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«La forma de pensar en la IA ha pasado de «¿Qué es posible?» a '¿Cómo lo hago?'» explica Rafiq Ajani en el foro educativo sobre IA de McKinsey. Del mismo modo, el procesamiento del lenguaje natural (PNL), un subcampo importante de la IA que se ocupa de cómo programar ordenadores para procesar y analizar grandes cantidades de datos del lenguaje natural, ya no es una tecnología «agradable de tener», sino «imprescindible».
Las empresas que utilizan el procesamiento del lenguaje natural ya están viendo el impacto empresarial, desde la mejora de la experiencia del cliente hasta el crecimiento empresarial. Una organización que se compromete con la PNL puede disfrutar de los beneficios de una comprensión compartida de los datos y los objetivos, una mejor toma de decisiones y un análisis basado en hechos que evita conjeturas y permite una planificación y previsión refinadas en todos los niveles de la organización.
Pero tan importante como es utilizar la PNL para un proceso empresarial automático, también lo es la decisión de elegir el proveedor de PNL adecuado si ha decidido subcontratar el desarrollo de la PNL. Por lo general, es más barato subcontratar el desarrollo de la IA que crearla internamente. Sin embargo, hay ciertas cosas que debe tener en cuenta al elegir un socio de PNL para asegurarse de que sus intereses comerciales no se vean comprometidos.
En este blog, analizamos algunas de las preguntas clave que debe hacerse antes de elegir un proveedor de NLP para su organización.
1. ¿Cuál es el caso de uso de mi empresa?
¿Su empresa quiere usar la PNL para reducir los costos mediante la automatización de un proceso u obtener información a partir de datos no estructurados? Un buen objetivo empresarial motiva cada nueva inversión. Tener una comprensión clara de su caso de uso evitará frustraciones a largo plazo y establecerá los KPI para el proyecto desde el principio.
Por ejemplo, puede decidir que necesita una solución de PNL para clasificar automáticamente sus solicitudes de atención al cliente, liberando así tiempo para que su agente trabaje en otras tareas complejas. En este tipo de proyectos, es importante trabajar con un socio de PNL que pueda ayudarle a establecer los KPI para este proyecto en función de la cantidad y el tipo de datos disponibles y, además, tener en cuenta las necesidades específicas de su empresa. A continuación, el socio debe crear una solución que pueda alcanzar esos KPI.
2. ¿Qué tan precisa es la solución de PNL?
El análisis preciso de los datos es la clave para tomar decisiones empresariales informadas, especialmente en el caso de textos no estructurados o abiertos. Por lo tanto, antes de elegir un proveedor de PNL, es importante saber qué tan precisa es la solución actual para sus datos. Es posible que muchas de las soluciones de PNL disponibles en el mercado no funcionen en sus datos con una precisión muy alta. Una menor precisión puede afectar directamente a su objetivo empresarial. Además de su impacto inmediato en el objetivo empresarial, también puede crear una desconexión entre lo que se cree que está sucediendo y la realidad.
3. ¿Se puede personalizar la solución según mis necesidades?
Prácticamente no existen soluciones plug-and-play en la PNL; las arquitecturas de PNL deben adaptarse a sus datos únicos y cumplir con las normativas empresariales. Ampliando el punto anterior, si la solución de PNL estándar no funciona correctamente con sus datos con gran precisión, es importante preguntar al proveedor si puede personalizar su modelo para que funcione correctamente con sus datos.
Un buen proveedor debería poder ajustar su modelo con sus datos sin tener que crearlo desde cero. Deberían poder entender correctamente sus necesidades y requisitos y adaptarse a los desafíos. Esto garantizaría que dispondrá de las soluciones más adecuadas en cada entorno. También deberían permitir una amplia personalización según sus demandas de KPI, independientemente de lo complejas que sean.
4. ¿Qué cantidad de datos de entrenamiento se necesitarían?
Es esencial conocer el requisito de los datos de entrenamiento si su proveedor propone personalizar su algoritmo con sus datos. Cuanto mayor sea la cantidad de datos, mayor será la precisión del algoritmo de inteligencia artificial, pero crear un gran corpus de datos anotados es una tarea en sí misma. Rápidamente puede volverse muy caro y detener su proyecto. Su proveedor debería poder crear un buen modelo con una cantidad menor de datos. Además, debe haber un ciclo de autoaprendizaje en la forma en que se implementa la IA en su organización, de modo que mejore a partir del aporte humano.
5. ¿El modelo mejora con el uso continuo?
Ninguna solución de PNL funcionará con una precisión del 99% desde el principio. Por lo tanto, es importante preguntar a su proveedor si el modelo mejora debido al uso continuo. Un proveedor ideal debería poder implementar su solución de manera que aprenda de los comentarios de los humanos, si están disponibles (persona al día).
InData Lab explica muy bien esta configuración en sus blogs -»los humanos intervienen cuando los algoritmos no están a la altura de la tarea. Cuando la máquina no está segura de cuál es la respuesta, se basa en un humano y, a continuación, añade el juicio humano al modelo. De esta forma, el algoritmo aprende más rápido y se reduce la necesidad de intervención humana en el futuro».
Para mejorar la precisión y obtener resultados óptimos, la solución de PNL debe mejorar a medida que se le suministran más y más datos a partir de la intervención humana.
6. ¿La solución de PNL es asequible a gran escala?
Cualquier solución de PNL con precios basados en el uso debe ser asequible a gran escala. La solución en sí misma debe ser escalable para que pueda implementarse en toda la organización. Su proveedor debe poder proporcionar una solución que se pueda adaptar y aplicar en todos los entornos según los requisitos. Debe ser capaz de mantener la uniformidad y la coherencia en todo momento y obtener resultados significativos sin arruinarse.
7. ¿Ofrecen una solución local?
Las soluciones de PNL necesitan procesar datos que, en ocasiones, pueden contener información confidencial, especialmente en el sector de los servicios financieros y de la salud. Su proveedor debería poder proponer una solución para implementar su solución de PNL en su nube privada o local. En estos casos, su solución debe ser compatible para funcionar de manera óptima en su infraestructura sin causar muchos dolores de cabeza a su equipo de TI.
PNL integral APIs están diseñados específicamente para adaptarse a su arquitectura de seguridad existente. Garantiza que todos sus datos permanezcan seguros detrás de su firewall y dentro de sus controles de seguridad.
8. ¿Cuáles son sus capacidades de integración?
Debe elegir un proveedor que ofrezca capacidades de integración integrales, incluida la integración de extremo a extremo con sus aplicaciones de CRM, atención al cliente e inteligencia empresarial. Una aplicación bien integrada mejora el flujo de trabajo de los usuarios finales y mejora aún más su productividad.
Komprehend adopta el enfoque de venta consultiva con sus clientes. Nos centramos en crear valor, mantener la confianza y explorar sus necesidades antes de ofrecer cualquier solución. Nuestra principal prioridad es entender correctamente el planteamiento del problema y ofrecer el producto adecuado en consecuencia.
Puedes probar nuestra demostración de la API de análisis de texto aquí. También puedes encontrar una lista de recursos gratuitos para aprender PNL aquí
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