Un chatbot es una tecnología que permite a los usuarios mantener una conversación con un programa informático, a través de voz o de texto.
Proponemos el término taskbots para aquellos chatbots que se emplean para mejorar la productividad interna de una empresa. Se trata de soluciones pensadas para simplificar y automatizar flujos de trabajo repetitivos.
Los sistemas de Robotic Process Automation (RPA) se han definido tradicionalmente como aquellos capaces de liberarnos de las tareas más repetitivas en el uso de aplicaciones o programas informáticos. Hoy en día quizás debamos ampliar esta definición, ya que la posibilidad de combinar esta tecnología con soluciones de Inteligencia Artificial está abriendo las puertas a nuevas e importantes oportunidades de negocio. Los llamados sistemas de RPA inteligentes van más allá de la imitación de acciones repetitivas, siendo capaces también de aprender y tomar decisiones.
El procesamiento de lenguaje natural, más conocido como Natural Language Processing o NLP, permite la extracción automática de información expresada en lenguaje humano. Se utiliza en clasificación de textos, traducción automática, análisis de opiniones o chatbots, entre otras múltiples aplicaciones.
Al hablar de Natural Language Processing se combinan términos provenientes de la lingüística, la estadística y la computación. Esa variada terminología puede causar confusión cuando uno se aproxima por vez primera al NLP. Con esta lista de 9 conceptos clave pretendemos aclarar esa confusión, explicando de forma sencilla algunos de los términos más comunes.
Cada minuto se publican miles de artículos de blogs, cientos de miles de tweets y millones de posts de Facebook. Si quiero descubrir, por ejemplo, las últimas tendencias en marketing, sé con certeza que me esperan en Internet múltiples contenidos sobre este tema. Lo que desconozco a priori es cuáles de esos contenidos se adaptan mejor a mis necesidades, cuánto tardaré en encontrarlos a través de la búsqueda manual o qué número de artículos tendré que comparar para poder extraer una conclusión general fundamentada.
En la era del conocimiento, la gestión de la información supone un gran desafío para la mayoría de las organizaciones. El volumen, la variedad y la velocidad de transformación de la información que está al alcance de las empresas ha superado en muchos casos las capacidades de las herramientas tradicionales. La solución pasa por sistemas inteligentes que sean capaces de ofrecer a cada usuario, en cada momento, la información que necesita.
Informes, artículos, tweets, resúmenes, noticias, presupuestos, emails, guías, facturas, briefings, presentaciones… En la mayoría de las empresas se crean, consumen y almacenan ingentes cantidades de contenidos valiosos. ¿Están estos recursos a disposición de todos los profesionales que los pueden aprovechar? ¿Se promocionan entre los posibles interesados? ¿Se comparten para evitar las duplicaciones innecesarias de esfuerzos?
Cada vez adquieren mayor importancia los conceptos de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning y Big Data. Sin embargo, es frecuente confundirlos. Vamos a explicar las diferencias intentando hacerlo de manera sencilla.