O processamento de linguagem natural pode parecer um recurso muito tecnológico ou uma nomenclatura de conhecimento técnico específico, ficando teoricamente distante da realidade de gestores e empresas em geral. Mas, na verdade, os líderes de negócios, principalmente os relacionados à inovação, precisam compreender tudo o que envolve esse termo.
Isso porque o PLN pode ser usado em diversas áreas de negócios, já que esta tecnologia tem o potencial de entender a linguagem do ser humano para responder dúvidas e consultas. Assim, o processamento de linguagem natural acaba sendo aplicado em dispositivos tecnológicos a fim de ajudar no atendimento de demandas dos usuários.
Um exemplo prático: quando você aciona algum aplicativo no seu smartphone ou faz uma pesquisa no Google, você recebe uma resposta alinhada com as suas necessidades, certo? No entanto, para essas ferramentas tecnológicas assimilarem sua solicitação, é preciso um mecanismo de ‘tradução’ entre a linguagem humana e a linguagem da máquina. É aqui que entra o PLN.
Por isso, neste artigo, vamos detalhar melhor o funcionamento e as aplicações deste recurso tão importante.
O que é o processamento de linguagem natural?
O termo processamento de linguagem natural (PLN) tem origem do inglês “natural language processing” (NLP). Trata-se de uma área dentro da inteligência artificial, atrelada à ciência da computação e à linguística, destinada a desenvolver tecnologias e recursos para desvendar a linguagem humana, transformá-la em linguagem de programação e vice-versa.
Dessa forma, a finalidade do PLN é oferecer aos computadores, dispositivos e demais ferramentas o entendimento das demandas e a criação de respostas, além de aprender conceitos para evoluir sua capacidade continuamente. Neste sentido, é possível, inclusive, realizar interações por meio de textos ou áudios.
No processo de assimilar e processar os textos e requisições de usuários, o PLN engloba uma série de atividades:
- Reconhecimento do contexto;
- Análise sintática, semântica, léxica e morfológica;
- Extração de informações;
- Interpretação de sentidos;
- Análise de sentimentos.
Para o processamento de linguagem natural chegar ao ponto que vemos hoje, ele passou por um grande avanço. Nos primeiros testes bem-sucedidos de sistemas de PLN, está Eliza, que simulava uma psicoterapeuta, na década de 1960, usando informações sobre pensamento e emoções humanas para criar interações.
De lá para cá, o crescimento da área foi exponencial e temos dois exemplos de aplicação muito comuns e recorrentes: os chatbots de empresas com quem conversamos e os sistemas de inteligência artificial dos smartphones.
Qual a importância do PNL?
Como vimos, a tecnologia é capaz de extrair informações a partir dos contatos e interações com os seres humanos a fim de permitir diálogos complexos entre as máquinas e as pessoas. Com isso, é possível não só compreender os usuários, como também ter as respostas para as necessidades e garantir melhores experiências nos relacionamentos com os recursos tecnológicos.
Imagine só o impacto negativo do não entendimento da demanda do usuário ou da interpretação errada de uma pergunta. O chatbot ou o assistente virtual não resolveria a questão desejada e ainda causaria a insatisfação do cliente, deixando uma experiência ruim e criando mal-estar na relação com a empresa.
Essa é uma preocupação recorrente das marcas para promover uma maior satisfação dos clientes, atendendo às necessidades dos consumidores modernos, que cada vez mais exigem a capacidade dos negócios para atender com qualidade, eficiência, rapidez e personalização.
Inclusive, segundo pesquisa da PwC, 47% dos brasileiros entrevistados afirmaram que deixariam de comprar de uma empresa após uma única experiência negativa. E, de acordo com a Accenture, 87% dos consumidores acreditam que as marcas precisam se esforçar mais para oferecer uma experiência mais consistente, “entendendo quem ele é de verdade”.
Ou seja, o processamento de linguagem natural vira um peça chave nesse quebra cabeças para garantir que as empresas entendam o que o usuário quer e solucionem aquela demanda. Dessa maneira, sua importância se dá por meio de recursos que facilitam essa compreensão e solução de problemas, como:
- Automação no processamento de grandes volumes de dados textuais;
- Estruturação de dados não-estruturados.
Como funciona o PLN na prática
Para atingir os objetivos mencionados, o processamento de linguagem natural precisa das funcionalidades de contexto, análise e interpretação para ir além do sentido literal de cada palavra, compreendendo exatamente o significado de determinado termo naquela solicitação e verificando a intenção do usuário.
Além disso, o PLN necessita da tecnologia de aprendizado de máquina. Assim, é possível atuar de acordo com a complexidade de cada diálogo, aprender a cada conversa e refinar sua capacidade de responder às demandas.
Então, a partir da perspectiva da intenção das pesquisas, os chatbots, assistentes virtuais e demais ferramentas de conversação com inteligência artificial são treinados pelas equipes que os desenvolvem. Na primeira fase, são fornecidos dados iniciais para o sistema identificar padrões e comportamentos.
Depois, com o começo da utilização pelos usuários e as demandas surgindo, os sistemas se mantêm em aprendizado, como comentamos, e proporcionam mais precisão e eficiência em cada interação.
5 principais usos do processamento de linguagem natural
Após conhecer tudo o que move o PLN, sua importância para o atendimento ao cliente e a melhor experiência do usuário, vamos ver os usos mais comuns na rotina das pessoas:
Pesquisas online: os mecanismos de busca, como o Google, possuem tecnologias para a compreensão da intenção de pesquisa do usuário para apresentar os resultados mais relevantes.
Sugestão de pesquisas: novamente dentro dos mecanismos, o Google tem capacidade de prever um comportamento de pesquisa a partir do início da digitação. Por meio do histórico do que os consumidores costumam pesquisar, o sistema já sugere um termo de busca.
Correção automática em sistemas e tradução: os sistemas que usam correção de linguagens em arquivos, como o Word ou o Docs, e aqueles que realizam traduções de idiomas, como o Google Translate, são dotados de PLN para compreender a semântica e demais aspectos da linguagem, oferecendo as correções e traduções necessárias.
Assistentes virtuais: os assistentes começaram com os sistemas para smartphones e sistemas operacionais como a Siri e a Alexa, e se expandiram para outros dispositivos inteligentes, como o Amazon Echo, o Google Home Pod ect. Depois, também chegaram a marcas e empresas com assistentes inteligentes, como a Lu do Magazine Luiza e a Bia do Bradesco.
Chatbots: os chatbots de conversação funcionam dentro de aplicativos de mensagens, como WhatsApp e Facebook Messenger, e em aplicações para o atendimento dentro de sites de empresas. Podem ser aplicados para atendimento, suporte, marketing e vendas, usando recursos de processamento de linguagem natural para estabelecer conversas e atender às demandas dos clientes.
Aplicações do PNL nos diferentes setores das empresas
Como já falamos anteriormente, quando destacamos a importância do processamento de linguagem natural, a tecnologia pode ser aplicada em diversos setores das empresas, independentemente do seu porte ou segmento de atuação. Afinal, o uso das ferramentas traz uma série de vantagens e ganhos para os negócios.
Entre os benefícios, vale destacar:
- Melhor atendimento ao cliente e experiência positiva;
- Automação de consultas;
- Personalização da comunicação;
- Maior capacidade de entendimento das necessidades;
- Redução de custos operacionais;
- Rapidez e eficiência nas respostas;
- Maior produtividade interna.
Por isso, é possível empregar o PNL para quaisquer atendimentos e relacionamentos com o público, como por exemplo:
Suporte: ajuda a tirar dúvidas de forma automatizada, com respostas às perguntas frequentes, suporte omnichannel, resolução de consultas e notificação de chamada.
Marketing: é possível aumentar a geração de leads e a conversação com anúncios conversacionais com os chatbots de IA.
Vendas: os assistentes virtuais são capazes de recomendar produtos e auxiliar nos processos de vendas até o fechamento do negócio.
Operações internas: pode-se usar os chatbots para atender às demandas internas de funcionários relacionadas ao RH ou aos serviços de TI.
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