El Procesamiento de Lenguaje Natural ha sido uno de los temas principales que hemos tratado esta semana en nuestro programa de radio “Data is in the Air”. Con David Fernández, Customer Success Director en Europa de Inbenta, como invitado, y los habituales Esther Morales, socia de PiperLab, y Enrique Polo, VP de Salesforce Iberia.
Inbenta se dedica al desarrollo de la IA para optimizar la experiencia de los clientes con dos objetivos principales: el primero, automatizar las consultas que tienen los clientes, reduciendo así el coste que producen las gestiones humanas y, el segundo, incrementar las ventas.
Chatbots para resolver dudas
“Los chatbots son sistemas automáticos que tratan de simular conversaciones entre la máquina y el humano. Estos chatbots están diseñados para resolver dudas, para indicar al cliente cómo hacer el seguimiento de paquetes o para brindar información como dónde está ubicada la oficina más cercana”.
En Inbenta están especializados concretamente el área del PLN, y tal y como explicó David en el programa, la suya es una IA neurosimbólica ya que el léxico se complementa con símbolos, para poder responder de la forma más ágil posible.
“Nuestra eficacia en las respuestas está por encima del 95%. Las tecnologías como ChatGPT requieren de un tiempo de adiestramiento y que alguien las vaya guiando. El equipo de lingüistas de Inbenta entrena el modelo cada día con lo que aprendemos de los clientes y con las tendencias del mercado”.
La suya es una IA neurosimbólica ya que el léxico se complementa con símbolos, para poder responder de la forma más ágil posible.
En cuanto a ChatGPT, David explicó que uno de los principales beneficios es que pone la IA al servicio de todos, aunque aplicarla a las empresas es complicado al ser poco escalable y las empresas contar con políticas rigurosas sobre la veracidad de la información.
Los datos
Por otro lado, David afirmó que los datos en Inbenta son clave y que, en un sector como el suyo, el dato corresponde a la palabra, ya que forma parte de la consulta del usuario.
“Nosotros utilizamos el dato con dos objetivos: el entendimiento y el análisis. Así podemos conocer más a los clientes y conocer información como, por ejemplo, cuáles son las consultas más frecuentes o los temas más demandados”.
Por último, en cuanto a las futuras tendencias de PLN, David afirmó que su punto de vista es que se trabajará en mejorar las traducciones automáticas, a la vez que se desarrolla más el análisis de sentimiento:
“El análisis de sentimiento nos permite estudiar cualidades únicas de los humanos: las expresiones que se utilizan, el tono, las intenciones… y es nuestro trabajo entrenar a la máquina para que entienda estos matices”.
Puedes escuchar la entrevista completa aquí:
