Zastosowanie w biznesie przetwarzania języka naturalnego (NLP, Natural Language Processing) stwarza ogromne szanse dla rozwoju i automatyzacji. Dotyczy tak różnych obszarów jak analiza reakcji emocjonalnych w mediach społecznościowych, gdzie może podpowiedzieć jak odbierana jest marka aż po głosową i intuicyjną obsługę maszyn przemysłowych. Jakie perspektywy rysują się w zastosowaniach NLP w najbliższej przyszłości?

Dziś i jutro biznesowego NLP - omówione zagadnienia:

Wstęp

 

O tym, jak działa przetwarzanie języka naturalnego, czyli jak maszyny i sztuczna inteligencja może rozumieć język pisaliśmy w tym artykule. Wspomnieliśmy już także o tym, jak sprawdza się przy automatycznym przetwarzaniu dokumentów, analizie mediów społecznościowych, automatycznym tłumaczeniu, a także w rozmowach z czatbotami, zarówno tych tekstowych, jak i głosowych. Dziś jednak skoncentrujemy się na krótkim przeglądzie innych biznesowo interesujących zastosowań NLP (Natural Language Processing). Na tym, co dostępne jest już dzisiaj. A także na tym, jakie możliwości otwierają się przed NLP w najbliższej przyszłości.

NLP w biznesie – co może dziś?

 

Jednym z ciekawych zastosowań NLP bardzo przydatnych przy prowadzeniu e-commerce jest analiza tekstu. Przykładowo, analiza recenzji produktów zamieszczonych na stronach z opiniami klientów może podsunąć cenne wskazówki dotyczące oferty sklepu lub ulepszeń dotyczących samych produktów. Analiza opinii klientów pozwala na bardziej efektywne podejmowanie decyzji biznesowych, a także opracowanie strategii odpowiadających na oczekiwania klientów.

Analiza tekstu jest również nazywana eksploracją tekstu (text mining). Ponieważ dzięki użyciu sztucznej inteligencji możliwe jest “wykopanie” danych i wzorców zachowań z tekstu napisanego w swobodny, naturalny sposób. Mogą to być na przykład wzorce dotyczące częstości zakupu konkretnych produktów, albo stopnia zadowolenia po wyborze, które nie są dostrzegane przez ludzi analizujących komentarze. Mogą natomiast dostarczyć cennej wiedzy na temat klientów. Ta z kolei pozwoli zastosować personalizację, czyli strategie marketingowe oparte na danych i AI do potrzeb konkretnego klienta.

Sztuczna inteligencja, łącząc możliwości analizy i eksploracji tekstu jest również w stanie przygotowywać trafne i rzeczowe podsumowania. Dotyczy to między innymi treści spotkań biznesowych, po których każdy z uczestników może otrzymać tekstową notatkę zawierającą najważniejsze ustalenia. Możliwość podsumowywania tekstów i wyciągania wniosków z materiałów źródłowych bardzo przyspiesza także badania rynku i konkurencji, można bowiem szybko zapoznać się z większym raportem korzystając z notatek sporządzonych przez AI korzystającą z możliwości, jakie daje przetwarzanie języka naturalnego.

Warto jednak wspomnieć nie tylko o rozumieniu, lecz także o generowaniu mowy w kontekście biznesowym. Różnego rodzaju czatboty i voiceboty znajdują szerokie zastosowanie między innymi w branży hotelarskiej i turystycznej. Dzięki automatycznej translacji oraz naturalnemu głosowemu sposobowi komunikacji, użycie NLP zapewnia doskonałą satysfakcję klientów. Od wyboru hotelu, rezerwacji lotu, aż po informacje turystyczne bazujące na lokalizacji pobieranej w czasie rzeczywistym. Wszystkie te udogodnienia są możliwe właśnie dzięki przetwarzaniu języka naturalnego.

Przyszłość NLP w biznesie

 

Pralka przypominająca uprzejmym głosem o zakończeniu programu, albo lodówka przypominająca o uzupełnieniu zapasu soku pomarańczowego to rozwiązania dostępne już dzisiaj. Świat wokół nas będzie mówił coraz więcej: internet rzeczy (IoT) i szybki rozwój sztucznej inteligencji sprawiają, że sensory i interakcje głosowe stają się wszechobecne.

Przyszłościowa analiza języka naturalnego obejmować może nie tylko wypowiedzi pisane i mówione, ale także towarzyszące im oznaki wyrażające emocje. W języku mówionym będzie to głośność i ton głosu, a także tempo wypowiedzi. Natomiast w potocznym języku pisanym – analiza zamieszczanych emotikon, memów czy obrazów. Jeszcze większe pole do analizy otwiera się, gdy wypowiedź analizowana jest z nagrania wideo, na którym widoczna jest mówiąca osoba lub osoby. 

Jeśli częścią NLP będzie wspierana sztuczną inteligencją analiza komunikacji niewerbalnej, otwiera się droga do rozumienia nie tylko sensu wypowiedzi, lecz również jej intencji. Komunikacja niewerbalna otwiera pole do interpretacji zachowań i postaw, które przekazują znaczenie, towarzyszące mu emocje, oraz wskazują na cel komunikatu. NLP połączona z analizą obrazu (computer vision) umożliwi interpretację sensu mimiki, ruchów i gestów. Natomiast wspierane przez AI narzędzia analityczne wyciągną dodatkowe wnioski dotyczące czasu i miejsc, w których klienci interesują się danym produktem czy usługą.

Business NLP today and tomorrow

Podsumowanie

 

Przetwarzanie języka naturalnego każe pamiętać o słowach Alberta Mehrabiana: nasza komunikacja tylko w 7% polega na informacjach przekazywanyh za pomocą słów. O 38% decyduje brzmienie głosu, a aż 55% to przekaz niewerbalny. Wiedzą o tym także osoby zajmujące się przetwarzaniem języka naturalnego i jego połączeniami z innymi gałęziami sztucznej inteligencji. Ciekawe, jakie wnioski z naszych zachowań i gestów będzie niedługo wyciągać szybko ucząca się AI.

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.

Dziś i jutro biznesowego NLP | AI in business #12 marta matylda kania avatarbackground

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.

AI w biznesie:

  1. O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów
  2. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawiać z AI?
  3. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
  4. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.1
  5. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.2
  6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
  7. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
  8. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
  9. Dziś i jutro biznesowego NLP
  10. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
  11. Planowanie wpisów w mediach społecznościowych. W czym może pomóc AI?
  12. Automatyczne wpisy w mediach społecznościowych? Co może dzisiejsza AI
  13. Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji
  14. Narzędzia AI dla managera
  15. Sześć pluginów do ChatGPT, które ułatwiają prowadzenie biznesu
  16. Czat GPT wchodzi do biznesu
  17. Burza mózgów z czatem GPT
  18. Syntetyczni prezenterzy. Najciekawsze narzędzia AI do tworzenia video
  19. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
  20. Muzyka i głosy AI w materiałach firmowych
  21. Czat GPT-4 - nowe możliwości dla biznesu
  22. Przyszłość AI według raportu McKinsey Global Institute
  23. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
  24. Zastosowania AI w biznesie. Przegląd
  25. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
  26. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
  27. Czym jest Business Intelligence?
  28. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
  29. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu contentem
  30. Dziś i jutro kreatywnej AI w biznesie
  31. Multimodalna AI. Nowe zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie
  32. Hiperautomatyzacja i jej zastosowania w biznesie
  33. AI w EdTech. Przykłady 3 firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
  34. Nowe interakcje człowiek — sztuczna inteligencja. Jak AI zmienia sposób obsługi urządzeń?
  35. Przyszłość rynku pracy. Czy AI zastąpi ludzi?
  36. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci budować zrównoważony biznes