Il futuro dell’interazione persone-macchine passa dal
Natural Language Processing, quell’insieme di tecniche
che ambiscono a creare il perfetto codice del linguaggio
Immagina di entrare in un mondo digitale dove le macchine capiscono e rispondono al tuo linguaggio in modo naturale, come se stessi conversando con un vecchio amico.
Questo futuristico scenario è reso possibile grazie al Natural Language Processing (NLP), una branca dell’intelligenza artificiale (IA) che apre la porta a un nuovo livello di interazione tra umani e computer.
Il NLP è come un maestro di lingua digitale che insegna alle macchine a comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Questo campo affascinante coinvolge diverse discipline, come la linguistica computazionale, l’informatica e le scienze cognitive. Il suo obiettivo principale è rendere le interazioni tra uomini e macchine più fluide, simili a una conversazione naturale.
Quando scrivi o parli con una macchina, il NLP entra in azione per analizzare il testo o il discorso, eseguire varie azioni come il riconoscimento delle entità , l’estrazione di informazioni, l’analisi del sentiment e persino la traduzione automatica. Grazie ai continui progressi nel machine learning e nell’IA, il NLP ha compiuto passi da gigante. Oggi, le macchine possono comprendere non solo le parole, ma anche il contesto, l’umorismo e le sfumature delle conversazioni umane. Sono inoltre in grado di fornire risposte sempre più sofisticate e precise. Ma quali sono le potenzialità in un contesto aziendale? Vediamolo insieme.
Le applicazioni del Natural Language Processing per le aziende
Nei contesti aziendali, le soluzioni basate sulla tecnologia NLP hanno un impatto significativo.Il customer care viene utilizzato per automatizzare le risposte a domande frequenti. Uno strumento che migliora l’efficienza e riduce i tempi di attesa, offrendo un servizio clienti più rapido ed efficace. Similmente, il NLP apre nuove prospettive per lo sviluppo di tecnologie avanzate come gli assistenti virtuali e i chatbot.
Una volta integrate nei siti web e nelle app, i chatbot consentono di migliorare l’esperienza utente. Anche in questo caso, il loro punto di forza sta nel fornire risposte immediate e personalizzate, ma contribuiscono anche con la trascrizione live di riunioni effettuate online.
In ambito marketing, il NLP è applicato nel contesto della Sentiment Analysis per analizzare il contenuto delle recensioni online, social media e altri canali di comunicazione. Si tratta di informazioni che consentono alle aziende di adattare le proprie strategie di marketing alle opinioni e alle esigenze dei clienti, migliorando così la soddisfazione e la fidelizzazione. Importante inoltre specificare come, in un contesto globale, il NLP sia fondamentale per la traduzione automatica.
Le aziende infatti possono utilizzare queste tecnologie per espandere la loro presenza internazionale e comunicare efficacemente con clienti e partner in tutto il mondo. Recentissimo, inoltre, l’avvento di ChatGPT e il concetto di IA generativa, che ha consentito anzitutto una velocizzazione delle attività altamente ripetitive e time-consuming, così come un supporto poliedrico che spazia dalla scrittura di codice informatico alla elaborazione di articoli scientifici. In poco tempo è diventata senza dubbio una delle maggiori disruptive innovation degli ultimi dieci anni. Ultimo, ma non per importanza, il NLP consente l’estrapolazione automatica di informazione e conoscenza da grandi moli di dati: gli algoritmi, opportunamente addestrati in base alle specifiche esigenze del cliente, abilitano processi di analisi e sintesi del contenuto testuale a fini squisitamente strategici.
NLP & estrazione di informazioni chiave
per i processi aziendali
Reso evidente come il NLP sia certamente da considerarsi tecnologia di estremo valore per le imprese, si riporta ad ulteriore supporto della nostra narrazione alcuni esempi di aziende clienti di Erre Quadro e relativi bisogni, accomunate tutte dalla medesima necessità: estrapolare conoscenza da grandi quantità di documenti tecnici che, data la numerosità, sarebbe stato oneroso (se non impossibile) analizzare manualmente.
Consulenza medico-legale assicurativa
Il primo esempio riguarda un’azienda all’avanguardia nella consulenza medico-legale assicurativa che gestiva oltre 40.000 perizie annuali per valutare i danni alle persone in seguito a incidenti o infortuni. Nel contesto delle perizie assicurative, dopo eventi dannosi per la salute come incidenti stradali o infortuni sul lavoro, risultava fondamentale stimare l’entità delle lesioni subite dagli interessati. Incaricato di questo compito, un medico legale esamina l’intera documentazione sanitaria correlata all’evento, che include referti di pronto soccorso, pareri medici specialistici, e referti di esami strumentali. Basandosi su queste informazioni, il medico quantifica il danno subito. Tuttavia, questo processo può essere oneroso e influenzato da una certa soggettività: da qui nasce la necessità di automatizzare e standardizzare la valutazione del danno alla persona, al fine di migliorare l’efficienza e ridurre la soggettività nel processo decisionale.
Il NLP rappresenta un valido supporto nel processo di valutazione medico-legale, dato che interpreta il linguaggio medico presente nei documenti che compongono la perizia. Dotato di un’eccezionale capacità di information retrieval, il sistema opportunamente addestrato è stato in grado di riconoscere oltre 1000 categorie di elementi significativi nei testi analizzati. Inoltre ne interpreta le relazioni, per un totale di oltre 4000 possibili connessioni. La tecnologia ha quindi estratto automaticamente le informazioni rilevanti nei testi per la quantificazione del danno, alimentando un sistema di attribuzione di punteggi standard agli elementi individuati. Il processo ha consentito di ottenere una affidabilità di lettura superiore al 90%, una riduzione significativa dei tempi di analisi della documentazione sanitaria e una oggettivazione dei criteri di valutazione per lesioni e relativi trattamenti medici.
Automotive
Un altro esempio è quello di un’azienda del settore Automotive che aveva la necessità di ottimizzare l’efficienza e l’efficacia del processo di gestione delle offerte aziendali, una sfida significativa per le imprese. L’analisi di capitolati e specifiche tecniche per la creazione di offerte o l’avvio di processi di ingegnerizzazione o personalizzazione di prodotti, infatti, sono compiti spesso gravosi per le aziende che operano su commessa.
Queste attività possono richiedere fino a diverse settimane/persona di lavoro, spesso si concentrano in periodi limitati di time to delivery, e coinvolgono talvolta diverse figure appartenenti a funzioni aziendali diverse. Inoltre si tratta di passaggi cruciali in quanto la mancanza di processi standard può portare a rischi derivanti dalla potenziale non conformità dei requisiti. In questo contesto, il NLP ha consentito di potenziare il processo di analisi di specifiche tecniche e la generazione di offerte, estraendo automaticamente valori e concetti correlati da capitolati di gara o documenti di specifica tecnica.
Non solo, li ha organizzati in una struttura tabellare, creando un collegamento diretto tra i requisiti estratti e strutturati e la loro posizione nel documento originale ed effettuando un confronto dei requisiti con dati storici. In questo modo ha sfruttato in modo sistematico la conoscenza accumulata dall’azienda nel tempo. I risultati misurabili ottenuti includono una riduzione del 20% degli errori di valutazione, un taglio fino al 94% del tempo necessario per l’esame della documentazione, una maggiore reattività al cliente grazie alla diminuzione del time to delivery, un miglioramento della produttività nel processo di bidding, e una maggiore sistematicità e oggettività nel processo, con l’impiego strutturato dei dati storici aziendali.
In conclusione
In conclusione, il Natural Language Processing emerge come una forza catalizzatrice nell’evoluzione digitale aziendale, un ponte tra l’espressione umana e la potenza dell’IA. Attraverso il suo ruolo chiave in ambiti critici come il customer care, il marketing e la gestione delle offerte, sta ridefinendo il modo in cui le aziende interagiscono con il mondo digitale. I risultati tangibili nei settori medico-legale e automobilistico testimoniano la sua efficacia nella riduzione degli errori, nell’ottimizzazione dei tempi e nell’aumento della sistematicità. Con il suo impatto crescente, il NLP promette di rimodellare radicalmente il panorama aziendale, guidando l’innovazione e migliorando l’efficienza operativa. In un futuro sempre più digitalizzato, il NLP si candida, a essere la chiave per una comunicazione uomo-macchina sempre più naturale, efficiente e intelligente.
