Elaborazione del linguaggio naturale (NLP). 5 vantaggi chiave per le imprese | IA nel business #5

Ma ChatGPT o Google Bard sono i migliori per tutti i compiti aziendali? Certo che no! Quali sono allora altre applicazioni aziendali dell’NLP e come beneficia la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale le aziende e ne plasma il futuro?

Che cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale?

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una tecnologia che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Il suo obiettivo principale è consentire la comunicazione uomo-macchina nel linguaggio umano naturale. Per portare avanti una conversazione informale, i modelli NLP devono essere in grado di comprendere il contesto, le sfumature linguistiche e persino le battute e il sarcasmo.

Solo i grandi modelli di linguaggio (LLM) possono eseguire questi compiti più difficili. Grazie alla vasta quantità di dati su cui sono stati addestrati, possono comprendere le sottigliezze del linguaggio e generare risposte che non sono solo tecnicamente corrette, ma suonano anche naturali e umane.

Tuttavia, l’NLP non riguarda solo i grandi modelli di linguaggio. Infatti, molte delle applicazioni dell’NLP non richiedono strumenti così potenti. Se l’IA sta elaborando le domande di credito, le sue capacità linguistiche non devono essere eccezionali. Tutto ciò che deve fare è imparare a cercare attraverso vari tipi di modelli e moduli e trovare i campi in essi che contengono i dati necessari. Tali modelli sono molto più piccoli, più semplici e richiedono meno potenza di calcolo rispetto agli LLM.

Perché la tua azienda ha bisogno dell’NLP?

La tua azienda ha bisogno dell’NLP prima di tutto affinché possa essere gestita in base ai dati, e affinché i tuoi dipendenti non debbano svolgere compiti necessari ma semplici e ripetitivi e possano concentrarsi di più sui compiti importanti. Ma cosa può fare specificamente l’intelligenza artificiale per te?

1. Ascolta i tuoi clienti. Analizza il tono e il contenuto delle dichiarazioni

L’NLP consente una migliore comprensione dei clienti analizzando i testi pubblicati sui social media. L’analisi del sentiment e il social listening, una delle applicazioni dell’NLP, aiutano le aziende a capire cosa pensano i clienti dei loro prodotti o servizi. A questo scopo, puoi provare i seguenti strumenti: Sentione, Brand24 o Hootsuite.

2. Non perdere tempo a cercare. Trovare informazioni in documenti scansionati

Sebbene presto tutti i documenti aziendali dovranno essere digitali, ci sono ancora molte aziende che inviano fatture cartacee e raccolgono ricevute sbiadite. Pertanto, il secondo ambito in cui l’NLP può aiutare è nella ricerca di informazioni nei documenti aziendali. Una parte importante della comprensione da parte della macchina di ciò che è stato scansionato è distinguere i dati rilevanti da quelli irrilevanti. Cioè, riconoscere le informazioni essenziali dal, ad esempio, branding dell’azienda che ha inviato il documento o distorsioni accidentali.

I documenti riconosciuti, o le informazioni lette da essi, vengono poi trasferiti a un database digitale. In questo modo, sono molto facili da trovare. Inoltre, possono fornire input per ulteriori azioni, ad esempio:

Pubblicare la spesa dalla ricevuta fotografata, Inserire la data dell’incontro nei calendari digitali di coloro invitati al concerto di beneficenza, oppure Inviare un’email personalizzata al cliente per incoraggiare un feedback dopo che il processo di reclamo è completato.
3. Rispondi rapidamente alle minacce e rileva anomalie.

L’analisi del linguaggio può identificare schemi disturbanti che possono indicare potenziali frodi o attacchi. Ad esempio, una banca può monitorare le conversazioni per rilevare tentativi di frodare i clienti, e la tua azienda può notare eventi insoliti. Altri esempi simili includono:

Rapporti sul lavoro remoto – quando qualcuno dimentica di spegnere il contatore delle ore durante la notte, Analisi dei social media – quando improvvisamente ci sono un numero insolitamente elevato di menzioni della tua azienda o L’analisi dei file di report (file di log) – aiuta a rilevare errori nel funzionamento del software.
4. Beneficia dell’esperienza degli altri. Gestione della conoscenza

L’NLP può anche contribuire a una migliore gestione della conoscenza nell’organizzazione creando automaticamente riassunti e note delle riunioni. In questo modo, le informazioni sono più facilmente accessibili a tutti i membri del team. Inoltre, cercare documenti aziendali sull’intranet, la base di conoscenza del prodotto, o trovare tutti gli acquisti e i documenti relativi a un singolo cliente può essere sorprendentemente facile utilizzando l’NLP.

5. Salta i passaggi ripetitivi. Automatizza l’elaborazione del linguaggio naturale dei documenti

L’elaborazione del linguaggio naturale rende possibile automatizzare compiti noiosi come l’elaborazione dei documenti, portando a risparmi di tempo e a un aumento della produttività.

Questo perché l’elaborazione automatica dei documenti risparmia principalmente tempo e solleva i dipendenti dall’eseguire compiti noiosi e ripetitivi che richiedono alta precisione.

Iniziamo con la semplice trascrizione dei dati da documenti cartacei nei programmi di assistenza clienti. Può significare molte ore di spostamento degli occhi da una tabella in bianco e nero a uno schermo del monitor, oppure può essere limitato a mettere un contratto cartaceo in uno scanner e possibilmente gestire ambiguità ed eccezioni.

Tuttavia, l’automazione nell’elaborazione del linguaggio naturale non riguarda solo la gestione di documenti scritti. L’IA può, utilizzando il riconoscimento vocale (STT), i sistemi di speech-to-text, creare riassunti e note delle riunioni, come fanno, tra gli altri: Otter, Rev o Descript.

Aree di applicazione dell’IA e dell’NLP nel business

L’IA e l’elaborazione del linguaggio naturale hanno molte applicazioni nel business. Gli usi popolari di queste tecnologie nel business sono mostrati nella tabella sottostante:

Tipo di dati di input	Esempi di applicazioni di IA e NLP
Documenti scritti fissi	Elaborazione delle domande di assicurazione
	Gestione automatizzata della posta personalizzata
Lingua parlata fissa	Creazione automatica di sottotitoli per film
	Creazione di suggerimenti bibliografici
Lingua scritta vivida	Chatbot sui siti di e-commerce
	Moderazione dei contenuti sui social media
Lingua parlata dal vivo	Operazione della macchina vocale
	Voicebot terapeutici
Molte lingue scritte	Localizzazione automatica delle applicazioni mobili
Molte lingue parlate	Traduzione sincrona di conferenze internazionali

L’elaborazione del linguaggio naturale nel futuro

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’intelligenza artificiale (IA) portano molti benefici alle aziende, dall’automazione e dall’aumento dell’efficienza a una migliore comprensione dei clienti, alla creazione di interfacce utente naturali e alla gestione della conoscenza. Queste tecnologie non sono solo cruciali per il modo in cui le aziende operano oggi, ma hanno anche un grande potenziale per il futuro, aprendo nuove opportunità per innovazione e crescita.

Il futuro dell’elaborazione del linguaggio naturale sembra promettente. È contrassegnato dallo sviluppo incredibilmente rapido degli LLM, che sono sempre più potenti e utilizzano soluzioni multimodali, cioè imparano a comprendere immagini e suoni.

Di conseguenza, la tecnologia è destinata a diventare sempre più avanzata, consentendo alle macchine di comprendere e generare il linguaggio umano ancora meglio. Considerando i risultati dei ricercatori della Stanford University, che stanno sperimentando con successo agenti digitali che apprendono autonomamente il linguaggio in un ambiente digitale per raggiungere i loro obiettivi – il futuro dell’NLP sembra luminoso e affascinante.

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