Más Información Sobre Software de Generación de Lenguaje Natural (NLG)
¿Qué es el software NLG?
El software de generación de lenguaje natural utiliza tecnología de inteligencia artificial para generar texto en lenguaje escrito o hablado que las personas puedan entender. Analiza conjuntos de datos estructurados y no estructurados para transformar esa información en un lenguaje humano que suene natural.
Por ejemplo, el software NLG puede convertir datos financieros en un informe de ganancias o datos deportivos en un resumen de un partido. También puede interpretar la intención del usuario analizando la entrada del cliente y generando respuestas personalizadas, eliminando la necesidad de intervención manual. Esta funcionalidad permite a los asistentes de voz y chatbots responder con un toque humano.
¿Cuáles son las características comunes del software de generación de lenguaje natural?
Las soluciones de software NLG tienen características y componentes robustos para convertir datos en contenido contextual.
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Generación de texto: La función principal del software NLG es producir texto en lenguaje natural a partir de datos estructurados y otras fuentes de conocimiento. El texto generado viene en muchas formas, como informes, resúmenes, correos electrónicos y presentaciones.
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Comprensión contextual: Las herramientas de software NLG pueden entender la intención del usuario detrás de un comando o consulta y proporcionar una respuesta contextual en un lenguaje similar al humano. Esta capacidad mejora la comunicación entre el sistema y el usuario al proporcionar respuestas personalizadas.
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Mejora de la visualización de datos. Cuando se integra con herramientas de visualización, el software de generación de lenguaje natural puede crear informes, incluyendo resúmenes textuales y representaciones visuales. Escribe narrativas descriptivas para acompañar visuales, como gráficos y diagramas, haciendo que los datos complejos sean accesibles a un público más amplio.
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Creación automatizada de documentos. Con la tecnología NLG, los usuarios pueden crear documentos sin ningún esfuerzo manual. El software toma la entrada en forma de datos estructurados y crea un borrador basado en la plantilla elegida por el usuario.
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Variación de lenguaje: Esta característica permite al software NLG generar texto en diferentes estilos e idiomas, lo cual es especialmente útil para empresas que se comunican con diferentes grupos.
Tipos de software NLG
El software NLG se clasifica ampliamente en dos tipos: soluciones independientes y herramientas integradas. Ambos sirven para diferentes propósitos.
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NLG independiente: Las soluciones independientes operan de manera independiente; vienen con sus propias interfaces de usuario en lugar de estar vinculadas a una plataforma específica. Más flexibles que sus contrapartes, pueden usarse para diversas necesidades de generación de contenido, como crear informes, escribir artículos y redactar descripciones de productos.
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NLG integrado: Estos están integrados en plataformas de software más grandes, como análisis o inteligencia empresarial. Proporcionan generación de texto específica del contexto dentro del entorno de la aplicación existente, mejorando su funcionalidad general.
Beneficios clave del software de generación de lenguaje natural
El software NLG mejora el manejo de datos y la comunicación para las organizaciones, tanto interna como externamente. Más de sus ventajas se describen aquí.
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Datos fáciles de digerir: El software NLG traduce datos complejos en lenguaje natural, haciéndolos fáciles de entender para individuos sin habilidades especializadas en análisis de datos. Como tal, los usuarios comprenden más fácilmente las ideas de los datos.
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Interfaz de lenguaje sencillo: Las herramientas NLG generan contenido en un lenguaje similar al humano, que es simple, natural y libre de terminología especializada. Esto ayuda a las empresas a llegar a un público más amplio.
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Asistencia en la creación de contenido: NLG automatiza las tareas de escritura procesando datos estructurados y produciendo contenido contextualmente relevante. Es una herramienta poderosa para escalar el flujo de trabajo de creación de contenido, y también ayuda a generar informes, descripciones de productos, resúmenes, correos electrónicos y otras formas de contenido.
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Menor esfuerzo manual: Dado que NLG automatiza el proceso de creación de contenido, reduce la necesidad de intervención humana. Libera recursos humanos y permite que su equipo se concentre en tareas más estratégicas y creativas sin obstaculizar el volumen de flujo de contenido consistente.
Generación de lenguaje natural vs. procesamiento de lenguaje natural vs. comprensión de lenguaje natural
NLP, NLG y NLU son conceptos estrechamente relacionados bajo el paraguas de la IA. Trabajan juntos para producir una comunicación efectiva entre máquinas y humanos. Sin embargo, cada uno difiere ligeramente en funcionalidad, es decir, cómo las computadoras manejan el lenguaje humano.
NLG se trata de generar texto en lenguaje natural a partir de conjuntos de datos complejos, mientras que NLU se centra específicamente en entender el lenguaje natural. Por ejemplo, NLU se utiliza en asistentes de voz como Siri o Google Assistant para responder a comandos y consultas entendiendo la intención del usuario.
NLP es el campo más amplio que abarca tanto la generación como la comprensión del lenguaje natural. Facilita la comunicación entre el usuario y el sistema al permitir que la tecnología entienda, interprete y responda al lenguaje humano. Los casos de uso comunes de NLP incluyen el reconocimiento de voz y la traducción automática.
¿Quién usa el software de generación de lenguaje natural?
Cualquiera que busque transformar datos estructurados en contenido textual comprensible puede usar el software NLG. Es especialmente valioso para industrias que requieren una creación de contenido constante basada en datos o comunicaciones personalizadas con sus partes interesadas.
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Analistas: Los analistas de negocios, financieros y de datos utilizan el software NLG para generar informes y resúmenes. NLG hace que los datos sean más accesibles y comprensibles, por lo que es fácil descubrir tendencias y comunicar cifras con todas las partes interesadas.
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Creadores de contenido: Los sistemas NLG son útiles para producir grandes volúmenes de contenido de alta calidad, lo que lo convierte en una herramienta esencial para los creadores de hoy en día. Pueden usar las tácticas de automatización de NLG para escribir copias para redes sociales, publicaciones de blog y descripciones de productos mientras mantienen un mensaje de marca consistente.
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Jefes de departamento: El software NLG permite a los jefes de departamento mejorar la eficiencia y la comunicación dentro de sus equipos y más allá. Lo utilizan para rastrear y compartir métricas y facilitar decisiones basadas en datos en toda la organización.
Precios del software NLG
El precio del software de generación de lenguaje natural depende en gran medida del alcance del proyecto, las características y el proveedor. Factores como la personalización, la capacitación e implementación, el mantenimiento y el almacenamiento también afectan el costo total del producto.
Dependiendo de las necesidades y preferencias financieras del usuario, existen principalmente dos tipos de modelos de precios para el software NLG.
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Complemento: Algunas plataformas ofrecen servicios básicos y permiten a los clientes actualizar comprando funciones NLG como complementos. Este modelo está estructurado en una tarifa mensual más el costo de suscripción base. Permite una experiencia de usuario personalizada que solo incluye funciones según sea necesario.
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Incluido: En otros casos, algunas plataformas incorporan NLG como parte de sus ofertas estándar y no cobran una tarifa adicional. Bajo este modelo de precios, el costo base es alto, pero las funciones NLG son parte de la tarifa de suscripción. También simplifica la facturación y puede funcionar para usuarios extensos.
Si no necesita NLG con frecuencia, entonces comprarlo como un complemento es más rentable y flexible. Por lo general, se factura en un modelo de suscripción de tarifa mensual. Por otro lado, si NLG es esencial para las operaciones diarias, una suscripción estándar incluida con la plataforma será más beneficiosa.
ROI para el software NLG
Puede evaluar su retorno de inversión para el software NLG a través de factores que contribuyen al valor general y los beneficios derivados de su implementación.
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Facilidad de uso: Dado que el software NLG es fácil de usar, más personas pueden aplicarlo sin necesidad de capacitación.
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Tiempo ahorrado: La automatización de la creación de contenido ahorra tiempo y costos significativos porque se requieren menos recursos humanos para generar informes basados en datos y otros documentos.
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Escalabilidad: Con el software NLG, las organizaciones escalan su producción de contenido sin requerir recursos adicionales. Esto resulta en una mayor producción, pero los costos permanecen iguales.
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Productividad: Sin la necesidad de escribir y crear constantemente, los empleados pueden concentrarse en tareas que generan valor y conducen a resultados comerciales rentables.
Desafíos con las herramientas de generación de lenguaje natural
A pesar de los muchos beneficios y aplicaciones del software NLG, presenta algunos desafíos.
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Adopción: Integrar el software NLG con los sistemas existentes requiere tiempo y recursos significativos. Los empleados también pueden resistirse a aprender nuevas tecnologías.
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Consistencia del output: Las empresas necesitan consistencia en su contenido para fines de marca. Sin embargo, el software NLG a veces tiene dificultades para mantener una voz y estilo de escritura consistentes, especialmente en temas eclécticos para audiencias diversas. Además, factores como la complejidad del lenguaje y la escalabilidad también crean inconsistencias.
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Control de calidad: El software NLG necesita datos de alta calidad para producir resultados precisos. Si los datos no están a la altura de los estándares o no están disponibles en absoluto, crear contenido se vuelve arduo. Por ejemplo, los sesgos de IA pueden aparecer debido a prejuicios en los datos de entrenamiento, lo que afecta la precisión y calidad del texto generado.
¿Cuáles son las alternativas al software NLG?
Estas alternativas al software NLG pueden reemplazarlo, al menos parcialmente, si no completamente.
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Plataformas de análisis recogen, analizan y visualizan datos de diferentes recursos. Proporcionan características como visualización de datos, informes y análisis estadístico para descubrir patrones, tendencias e ideas. Muchas plataformas de análisis también ofrecen un nivel básico de explicación narrativa junto con visualizaciones de datos para una comunicación accesible.
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Chatbots de IA son sistemas de mensajería automatizados que llevan a cabo conversaciones humanas interactivas. Interpretan las entradas del usuario, procesan solicitudes y responden en lenguaje natural. La IA, el aprendizaje automático y la tecnología NLP se utilizan para entender preguntas y generar respuestas relevantes.
¿Qué empresas deberían comprar software de generación de lenguaje natural?
El software NLG es especialmente útil para empresas que gestionan grandes volúmenes de datos y necesitan ideas narrativas coherentes a partir de ellos.
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Organizaciones de comercio electrónico y minoristas: Estas empresas pueden usar soluciones NLG para generar grandes volúmenes de contenido, como descripciones de productos, reseñas e informes de ventas. Estas herramientas también pueden procesar datos de clientes para proporcionar experiencias de compra personalizadas y escribir contenido para diferentes grupos de consumidores.
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Instituciones financieras: El software NLG ayuda a bancos e instituciones financieras creando informes financieros automatizados y resúmenes de inversiones. También facilita la comunicación de ideas financieras a clientes y partes interesadas en general.
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Salud: Al usar software NLG, los proveedores de salud pueden interpretar datos médicos y clínicos complejos y generar informes, resúmenes de pacientes y otros contenidos basados en registros de salud electrónicos.
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Agencias de marketing y publicidad: El software NLG produce copias publicitarias, campañas de correo electrónico y contenido para redes sociales basados en datos y creativos. Sus informes de rendimiento ayudan a aprovechar las ideas de los datos.
Cómo elegir software de generación de lenguaje natural
Elegir el software de lenguaje natural adecuado requiere los siguientes pasos.
Identificar necesidades y prioridades empresariales
Los interesados deben comenzar evaluando las áreas dentro de su organización donde NLG puede agregar valor, ya sea automatizando la generación de informes, mejorando la creación de contenido o mejorando la interacción con el cliente. Comprender los objetivos empresariales y probar la competencia técnica del personal es crucial.
Elegir la tecnología y características necesarias
El siguiente paso es encontrar soluciones que lleven la tecnología y características alineadas con sus necesidades. El software NLG con modelos de lenguaje completos produce texto coherente y preciso. La personalización y flexibilidad son esenciales para lograr el tono y estilo de contenido deseado. La integración de datos ayuda a conectar bases de datos y recursos existentes. Las empresas con operaciones regionales y mundiales aprecian el servicio multilingüe.
Revisar la visión del proveedor, la hoja de ruta, la viabilidad y el soporte
Una vez identificadas las características, los interesados deben explorar y reducir sus opciones de proveedores. Examinar la hoja de ruta del producto, la misión empresarial del proveedor, la viabilidad y el soporte al cliente son buenos puntos de partida. La estabilidad del mercado y las opiniones de los usuarios también son factores esenciales para la planificación a largo plazo.
Evaluar el modelo de implementación y precios
Al considerar la implementación del software, las empresas deben sopesar los beneficios de las soluciones basadas en la nube frente a las soluciones locales frente a un modelo híbrido. Evaluar factores como flexibilidad, control, cumplimiento y seguridad, junto con las tarifas de licencia y los costos de suscripción. El modelo de precios debe ser transparente y escalable.
Ponerlo todo junto
Finalmente, los interesados deben tomar todas las consideraciones y crear un plan de acción. Este paso implica identificar riesgos potenciales, recibir comentarios de los usuarios finales y realizar una evaluación final para elegir la mejor solución que se alinee con los objetivos empresariales, prioridades y presupuesto.
Tendencias del software de generación de lenguaje natural
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El auge del NLP y la IA conversacional: Los avances en NLP han mejorado la comprensión contextual, la interpretación y la generación del lenguaje humano, permitiendo que el software NLG genere texto más relevante y coherente. Esto es particularmente vital en la IA conversacional utilizada en chatbots y asistentes virtuales para entender la intención del usuario y mantener el contexto.
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Interfaz conversacional fácil de usar: El éxito de plataformas como ChatGPT destaca la importancia de plataformas de chat fáciles de usar. Aumentó la adopción e integración de la tecnología NLG en diversas aplicaciones. La interfaz permite a los usuarios comunicarse con el sistema utilizando lenguaje natural, incluso si no están familiarizados con comandos e interfaces complejas.
Software y servicios relacionados con el software NLG
Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con el software NLG incluyen las discutidas aquí.
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Asistentes de escritura de IA: Estas herramientas ofrecen muchas características para ayudar a los usuarios con la generación y optimización de contenido, como verificaciones de gramática y ortografía, sugerencias de estilo y análisis de tono. Con la ayuda de asistentes de escritura de IA, el texto generado por NLG puede ser refinado y mejorado en calidad, asegurando que cumpla con los estándares definidos.
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Chatbots: Los chatbots operan con un conjunto de reglas predeterminadas y llevan a cabo conversaciones humanas más guiadas en comparación con los chatbots de IA. Con la tecnología NLG, los chatbots pueden generar respuestas contextualmente apropiadas y personalizadas para ofrecer a los usuarios una experiencia conversacional natural y menos restringida.
Investigado y escrito por Matthew Miller
Revisado y editado por Aisha West
