Principales tendencias de PNL que se deben tener en cuenta en 2025

Si trabajas en el ámbito de la IA, seguramente estés familiarizado con el procesamiento del lenguaje natural (PNL). El PNL está cambiando la forma en que las máquinas pueden interactuar con el lenguaje humano y comprenderlo. Esto es algo muy importante, especialmente en regiones como la India, donde hay más de 20 idiomas oficiales y más de 19,000 XNUMX dialectos.

Al aprovechar el procesamiento del lenguaje natural, no solo rompemos la barrera del lenguaje, sino que también llevamos a las máquinas a un punto en el que pueden entender la intención detrás de la consulta sin necesidad de demasiadas explicaciones. Así que veamos qué tipo de tendencias de procesamiento del lenguaje natural debemos tener en cuenta en 2025.

1. Traducción de idiomas en tiempo real

En nuestra opinión, esta es la tendencia más importante en PNL, ya que elimina la barrera del idioma entre múltiples regiones y países. Según los avances actuales en PNL, estos modelos pueden lograr hasta 98% de precisión al traducir idiomas hablados y escritos.

De esta manera, las empresas pueden utilizarlos para reuniones internacionales sin depender de traductores humanos, y los viajeros también pueden utilizar estas soluciones para recorrer territorios vírgenes sin preocuparse por la barrera del idioma.

Además de los consumidores, esta tendencia se ve impulsada por sectores como el comercio y la atención sanitaria. Por ejemplo, las plataformas de telemedicina pueden utilizar la traducción en tiempo real para conectar a médicos con pacientes en todo el mundo.

2. Modelos de aprendizaje profundo para tareas especializadas

Estamos viendo cómo los modelos de Transformers como GPT-4 y BERT están logrando una precisión excelente y, en 2025, seguramente alcanzarán una nueva dinámica de posibilidades. En nuestras pruebas, vimos que estos modelos ahora pueden realizar tareas específicas, como redactar contratos legales y analizar registros médicos de pacientes, con una precisión cercana a la humana.

Además, una vez optimizados, se pueden personalizar para sectores como el financiero y el jurídico. Por ejemplo, GPT-4 puede generar fácilmente informes de ganancias o incluso señalar los riesgos involucrados en los contratos. más de 2900 startups están trabajando activamente en este espacio y cuentan con el respaldo de 2 mil millones de dólares en inversiones anuales de empresas como SoftBank.

3. Mejor inteligencia emocional

Comprender la intención de un mensaje ya no es suficiente para que los sistemas de IA sean verdaderamente eficaces. Los modelos de IA modernos van más allá de la mera identificación de sentimientos positivos o negativos: pueden detectar una amplia gama de emociones, como la ira, la alegría, la frustración y otras. Esta capacidad permite una comprensión más profunda de las interacciones humanas.

Por ejemplo, las empresas pueden aprovechar la retroalimentación emocional para ajustar sus campañas de marketing con la ayuda de la IA. Herramientas como IBM Watson NLP han demostrado una precisión impresionante, logrando hasta un 95% en la detección de emociones. Esta tendencia es particularmente valiosa para los equipos de atención al cliente, ya que les permite ajustar las respuestas de los chatbots en tiempo real en función del estado emocional del usuario. Al incorporar inteligencia emocional, estos sistemas pueden ofrecer interacciones más empáticas y personalizadas, mejorando significativamente la experiencia del cliente.

4. Mejor atención sanitaria

Los hospitales que utilizan el procesamiento del lenguaje natural pueden extraer datos de fuentes no estructuradas, como notas clínicas e informes médicos. Además, con algoritmos modernos, los médicos pueden identificar patrones en el historial clínico de los pacientes, predecir enfermedades y sugerir tratamientos.

El tamaño del mercado de PNL de EE. UU. se evaluó en USD 6.44 mil millones en 2024 y se prevé que valga alrededor de USD 170.12 mil millones para 2034. aumentando a una CAGR del 38.69% del 2024 al 2034 según la investigación de Precedence.

5. La IA conversacional mejora aún más

Recientemente, Apple integró ChatGPT en Siri y Google hizo lo mismo al integrar Gemini en Google Assistant. Esto deja bastante claro que estos asistentes serán más capaces que nunca. Podrán recordar las preferencias del usuario, recomendar productos y procesar pagos también.

Estos chatbots serán capaces de distinguir entre sarcasmo y solicitudes genuinas.

6. La IA ética será prioritaria más que nunca

A medida que el procesamiento del lenguaje natural se vuelve cada vez más poderoso, generará inquietudes sobre los sesgos y la privacidad. Eventualmente generará inquietudes porque los modelos entrenados con datos sesgados discriminarán en la contratación y los préstamos. Para resolver esto, podríamos presenciar la formación de múltiples autoridades regulatorias que exijan transparencia, obligando a las empresas a revelar las fuentes de datos de entrenamiento.

7. El comercio electrónico se vuelve personalizado

Las empresas podrían utilizar el procesamiento del lenguaje natural para analizar patrones de navegación y ofrecer recomendaciones personalizadas al usuario. Por ejemplo, existen herramientas como Boost, que aumenta las tasas de conversión 13% utiliza búsqueda semántica y sugerencias personalizadas.

También estamos presenciando el surgimiento de una categoría completamente nueva, el comercio por voz. Un informe reveló que 47.3 millones de adultos estadounidenses tienen acceso a altavoces inteligentes y el 11.5% de ellos afirma utilizarlos para realizar compras al menos una vez al mes.

8. La era de los sistemas de IA híbridos

Una vez que el procesamiento del lenguaje natural haya madurado lo suficiente, se integrará en aplicaciones de visión artificial, como la generación automática de informes médicos y el subtitulado de imágenes en tiempo real. Ya existen ejemplos como los sistemas de inteligencia artificial híbridos de IBM que combinan redes neuronales con lógica simbólica para mejorar la precisión en los diagnósticos de atención médica.

9. Compatibilidad con modelos multilingües

Actualmente, los sistemas de PNL pueden manejar más de 300 idiomas y con iniciativas como el Modelo de Habla Universal (USM) de Google, El objetivo es cubrir 1000 idiomas.Actualmente, USM admite más de 400 idiomas, incluidos algunos idiomas con recursos limitados como el amárico y el asamés, lo que mejora la accesibilidad en regiones como África y el sur de Asia.

A medida que avanzamos hacia la globalización, aumenta la demanda de herramientas multilingües: el 74 % de los clientes prefiere los chatbots para consultas sencillas y alrededor del 69 % espera asistencia multilingüe en el servicio de atención al cliente.

El crecimiento del mercado se acelera

Por último, pero no por ello menos importante, está lo que resume todos los puntos que hemos mencionado anteriormente: el crecimiento del mercado. El mercado global de PNL Se proyecta que alcance los 39.37 millones de dólares en 2025, creciendo a un ritmo anual del 21.82%. Si observamos los mercados, Norteamérica domina este mercado con una participación de ingresos del 30.7%.

Grandes empresas tecnológicas como Microsoft, IBM y Google lideran la innovación y actualmente poseen más de 15,930 patentes centradas en marcos éticos y modelos multilingües, lo que sugiere una tormenta masiva de PNL en 2025.

Resumiendo…

Como todos sabemos, en 2025 entraremos en la era de la IA y la PNL va a cerrar la brecha entre humanos y máquinas a través de la traducción en tiempo real, marcos éticos y sistemas de IA híbridos.

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