Czy jednak do wszystkich zadań biznesowych najlepiej nadają się właśnie ChatGPT czy Google Bard? Oczywiście, że nie! Ale jakie inne zastosowania biznesowe ma NLP i w jaki sposób technologia przetwarzania języka naturalnego przynosi korzyści dla biznesu i kształtuje jego przyszłość?
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to technologia, która umożliwia maszynom zrozumienie, interpretację i generowanie języka ludzkiego. Jej głównym celem jest umożliwienie komunikacji między człowiekiem a maszyną w naturalnym języku ludzkim. Aby móc prowadzić swobodną konwersację, modele NLP muszą być w stanie zrozumieć kontekst, niuanse językowe, a nawet dowcipy i sarkazm.
Te najtrudniejsze zadania są w stanie wykonywać tylko wielkie modele językowe (LLM). Dzięki ogromnej ilości danych, na których były trenowane, są w stanie zrozumieć subtelności językowe i wygenerować odpowiedzi, które są nie tylko technicznie poprawne, ale także brzmią naturalnie i ludzko.
Jednak NLP to nie tylko wielkie modele językowe. Wiele z zastosowań NLP nie wymaga bowiem stosowania tak potężnych narzędzi. Jeśli AI zajmuje się przetwarzaniem wniosków kredytowych, jej zdolności językowe nie muszą być duże. Wystarczy, że nauczy się przeszukiwania różnego rodzaju templatek i formularzy oraz odnajdywania w nich pól zawierających potrzebne dane. Modele takie są znacznie mniejsze, prostsze i wymagają mniej mocy obliczeniowych niż LLM.
Twoja firma potrzebuje NLP przede wszystkim po to, by mogła być zarządzana na podstawie danych oraz aby Twoi pracownicy nie wykonywali w kółko niezbędnych, lecz prostych i powtarzalnych czynności, zamiast zająć się istotnymi zadaniami. Co jednak konkretnie może dla Ciebie zrobić sztuczna inteligencja?
NLP umożliwia lepsze zrozumienie klientów poprzez analizę tekstów publikowanych w mediach społecznościowych. Analiza emocjonalnego wyrazu wypowiedzi (sentiment analysis) i social listening, jedno z zastosowań NLP, pozwala firmom na zrozumienie, co klienci naprawdę myślą o ich produktach czy usługach. W tym celu możesz wypróbować następujące narzędzia: Sentione, Brand24, lub Hootsuite.
Choć niebawem wszystkie dokumenty firmowe będą musiały mieć cyfrową formę, wciąż jeszcze wiele firm rozsyła papierowe faktury i kolekcjonuje blaknące paragony. Dlatego drugi obszar, w którym może pomóc NLP jest wyszukiwanie informacji w dokumentach firmowych. Ważną częścią maszynowego rozumienia tego, co zostało zeskanowane, jest odróżnienie danych istotnych od tych nieistotnych. Czyli rozpoznanie ważnych informacji od, na przykład, brandingu firmy, która przesłała dokument, albo przypadkowych zniekształceń czy zabrudzeń.
Rozpoznane dokumenty, a w zasadzie odczytane z nich informacje, są następnie przesyłane do cyfrowej bazy danych. W ten sposób bardzo łatwo je odnaleźć. Co więcej, mogą stanowić dane wejściowe do podejmowania kolejnych działań, na przykład:
Analiza języka pozwala identyfikować niepokojące wzorce, które mogą wskazywać na potencjalne nadużycia czy ataki. Przykładowo bank może monitorować konwersacje w celu wykrycia prób wyłudzenia danych klientów, a Twoja firma może wykrywać nietypowe zdarzenia, na przykład:
NLP może przyczynić się też do lepszego zarządzania wiedzą w organizacji poprzez automatyczne tworzenie podsumowań i notatek ze spotkań. Dzięki temu, informacje są łatwiej dostępne dla wszystkich członków zespołu. Również przeszukiwanie firmowych dokumentów w intranecie, bazy wiedzy o produkcie, czy odnalezienie wszystkich zakupów i dokumentów związanych z jednym klientem, może okazać się zaskakująco proste przy użyciu NLP.
Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia automatyzację żmudnych zadań, takich jak obróbka dokumentów, co prowadzi do oszczędności czasu i zwiększenia wydajności. Automatyczne przetwarzanie dokumentów oznacza bowiem przede wszystkim oszczędność czasu i odciążenie pracowników z wykonywania żmudnych, powtarzalnych czynności wymagających dużej precyzji.
Zacznijmy od prostego przepisywania danych z papierowych dokumentów do programów służących do obsługi klienta. Może ono oznaczać wiele godzin przenoszenia wzroku z czarno-białej tabelki na ekran monitora, albo ograniczać się do włożenia papierowej umowy do skanera i ewentualnej obsługi niejasności i wyjątków.
Jednak automatyzacja w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego to nie tylko obsługa dokumentów pisanych. AI może, korzystając z systemów rozpoznawania mowy, (STT), speech-to-text, tworzyć podsumowania i notatki ze spotkań, tak jak robią to m.in.: Otter, Rev, czy Descript.
AI i przetwarzanie języka naturalnego mają wiele zastosowań w biznesie. Popularne sposoby użycia tych technologii w biznesie przedstawia poniższa tabela:
| Utrwalone dokumenty pisane | Przetwarzanie wniosków ubezpieczeniowych |
| Spersonalizowana automatyczna obsługa korespondencji | |
| Utrwalony język mówiony | Automatyczne tworzenie napisów do filmów |
| Tworzenie sugestii bibliograficznych | |
| Żywy język pisany | Czatboty na stronach e-commerce |
| Moderacja treści w mediach społecznościowych | |
| Żywy język mówiony | Głosowa obsługa maszyn |
| Voiceboty terapeutyczne | |
| Wiele języków pisanych | Automatyczna lokalizacja aplikacji mobilnych |
| Wiele języków mówionych | Synchroniczne tłumaczenie konferencji międzynarodowych |
Przetwarzanie języka naturalnego i sztuczna inteligencja (AI) przynoszą wiele korzyści dla biznesu, od automatyzacji i zwiększenia efektywności, przez lepsze zrozumienie klientów, po tworzenie naturalnych interfejsów użytkownika i zarządzanie wiedzą. Te technologie są nie tylko kluczowe dla obecnego funkcjonowania firm, ale również mają ogromny potencjał na przyszłość, otwierając nowe możliwości dla innowacji i rozwoju.
Słowem, przyszłość przetwarzania języka naturalnego wygląda naprawdę obiecująco. Wyznacza ją nieprawdopodobnie szybki rozwój LLM, które są coraz bardziej wydajne i korzystają z rozwiązań multimodalnych, czyli uczą się rozumieć obraz i dźwięk.
Dzięki temu technologia ta będzie prawdopodobnie coraz bardziej zaawansowana, umożliwiając maszynom jeszcze lepsze zrozumienie i generowanie języka ludzkiego. Biorąc pod uwagę dokonania naukowców z Uniwersytetu Stanforda, którzy z powodzeniem eksperymentują z cyfrowymi agentami, które samodzielnie uczą się języka w cyfrowym środowisku, aby realizować swoje cele – przyszłość NLP rysuje się niesamowita i fascynująca.
Przeczytaj również: Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.
Autor: Marta Matylda Kania
Założycielka Superpowered by AI. Opracowuje dla biznesu procesy tworzenia treści przez generatywną sztuczną inteligencję. Interesuje się przyszłością AI w biznesie, pisze zaawansowane prompty i prowadzi szkolenia z ChataGPT dla firm.
Produktywność jest w ostatnim czasie szczególnie często poruszanym zagadnieniem. Powodem takiego stanu rzeczy jest fakt,…
Specjaliści od zarządzania zasobami ludzkimi są odpowiedzialni za szereg ważnych decyzji. Wybór odpowiedniego kandydata przyczyni…
Wraz z ukształtowaniem się nowych pokoleń, zmianom ulega również środowisko i kultura pracy. Generacja Y,…
Badania przeprowadzone przez firmę Owl Labs wskazują, że już 16% organizacji pracuje w trybie zdalnym,…
Wykorzystanie sztucznej inteligencji sprawia, że możemy komunikować się z naszymi urządzeniami używając języka naturalnego –…
“Zamknij okno!” wypowiedziane do asystenta AI będzie oznaczać co innego, gdy pracujemy w edytorze tekstu,…