El Procesamiento del Lenguaje Natural o PLN es uno de los grandes avances de la Inteligencia Artificial y una herramienta clave dentro de un contact center. Te contamos m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n
El concepto de PLN abarca codificar, comprender, interpretar y saber utilizar el lenguaje del ser humano. M\u00e1quinas que nos escuchan y nos entienden, que traspasan barreras ideom\u00e1ticas, que extraen informaci\u00f3n de nuestras conversaciones, habladas o escritas, para mejorar la\u00a0experiencia de cliente.\u00a0As\u00ed usa el PLN un contact center.<\/p>\n\n\n\n
En t\u00e9rminos simples, el\u00a0Procesamiento del Lenguaje Natural, o PLN, es una forma de\u00a0Inteligencia Artificial\u00a0que permite que una aplicaci\u00f3n inform\u00e1tica comprenda el lenguaje humano, ya sea hablado o escrito.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Las aplicaciones de\u00a0PLN\u00a0utilizan computadoras para traducir idiomas, convertir voz en texto y texto en voz, y crear agentes conversacionales similares a los humanos, el famoso\u00a0chatbot, para ayudar a los empleados, clientes y socios de una organizaci\u00f3n a lidiar con problemas, preguntas e inquietudes.<\/p>\n\n\n\n
El PLN utiliza dos m\u00e9todos principales para procesar el habla:\u00a0an\u00e1lisis sint\u00e1ctico y an\u00e1lisis sem\u00e1ntico. El an\u00e1lisis sint\u00e1ctico aplica reglas sobre la estructura de la oraci\u00f3n (sintaxis) para derivar parte del significado de lo que se dice. El Procesamiento del Lenguaje Natural complementa esto con el an\u00e1lisis sem\u00e1ntico, que intenta extraer el verdadero significado de las palabras. Los\u00a0algoritmos\u00a0traducen las palabras habladas a un formato que el ordenador pueda usar.<\/p>\n\n\n\n
Aunque se han realizado muchas mejoras, el PLN, todav\u00eda no es perfecto. Por ejemplo, tiene dificultad para detectar matices conversacionales como el sarcasmo. Ya sabemos que un \u00abs\u00ed, claro\u00bb a veces significa lo contrario. Adem\u00e1s, los h\u00e1bitos del habla, como un acento cerrado, la jerga, murmurar o tartamudear, pueden estropearlo.<\/p>\n\n\n\n
Tal vez esto del procesamiento natural te parezca ciencia ficci\u00f3n, pero no hay que ir muy lejos para encontrarlo. Seguro que alguna vez has hablado con Siri, Alexa te ha contado un chiste o has preguntado a Google por el tiempo. Todos son ejemplos de PLN.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1ndo fue la \u00faltima vez que llamaste a una empresa por tel\u00e9fono? Los consumidores de hoy tenemos un abanico de canales para comunicarnos con las empresas. <\/strong>Por ejemplo, un mail, un mensaje, las redes sociales o un chat. Cada usuario escoge la opci\u00f3n que le resulte m\u00e1s c\u00f3moda.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s de ser\u00a0omnicanal<\/strong>, los contact centers de hoy en d\u00eda se basan en datos. Las empresas tienen una gran cantidad de datos digitales sobre sus clientes y, con la\u00a0Inteligencia Artificial<\/strong>\u00a0y el\u00a0Big Data, pueden tratar estos datos y usarlos para responder, de la manera m\u00e1s precisa y relevante posible, a las consultas entrantes y a las quejas realizadas por los clientes a su contact center.<\/p>\n\n\n\n En manos de una empresa de contact center, los datos<\/strong> han dejado de ser un elemento con el que comerciar y pasan a ser una herramienta para hacer la vida m\u00e1s f\u00e1cil a trabajadores y clientes.<\/p>\n\n\n\n Si has intercambiado SMS con un\u00a0bot<\/strong>\u00a0de servicio al cliente o has chateado con uno, ya has experimentado la Inteligencia Artificial de una compa\u00f1\u00eda en acci\u00f3n. La IA est\u00e1 en constante evoluci\u00f3n, estos son algunos de los servicios que la Inteligencia Artificial y las herramientas de\u00a0Machine Learning\u00a0puede ofrecer en un contact center:<\/p>\n\n\n\n La Inteligencia Artificial<\/strong> haciendo de celestina. Y tranquilo, no hablamos de Tinder en tiempos de contact center, pero casi. La IA consigue que las llamadas entren directamente al agente m\u00e1s adecuado para cada una de ellas, en funci\u00f3n de los datos sobre la consulta del cliente, la experiencia de cada agente, la complejidad de la llamada, etc.<\/p>\n\n\n\n Tan sencillo y, a la vez, tan complejo, como saber si el cliente llama enfadado antes de coger el tel\u00e9fono. La Inteligencia Artificial puede analizar o detectar el contexto<\/strong> de la interacci\u00f3n del contact center utilizando informaci\u00f3n como datos hist\u00f3ricos sobre el cliente involucrado. As\u00ed, el agente ya sabe c\u00f3mo, cu\u00e1ndo, por qu\u00e9 y c\u00f3mo interactu\u00f3 por \u00faltima vez con la empresa.<\/p>\n\n\n\n Aunque seguro que ya lo has intuido, el PLN no se reduce a un chatbot o a un asistente de conversaci\u00f3n. En realidad, es cualquier tecnolog\u00eda relacionada con el lenguaje humano<\/strong>, ya sea en voz hablada o en texto escrito.<\/p>\n\n\n\n El PLN<\/strong> puede distinguir el correo electr\u00f3nico del spam, categorizar documentos seg\u00fan su contenido de texto, resumir aspectos destacados relevantes de documentos m\u00e1s largos, transcribir autom\u00e1ticamente conversaciones de voz grabadas, convertir texto escrito en voz y extraer cl\u00e1usulas relevantes de un contrato legal. Incluso transcribir, en tiempo real, una conversaci\u00f3n entre agente y cliente.<\/p>\n\n\n\nIA en el contact center<\/h2>\n\n\n\n
Designaci\u00f3n de agentes personalizada<\/h2>\n\n\n\n
\u00a0El contexto es clave<\/h2>\n\n\n\n
C\u00f3mo el PLN habla con los clientes<\/h2>\n\n\n\n