la integración adecuada con los sistemas y flujos de trabajo ya existentes en la empresa. Estos elementos facilitan una adopción más fluida y aumentan las probabilidades de éxito en la transformación digital.