La inteligencia artificial ha tenido un gran éxito en el mercado global, esta tecnología permite a los equipos de desarrollo de productos y marketing transformar sus estrategias de comercialización e incrementar la velocidad con la que investigan a fondo los datos. La capacidad de personalizar la experiencia del cliente significa que este año habrá un incremento de 300% en las inversiones en inteligencia artificial. “En el mercado regional y local – puntualiza Milagro Prado, directora de operaciones de Darwin by Lionbridge – la inteligenica artificial, el lenguaje y la trascreación están siendo cada vez más demandados por las marcas como parte de sus estrategias de marketing digital. Buscan a través de éstos, la diferenciación frente a la competencia”.
Pero, ¿en qué tecnologías y herramientas específicas deben invertir los equipos de desarrollo de productos y marketing para ubicarse entre los mejores competidores globales? Los expertos de Darwin by Lionbridge, explican las cinco herramientas de traducción más relevantes en este momento y cómo se utilizan:
1. Reconocimiento del lenguaje: Desde los años noventa, los modernos algoritmos de reconocimiento de lenguaje -conocidos también como transcripción de voz a texto- son una de las primeras aplicaciones de las redes neuronales. De manera similar al reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz utiliza datos de aprendizaje para identificar la transcripción correcta de cualquier grabación dada, lo que la hace útil para soluciones directas como el dictado. Los avances en aprendizaje profundo hoy en día convirtieron el reconocimiento del lenguaje en un portal de interacción para los sistemas de respuesta de voz interactiva. Una aplicación que la mayoría de nosotros hemos experimentado es el distribuidor automático de llamadas que utilizan los call centers para orientar llamadas o proporcionar información pregrabada de acuerdo con las necesidades de la persona que llama.
2. Generación de lenguaje: A menudo conocido como generación de lenguajes naturales este subcampo de la inteligencia artificial usa datos computacionales -la entrada -para producir texto -la salida-. Si bien este concepto de interpretar ideas a partir de datos no es novedoso, las computadoras pueden comunicar ideas con mayor exactitud y amplitud. Mediante la generación de lenguajes naturales, las empresas pueden convertir grandes conjuntos de datos u otros activos en informes e ideas resumidas de inteligencia empresarial, lo que crea un nuevo nivel de comprensión en las relaciones entre empleados y clientes.
3. Agentes virtuales: Todos conocemos los asistentes personales inteligentes como Siri, Cortana, Alexa y otros que fueron diseñados para ayudar a que la vida de los consumidores sea más fácil, pero ahora el mundo empresarial se está poniendo al día. A medida que los agentes artificiales evolucionan y las expectativas de los clientes de autoservicio y automatización son más exigentes, los agentes artificiales pueden simplificar una serie de tareas de soporte al cliente. Los bots conversacionales, que ahora ofrecen la misma experiencia personalizada que los agentes en vivo, se consideran de forma amplia como el futuro del servicio al cliente, y las aplicaciones de mensajería móvil se están convirtiendo rápidamente en su canal más atractivo.
4. Aprendizaje automático: El aprendizaje automático a menudo se confunde con la inteligencia artificial como un todo, pero es solo una de las aplicaciones de la misma. Esta es la ciencia del «aprendizaje profundo», un término para describir cómo las computadoras ganan inteligencia experiencial a lo largo del tiempo a partir de datos disponibles o acumulados. Los profesionales en marketing toman ventaja del aprendizaje automático como una herramienta analítica para ayudar a encontrar patrones ocultos en cantidades ilimitadas de datos. Por ejemplo, en el comercio electrónico, los minoristas utilizan los historiales de búsqueda y compras de los consumidores para hacer recomendaciones personalizadas de productos; en los servicios de traducción, los proveedores de servicios de traducción utilizan algoritmos de aprendizaje automático para enseñar a las computadoras cómo convertir el idioma de origen a los idiomas de destino con más precisión de localización.
5. Análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural: En la traducción, el procesamiento de lenguajes naturales (NLP, por sus siglas en inglés) es un método estadístico que usa el análisis de texto para comprender mejor la estructura, la intención y el sentimiento de las oraciones. NLP es otra de las aplicaciones de la inteligencia artificial que se puede usar en agentes virtuales, como cuando le pedimos direcciones a nuestro teléfono, pero en el mundo empresarial, la tecnología NLP se puede utilizar para extraer datos no estructurados. Esto es un factor clave ya que los equipos de marketing dependen cada vez más de los datos no estructurados para tomar decisiones comerciales fundamentales. Un ejemplo es el análisis de opiniones en las redes sociales: La NLP puede descubrir emociones positivas o negativas solo a partir de las menciones de una marca, lo que permite una mejor segmentación y campañas más específicas.
“Si bien todos estos cambios tecnológicos aún se están poniendo en marcha en Centroamérica, las empresas globales deben prestarles atención e ir incorporándolos, porque lo que sí está claro es que, en un futuro próximo, esto será un factor diferenciador estratégico frente a sus competidores”, concluye Prado.
Detrás de Vida y Éxito se encuentra un equipo de profesionales con reconocida trayectoria en el mundo empresarial y el periodístico.
