Business NLP oggi e domani | AI nel business #12

L’applicazione dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) nel business presenta enormi opportunità per lo sviluppo e l’automazione. Si applica a aree così diverse come l’analisi delle reazioni emotive sui social media, dove può suggerire come viene percepito un marchio, fino al funzionamento vocale e intuitivo delle macchine industriali. Quali sono le prospettive per le applicazioni NLP a breve termine?

NLP nel business oggi e domani – indice:

1. Introduzione
2. NLP nel business – cosa può fare oggi?
3. Il futuro dell’NLP nel business
4. Riepilogo

Introduzione

Abbiamo scritto su come funziona l’elaborazione del linguaggio naturale, o come le macchine e l’intelligenza artificiale possono comprendere il linguaggio, in questo articolo. Abbiamo anche già menzionato come funziona per l’elaborazione automatica dei documenti, l’analisi dei social media, la traduzione automatica, e i chatbot, sia testuali che vocali. Oggi, tuttavia, ci concentreremo su una breve panoramica di altre applicazioni di interesse commerciale dell’NLP (Elaborazione del Linguaggio Naturale). Su ciò che è disponibile oggi. E anche su quali opportunità si stanno aprendo per l’NLP nel prossimo futuro.

NLP nel business – cosa può fare oggi?

Una delle applicazioni entusiasmanti dell’NLP che è davvero utile nella gestione dell’e-commerce è l’analisi del testo. Ad esempio, analizzare le recensioni dei prodotti pubblicate sui siti di feedback dei clienti può suggerire preziosi suggerimenti per le offerte del negozio o miglioramenti ai prodotti stessi. Studiare le recensioni dei clienti consente di prendere decisioni aziendali in modo più efficace, oltre a sviluppare strategie che rispondano alle aspettative dei clienti.

L’analisi del testo è anche chiamata text mining. Perché attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale, è possibile “estrarre” dati e modelli comportamentali da testi scritti in modo casuale e naturale. Questi possono essere, ad esempio, modelli sulla frequenza di acquisto di prodotti specifici, o il grado di soddisfazione dopo la selezione, che non vengono percepiti dagli esseri umani che analizzano i commenti. Invece, possono fornire preziose informazioni sui clienti. Queste conoscenze, a loro volta, renderanno possibile applicare la personalizzazione, o strategie di marketing basate sui dati e sull’IA alle esigenze di un cliente specifico.

L’intelligenza artificiale, combinando capacità di analisi e text mining, è anche in grado di preparare riassunti accurati e fattuali. Questo include il contenuto delle riunioni aziendali, dopo le quali ogni partecipante può ricevere una nota testuale contenente le scoperte più importanti. La capacità di riassumere testi e trarre conclusioni dai materiali di origine accelera notevolmente anche la ricerca di mercato e competitiva, poiché si può rivedere rapidamente un rapporto più ampio utilizzando note preparate dall’IA che sfrutta le capacità fornite dall’elaborazione del linguaggio naturale.

Tuttavia, vale la pena menzionare non solo la comprensione ma anche la generazione del linguaggio in un contesto aziendale. Vari tipi di chatbot e voicebot sono comuni nell’industria alberghiera e turistica, tra le altre. Grazie alla traduzione automatica e al modo di comunicare con voce naturale, l’uso dell’NLP garantisce un’eccellente soddisfazione del cliente. Dalla scelta di un hotel, alla prenotazione di un volo, fino alle informazioni turistiche basate sulla posizione recuperate in tempo reale. Tutte queste strutture sono rese possibili proprio dall’elaborazione del linguaggio naturale.

Il futuro dell’NLP nel business

Una lavatrice che ti ricorda con una voce gentile di terminare un programma, o un frigorifero che ti ricorda di rifornire la tua scorta di succo d’arancia sono soluzioni disponibili oggi. Il mondo intorno a noi parlerà sempre di più: l’Internet delle Cose (IoT) e il rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale stanno rendendo i sensori e le interazioni vocali onnipresenti.

L’analisi futura del linguaggio naturale potrebbe includere non solo le espressioni scritte e parlate ma anche i segni accompagnatori che esprimono emozioni. Nel linguaggio parlato, questo includerà il volume e il tono della voce, così come il ritmo del discorso. E nel linguaggio colloquiale scritto – l’analisi delle emoticon, dei meme o delle immagini pubblicate. Un campo ancora maggiore per l’analisi si apre quando un’espressione viene analizzata da una registrazione video, dove la persona o le persone che parlano possono essere viste.

Se l’analisi della comunicazione non verbale, supportata dall’intelligenza artificiale, è parte dell’NLP, c’è la possibilità di comprendere non solo il significato di un’espressione ma anche la sua intenzione. La comunicazione non verbale apre il campo per interpretare comportamenti e atteggiamenti che trasmettono significato, accompagnando emozioni e indicando lo scopo del messaggio. L’NLP combinato con l’analisi delle immagini (computer vision) consentirà di interpretare il significato delle espressioni facciali, dei movimenti e dei gesti. E gli strumenti analitici supportati dall’IA trarranno ulteriori conclusioni su quando e dove i clienti sono interessati a un prodotto o servizio.

Riepilogo

Le parole di Albert Mehrabian accompagnano la nostra analisi dell’elaborazione del linguaggio naturale: La comunicazione umana si basa solo per il 7% sulle informazioni trasmesse attraverso le parole. Il tono della voce è determinato per il 38% e ben il 55% è comunicazione non verbale. Coloro che si occupano di elaborazione del linguaggio naturale e delle sue connessioni con altri rami dell’intelligenza artificiale lo sanno bene. Ci stupiremo sicuramente di quali conclusioni l’IA che apprende rapidamente trarrà presto dal nostro comportamento e dai nostri gesti.

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