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Natural Language Processing: AI e Linguaggio Umano

Un ponte tra Intelligenza Artificiale e Interazione Umana

Il Natural Language Processing (NLP) sta rivoluzionando il modo in cui le aziende interagiscono con i dati, rendendo l’interazione più umana e intuitiva. BePeople utilizza l’Intelligenza Artificiale (IA) e il NLP, ed ha appena compiuto un salto di livello grazie all’integrazione nativa di Azure OpenAI Service.

Cos’è il Natural Language Processing e perché è importante per le aziende

Il NLP è una branca dell’IA che si concentra sulla comprensione e l’interpretazione del linguaggio umano da parte delle macchine. Questa tecnologia permette alle macchine di leggere, comprendere e rispondere al linguaggio umano in modo naturale e intuitivo, rendendo possibile una comunicazione più fluida tra umani e macchine.

Per le aziende, il NLP offre un’opportunità senza precedenti di interagire con i dati in un modo più umano. Questo può portare a una maggiore efficienza, a una migliore comprensione dei dati e a una migliore esperienza utente. Dall’altra parte i costi di implementazione sono considerati un investimento in quanto prevedono il coinvolgimento di persone con alto livello di competenza progettuale e analitica.

Il NLP aiuta le aziende a migliorare la comunicazione uomo-macchina rendendo la fase di analisi di una grande quantità di dati o di testo molto più orientata alla presa di decisioni piuttosto che alla semplice visualizzazione. . Ad esempio, può essere utilizzato per analizzare i feedback dei clienti, per estrarre informazioni da report o da rapporti di fornitori, per tradurre testi in diverse lingue o per individuare mancanze o punti di forza nei processi.

BePeople utilizza il NLP per offrire un’esperienza di gestione dei dati ancora più intuitiva e umana. Le persone possono interagire con il sistema utilizzando il linguaggio naturale, rendendo l’interrogazione del sistema personalizzata in base al ruolo e al settore aziendale. Grazie a un sistema di query, le richieste saranno specifiche per i propri obiettivi e allo stesso tempo si adatteranno all’esperienza del management potenziando la tecnologia con testing reali.

I principali usi del Natural Language Processing nelle applicazioni aziendali

Il NLP ha una vasta gamma di applicazioni nelle aziende. Può essere utilizzato per migliorare l’interazione con i clienti, per analizzare i dati dei social media, per automatizzare i processi di assistenza al cliente e molto altro ancora. Tutto dipende dal risultato che si ha in mente di raggiungere.

Le aziende possono sfruttare il potere del NLP per migliorare la loro interazione con i dati. Ad esempio, lo possono utilizzare per analizzare i feedback dei clienti, per estrarre informazioni da grandi quantità di dati di testo o per trovare i punti di deboli dei competitor. Come? Interrogando semplicemente il sistema tecnologico.

Ci sono moltissime altre figure che possono beneficiare del NLP. Le variabili sono moltissime e cambiano a seconda del livello, del settore aziendale e degli orientamenti del business. Si tratta di una soluzione tecnologica che nel tempo apre le porte e moltissime potenzialità diventando un ponte tra quelle che sono le esigenze umane di comunicazione ad analisi e la capacità di processare grandi quantità di informazioni.

Utilizzo del NLP per l’Area Marketing

Il Natural Language Processing (NLP) ha una vasta gamma di applicazioni nelle aziende. Ecco alcuni esempi di come può essere utilizzato:

  1. Sentiment Analysis: Il NLP può essere utilizzato per eseguire l’analisi del sentiment sui dati dei social media. Questo può aiutare un marketing manager a capire come i clienti si sentono riguardo a un prodotto, un servizio o un brand. Ad esempio, una società di analisi dei media può utilizzare il NLP per analizzare i sentimenti dei clienti, permettendo alle aziende di identificare rapidamente le tendenze positive o negative relative ai loro prodotti o servizi.
  2. Customer Service: Il NLP può aiutare a identificare le richieste di assistenza o i problemi dei clienti sui social media. Questo può permettere al reparto vendite di rispondere più rapidamente e in modo più efficace alle esigenze dei clienti. Ad esempio, il NLP può aiutarti a monitorare i social media e rispondere rapidamente alle richieste dei clienti.
  3. Market Research: Il NLP può essere utilizzato per analizzare i trend e identificare le tendenze emergenti. Questo può aiutare a capire meglio il mercato e a sviluppare strategie di marketing più efficaci. Ad esempio, una società di bevande può scegliere di utilizzare il NLP per analizzare i dati dei social media e identificare le tendenze emergenti, permettendo loro di sviluppare nuovi prodotti in linea con queste tendenze.
  4. Brand Monitoring: Il NLP può essere utilizzato per monitorare come viene percepito un brand dal mercato attraverso i canali attivi. In questo modo è possibile prendere decisioni strategiche sulle campagne e il posizionamento attivando di conseguenza i reparti creativi e dando direttive su quelle che sono le attività del reparto comunicazione e marketing.

I vantaggi di una soluzione con NLP

I modelli basati su NLP variano – dall’assistenza clienti allo sviluppo aziendale fino alle funzioni finanziarie – così come i motivi per cui le organizzazioni scelgono diversi tipi di software, che si tratti di una piattaforma, di una soluzione cloud o open-source.

Secondo una ricerca tratta da ” The 2023 Expert NLP Survey Report – Trends driving NLP Investment and Innovation

le aziende che hanno scelto il software open-source danno come motivazione l’integrazione dell’automazione dei processi e la capacità di comprensione del linguaggio naturale

Il 45% ha scelto soluzioni cloud, per l’approccio AI basato su machine learning. Le piattaforme di linguaggio naturale hanno attirato il 47% per le loro capacità di sviluppo e manutenzione del modello, mentre le soluzioni SaaS specifiche per il caso d’uso erano popolari con il 40% degli utenti per il loro approccio AI simbolico, e il 40% per le loro prestazioni tecniche e scalabilità.

Conclusioni

C’è ambizione per il futuro In tutto il settore, indipendentemente dallo stato in cui si trova la loro NLP journey, le aziende non solo guardano con grande interesse ma vogliono aumentare gli investimenti e far crescere i modelli di NLP presenti o introdurli nella loro realtà. Con una tale rapidità di innovazione arriva la necessità di una conoscenza approfondita di questa tecnologia applicata alla Intelligenza Artificiale.