O conceito NLP (Natural Language Processing em inglês), ou melhor, processamento de linguagem natural, refere-se à vertente da IA (Inteligência Artificial) que permite às máquinas entender, interpretar e manipular a linguagem humana para automatizar tarefas, analisar de dados e gerenciar documentos — entre outras características. Em meio a diversas vantagens, essa tecnologia, pode, aliás, proporcionar mais eficiência operacional e significativa redução de custos para empresas e organizações — além de torná-las mais competitivas.

Além das palavras

É apropriado, porém, observar que alguns aspectos vão além da simples análise das palavras — como contexto da interação, sintaxe, semântica, interpretação de textos e percepção de sentimentos. Ao alimentar algoritmos de Machine Learning (ML) com tais elementos, as máquinas aprendem a identificar nuances específicas em cada interação — e, desse modo, passam a interpretar com maior precisão as necessidades e demandas dos usuários.

Sua majestade, o cliente!

Muito bem! A utilização desses algoritmos permite que as companhias automatizem o atendimento, processem pedidos com mais eficácia e obtenham valiosos insights com base nos feedbacks recebidos. Em outras palavras, isso significa que é possível gerar recomendações personalizadas para oferecer mais e melhores experiências aos consumidores ao longo de suas jornadas de compra — e, desse modo, fidelizá-los.

Potencializando a jornada digital

Certo — aqui é importante observar que a jornada digital de empresas e organizações está diretamente relacionada à necessidade de se transformar — e, principalmente, de se adaptar a um ambiente cada vez mais virtual. Sob tal cenário, pode-se dizer, sem embargo, que o NLP é vital para potencializar essa transição. Aqui estão, portanto, 14 aplicações que exemplificam sua importância em meio à transformação digital:

1. Atendimento ao cliente com chatbots

A implementação de chatbots para atendimento ao cliente é uma das aplicações mais comuns nesse sentido. Vale destacar que, ao entender (e responder) perguntas frequentes, esses bots otimizam o processo de atendimento e proporcionam significativa redução de custos.  

2. Análise de sentimento

Ao utilizar NLP para analisar o sentimento dos clientes em relação a produtos, serviços ou à marca como um todo — além de examinar comentários em redes sociais e avaliações on-line, por exemplo — é possível obter valiosos insights para aprimorar a experiência do cliente.

3. Automação de processos internos

Aplicações de processamento de linguagem natural podem ler e interpretar documentos automaticamente, como e-mails, contratos ou relatórios — facilitando, desse modo, a organização e a recuperação de informações.

4. Recomendação Personalizada

Em plataformas de e-commerce, tais sistemas podem ser usados para analisar o histórico de buscas e o comportamento do usuário, a fim de oferecer recomendações mais relevantes e precisas — melhorando, assim, a experiência de compra.

5. Assistentes virtuais

Empresas que desejam aumentar sua eficiência no ambiente corporativo têm utilizado, cada vez mais, assistentes virtuais estruturados em processamento de linguagem natural como Alexa, Siri ou o Google Assistant, para tarefas cotidianas (agendamento de reuniões e busca de informações, entre outras).

6. Tradução automática

É importante mencionar também a capacidade de traduzir conteúdo automaticamente, atividade imprescindível em organizações globais — já que permitem uma comunicação mais fluida entre equipes em diferentes regiões do planeta.

7. Análise e geração de conteúdo

Outro grande benefício proporcionado é o auxílio para analisar grandes volumes de conteúdo e extrair informações-chave — e até mesmo para gerar resumos e relatórios.

8. Busca inteligente

Sistemas de NLP em mecanismos de busca podem levar à melhor compreensão das intenções dos usuários e, por consequência, à disponibilização de resultados mais relevantes e precisos.

9. Formação e educação

Outro grande benefício é a utilização em plataformas educacionais para avaliar a qualidade das respostas, obter sugestões sobre materiais de leitura com base na compreensão dos alunos e, ainda, criar tutoriais personalizados.

10. Monitoramento de conformidade

A tecnologia pode ser muito útil, em setores regulamentados, para o monitoramento de comunicações e documentos, a fim de garantir que estejam em conformidade com as normas e regras vigentes.

11. Reconhecimento de voz

A NLP também pode ser aplicada, por meio da interpretação da fala humana, em dispositivos ativados por voz como, por exemplo, assistentes virtuais domésticos e funcionalidades de ditado em aparelhos mobile.

12. Monitoramento e inteligência de negócios

Empresas e organizações podem monitorar, de modo automático, notícias, relatórios e outras fontes de informação, a fim de obter insights de mercado e identificar tendências emergentes.

13. Prevenção de fraudes

Detecção de atividades suspeitas mensagens fraudulentas.

14. Acessibilidade

Um poderoso instrumento para pessoas com deficiências, o reconhecimento de voz possui grande utilidade para quem tem dificuldades em digitar, por exemplo. Já a conversão de texto em fala pode auxiliar pessoas com deficiência visual — entre outras aplicações.

Considerações finais

Não há dúvida que a utilização da NLP vem se tornando cada vez mais estratégica para empresas e organizações, capacitando-as para avançar em meio ao complexo cenário digital. No entanto, em que pesem a precisão e a efetividade de sua associação com técnicas avançadas de Machine Learning — que permitem às máquinas não apenas entender, mas também prever as necessidades dos usuários com base em padrões de linguagem e comportamento — há outros aspectos fundamentais que devem ser levados em conta.

Ética e escalabilidade

Observar os padrões de ética e privacidade, por meio da adoção de práticas de segurança, é condição essencial para garantir que os direitos dos usuários sejam respeitados — além de possibilitar o estabelecimento de uma relação de confiança com eles.  Há, ainda, outro fator vital — mas do ponto de vista técnico: a escalabilidade. Soluções de NLP devem ser projetadas para escalarem à medida em que a organização cresce e os volumes de dados aumentam — assim como a necessidade de contar com uma infraestrutura robusta e algoritmos eficientes para lidar com tais quantidades em tempo real.

Finalmente, é sempre sensato compreender limites.

A confiança na tecnologia deve ser equilibrada com uma compreensão analítica e realista acerca de sua capacidade. Mesmo com os avanços em relação à Inteligência Artificial nos últimos anos, ainda há um longo caminho até que as máquinas consigam entender e interpretar, de fato, a linguagem (que é intrinsecamente complexa e ambígua) da mesma maneira que um ser humano. De qualquer maneira, o NLP é, de fato, um poderoso aliado para promover a transformação digital no mundo dos negócios; seu real valor, todavia, está diretamente relacionado à maneira como for integrado à estratégia das operações do negócio — e, principalmente, do respeito às normas éticas e técnicas.