sabato, Gennaio 22, 2022
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La PNL è il cuore dell'impresa intelligente

Credito immagine: Shutterstock

Ascolta CIO, CTO e altri dirigenti di livello dirigenziale e senior su dati e strategie di intelligenza artificiale al Future of Work Summit il 12 gennaio 2022.

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L’impresa sta investendo molto in molteplici forme di IA, ma è interessata a l’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) ha guadagnato slancio negli ultimi mesi.

Ciò è dovuto in gran parte al l’aumento dei chatbot e assistenti intelligenti in call center, help desk, chioschi e altre applicazioni di assistenza clienti, ma questi non sono certo gli unici modi per applicare la PNL. Le funzioni di back-office che vanno dallo sviluppo del software e l’analisi dei dati alla gestione dei sistemi e alla valutazione del rischio diventano molto più efficienti ed efficaci quando gli esseri umani possono semplicemente esprimere i propri desideri invece di digitarli o fare clic su menu infiniti.

Arrivare a quel punto non avverrà dall’oggi al domani. Mentre NLP ha fatto grandi passi avanti di recente in termini di precisione ed efficacia, ha ancora molta strada da fare prima di diventare un prezioso membro del team.

La PNL sta seguendo i soldi

Tuttavia, nell’ultimo anno, l’impresa ha mostrato una maggiore disponibilità ad aprire un po’ di più il proprio libretto degli assegni per finanziare vari progetti di PNL. Secondo una nuova ricerca dello sviluppatore della PNL Jon Snow Labs e della società di analisi dei dati Gradient Flow, il 60% dei dirigenti tecnologici ha riportato almeno un aumento del 10% dei finanziamenti per la PNL, con circa un terzo che ha riportato salti del 30% o più. L’assistenza sanitaria, la tecnologia, l’istruzione e i servizi finanziari erano in prima linea in questa curva, mentre applicazioni come il riconoscimento dell’identità del nome e la classificazione dei documenti erano tra i casi d’uso principali.

L’appello della PNL risiede in gran parte nella sua capacità di digerire grandi quantità di dati non strutturati, che è stato a lungo sospettato di ospitare informazioni cruciali e modelli di dati nascosti che possono fare miracoli per lo sviluppo del business, la produttività e la competitività se sfruttati correttamente. Il responsabile della scienza dei dati di Service Express ha notato Jim Carson su Data Center Frontier di recente che la PNL in sostanza colma il divario tra la comprensione del computer e la comprensione umana. Ciò può portare a miglioramenti significativi a un’ampia gamma di processi aziendali, come la gestione della posta elettronica e l’analisi dei contratti, nonché la registrazione delle apparecchiature e il monitoraggio dell’infrastruttura del data center.

La PNL può anche rendere contributi significativi all’impresa se combinati con altre forme di intelligenza artificiale come l’apprendimento automatico. CIO.com recentemente ha evidenziato il lavoro del Computational Story Lab presso l’Università del Vermont, il cui lavoro nell’analisi del sentimento si basa sull’integrazione di PNL, ML e altre tecniche per raccogliere il contesto emotivo delle comunicazioni. Il progetto Hedonometer del laboratorio attualmente valuta 50.000 tweet al giorno per calcolare un “punteggio di felicità” giornaliero. Mentre il sistema attualmente utilizza un rudimentale sistema di punteggio più-meno per raggiungere le sue conclusioni, algoritmi più raffinati potrebbero un giorno essere in grado di creare analisi più complesse e indirizzare dati specifici per tenere traccia di cose come la popolarità del marchio e le tendenze dei consumatori.

Una nuova comprensione della PNL

Nel frattempo, Watson di IBM rimane una delle principali iterazioni conversazionali di NLP, e la società ha aggiunto una serie di nuove funzionalità da quando la piattaforma è diventata campionessa di Jeopardy 10 anni fa. Inoltre, sta lavorando per estrarre un significato più complesso dai principali formati di documenti, come i PDF, oltre a far progredire i campi delle comunicazioni multilingue e fornire agli esperti in materia l’analisi dei dati e lo sviluppo della conoscenza. Dispone inoltre di nuove funzionalità di personalizzazione che semplificano i processi di addestramento AI

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