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Lenguaje natural e inteligencia predictiva

Lenguaje natural e inteligencia predictiva, el coctel perfecto para democratizar la analítica de datos

Si hablamos del lenguaje natural e inteligencia predictiva, estamos hablando de que las máquinas ya entienden y procesan nuestro lenguaje natural. Gracias a tecnologías como IBM Watson Analytics.

No es ciencia ficción, sino una realidad que cualquier empresa puede utilizar para mejorar sus procesos de negocio.

Desde Funway Resort residencia de estudiantes de Madrid les mostramos cómo hacerlo.

Hace unos años, si alguien le hubiera preguntado qué le respondió su teléfono o computadora sobre si este día era bueno para realizar una transacción de negocio, o por qué este mes no llegaron los clientes esperados a su restaurante, tal vez hubiera pensado: “de qué habla este tipo”.

Avances del leguaje natural e inteligencia predictiva

Actualmente, con los avances en el procesamiento de lenguaje natural e inteligencia predictiva, nos ofrecen una fiabilidad alta de las respuestas de los equipos por ejemplo móviles.

Soluciones como IBM Watson Analytics son la respuesta.

Esta herramienta de IBM ayuda a que cualquier persona pueda tener acceso a un análisis de datos de su negocio, con sólo seguir unos cuantos pasos. Es la democratización de esta tecnología que puede ayudarle a tomar mejores decisiones y a predecir cómo y cuándo es importante realizar inversiones, o mejor esperar un poco más para no generar pérdidas a la organización.

El procesamiento del lenguaje natural es un aspecto del aprendizaje automático, de los grandes datos y de la inteligencia artificial, que tiene el potencial de cambiar la forma en que se toman decisiones, saber qué podría pasar y adelantarse a posibles riesgos.

El aprendizaje del lenguaje natural

En términos básicos, el procesamiento del lenguaje natural es la capacidad de una computadora para entender el habla humana, tal como se expresa una persona con otra.

Es la diferencia entre decir: “Siri, ¿dónde está la cafetería más cercana?” y “Buscar cafeterías con los precios más baratos y el mejor cortado”.

Durante mucho tiempo, las búsquedas en línea tuvieron que ser hechas utilizando secuencias de palabras combinadas con términos de búsqueda booleanos (donde se define la relación entre palabras) que terminaron sin ser una conversación tradicional entre dos personas.

Sin embargo, hoy en día diversas plataformas pueden responder una pregunta exactamente como se lo haría un amigo. Además, los resultados son muy fiables.

El mismo reconocimiento del lenguaje natural se está desarrollando para el habla digital. Asistentes de Inteligencia Artificial como Siri, Cortana y Google Now son buenos ejemplos de esto.

Aunque parece sencillo para un humano responder a una pregunta de lenguaje natural, es una tarea increíblemente compleja para una computadora, que requiere muchos cálculos y predicciones, lo cual debe ocurrir en la nube y en una fracción de segundo.

Lo fascinante es que, mientras que un ser humano entiende inherentemente lo que se dice, una computadora realmente no puede decir que entiende el lenguaje. Puede analizar las diferentes palabras, el contexto, el uso gramatical, etc. y luego hacer una predicción sobre qué respuesta será la mejor, pero en realidad no entiende lo que estamos diciendo.

Uno de los objetivos del procesamiento del lenguaje natural, es acabar con los lenguajes de programación como Java, Ruby o C, y reemplazarlos con instrucciones humanas en lo que respecta al habla.

Otro es la inteligencia artificial realista, en la que la computadora puede reaccionar e interactuar con un ser humano sin problemas.

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