O avanço da Inteligência Artificial (IA) inaugurou uma série de novas possibilidades para empresas de todos os segmentos. Seja na modernização de processos, seja na melhoria da experiência do cliente ou, ainda, em outras estratégias, a tecnologia tem muito a contribuir para o crescimento das  organizações em um mercado disruptivo e competitivo. Mas, você sabe qual linguagem é utilizada pelos sistemas de IA? Siga sua leitura e aprenda mais sobre a linguagem natural!

Antes de iniciarmos nossa jornada, saiba que, de acordo com o estudo AI in Retail Market Report – Industry Growth Forecast 2027, o mercado de varejo de IA ultrapassou US $2 bilhões em 2020. Além disso, entre 2021 e 2027, a taxa de crescimento composta anual deve chegar à marca de 30%. 

Os investimentos crescentes são atribuídos às aplicações difundidas da tecnologia de IA, que incluem análises avançadas e, também, o aprendizado de máquina, mais conhecido como machine learning. Além disso, gigantes da tecnologia, como Google, Microsoft, IBM e AWS têm exercido um papel fundamental na oferta de soluções completas para as organizações.

Neste contexto, as empresas que buscam desenvolver uma estratégia de transformação digital precisam conhecer não apenas a IA, como também outros conceitos que integram a  tecnologia. A linguagem natural é um deles.

Por isso, ao longo do artigo, apresentamos sua importância, bem como sua correlação com a inteligência artificial e o uso de chatbots.  

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O que é linguagem natural?

A linguagem natural é a língua usada no dia a dia. Portanto, pode ser compreendida como a forma utilizada pelas pessoas para falar, escrever e se comunicar, de acordo com a sua cultura e nacionalidade. A linguagem natural acompanha a evolução da humanidade, sendo adaptável e flexível.

No desenvolvimento de soluções tecnológicas, as aplicações de Inteligência Artificial, por exemplo, usam a linguagem natural, mas ela não é única.

Contamos, também, com a linguagem formal, que é explorada neste tipo de projeto. Conceitualmente, este tipo de  linguagem abrange os modelos matemáticos, orientados por atributos como lógica e precisão. Dentre os exemplos de linguagem formal, vale citar XML, SQL e PHP. 

Dentro da inteligência artificial, o processamento de linguagem natural oferece aos computadores a capacidade de ler, compreender e interpretar a linguagem humana. A partir do Processamento da Linguagem Natural, conhecido como PLN, as máquinas conseguem medir o sentimento e, como consequência, determinar quais partes da linguagem humana são importantes. 

Para computadores, esse é um processo extremamente complexo devido à grande quantidade de dados não estruturados, à falta de regras formais e à ausência de contexto ou intenção do mundo real.

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Contudo, nos últimos anos, a IA evoluiu rapidamente e o Processamento de Linguagem Natural também ficou mais sofisticada. Na verdade, certamente você usa a PLN diariamente sem perceber. 

Entre seus usos, podemos destacar o corretor ortográfico, recurso de autocompletar, filtros de spam e mensagem de texto de voz são apenas algumas das ferramentas que usam a tecnologia. Em síntese, qualquer aprendizado de máquina baseado na linguagem natural envolverá alguma forma de PLN.

Por que a linguagem natural é tão importante para a inteligência artificial?

No escopo dos projetos de inteligência artificial, o Processamento de Linguagem Natural permite a construção de máquinas que entendam e respondam a dados de texto ou voz – e respondam com texto ou fala própria – aproximando-se, assim, da forma com que os humanos se comunicam.

O uso da linguagem natural, na estratégia de IA, permite  que os humanos falem com as máquinas. E não há exagero nesta afirmação! 

O Processamento da Linguagem Natural ​​permite que os computadores entendam, interpretem e manipulem a linguagem humana. Assim como o machine learning ou o deep learning, a PLN é um subconjunto da IA.

Sua premissa é entender a linguagem, para costurar  e entregar algo a partir dessa compreensão. Mas, afinal, como isso acontece?

O Processamento de Linguagem Natural combina linguística computacional – modelagem baseada em regras da linguagem natural – com modelos estatísticos, de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo. 

É comum, por exemplo, ver o PLN dirigir programas de computador que traduzem texto de um idioma para outro, respondem a comandos falados e resumem grandes volumes de texto rapidamente em tempo real. 

As ferramentas orientadas pelo PLN estão em nossa rotina a mais tempo do que imaginamos. Por exemplo, em GPS operados por voz, assistentes digitais, chatbots de atendimento ao cliente e outras funcionalidades são entregues ao usuário graças ao uso da linguagem natural e da IA.

Muito além disso, ele também desempenha um papel crescente em soluções empresariais que ajudam a otimizar as operações de negócios, aumentar a produtividade dos funcionários e simplificar os processos corporativos.

Inteligência artificial: seu poder e suas aplicações 

Nas empresas, a inteligência artificial é amplamente usada, pois permite que máquinas aprendam com experiências, se ajustem a novas entradas de dados e consigam performar tarefas como seres humanos. A linguagem natural é a força motriz que move a inteligência artificial da máquina em muitas aplicações modernas

Atualmente, a maioria dos exemplos de IA conhecidos – de computadores mestres em xadrez a carros autônomos – dependem de deep learning e do processamento de linguagem natural. Com essas tecnologias, os computadores podem ser treinados para cumprir tarefas específicas ao processar grandes quantidades de dados e reconhecer padrões nesses dados.

Veja alguns exemplos efetivos e cotidianos:

Detecção de spam

As melhores tecnologias de detecção de spam usam os recursos de classificação de texto da PLN para verificar e-mails, buscando elementos que geralmente indicam spam ou phishing. Tais indicadores podem incluir uso excessivo de termos financeiros, gramática inadequada característica, linguagem ameaçadora, urgência inadequada, nomes de empresas com erros ortográficos e muito mais. 

Tradução automática

O Google Translate é um exemplo de tecnologia de PLN amplamente disponível no trabalho. A tradução automática verdadeiramente útil envolve mais do que substituir palavras de um idioma para outro. Esta, precisa ser altamente eficaz e deve capturar com precisão o significado e o tom do idioma de entrada e traduzi-lo em texto com o mesmo significado e impacto desejado no idioma de saída. 

Neste sentido, as ferramentas de tradução automática estão fazendo um bom progresso em termos de precisão. Uma ótima maneira de testar qualquer ferramenta de tradução automática é traduzir o texto para um idioma e depois voltar para o original. 

Assistentes virtuais e chatbots

Assistentes virtuais, como a Siri, da Apple, e a Alexa, da Amazon, usam reconhecimento de voz para reconhecer padrões em comandos de voz e geração de linguagem natural para responder com a ação apropriada ou comentários úteis. Os chatbots executam a mesma mágica em resposta a entradas de texto digitadas. 

Com o aprendizado da máquina, eles também aprendem a reconhecer pistas contextuais sobre solicitações humanas, usando-as para fornecer respostas ou opções ainda melhores ao usuário. 

O próximo desafio desses aplicativos é desenvolver a capacidade de responder às nossas perguntas com respostas relevantes e úteis em suas próprias palavras. Para tanto, a  linguagem natural exerce um papel muito relevante. 

Análise de sentimento de mídia social

O Processamento de Linguagem Natural se tornou uma ferramenta de negócios essencial para descobrir insights de dados ocultos nas interações nas redes sociais

Além da interação, é possível obter insights sobre o comportamento dos usuários por meio da linguagem natural e, assim, buscar por soluções que melhorem ainda mais seus serviços.

Com a análise de sentimento, é possível avaliar a linguagem usada em postagens de mídia social, respostas, avaliações e muito mais para extrair atitudes e emoções em resposta a produtos, promoções e eventos. 

Os resultados desse tipo de análise se convertem em insumos para o desenvolvimento de estratégias de marketing, publicidade e design de produtos. 

Resumo de texto

As técnicas de PLN são usadas para digerir grandes volumes de texto digital e criar resumos e sinopses para índices, bancos de dados de pesquisa ou leitores ocupados. Os melhores aplicativos de resumo de texto usam raciocínio semântico e geração de linguagem natural (NLG) para adicionar contexto útil e conclusões aos resumos.

Entendendo o uso de chatbots e a importância da linguagem natural

Para entender o uso de chatbots e a importância da linguagem natural de maneira objetiva e simples, é necessário vermos que a inteligência artificial pode ser compreendida, essencialmente, como a simulação computadorizada de inteligência humana programada para tomar decisões, realizar tarefas específicas e aprender com os resultados.

Basicamente, a interação do usuário com qualquer assistente virtual baseado em IA depende do PLN. Ou seja, para o bom funcionamento dos chatbots, o uso da linguagem natural é indispensável. E eles têm sido amplamente incorporados pelas empresas, principalmente no atendimento ao cliente.

A Gal, da Gol, e a Magalu, da Magazine Luiza são apenas dois exemplos de bots que estão trabalhando orientados pela IA e pela linguagem natural.

Conceitualmente, um bot é um programa de computador com potencial de automatizar tarefas repetitivas e operacionais que, antes, eram executadas pelos colaboradores. Para interagir com o cliente, o robô conversacional usa uma interface de conversação, que pode ser uma aplicativo mensageiro, como o Facebook Messenger, ou o chat de um site. 

Em outras palavras, chatbot é um robô (bot) que conversa (chat) com os usuários de um sistema.  Ele assume o papel de um assistente de atendimento, que usa a linguagem natural e a IA para atender prontamente o consumidor, respondendo às dúvidas mais comuns dos clientes e ajudando com outros serviços, como segunda via de boleto.
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Além disso, o chatbot analisa os dados e a força humana complementa o processo, garantindo as tratativas necessárias para cada demanda.

Aqui, a linguagem natural é indispensável. Afinal, ela permite o desenvolvimento de robôs capazes de dialogar de maneira mais próxima possível com os humanos. O objetivo é oferecer um atendimento ágil e uma experiência positiva para o cliente.

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Roberto Gero

Roberto Gero

Diretor de Produtos e Advanced Computing da Ingram Micro Brasil. Formado em Engenharia Mecânica, com MBA Executivo pela FIA/USP – Fundação Instituto de Administração. Desde 2017, trabalha como Diretor de Soluções Avançadas na Ingram Micro Brasil; com mais de 25 anos em áreas de negócios de TI, passou por diferentes posições em Canais e Fabricantes, incluindo IBM, Oracle e Ingram Micro.