¿Qué es la búsqueda en lenguaje natural (NLS)?

Los líderes empresariales se encuentran involucrados en una variedad de tareas de alta prioridad, la mayoría de las cuales requieren tomar decisiones críticas.

Supongamos que usted es el director de ventas de una organización global. Está listo para tomar una decisión importante sobre la estrategia de ventas del próximo trimestre, pero primero debe analizar el conjunto de datos correcto. Sabe que existe en algún lugar de las bases de datos de su organización, pero no está a su alcance. Alguien debe encontrarlo, limpiarlo y elaborar un informe antes de que pueda actuar.

Ahora, imagine que pudiera hablar con su almacén de datos, hacerle preguntas como “¿Qué país tuvo el mejor desempeño en el último trimestre?” o “¿Qué producto se vendió más en Norteamérica?” y recibir al instante un desglose detallado, con gráficos y perspectivas. Lo crea o no, entablar una conversación con su almacén de datos ya no es un sueño lejano gracias a la aplicación de la búsqueda en lenguaje natural en la gestión de datos.

¿Qué es la búsqueda en lenguaje natural?

La búsqueda en lenguaje natural es una técnica basada en inteligencia artificial (IA) que se apoya en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para permitirle interactuar con máquinas sin tener que usar consultas o comandos complejos basados ​​en sintaxis. En su lugar, utiliza un lenguaje simple para buscar los datos requeridos dentro de su base de datos, como si estuviera hablando con otro ser humano.

Es evidente que el futuro estará fuertemente impulsado por la IA. Para satisfacer su necesidad de una toma de decisiones más rápida y un enfoque más inclusivo en el uso de los datos, las organizaciones deberán incorporar modelos y técnicas de IA y aprendizaje automático (ML). El cambio a la IA promete agilizar las operaciones y crear un entorno en el que todos estén equipados para tomar decisiones informadas.

Hablando de cambios, no pasará mucho tiempo antes de que alguien diga: “Atrás quedaron los días en que las organizaciones dependían de expertos en SQL para trabajar con datos”. Y no se les puede culpar porque, cuando se puede usar un inglés simple para responder preguntas (QA), ¿por qué perder tiempo y confiar en consultas que deben ser 100% precisas sintácticamente antes de poder ejecutarlas?

¿Qué pasa con la consulta en lenguaje natural (NLQ)?

La búsqueda en lenguaje natural tiene un caso de uso muy específico en datos de gestión y análisis, donde se utiliza para consultar datos estructurados. De hecho, cuando se utiliza para estos fines, verá que a menudo se lo denomina consulta en lenguaje natural (NLQ), sí, otro término que utiliza la palabra "lenguaje natural”prefijo.

No es de extrañar que sea común confundir el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la búsqueda en lenguaje natural (NLS) y la consulta en lenguaje natural (NLQ): pongamos fin a esta confusión de una vez por todas.

• El término general que engloba todos los demás subcampos es PNL. Se trata de un subcampo de la IA que permite a las computadoras comprender y generar lenguaje humano.

• La búsqueda en lenguaje natural (NLS) es lo que se utiliza para buscar datos, estructurados y no estructurados, utilizando cualquier idioma hablado por humanos, como inglés o francés.

• La consulta en lenguaje natural (NLQ) puede considerarse un subtipo de la técnica NLS que le permite realizar consultas datos estructurados almacenados en bases de datos y almacenes de datos.

Un ejemplo para entender la búsqueda en lenguaje natural

Anteriormente, los motores de búsqueda solían obtener resultados haciendo coincidir las palabras clave exactas ingresadas por los usuarios con la información almacenada en la base de datos. La desventaja de este enfoque es que los usuarios o los propietarios de sitios web pueden manipular fácilmente la página de resultados del motor de búsqueda al introducir palabras clave en su contenido, lo que afecta negativamente la experiencia del usuario.

Sin embargo, la búsqueda ha cambiado significativamente con el uso de técnicas como la búsqueda semántica y el NLS. En lugar de solo buscar palabras clave, los motores de búsqueda ahora también tienen en cuenta el contexto y el significado de la consulta para proporcionar los resultados más relevantes.

Las empresas ahora están utilizando esta técnica en la gestión de datos para simplificar y acelerar el proceso de adquisición de información. Un ejemplo sería el uso del lenguaje natural para realizar consultas en un almacén de datos. Por ejemplo, en lugar de utilizar consultas como:

SELECCIONAR SUM(Ventas) DESDE en pedidos de venta. DONDE región = 'Europa' Y datos ENTRE '2023-04-01' Y '2023-06-30';

donde la falta de una comilla simple (') puede llevar al infame error de sintaxis, puedes preguntarle directamente algo como "¿Cuáles fueron nuestras ventas totales en Europa el último trimestre?" y proceder a la toma de decisiones.

La tecnología detrás de la búsqueda en lenguaje natural

Además de PNL, NLS utiliza otros modelos de ML e IA para comprender la intención detrás de sus consultas, o preguntas, para ser precisos.

Gestión de datos moderna y plataformas de integración Están potenciadas por funciones avanzadas de inteligencia artificial, entre ellas la búsqueda en lenguaje natural. A medida que ingresas tu pregunta, la técnica de PNL la descompone en frases y contextos para identificar las formas básicas de cada palabra.

Después de procesar la entrada, el sistema se basa en algoritmos de aprendizaje automático para aprender de interacciones pasadas y mejorar su capacidad de predecir la intención del usuario y refinar los resultados de búsqueda a lo largo del tiempo. El aprendizaje profundo lleva esto un paso más allá al permitir que el sistema comprenda diferentes significados de una palabra según el contexto en el que se usa y reduzca la ambigüedad.

La búsqueda semántica es otra tecnología clave detrás de la búsqueda en lenguaje natural. Como sugiere el nombre, ayuda a mejorar aún más la precisión del resultado mediante el uso de gráficos de conocimiento y reconocimiento de entidades para conectar términos relacionados.

Para garantizar que su sistema de búsqueda en lenguaje natural funcione correctamente, debería obtener resultados similares a una pregunta formulada de forma diferente. Por ejemplo, si la única fuente de ingresos de su organización es la venta de productos, entonces “¿Cuál fue la cifra total de ventas del último trimestre?” y “¿Cuál fue el ingreso total del último trimestre?” deberían arrojar los mismos resultados.

Integración con los sistemas de su organización

Para mejorar la forma en que sus equipos interactúan con los datos de la organización, la búsqueda en lenguaje natural debe estar profundamente integrada en su plataforma de gestión de datos, así como cualquier repositorios de datos, como:

• Sistemas de gestión documental: Para encontrar y analizar rápidamente datos ocultos en documentos, como informes en PDF o facturas.

• Lagos de datos y catálogos de datos: para buscar en grandes repositorios de datos no estructurados y semiestructurados sin saber los nombres de los archivos.

• Sistemas CRM y ERP: para garantizar que todos en su organización estén actualizados con datos importantes de clientes e inventario.

• Herramientas de inteligencia empresarial (BI): para democratizar análisis de datos y acelerar la toma de decisiones.

• Chatbots y asistentes virtuales: para agilizar el acceso a la información y mejorar las capacidades de autoservicio para empleados y clientes.

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MÁS INFORMACIÓN

Beneficios de la búsqueda en lenguaje natural

Descubrirás que las principales ventajas de utilizar lenguaje natural para buscar los datos necesarios en un sistema de almacenamiento de datos son la simplicidad y la velocidad. A continuación, se indican otras ventajas:

Mayor accesibilidad

Se abre la búsqueda en lenguaje natural acceso a los datos a todos los miembros de su organización. Ya no se requieren habilidades técnicas como SQL o codificación para recuperar información. Los usuarios no técnicos, incluidos los vendedores y el personal de RR. HH., pueden hacer preguntas y obtener de inmediato las respuestas que necesitan.

Exploración de datos mejorada

Cuando pueda hablar Para acceder a sus datos de forma interactiva, puede hacer preguntas de seguimiento o profundizar en puntos de datos específicos. Por ejemplo, después de preguntar "¿Cuáles fueron nuestros productos más vendidos el mes pasado en Europa?", puede investigar más y obtener detalles granulares preguntando "¿Qué países contribuyeron más a estas ventas?".

Reducción de la dependencia de TI

La sobrecarga de TI ha sido un problema durante mucho tiempo en varias organizaciones, principalmente debido a la falta de un método sencillo para acceder y administrar los datos para los miembros del equipo no técnicos. Capacidades de búsqueda en lenguaje natural integradas plataformas de datos modernas Neutralizar este problema y convertirlo en una simple cuestión de responder preguntas.

Casos de uso en distintas industrias y funciones

Dados los beneficios que ofrece, muchas organizaciones de diferentes industrias ya están utilizando el lenguaje natural para hacer que sus datos trabajen para ellas:

Retail

Cuando se trata de analizar las tendencias de compra de los clientes, los niveles de inventario o el rendimiento de las campañas de marketing, nada eclipsa la técnica de preguntas y respuestas. Como gerente de marketing, puede formular directamente preguntas a sus datos como "¿Cómo se desempeñó nuestra venta de verano en comparación con el año pasado?" y recibir instantáneamente un desglose de los datos de ventas y la información de los clientes. Para cuando alguien recopile los datos y compile los resultados, usted ya habrá tomado una decisión bien informada.

Cuidado de la Salud

La IA ya ayuda a los profesionales proporcionándoles resúmenes de registros médicos electrónicos y de historia clínica electrónica y ahorrándoles la molestia de estudiarlos manualmente. Con NLS, esto va un paso más allá: se puede consultar al sistema para extraer información relevante de estos resúmenes. De hecho, si no existiera un requisito regulatorio para documentar todo, uno podría cuestionar la necesidad misma de los resúmenes cuando se puede recuperar directamente el punto de datos exacto que se necesita.

Más información: Procesamiento inteligente de documentos en el ámbito sanitario.

Finanzas

Si trabaja en el sector financiero, la búsqueda en lenguaje natural puede ayudarle a analizar carteras de inversión, evaluaciones de riesgo y transacciones de clientes. Como analista financiero, puede obtener los datos que necesita haciendo preguntas sencillas, como "¿Cuáles fueron los sectores con mejor rendimiento en el último trimestre?". La capacidad de obtener esa información sin depender de informes o visualizaciones elimina herramientas innecesarias y hace que su conjunto de datos sea más eficiente.

El futuro de la gestión de datos con la búsqueda en lenguaje natural

Los avances en IA y la simplicidad que ofrece harán que cada vez más organizaciones adopten el lenguaje natural en el futuro cercano. Con la capacidad de interactuar sin problemas con los datos a través de consultas conversacionales, la búsqueda en lenguaje natural hace que los datos y la información sean más accesibles y permite a los equipos ser más ágiles e informados. Se convertirá en una herramienta esencial para las empresas que buscan extraer más valor de sus datos y reducir el esfuerzo necesario.

La incorporación de la búsqueda multimodal, en la que los usuarios pueden interactuar con los datos a través de otros medios, como la voz o las imágenes, hará que las reuniones con los responsables de la toma de decisiones sean más interactivas. En lugar de escanear visualizaciones o informes, los líderes empresariales pueden obtener las respuestas que necesitan en tiempo real.

A medida que la tecnología siga mejorando, podemos esperar ver algoritmos de procesamiento del lenguaje natural que sean muy precisos y eficientes a la hora de comprender el lenguaje humano. Por ejemplo, si bien todavía queda mucho camino por recorrer, los sistemas de IA con inteligencia emocional mejorada podrán hacer recomendaciones de productos y servicios altamente personalizadas, lo que mejorará la experiencia general del comprador.

Por muy emocionantes que suenen estos avances, hay algunos factores importantes que se deben tener en cuenta, a saber, la calidad de los datos, la privacidad y la seguridad. Si se logran los objetivos correctos, se tendrá un asistente de IA confiable que ayude a administrar los datos. En otras palabras, se necesita una inteligencia artificial sólida. Gobernanza de la IA Para garantizar los tres.

Conclusión

Como es evidente, la función de la búsqueda en lenguaje natural va más allá de facilitar la búsqueda. Cuando se implementa correctamente, permite obtener información más detallada justo cuando la necesita, no después de pasar horas analizando datos. Esta hazaña por sí sola la convierte en una ventaja significativa en un espacio muy competitivo.

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