Más de las tres cuartas partes de las empresas con proyectos activos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) planean aumentar el gasto en los próximos 12 a 18 meses, según nuevos datos de expert.ai, una empresa líder en inteligencia artificial (IA) para la comprensión del lenguaje. . El hallazgo es uno de los muchos puntos de datos extraídos de una encuesta reciente y detallados en el nuevo informe de expert.ai, Informe de la encuesta de expertos en PNL de 2023: Tendencias que impulsan la inversión y la innovación en PNL.
El informe muestra un apetito creciente por las eficiencias impulsadas por NLP que reducen costos, impulsan el crecimiento y ofrecen una ventaja competitiva. NLP permite a las empresas interpretar automáticamente datos no estructurados, cerrando la brecha lingüística entre humanos y tecnología. Como resultado, ha habido un aumento en los casos de uso en todas las operaciones comerciales, desde marketing hasta finanzas y atención al cliente hasta ventas. La investigación fue realizada por The AI Journal en base a entrevistas con profesionales de la PNL en funciones comerciales y técnicas en América del Norte y Europa. De hecho, el 80 % de los encuestados tiene modelos NLP en producción, y el 47 % prioriza su uso para la protección y el gobierno de datos (es decir, RGPD y PII).
“Para las empresas que emplean soluciones de PNL durante varios años, los argumentos más convincentes a favor de la tecnología son las mejoras en la eficiencia, la mitigación de riesgos y la reducción de costos. La IA se ha integrado en sus modelos comerciales y la PNL les permite crear nuevas oportunidades”, dijo Marco Varone, fundador y director de tecnología de expert.ai. “Aún así, las organizaciones enfrentan desafíos para alinearse con las partes interesadas sobre qué casos de uso priorizar y para justificar los costos asociados con el modelado y las herramientas de NLP”.
El informe identifica los dos principales desafíos que enfrentan las empresas que adoptan soluciones de PNL como alinearse con las partes interesadas sobre la mejor manera de aprovechar la PNL y los costos asociados, ambos reconocidos por el 38% de los encuestados. Los datos también revelan que la madurez del enfoque de PNL de una organización dicta los obstáculos que enfrenta. De aquellos que aún evalúan los casos de uso de NLP, el mayor desafío es la seguridad y el gobierno de los datos (64 %). Para las empresas de dos a cuatro años en la producción de NLP, el mayor obstáculo es construir el caso de negocios para los proyectos (42%). En las empresas con más de cinco años de modelos NLP, el 67 % cita como prioridad lograr la precisión o la calidad necesarias para poner esos modelos en producción.
La mayoría de las empresas utilizan modelos NLP multisolución, combinando soluciones en la nube, de código abierto, 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.
Las organizaciones miden el retorno de la inversión de los proyectos de NLP en función del tiempo de producción (54 %), las mejoras de eficiencia (53 %) y la reducción de costos (53 %). Sin embargo, el informe destaca un retraso en la comprensión de las capacidades de la PNL, y se pierden oportunidades. “Sin una comprensión clara de los diversos atributos de las tecnologías alternativas, muchas empresas no logran explotar toda la capacidad de la PNL y corren el riesgo de perder la ventaja competitiva que puede ofrecer”, advirtió Varone.
Sobre el informe
La encuesta se realizó entre 150 practicantes de PNL con proyectos activos o planificados. La investigación se llevó a cabo en los EE. UU. y Europa y las entrevistas fueron realizadas en línea por AI Journal y Sapio Research en 2022.
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