¡Apren­da có­mo pro­ce­sar len­gua­je na­tu­ral con apps co­mer­cia­les!

Aun­que pa­sa des­aper­ci­bi­do, el pro­ce­sa­mien­to del len­gua­je na­tu­ral (PNL) es más que una tec­no­lo­gía emer­gen­te en las em­pre­sas, es una he­rra­mien­ta po­pu­lar uti­li­za­da am­plia­men­te to­dos los días.

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Aun­que pa­sa des­aper­ci­bi­do, el pro­ce­sa­mien­to del len­gua­je na­tu­ral (PNL) es más que una tec­no­lo­gía emer­gen­te en las em­pre­sas, es una he­rra­mien­ta po­pu­lar uti­li­za­da am­plia­men­te to­dos los días. La bús­que­da en lí­nea, la re­vi­sión or­to­grá­fi­ca y ca­si cual­quier ca­rac­te­rís­ti­ca

Si es­tu­vie­ra bus­can­do ma­nual­men­te in­for­ma­ción de un con­jun­to de do­cu­men­tos, tam­bién ana­li­za­ría las pa­la­bras cla­ve.

que in­vo­lu­cre al idio­ma in­cor­po­ra al­go­rit­mos de pro­ce­sa­mien­to de len­gua­je na­tu­ral.

Es­tos al­go­rit­mos en- se­ñan a las compu­tado­ras a usar la len­gua co­mo per­so­nas. Si es­tu­vie­ra bus­can­do ma­nual­men­te in­for­ma­ción de un con­jun­to de do­cu­men­tos, tam­bién ana­li­za­ría las pa­la­bras cla­ve, al igual que los mo­to­res de bús­que­da. Es por eso que la tra­duc­ción au­to­má­ti­ca, la pri­me­ra for­ma de PNL, se ins­pi­ró en las téc­ni­cas de des­ci­fra­do de la Se­gun­da Gue­rra Mun­dial.

Los desa­rro­lla­do­res es­pe­ra­ban que la tra­duc­ción ins­tan­tá­nea trans­cri­bie­ra el ru­so al in­glés. Los re­sul­ta­dos fue­ron ho­rri­bles, pe­ro los co­di­fi­ca­do­res si­guie­ron su tra­ba­jo y na­ció un nue­vo ti­po de apren­di­za­je au­to­má­ti­co. Co­mo una em­pre­sa no pue­de cre­cer in­ter­na­cio­nal­men­te sin las tra­duc­cio­nes, PNL fue una tec­no­lo­gía con un ca­so de ne­go­cio des­de el prin­ci­pio. Hoy en día, es tan in­te­gral en el lu­gar de tra­ba­jo co­mo la co­mu­ni­ca­ción mis­ma.

A con­ti­nua­ción, se de­ta­llan cua­tro apli­ca­cio­nes co­mer­cia­les de PNL que no se pen­sa­rían dos ve­ces an­tes de usar­las ma­ña­na. Si su em­pre­sa es­tá bus­can­do ha­cer uso de es­ta uti­li­dad, aquí hay al­gu­nos lu­ga­res pa­ra co­men­zar.

1. Tra­duc­ción au­to­má­ti­ca neu­ro­nal

La tra­duc­ción au­to­má­ti­ca (MT) so­lía ser un mo­ti­vo pa­ra reír, pe­ro aho­ra es bas­tan­te bue­na. Da­do que el soft­wa­re de pro­ce­sa­mien­to de len­gua­je na­tu­ral apren­de el idio­ma en la for­ma en que lo ha­ce una per­so­na; pien­se en la MT tem­pra­na co­mo un ni­ño pe­que­ño.

Con el tiem­po, se agre­ga­ron más pa­la­bras a un mo­tor y pron­to hu­bo un ado­les­cen­te que no se ca­lla­ba. La ca­li­dad de la

La ex­tra­po­la­ción de nue­vos tér­mi­nos (co­mo “cre­ci­mien­to del ne­go­cio”) evi­ta que los can­di­da­tos ca­li­fi­ca­dos cai­gan en­tre las grie­tas; y da­do que las mu­je­res y las mi­no­rías uti­li­zan el len­gua­je de ma­ne­ra di­fe­ren­te, el pro­ce­so ase­gu­ra que tam­po­co lo ha­gan.

MT de­pen­de in­trín­se­ca­men­te de la can­ti­dad de pa­la­bras que se le brin­de, lo que lle­va tiem­po y ha­ce que sea di­fí­cil de es­ca­lar.

Afor­tu­na­da­men­te pa­ra las com­pa­ñías que no quie­ren es­pe­rar a que un mo­tor ma­du­re, hay una tra­duc­ción au­to­má­ti­ca neu­ro­nal. En 2016, Bing Trans­la­tor, de Mi­cro­soft, se con­vir­tió en el pri­me­ro en lan­zar la tec­no­lo­gía. Goo­gle Trans­la­te y Ama­zon Trans­la­te aho­ra ofre­cen sis­te­mas com­pe­ti­ti­vos.

An­tes de es­to, la MT fun­cio­na­ba en una so­la di­rec­ción, por ejem­plo, del es­pa­ñol al in­glés. Si se que­ría tra­du­cir del in­glés al es­pa­ñol ha­bía que em­pe­zar de nue­vo con un con­jun­to de da­tos di­fe­ren­tes; y si desea­ba agre­gar un ter­cer idio­ma, bueno, eso era una lo­cu­ra.

Pe­ro con la tra­duc­ción au­to­má­ti­ca neu­ro­nal, los in­ge­nie­ros pue­den apli­car in­for­ma­cio­nes cru­za­das. Es­to ace­le­ra ra­di­cal­men­te el desa­rro­llo, lle­van­do un mo­tor de MT de ce­ro a cien en me­ses y años. Co­mo re­sul­ta­do, las or­ga­ni­za­cio­nes pue­den usar es­ta he­rra­mien­ta de ma­ne­ra se­gu­ra pa­ra trans­cri­bir con­te­ni­dos de ba­jo im­pac­to, co­mo re­vi­sio­nes de pro­duc­tos, do­cu­men­tos nor­ma­ti­vos que na­die lee y el co­rreo elec­tró­ni­co.

Sin em­bar­go, hay que ha­cer una ad­ver­ten­cia, las uti­li­da­des gra­tui­tas de tra­duc­ción au­to­má­ti­ca, neu­ro­na­les o no, son un ries­go pa­ra la se­gu­ri­dad de los da­tos. Una su­pues­ta fu­ga de Trans­la­te.com dio lu­gar a la apa­ri­ción de con­tra­se­ñas, con­tra­tos y otras in­for­ma­cio­nes de iden­ti­fi­ca­ción per­so­nal (PII) en los re­sul­ta­dos de bús­que­da de Goo­gle.

La MT en sí mis­ma es per­fec­ta­men­te se­gu­ra, si uti­li­za el ti­po profesional crea­do a me­di­da por Asia On­li­ne, Sys­tran y otros. So­lo ten­ga cui­da­do con lo que in­gre­sa en las op­cio­nes gra­tui­tas en lí­nea.

2. Chat­bots

Bots sim­pli­fi­ca la fun­cio­na­li­dad al in­te­grar­se en pro­gra­mas co­mo Slack, Sky­pe y Mi­cro­soft Teams. Cuan­do en­tra­ron al es­ce­na­rio por pri­me­ra vez, los chat­bots es­ta­ban orien­ta­dos al con­su­mi­dor. Por ejem­plo, si es­cri­bió “piz­za” en Fa­ce­book Mes­sen­ger, un bot de Domino’s le so­li­ci­ta­rá que ha­ga su pe­di­do. Mien­tras que los pun­tos tác­ti­les co­mo es­tos pue­den ayu­dar a im­pul­sar las ven­tas B2C, en un mun­do B2B na­die quie­re com­prar re­cor­da­to­rios que los in­te­rrum­pan en Slack.

Por ello, du­ran­te el año pa­sa­do las star­tups han apli­ca­do la tec­no­lo­gía a otras áreas: la ma­yo­ría de los bots em­pre­sa­ria­les op­ti­mi­zan la HR. Pri­me­ro es­tá Ta­lla, una uti­li­dad de pro­ce­sa­mien­to del len­gua­je na­tu­ral que res­pon­de pre­gun­tas co­mu­nes de los em­plea­dos co­mo: “¿Cuán­to me que­da de va­ca­cio­nes?” o “¿Cuán­do co­mien­za mi se­gu­ro?”

Chat­bot Polly en­cues­ta a los tra­ba­ja­do­res, des­de su sa­tis­fac­ción con el si­tio la­bo­ral has­ta cuá­les bo­ca­di­llos quie­ren en el cuar­to de des­can­so. Lue­go es­tá Grow­bot, un bot de Slack and Teams, que mo­ni­to­rea el chat pa­ra ver con qué fre­cuen­cia los fun­cio­na­rios se com­ple­men­tan en­tre sí. Cuan­do se uti­li­zan pa­la­bras co­mo “fe­li­ci­ta­cio­nes”, “aplau­sos” y “apoyos”, el per­so­nal re­ci­be una re­com­pen­sa. El co­fun­da­dor y CEO, Je­remy Van­dehey, di­jo que es­to ayu­da a los ge­ren­tes a me­jo­rar la re­ten­ción y la mo­ral.

3. He­rra­mien­tas de con­tra­ta­ción

So­bre el te­ma de los re­cur­sos hu­ma­nos, el soft­wa­re de pro­ce­sa­mien­to del len­gua­je na­tu­ral ha ayu­da­do du­ran­te mu­cho tiem­po a los en­car­ga­dos de con­tra­ta­ción a cla­si­fi­car los cu­rrícu­los. Usan­do las mis­mas téc­ni­cas que la bús­que­da en Goo­gle, las he­rra­mien­tas au­to­má­ti­cas de se­lec­ción de can­di­da­tos es­ca­nean las ho­jas de vi­da de los so­li­ci­tan­tes pa­ra iden­ti­fi­car a aque­llos con los an­te­ce­den­tes ne­ce­sa­rios pa­ra un em­pleo.

Pe­ro, al igual que la MT tem­pra­na, los al­go­rit­mos de se­lec­ción usa­dos por es­tas pla­ta­for­mas co­me­tie­ron mu­chos erro­res. Su­pon­ga que un apli­can­te se de­no­mi­na a sí mis­mo una “llu­via de ideas pa­ra el cre­ci­mien­to em­pre­sa­rial” en lu­gar de un “re­pre­sen­tan­te de ven­tas ex­terno”, su CV no se mos­tra­ría en los re­sul­ta­dos y la em­pre­sa pa­sa­ría por al­to a un can­di­da­to crea­ti­vo y orien­ta­do por el clien­te.

Los sis­te­mas de ac­tua­les van más allá de la coin­ci­den­cia exac­ta de pa­la­bras cla­ve. Scout, por ejem­plo, abor­da el pro­ble­ma de los si­nó­ni­mos bus­can­do las pa­la­bras esen­cia­les pro­por­cio­na­das ori­gi­nal­men­te por HR; y lue­go usa los re­sul­ta­dos pa­ra iden­ti­fi­car los nue­vos vo­ca­blos que de­be bus­car.

La ex­tra­po­la­ción de nue­vos tér­mi­nos (co­mo “cre­ci­mien­to del ne­go­cio”) evi­ta que los can­di­da­tos ca­li­fi­ca­dos cai­gan en­tre las grie­tas; y da­do que las mu­je­res y las mi­no­rías uti­li­zan el len­gua­je de ma­ne­ra di­fe­ren­te, el pro­ce­so ase­gu­ra que tam­po­co lo ha­gan.

Por su­pues­to, hay as­pi­ran­tes que no se pue­den con­si­de­rar si no apli­can. Pa­ra abor­dar ese pro­ble­ma, es­tá Tex­tio. El co­fun­da­dor y di­rec­tor ge­ne­ral, Kie­ran Sny­der, ex­pli­có que la he­rra­mien­ta de es­cri­tu­ra au­men­ta­da usa la ca­te­go­ri­za­ción se­mán­ti­ca, una téc­ni­ca de pro­ce­sa­mien­to del len­gua­je na­tu­ral, pa­ra ayu­dar a los re­clu­ta­do­res a crear des­crip­cio­nes de tra­ba­jo neu­tras en cuan­to al gé­ne­ro. Al ano­tar las pu­bli­ca­cio­nes en una es­ca­la de ce­ro a 100 mien­tras es­cri­be, Tex­tio brin­da vo­ca­bu­la­rio, sin­ta­xis y su­ge­ren­cias de for­ma­to co­mo “agre­gar más vi­ñe­tas.

Im­ple­men­te es­tos cam­bios y los es­tu­dios de ca­sos de clien­tes su­gie­ren que ve­rá una me­jo­ra ra­di­cal en los nú­me­ros de los so­li­ci­tan­tes. Sny­der di­jo que John­son & John­son ex­pe­ri­men­tó un au­men­to del 9% en las can­di­da­tas, Avery Den­ni­son vio un au­men­to del 60% y Ex­pe­dia des­cu­brió que los em­pleos que eran neu­tra­les con res­pec­to al gé­ne­ro eran cu­bier­tos ca­si tres se­ma­nas más rá­pi­do.

4. Bús­que­da con­ver­sa­cio­nal

Al igual que Ta­lla, Se­cond Mind quie­re res­pon­der las pre­gun­tas de to­dos sus em­plea­dos. Pe­ro es­ta he­rra­mien­ta no es un bot: es una pla­ta­for­ma ac­ti­va­da por voz que es­cu­cha en las reunio­nes de la com­pa­ñía frases co­mo “lo que son” y “me pre­gun­to”. Cuan­do las ana­li­za, la función de bús­que­da de Se­cond Mind en­tra en ac­ción, bus­can­do una res­pues­ta pa­ra el res­to de la ora­ción.

Por ejem­plo, que es­tá en una jun­ta y al­guien di­ce: “¿Cuál fue el re­torno de la in­ver­sión el año pa­sa­do?” Si­len­cio­sa­men­te, Se­cond Mind es­ca­nea­rá las fi­nan­zas de la com­pa­ñía, o lo que sea que pre­gun­ten; y lue­go mos­tra­rá los re­sul­ta­dos en una pan­ta­lla en la sa­la.

El fun­da­dor, Kul Singh, in­di­có que el em­plea­do pro­me­dio pa­sa el 30% del día re­co­pi­lan­do in­for­ma­ción, lo que le cues­ta a las com­pa­ñías más de USD$ 14 mil por per­so­na al año. Al agi­li­zar la in­da­ga­ción en con­ver­sa­cio­nes en tiem­po real, Se­cond Mind pro­me­te me­jo­rar la pro­duc­ti­vi­dad.

“Se su­po­ne que Wol­fram, Se­man­tic Ma­chi­nes, Nuan­ce y Mi­cro­soft tie­nen en desa­rro­llo pro­yec­tos re­la­cio­na­dos”, ase­gu­ró Rob May, co­fun­da­dor y CEO de Ta­lla.

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