El 77 por ciento de las empresas que utilizan soluciones de Procesamiento del Lenguaje Natural esperan aumentar su inversión en 2023

Tres de cada 4 empresas con proyectos activos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) planean incrementar su inversión en esta tecnología durante en los próximos 12-18 meses, según se desprende del último informe de expert.ai, multinacional líder en inteligencia artificial (IA) para la comprensión del lenguaje.

Bajo el título “2023 Expert Survey: Trends driving NLP Investment and Innovation”, el informe muestra un interés creciente por la eficiencia que genera el NLP, ya que permite reducir costes, impulsar el crecimiento y ganar ventaja competitiva. El reconocimiento del lenguaje natural permite interpretar automáticamente datos no estructurados, cerrando la brecha lingüística entre humanos y tecnología.

“En los últimos años se ha multiplicado el número de casos de uso en los diferentes ámbitos de los negocios, desde marketing hasta ventas, atención al cliente o administración”, explica el informe, que ha sido elaborado por la prestigiosa publicación internacional The AI Journal y la consultora Sapio Research en base a entrevistas en Europa y Estados Unidos.

Para aquellas empresas que llevan años empleando soluciones NLP, los argumentos más convincentes a favor de esta tecnología, según el informe, son la mejora de la eficiencia, la reducción de costes y la mitigación de riesgos. Según los datos recabados, el 47% lo tiene como prioridad para la protección y gestión de sus datos (RGPD, PII, etc.).

“La IA se ha integrado en los modelos de negocio de las principales organizaciones, y en concreto el NLP abre la puerta a nuevas oportunidades”, explica Marco Varone, fundador y Chief Technology Officer de expert.ai. “Pero, como es natural, también implica importantes desafíos, en especial alinear a todas las partes interesadas en cuanto a los casos de uso a priorizar y justificar los costes asociados al modelo”. Estos dos desafíos son los que se destacan en el informe, ambos reconocidos por el 38% de los encuestados.

Desafíos en función del nivel de madurez

Los datos revelan, asimismo, que la falta de madurez en el enfoque por parte de las empresas es otro de los obstáculos a superar. Entre aquellas que se encuentran en una fase previa de evaluación de su solución NLP, el mayor desafío que destacan es la seguridad y la gobernanza de los datos (un 64 %). Por su parte, aquellas empresas que llevan ya varios años con soluciones en producción, el mayor obstáculo es definir un business case adecuado (un 42%). Por último, entre las empresas con más de 5 años con soluciones de este tipo, el 67% cita como prioridad alcanzar un nivel de precisión y calidad suficientes para rentabilizar el modelo en producción.

En este sentido, el informe destaca que se percibe un retraso en la comprensión de las capacidades del NLP, lo que motiva la pérdida de oportunidades. “Sin una comprensión clara de los diversos atributos de las tecnologías alternativas, muchas empresas no logran explotar toda la capacidad de la PNL -explica Marco Varone- y corren el riesgo de perder la ventaja competitiva que puede ofrecer”.

Modelos NLP más utilizados

Según el informe de expert.ai, la mayoría de las  empresas utilizan modelos multisolución, combinando entornos en la nube, Open Source, de plataforma y puntuales. Reconociendo que la mayoría de los proyectos se benefician de la flexibilidad de una plataforma de IA híbrida, el 52 % de los encuestados utiliza un enfoque mixto de aprendizaje automático y simbólico o basado en reglas, mientras que el 79 % emplea el aprendizaje automático con tecnología de aprendizaje profundo o de gráficos de conocimiento.

Medición del ROI

Otro de los aspectos que trata el informe de expert.ai es cómo miden las organizaciones el retorno de la inversión (ROI) de sus proyectos de NLP. Así, según los datos extraídos de la encuesta, más de la mitad (el 54%) lo mide en función del tiempo de producción, mientras que un porcentaje similar destaca las mejoras en la eficiencia (el 53%) y la reducción de costes (53 %).

Para acceder al informe completo, visite la web de expert.ai.