I dati sono ovunque. Una quantità enorme.
E molti di questi dati oggi si presentano sotto forma di linguaggio umano naturale. Basti pensare a tutte le e-mail, i post sui social media, i commenti, i libri, gli articoli e l'elenco continua.
Ma il linguaggio umano è complicato, ambiguo e disordinato. Praticamente l'opposto dei dati altamente strutturati con cui le macchine hanno a che fare.
Come è possibile che i computer capiscano il nostro linguaggio?
Questo articolo esplora l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), le sue applicazioni aziendali e il modo in cui può contribuire a rendere la business intelligence più semplice e accessibile a tutti.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di comprendere ed elaborare il linguaggio umano e di generare risposte.
Nella sua forma più elementare può:
Per comprendere e interpretare il linguaggio umano, i computer devono riconoscere e analizzare parole, frasi e il contesto di un contenuto.
Esempio | Se scrivo: 'Le auto sono blu', la macchina dovrebbe capire che 'auto' è il soggetto, 'sono' è il verbo e 'blu' è l'aggettivo che descrive le auto. Ma 'cars' può riferirsi anche al film d'animazione Pixar, non solo al veicolo; il suo significato dipenderà dal contesto della frase.
L'NLP è il processo che aiuta la macchina a capire se la parola "cars" sta per automobili o per il film.
Oggi, strumenti come gli assistenti vocali, i motori di ricerca e i traduttori linguistici utilizzano tutti tecniche di PNL per svolgere i loro compiti.
E che dire degli affari?
L'elaborazione del linguaggio naturale in ambito aziendale contribuisce a rendere gli strumenti analitici più accessibili, democratici e facili da interagire per l'utente finale.
Vediamo come.
La natural language analytics è una forma di search-driven analytics che rende più facile e accessibile per gli uomini d'affari porre domande, grazie al linguaggio naturale.
Riconoscendo entità come nomi, luoghi o date dal corpo di un testo (un processo chiamato "named entity recognition"), i computer capiscono cosa è stato chiesto(classificazione del testo), recuperano le informazioni necessarie e infine presentano le intuizioni in diversi formati, come visualizzazioni o testi.
Esempio | Se siete un rappresentante di vendita che vuole indagare sulle prestazioni aziendali e chiedete "Mostrami l'andamento delle vendite dei titolari di pc negli ultimi tre mesi", il sistema crea un grafico a linee che mostra l'andamento delle vendite nei tre mesi.
Grazie alla Natural Language Analytics le persone possono chiedere dati in un linguaggio umano naturale, come se stessero parlando con un collega.
Questo tipo di funzione può anche essere potenziata con elementi come il completamento automatico, che utilizza l'NLP e l'apprendimento automatico per prevedere con la massima probabilità la parola da scrivere successivamente. Pensate a quando scrivete un'e-mail; Gmail di solito vi suggerisce quale parola scrivere dopo.
Immaginate di analizzare qualsiasi tipo di dialogo tra la vostra azienda e i vostri clienti per ottenere informazioni sulla loro esperienza.
L'analisi conversazionale è la pratica di utilizzare l'intelligenza artificiale, in particolare le tecniche di PNL, per ricavare dati dalle conversazioni umane con i clienti e rispondere in modo appropriato.
Incorpora alcune funzionalità aggiuntive: il riconoscimento vocale e la risposta vocale. Rende possibile parlare con gli assistenti virtuali, semplicemente riconoscendo un input vocale e leggendo la risposta come un essere umano.
L'analisi conversazionale aiuta anche a mantenere il contesto, in modo che se si chiedono ulteriori informazioni, non si debba ripetere ogni volta l'intera domanda.
Esempio | Se un responsabile delle vendite chiede: "Quali sono le vendite di questo prodotto nell'ultimo trimestre nell'area EMEA?", riceve la risposta e poi chiede: "E negli Stati Uniti?", il sistema può capire che sta chiedendo le stesse informazioni solo in un'altra regione (gli Stati Uniti e non l'EMEA).
I sistemi più avanzati possono anche anticipare nuove domande, fare previsioni e indagare sul perché di un evento(analisi diagnostica).
Crystal è la piattaforma di intelligenza artificiale generativa per la business intelligence che supporta il linguaggio naturale e l'analisi conversazionale per rendere i dati accessibili a tutti i dipendenti.
Si tratta di un approccio human-first che consente alle persone che lavorano in azienda di accedere e interagire con i dati attraverso conversazioni naturali, ricevere raccomandazioni e collaborare in un'unica piattaforma facile da usare e intuitiva.
I classificatori NLP rappresentano il cuore delle capacità intelligenti di Crystal. Ogni classificatore è specializzato nel rilevare e comprendere aspetti specifici della conversazione con la persona.
Crystal si affida a più modelli di classificazione AI per interpretare tutte le richieste o gli input conversazionali degli utenti, dalle interazioni di chat ai riferimenti specifici ad argomenti.
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La questione non è "se", piuttosto "quando" l'IA generativa sarà integrata ovunque nel mondo aziendale. Noi crediamo che, quando accadrà, dovrà essere fatto in modo sicuro, offrendo alle aziende un accesso privato ai propri dati, mettendo sempre le persone al primo posto.
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