Hace nueve años atrás, la revista norteamericana The Atlantic publicaba un artículo asegurando que un investigador de IBM había descubierto la forma de evocar nombres y recuerdos que las personas olvidan, a través de un asistente cognitivo. Esta tecnología, equipada con herramientas de procesamiento semántico (Natural Language Processing, NLP), sería capaz de indagar y estudiar los recuerdos de las personas para luego ayudarlas a evocar un recuerdo, un nombre; que hayan olvidado.
Con esta invención, las personas jamás volverían a sentir la sensación de “tener algo en la punta de la lengua”. El neurocientífico computacional James Kozloski patentó una invención que describe como un “Google automático para la mente”. Una tecnología que, gracias a modelos de lenguaje entrenados para entender contexto humano, nos demuestra el alcance infinito de esta red semiótica digital, capaz de monitorear conversaciones, acciones e intenciones; para ofrecerte ayuda cuando más lo necesitas…
Índice de temas
¿Para qué sirve el procesamiento de lenguaje natural y cuándo aplicarlo en una empresa?
Antes que nada, es fundamental comprender qué es el procesamiento de lenguaje natural y en qué ámbitos lo encontramos actualmente. La respuesta es sencilla: en muchos. Un ejemplo claro es Google, que utiliza NLP para sus funciones de autocompletado, conocidas como Google Autosuggest.
La enciclopedia Britannica define al Natural Language Processing (NLP) o lenguaje de procesamiento natural como “el uso de operaciones, sistemas y tecnologías que permiten a las computadoras procesar y responder al lenguaje escrito y hablado de forma similar a la capacidad humana”. Este campo de estudio hace uso de la lingüística computacional, estadísticas, redes neuronales profundas (DNN), machine learning y deep learning.
Cuando una persona busca “mi perro”, el modelo de lenguaje de Google emplea análisis de entidades para ofrecer posibles continuaciones de la cadena “mi + perro”. Cuanta más información tiene el sistema, más precisa será la respuesta de su inteligencia artificial. La frase “mi + perro” puede estar acompañada, por ejemplo, de un diagnóstico como “jadea mucho” o “no quiere comer”.
Otro modelo de lenguaje natural conocido es ChatGPT, del laboratorio especializado en inteligencia artificial OpenAI. Las respuestas del modelo de lenguaje eran tan precisas, que periodistas y académicos alzaron la voz durante su lanzamiento en 2022 debido a que “era imposible distinguir la escritura humana de la generada por ChatGPT”, dice la enciclopedia del Reino Unido.
Hoy, la importancia del Procesamiento de Lenguaje Natural radica en la facilidad con la que esta tecnología puede dar sentido a una vasta cantidad de datos no estructurados —como los generados por sistemas de inteligencia artificial y sus múltiples aplicaciones: artículos, libros, redes sociales, conversaciones—.
Los modelos de NLP leen, clasifican e interpretan este océano de información, y facilita tareas diarias como la búsqueda en navegadores, traducciones cada vez más robustas y el análisis de instrucciones en lenguaje natural.
¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje natural y qué técnicas son más efectivas?
Para comprender mejor cómo funciona el procesamiento de lenguaje natural, conversamos con Nicolás Rubinstein, profesor de NLP de la Universidad de Palermo, quien nos explicó los principios y su funcionamiento. Según el experto, este campo de estudio pretende capacitar a las máquinas para interpretar y regenerar el lenguaje humano.
El problema, cuenta Rubinstein, es la naturaleza desestructurada del lenguaje humano, que dificulta su codificación y procesamiento mediante el uso de algoritmos. Entre las técnicas más eficaces para abordar esta complejidad se encuentran los métodos de árboles de decisión para procesar lenguaje. El procesamiento textual inteligente puede aplicarse en una amplia gama de tareas, que van desde la interpretación y el análisis de un discurso, hasta la generación de texto, la traducción de idiomas y el resumen de información.
Una de las ideas fundacionales que sustenta el procesamiento de lenguaje natural proviene de la lingüística. El lingüista John Rupert Firth decía “you shall know a word by the company it keeps” (puedes conocer una palabra por las compañías o las palabras que están cerca). De acuerdo con Rubinstein, la hipótesis distribucional fue un pilar fundamental para el desarrollo del NLP.
Este es el mismo razonamiento que siguen los niños al aprender a hablar: al no conocer suficientes palabras a temprana edad, necesitan aprender nuevas formas de expresión a partir de un contexto determinado. De forma similar, los sistemas de comprensión del lenguaje humano analizan el contexto de una palabra (token) para inferir en significados.
¿Qué usos reales tiene el procesamiento semántico en distintos sectores empresariales?
NLP en ciencias sociales: detección de tópicos en las letras del tango
Una investigación del CONICET publicada en 2022 por Germán Rosati utilizó NLP para analizar una muestra de 5617 letras de tangos, milongas y candombes publicados entre 1900 y 2010 con el objetivo de determinar tópicos que aparecen en las letras.
El estudio reveló cómo ciertos temas, como la tristeza y el recuerdo, prevalecieron en determinadas décadas; mientras que otros, como las imágenes climáticas o las emociones positivas, fueron más prominentes en diferentes períodos.
Con estos datos, los investigadores pueden indagar más acerca de por qué durante cierto período de tiempo se escribió más acerca de la tristeza, el tiempo y los recuerdos. Por ejemplo, se observó que Enrique Cadícamo tendía a utilizar más lunfardo y expresar emociones negativas, mientras que Homero Manzi incorporaba con mayor frecuencia imágenes climáticas.
Es una muestra de cómo una disciplina tecnológica puede llevarse a las ciencias sociales para interpretar los modos en que las personas se relacionan y responden a un contexto social, político y económico determinado.
NLP en medicina: atención médica y diagnóstico clínico
Las tecnologías de análisis lingüístico automático impactan también en otras áreas de la vida humana, como la salud. Un estudio publicado por la National Library of Medicine (NIH) de los Estados Unidos, analiza 27 estudios publicados entre 2018 y 2023 sobre el impacto del procesamiento del lenguaje natural para el diagnóstico clínico en distintas áreas de la medicina.
Entre las aplicaciones actuales y potenciales del NLP en salud se incluyen:
- Análisis de sentimientos públicos: evaluar las opiniones de la población respecto a políticas de salud.
- Cribado de registros electrónicos de salud (EHR): extraer información relevante para mejorar la atención al paciente.
- Tecnología de voz a texto: facilitar la documentación clínica en el punto de atención.
- Comunicación con pacientes: mejorar la interacción y seguimiento mediante chatbots y asistentes virtuales.
- Identificación de candidatos para ensayos clínicos: acelerar la selección mediante búsquedas automatizadas en grandes bases de datos.
A pesar de tener un alto potencial en el análisis de grandes volúmenes de datos para dotarlos de sentido y hacer más eficiente la salud pública, los investigadores Aadit Jerfy, Owen Selden y Rajesh Balkrishnan encontraron desafíos del NLP en la salud, como por ejemplo la necesidad de garantizar la privacidad de sus pacientes, la seguridad de los datos y el uso del lenguaje clínico preciso.
¿Cómo comparar los casos de uso del NLP por sector y tomar decisiones efectivas?
| Área empresarial | Caso de uso con NLP | Beneficios clave | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Atención al cliente | Automatización con chatbots conversacionales | Reducción de costos, respuesta 24/7, mayor satisfacción del cliente | Uso de Rasa o Azure Bot Service para soporte técnico automatizado |
| Recursos Humanos | Análisis de CVs y cartas de presentación | Aceleración del reclutamiento, reducción de sesgos, mejor selección | Herramientas como HireVue o sistemas semánticos de análisis de lenguaje para screening inicial |
| Legal y cumplimiento | Lectura y clasificación automatizada de contratos y normativas | Disminución de errores legales, ahorro de tiempo y revisión documental | Uso de NLP para extraer cláusulas contractuales clave |
| Marketing y ventas | Análisis de sentimiento en redes sociales y reseñas de productos | Mejora de campañas, adaptación de mensajes al público | Monitorización semántica con Google NLP o Amazon Comprehend |
| Finanzas y seguros | Evaluación automática de reclamaciones o análisis de riesgos crediticios | Mejora en la velocidad de respuesta, reducción de fraudes | Uso de NLP para interpretar descripciones textuales de siniestros |
| Salud y farmacéutica | Clasificación de historiales médicos y soporte a diagnósticos clínicos | Diagnósticos más rápidos y precisos, mayor eficiencia médica | Implementación de NLP en EHR (Registros Electrónicos de Salud) con validación clínica |
| Gestión documental | Organización, categorización y búsqueda inteligente de documentos internos | Ahorro de tiempo, acceso rápido a información crítica | Integración de NLP en herramientas como SharePoint o ElasticSearch |
¿Cómo tomar decisiones estratégicas con modelos de lenguaje?
Los líderes empresariales pueden utilizar modelos de lenguaje para tomar decisiones más informadas en contextos complejos. El análisis de grandes volúmenes de texto no estructurado -como encuestas, opiniones de clientes o noticias- permite identificar patrones, anticipar riesgos y mejorar productos o servicios.
Ejemplos de decisiones estratégicas basadas en NLP:
- Anticipación de crisis reputacionales mediante análisis de sentimiento en redes sociales.
- Priorización de mejoras en productos a partir de la clasificación automática de reclamos o valoraciones.
- Selección de mercados objetivos con minería de texto en prensa y bases públicas.
Un estudio titulado “When Does AI Pay Off?“, realizado por investigadores del MIT Sloan School of Management y el Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), revela que las empresas que adoptan tecnologías de inteligencia artificial (IA) con una intensidad del 25% o más, experimentan un crecimiento anual de ingresos significativamente mayor en comparación con aquellas con niveles de adopción más bajos.
Invertir en procesamiento de lenguaje natural genera resultados medibles a corto y mediano plazo, especialmente en áreas de alto volumen operativo. Empresas que integran tecnologías semánticas reportan mejoras en eficiencia operativa, reducción de costos y mayor satisfacción del cliente.
- Reducción del tiempo de respuesta en canales de atención digital (hasta un 40%).
- Automatización documental que ahorra cientos de horas hombre por año.
- Mejora en retención de clientes gracias a análisis predictivo de churn basado en lenguaje.
¿Qué riesgos y desafíos presenta hoy el procesamiento de lenguaje natural?
El campo de la inteligencia artificial ha dado pasos enormes en un lapso muy corto. No hace mucho, las herramientas de traducción automática, como Google Translate, eran objeto de críticas y bromas debido a su falta de precisión: los modelos de entonces traducían de manera literal, sin captar el contexto, lo que resultaba en textos poco naturales.
Hoy, la realidad es otra y los sistemas de NLP actuales son capaces de interpretar fenómenos complejos del lenguaje, como la ironía y el humor. Modelos como ChatGPT, por ejemplo, no solo interpretan el contenido, sino también el tono y estilo del usuario, adaptando sus respuestas para ser más informales o más estructuradas según la experiencia del usuario lo requiera.
Para Rubinstein, las limitaciones del NLP en términos de qué puede o no hacer son prácticamente escasas. No hay día en que alguna de las empresas que más está invirtiendo en esta tecnología no amanezca con nuevas aplicaciones y reformas en su estructura de lenguaje.
Sin embargo, el desarrollo acelerado de esta tecnología trae consigo importantes desafíos en los ámbitos energético, social y, especialmente, ambiental; que las organizaciones deben considerar al integrar soluciones basadas en IA, incluidas las formas más avanzadas como la inteligencia artificial general y su potencial transformador.
Desafíos energéticos
El campo de estudio del NLP se asemeja mucho al estudio del cerebro, dado que ambos elementos funcionan mediante redes neuronales. Sin embargo, para alcanzar capacidades similares (que una inteligencia artificial pueda ser indistinguible de una inteligencia humana), la demanda de energía es extremadamente superior a la que necesita un cerebro humano para funcionar de igual manera.
Según el experto en NLP, “el consumo de energía de nuestro cerebro es menos que el de una de un foquito de luz”. Para conjugar una oración, las personas no necesitan tanta energía como sí una IA. Respecto a esto, Sam Altman dijo en sus redes sociales que ser cortés, pedir por favor y agradecer a ChatGPT le demanda “Decenas de millones de dólares”.
Desafíos sociales
Para Rubinstein, aún existe un sesgo sobre “cuáles son los intereses de esas empresas y cuáles son los conocimientos, inquietudes, prioridades de las personas que toman las decisiones en ellas”. El conocimiento en materia de inteligencia artificial está reducido a una pequeña comunidad de empresas, las cuales están radicadas en muy pocos países como Estados Unidos, China y distintos puntos de Europa.
Esto determina la selección de los datos que se entrenan los modelos de IA que luego utilizará para analizar y replicar tareas, un fenómeno que también se observa en el desarrollo de la inteligencia artificial en Argentina y sus tendencias emergentes. Se ha visto, por ejemplo, cómo DeepSeek, la inteligencia artificial China, no es capaz de responder solicitudes sobre determinados temas políticos por ir contra las normas impuestas por el Partido Comunista Chino.
Desafíos medioambientales
La inteligencia artificial y sus distintos modelos de lenguaje han revolucionado la forma en que las personas trabajan y se relacionan con estas tecnologías. No hay vuelta atrás en este camino, por lo que sus desarrolladores tienen que buscar nuevas formas de disminuir la demanda de energía y otros recursos naturales, como es el agua que utilizan para refrigerar los HUB de almacenamiento de GPUs, mientras distintos tipos de inteligencia artificial impactan cada vez más en nuestra vida diaria.
De acuerdo con la UNEP, el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente, la infraestructura relacionada con la IA es capaz de consumir seis veces más agua que Dinamarca, un país de 6 millones de habitantes. Esto representa un problema, porque una cuarta parte de la humanidad hoy carece de acceso a agua potable y saneamiento en la actualidad.
A su vez, una pregunta realizada en una conversación con ChatGPT consume 10 veces la electricidad de una búsqueda de Google. No es un dato menor que, entre 2012 y 2024, los centros de datos han aumentado de 500.000 a 8 millones; y los expertos esperan que esta demanda siga creciendo de acá en más.
¿Qué deben evaluar las empresas antes de implementar procesamiento de lenguaje natural?
Existen muchos recursos disponibles para potenciar el uso de NLP a nivel empresarial y profesional. A continuación, conoce algunas de las plataformas, bibliotecas y frameworks más utilizados.
Plataformas online
Tres de los nombres más populares de Sillicon Valley han desarrollado por años sus plataformas de NLP y ofrecen servicios listos para ejecutar. Estas plataformas permiten realizar tareas como análisis de sentimiento, detección de entidades, categorización de texto, traducción automática, entre otras; con solo conectar una API.
- Google Cloud Natural Language: analiza el contenido y estructura de textos, identifica entidades, sentimientos y sintaxis
- Amazon Comprehend: extrae información relevante a partir de textos no estructurados, como temas, sentimientos y relaciones entre entidades
- Microsoft Azure Text Analytics: permite detectar el idioma, analizar sentimientos, y reconocer frases clave y entidades con precisión
Bibliotecas de Python
Otro nombre conocido en el mercado de la inteligencia artificial y el análisis de big data es Python, el lenguaje por excelencia para el desarrollo de aplicaciones de NLP. Algunas de sus bibliotecas más especializadas son:
- NLTK (Natural Language Toolkit): una de las bibliotecas más antiguas y completas, ideal para proyectos académicos y educativos
- spaCy: potente, rápida y orientada a producción; ofrece modelos de última generación en varios idiomas
- Gensim: especializada en modelado de temas y representaciones vectoriales de texto, como Word2Vec
- Transformers (Hugging Face): biblioteca de última generación que permite acceder a modelos como BERT, GPT o T5 con apenas unas líneas de código
Estas herramientas permiten desde tareas simples como tokenización (cifrado de datos privados) o lematización (técnicas de preprocesamiento de texto que reducen las variantes de las palabras a una forma básica), hasta aplicaciones complejas como generación de texto o interpretación semántica profunda.
Frameworks de código abierto
Los frameworks de código abierto en NLP construyen soluciones personalizadas, adaptables a las necesidades de cada segmento de mercado. Es una estructura que fomenta la colaboración entre desarrolladores y acelera la innovación.
- OpenNLP: desarrollado por Apache, es ideal para tareas básicas como segmentación de oraciones, etiquetado POS y reconocimiento de entidades
- AllenNLP: creado por el Instituto Allen de IA, se centra en modelos de deep learning aplicados al lenguaje natural
- Rasa: framework especializado en la creación de chatbots conversacionales, con capacidad para entrenar modelos propios y mantener el control sobre los datos
El hecho de que sean softwares de código abierto permite a las empresas ahorrar recursos en la actualización y corrección de errores del framework, dado que cada individuo que lo utiliza contribuye a mejorar el producto final. Por ejemplo, adaptar la herramienta a un nuevo idioma o incorporar un caso de uso puntual.
¿Qué deben evaluar las empresas antes de implementar procesamiento de lenguaje natural?
Integrar modelos de lenguaje en procesos empresariales requiere más que una solución técnica. Involucra definir objetivos claros, evaluar infraestructura y garantizar el cumplimiento normativo, especialmente en industrias reguladas.
El procesamiento de lenguaje natural en empresas puede aplicarse desde la atención al cliente hasta el análisis de contratos y la minería de datos no estructurados.
Las empresas que planifican implementar NLP o tecnologías semánticas deben tener en cuenta:
- Identificación del caso de uso: ¿Se busca automatizar soporte, analizar feedback o clasificar documentos?
- Evaluación de datos: la calidad y volumen del lenguaje natural interno (chats, mails, reportes) son clave para resultados efectivos.
- Capacidad técnica: ¿Se cuenta con equipo propio o se terceriza el desarrollo y mantenimiento?
- Compliance y privacidad: fundamental en sectores como banca, salud o seguros.
Según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST, por sus siglas en inglés) los modelos de IA lingüística deben evaluarse continuamente en términos de precisión, equidad, explicabilidad y robustez. Esto exige una gobernanza activa en toda la organización.
¿Qué tendencias marcarán el futuro del procesamiento semántico en las empresas?
Hasta no hace mucho tiempo, se creía que, si bien la IA supera en velocidad y capacidad de pensamiento a las personas en la toma de decisiones basada en datos; ésta no superaba al humano en tareas cognitivas y creativas. Sin embargo, una publicación de Harvard asegura que, gracias al NLP, esta realidad podría revertirse más pronto que tarde.
La revista Fortune Business Insights proyecta un crecimiento en el mercado del procesamiento de lenguaje natural de US$ 158.040 millones, con una CAGR del 23.2% para el período de 2024 hasta 2032. Este crecimiento será impulsado de la mano de sus mayores competidores en el mercado, entre los que se encuentran Hewlett Packard, Amazon, Google, SAP, IBM y muchas más.
Estas empresas ofrecen actualmente agentes virtuales (chatbots), capaces de responder solicitudes humanas mediante análisis de texto, documentos y una inmensa base de datos que ayuda a la inteligencia artificial a generar oraciones (textuales e incluso habladas) y frases a partir de representaciones de lenguaje natural.
En relación al futuro, Harvard recomienda a las empresas “conocer el valor de sus datos”, dado que el NLP podría ser un aliado esencial al momento de analizarlos. Esta tecnología puede contribuir a distintas áreas de la compañía, como la gestión de relaciones con el cliente, análisis de mercado, datos no estructurados, entre otras.
Respecto a esto, la universidad asegura que la IA y sus herramientas no reemplazarán empleos, pero sí contribuirán a automatizar tareas y agilizar el trabajo de muchas personas. Imagina la cantidad de texto que un ser humano lee a diario en el trabajo: correos, contratos, informes de analistas, comunicados de prensa…
Un software equipado con NLP puede “facilitar el pensamiento estratégico o la planificación de escenarios”, afirma Harvard, en línea con las tendencias clave en ciencia de datos. En conclusión, estas herramientas llegaron para quedarse. Hacer la vista gorda o subestimar la aplicación de las mismas en el trabajo, hará que la competencia que sí la ejecuta corra con varios metros de ventaja.
Preguntas frecuentes sobre NLP
¿Cómo puede saber si su empresa está preparada para implementar modelos de lenguaje a escala?
Para determinar si su empresa está lista para implementar modelos de procesamiento de lenguaje natural, debe evaluar tres factores clave: el volumen de lenguaje generado (correos, chats, documentos), la capacidad técnica interna (personal, recursos, infraestructura) y la existencia de un marco de gobernanza de datos. También es crucial aplicar principios de MLOps para escalar estos sistemas con seguridad. Puede consultar la guía del NIST sobre IA responsable y esta recomendación sobre cómo automatizar y escalar proyectos de aprendizaje automático.
¿Qué tipo de inteligencia artificial es más adecuada para combinar con procesamiento de lenguaje natural?
Los modelos basados en arquitecturas transformer, como BERT, GPT o T5, son los más efectivos para el procesamiento de lenguaje natural. Estas IA permiten interpretar texto en contexto, generar lenguaje coherente y detectar intenciones o patrones semánticos con gran precisión. Combinarlos con sistemas de clasificación, análisis de sentimiento o motores de recomendación potencia su valor estratégico en entornos empresariales.
¿Cuáles son los principales criterios para elegir una herramienta de NLP en el entorno corporativo?
Para seleccionar la herramienta adecuada de NLP, debe analizar si ofrece integración vía API, soporte en su idioma principal, modelos personalizables, cumplimiento normativo (como GDPR), y compatibilidad con datos internos no estructurados. También es clave evaluar si se trata de software propietario o de código abierto, y si se adapta al volumen y frecuencia de uso previstos. Empresas con necesidades específicas suelen optar por frameworks como Hugging Face o soluciones cloud como Amazon Comprehend o Google Cloud NLP.
¿Qué beneficios concretos puede obtener su empresa al aplicar procesamiento de lenguaje natural?
El NLP permite transformar texto no estructurado en datos accionables. Puede automatizar procesos como la clasificación de correos, el análisis de sentimiento en redes sociales, la revisión de contratos o la detección temprana de conflictos en interacciones con clientes. Estas capacidades reducen costes operativos, mejoran la experiencia del cliente y aportan ventajas competitivas al integrar inteligencia semántica en la toma de decisiones empresariales.
¿Qué riesgos debe considerar antes de adoptar tecnologías de procesamiento semántico?
Entre los riesgos más relevantes están la introducción de sesgos algorítmicos, el uso de datos no auditados para entrenamiento, y el alto consumo energético de los modelos avanzados. Además, si no se establece una supervisión humana adecuada, pueden producirse errores en tareas críticas como diagnósticos, aprobaciones o análisis legal. Para mitigar estos riesgos, organizaciones como el NIST recomiendan implementar un marco de gestión del riesgo en inteligencia artificial.
