NLP e Machine Learning: una connessione sempre più stretta per la nuova comunicazione

I progressi dell’NLP

Tutti conosciamo il concetto di intelligenza artificiale, una tecnologia che ci supporta quotidianamente nella vita di tutti i giorni e che è diventata un’alleata preziosissima anche per le aziende. In particolare l’IA analizza feedback, fornisce supporto clienti automatico, velocizza i processi ecc.

L’intelligenza artificiale si suddivide però in tante forme e concetti, ed uno dei più importanti è l’NLP (Naturale Language Processing). Potrebbe sembrare una tecnologia a noi sconosciuta, ma la utilizziamo tutti i giorni. Gli assistenti virtuali, come Alexa e Siri, ad esempio basano il loro funzionamento proprio sul Naturale Language Processing.

L’NLP, soprattutto negli ultimi anni, si è diffusa a macchia d’olio in tutti i settori aziendali. Nei successivi paragrafi ti spiego come applicare l’NLP per le tue esigenze specifiche, un settore in cui noi di Humable abbiamo trovato soluzioni adatte per ogni necessità.

Cos’è il Natural Language Processing?

NLP e Machine Learning

L’NLP fa riferimento all’interazione tra computer e linguaggio umano, che viene analizzato e scandagliato da sofisticati algoritmi. Oltre ai già citati assistenti virtuali, la tecnologia NLP è presente: nei filtri anti-spam, nei messaggi vocali, nel completamento automatico del testo, nel controllo ortografico e nelle parole chiave correlate durante le ricerche ecc.

Il computer, in base al contesto ed all’apprendimento precedente, è in grado di correggere o individuare la parola più indicata secondo le proprie necessità. In effetti è la stessa cosa che potrebbe fare tranquillamente un essere umano, ma con un dispendio di risorse e di tempo maggiore.

La tecnologia NLP riesce a processare una mole straordinaria di dati in pochissimi secondi, operazione che magari avrebbe richiesto settimane o addirittura mesi per un’intelligenza umana. Grazie alle loro straordinarie peculiarità i sistemi NLP sono approdati rapidamente nei meccanismi aziendali.

I vantaggi dell’NLP nelle aziende

Il marketing è un concetto fondamentale per tutte le aziende, ma il suo significato principale non è tanto vendere, quanto piuttosto comunicare. C’è una comunicazione continua tra dipendenti, clienti ed aziende, i cui dati andrebbero estrapolati ed analizzati per migliorare le interazioni. Basti pensare a tutti i dati che vengono scambiati prima, durante e dopo una vendita. Ebbene la tecnologia NLP può svolgere questa operazione in poco tempo e senza alcuna fatica.

Uno degli esempi di NLP più gettonati è rappresentato dai chatbot. La maggior parte dei siti aziendali e degli e-commerce è dotata di piccole finestre di chat, generalmente in basso a destra, tramite le quali i clienti possono chiedere informazioni o fare domande. Ebbene dietro quella finestra non sempre si cela un essere umano, ma una macchina che svolge alla perfezione gli stessi compiti di una persona. Col tempo infatti viene “addestrata” a rispondere alle domande sempre più frequenti e, grazie al machine learning, apprende nuove nozioni.

Altra tecnologia sempre più diffusa in ambito di Natural Language Processing è la traduzione automatica, che negli ultimi anni ha fatto passi da giganti. Alla luce di un processo di globalizzazione ormai inarrestabile, per un’azienda multinazionale, o che punta a varcare i confini nazionali per raggiungere nuovi mercati, è fondamentale comunicare in modo rapido e diretto con potenziali partner o clienti stranieri.

Un ultimo esempio che possiamo fare riguarda l’analisi dei sondaggi. I sistemi NLP migliorano l’esperienza dei clienti, suggerendo le parole più frequenti durante la ricerca di un prodotto o di un servizio, ma anche quella delle aziende. Sono infatti in grado di analizzare i dati e la tendenza di parole chiave, suggerendo i principali trend del momento e fornendo indicazioni utili sulle preferenze dei clienti per targettizzarli meglio.

machine learning, le principali applicazioni

machine learning significa letteralmente apprendimento automatico, e indica la capacità delle macchine di apprendere senza essere state preventivamente programmate. I robot agiscono come delle “spugne”, capaci di assorbire dati ed informazioni per poi elaborarli, interpretarli e riutilizzarli a seconda del contesto. Il machine learning ha a che fare col linguaggio, quindi con il Natural Language Processing.

Le ricerche sui motori di ricerca sono dettate proprio dai sistemi di machine learning, che tramite appositi algoritmi forniscono una lista di risultati pertinenti. Altri esempi di machine learning sono i filtri anti-spam delle e-mail, che intercettano i messaggi indesiderati e li spediscono direttamente nello spam. Nel settore della finanza questo sistema è fondamentale per bloccare frodi e furti di dati e identità.

Il machine learning ha trovato ampia diffusione nella ricerca scientifica, riuscendo a diagnosticare tumori o malattie rare per prevenirli ed intervenire in tempo utile. Altri esempi ancora sono il riconoscimento vocale, l’identificazione della scrittura manuale o i sistemi di guida automatica.

Le nostre soluzioni facilitano l’apprendimento automatico da parte delle macchine, che riescono a compiere azioni sempre più complesse e sofisticate.

Noi di Humable ti aiutiamo ad usare l’intelligenza artificiale per creare modelli di comunicazione sempre più sofisticati con i clienti. Se vuoi sapere come minimizzare gli errori, aumentare la produttività e trasformare i dati in valore, contattaci.

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