Snack IA #07 - Cómo analizar texto libre

Hace solo dos años, analizar datos de texto libre requería técnicas sofisticadas de procesamiento de lenguaje natural, a menudo tomando semanas para producir resultados.

Algunas empresas lideraron en este área tras dedicar varios años a la construcción de software especializado, que permite analizar y bloquear comentarios ofensivos, detectar tópicos prohibidos en mensajes entre compradores y vendedores en ecommerce, etc.

🏎️ ¿Qué cambió con la expansión de la IA?

Desde la salida de ChatGPT, el valor de estas empresas cayó en picada. En tan solo unos minutos, cualquiera con muy poco conocimiento técnico puede obtener resultados muy similares y a mucho menor costo.

Veamos algunos ejemplos que cualquier empresa puede estar aprovechando

👎 Positividad / Negatividad

Podemos encontrar encuestas de satisfacción en casi cualquier industria. Muchas de ellas, tan simples como “Contanos tu experiencia”. En la mayoría de los casos, estas respuestas no son leídas por nadie. ¿Imaginás el esfuerzo de leer manualmente y procesar algún resultado con ello? Prácticamente imposible.

Usando IA, podés priorizar, por ejemplo, las encuestas negativas. Es tan simple como usar ChatGPT y cualquier motor, y pedirle que te filtre entre comentarios positivos y negativos, y enfocarte en lo que necesita atención.

 🎹Tipificación

¿Cuántas encuestas recibís con múltiples preguntas de texto que jamás querés responder? Por ejemplo: ¿Cuál es tu experiencia con el vehículo utilizado? ¿Cuál es tu experiencia con el chofer asignado? ¿Cuál es tu experiencia con la limpieza del vehículo?

El sentido de realizar varias preguntas de texto opcionales fue poder tenerlas ordenadas por tema. Hoy, esta técnica carece de sentido.

Simplemente podrías realizar una única pregunta que englobe todo: “Contanos tu experiencia con el vehículo utilizado, chofer asignado, etc.”. Recibirás muchas más respuestas de los usuarios al pedir menos información.

Luego, podés pedirle a ChatGPT que califique cada respuesta según si habla de “Experiencia del vehículo, experiencia con el chofer, etc.”

🔍 Categorización de Temáticas para Soporte 

¿Cuántos menús navegaste hasta llegar a escribir un texto con un problema de facturación? Seguramente algo como “Soporte -> Soy Usuario -> Problemas de Facturación -> Recibí una factura incorrecta” y varios caminos similares, que todos terminan en un “Escribinos tu problema”.

¿Por qué los menús suelen ser tan complejos? Por un lado, para desgastar al usuario y evitar que cree el ticket. Por otro lado, para identificar a qué área debe ser dirigido.

Esta complejidad dejó de ser necesaria hace meses. Toda la navegación previa puede ser eliminada, y luego podemos pedirle a la IA que califique el ticket según si pertenece a una lista de temáticas.

Costo casi 0, experiencia superadora para el usuario.

 Conclusión

Incorporar la IA para transformar los procesos de tu negocio. Desde la clasificación de temas hasta el análisis de sentimientos, estas herramientas están revolucionando cómo entendemos y utilizamos los datos de texto. El futuro de la inteligencia empresarial está aquí, y está impulsado por la IA.

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