O processamento de linguagem natural (NLP) ajuda as máquinas a compreender e gerar linguagem humana. Quando integrado a sistemas empresariais, ele melhora o acesso à informação, acelera a tomada de decisões e possibilita novas maneiras de trabalhar com dados.
Nos primórdios da IA, o processamento de linguagem natural apresentava resultados inconsistentes. Era comum ver funcionários frustrados gritando na frente da tela quando o sistema não entendia os prompts. Mas hoje, o NLP atingiu a maturidade. Com o rápido avanço das tecnologias de IA e do aprendizado de máquina, você já pode fazer uma pergunta claramente formulada ao sistema e sempre receber uma resposta útil e estruturada. E, quando o NLP é integrado aos sistemas, ele pode acessar dados e informações em toda a empresa, dando aos usuários resultados que não são apenas precisos, mas também robustos e passíveis de ação.
O processamento de linguagem natural (NLP) é um tipo de inteligência artificial que permite que os computadores entendam, interpretem e gerem linguagem humana. Ele se baseia em linguística computacional, aprendizado de máquina e modelos estatísticos para tornar a linguagem utilizável por máquinas, não apenas em termos de palavras, mas também de significado, intenção e tom. O NLP permite que as pessoas interajam com os sistemas por meio de fala ou texto natural, em vez de depender de comandos técnicos ou entradas fixas.
O processamento de linguagem natural (NLP) começa fragmentando a linguagem em elementos que possam ser processados pelo computador, como palavras, classes gramaticais ou até sílabas. Em seguida, o NLP atribui significado a esses elementos com base no que foi aprendido. Os dados são como um alimento que ajuda os sistemas de IA e de aprendizado de máquina a crescer, pois, assim como ocorre com os seres humanos, quanto mais exemplos um sistema encontrar, melhor será sua capacidade de detectar o comportamento típico da linguagem.
A maioria dos NLPs utiliza um tipo de IA chamado deep learning. Esses tipos de sistemas não se baseiam apenas em um conjunto de regras fixas; eles aprendem com grandes quantidades de situações reais de linguagem. À medida que evoluem, esses sistemas começam a capturar não apenas a sintaxe e a gramática, mas também o tom, as nuances e o contexto. Os modelos de deep learning não tratam cada palavra isoladamente, eles observam como as palavras se relacionam entre si em uma frase ou parágrafo, e isso os ajuda a entender a intenção e o significado mais profundo.
Os sistemas de NLP mais antigos precisavam estabelecer contexto e relações com base em cada palavra individual, o que levava a resultados lentos e pouco sofisticados. Hoje, as tecnologias de processamento de linguagem usam modelos baseados em transformer. Esses modelos leem blocos inteiros de texto de uma só vez, em vez de um pedaço de cada vez. Assim, eles são capazes de captar indicações sutis, como sarcasmo ou confusão, e extrapolar o significado a partir de instruções técnicas apenas parciais.
O processamento de linguagem natural reúne diversas técnicas para ajudar as máquinas a interpretar e gerar linguagem humana. O deep learning está impulsionando muitas das recentes inovações em NLP. Mas as abordagens estatísticas mais tradicionais baseadas em regras ainda desempenham um papel importante em muitos casos de uso corporativo.
Em modelos tradicionais, palavras curtas e comuns como "o/a" ou "é" eram filtradas para acelerar o processamento. Sistemas mais avançados, baseados em deep learning, tendem a reter essas palavras, pois, como todos sabemos, até mesmo palavras pequenas podem mudar sutilmente o significado.
Para tornar o texto legível por máquinas, os sistemas de processamento de linguagem natural (NLP) primeiro o dividem em partes gerenciáveis. Esses "tokens" podem ser palavras individuais, sinais de pontuação ou unidades menores que a palavra, como prefixos e sufixos ("re-", "visit", "-ado"). A tokenização é o ponto de partida para análises mais profundas.
Radicais (stems) e lemas são as formas básicas das palavras. Usando essas técnicas, "correndo" torna-se "correr", e "revisitado" torna-se "revisitar". Isso ajuda o sistema a reconhecer diferentes formas do mesmo conceito, onde quer que ele apareça.
Sistemas de NLP utilizam análise gramatical para identificar como as palavras se relacionam entre si. A palavra "acesso" é um substantivo ou um verbo? A etiquetagem gramatical esclarece o significado, enquanto a análise sintática ajuda o sistema a entender quem fez o quê a quem em uma frase.
São modelos mais antigos que tratam documentos como coletâneas de palavras sem ordem específica. Por ignorarem a ordem das palavras, não são muito utilizados atualmente. No entanto, em algumas tarefas de alta velocidade, como classificação de documentos e recuperação de informações, eles ainda têm sua utilidade.
O NER identifica e classifica informações importantes, como nomes, datas, locais e códigos de produtos. À medida que o sistema aprende, esse catálogo de itens reconhecíveis cresce e pode ser extraído ou conectado a outros sistemas ou bancos de dados de conformidade.
Em seus vastos conjuntos de dados de treinamento, o PLN aprende a analisar e reconhecer sentimentos e tons. Ele se torna capaz de avaliar o conteúdo emocional, incluindo sinais de risco, como frustração do cliente, insatisfação crescente dos funcionários ou mudanças sutis na opinião pública.
A detecção de intenção é especialmente útil, pois interpreta o que o usuário deseja alcançar, mesmo que a frase esteja incompleta ou confusa. Essa tecnologia é cada vez mais utilizada por assistentes virtuais para ajudar a direcionar solicitações, obter respostas ou acionar ações precisas em fluxos de trabalho.
As pessoas têm sotaques, os ambientes de trabalho podem ser barulhentos, e mil outros fatores podem tornar o reconhecimento de fala um desafio. No entanto, embora sempre haja espaço para melhorias, as tecnologias modernas de reconhecimento de fala alcançaram um nível de capacidade impressionante e confiável.
Trata-se da capacidade de gerar linguagem natural a partir de planilhas ou dados estruturados, convertendo-os em respostas fluidas, resumos claros e relatórios. A geração de linguagem é uma parceira essencial do reconhecimento de fala em qualquer sistema abrangente de processamento de linguagem.
Todas as técnicas listadas acima podem ser aplicadas a uma variedade de modelos e casos de uso. Mas, fundamentalmente, o NLP pode ser comparado às duas faces de uma moeda. Para funcionar de maneira ideal, ele precisa ser capaz de compreender a linguagem humana e ser igualmente capaz de gerar respostas que humanos possam entender facilmente. A compreensão de linguagem natural (NLU) e a geração de linguagem natural (NLG) representam as duas faces dessa moeda linguística.
NLP é o campo mais amplo, pois abrange qualquer método que ajude as máquinas a compreender, interpretar ou gerar linguagem humana, seja oral ou escrita. Grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT, são uma maneira de fazer isso. Eles usam deep learning para realizar tarefas complexas de NLP, como responder a perguntas, gerar conteúdo ou interpretar entradas inconsistentes. Mas não substituem todo o NLP. Ferramentas como reconhecimento de fala, tokenização ou análise gramatical ainda desempenham papéis fundamentais juntamente com os LLMs. Atualmente, os LLMs dominam a conversa. Porém, na verdade, eles fazem parte de um kit de ferramentas mais amplo.
Para oferecer o melhor desempenho, as ferramentas de NLP devem ser capazes de acessar todas as informações e conjuntos de dados necessários para gerar as respostas mais robustas possíveis aos usuários. Porém, a segurança e a governança de dados precisam, obviamente, ser o guia geral para essas integrações. A boa notícia é que as soluções atuais de IA são projetadas especificamente pensando na segurança digital e na conformidade. Isso permite conciliar os benefícios do acesso a dados entre empresas com a garantia de protocolos claros e confiáveis.
As ferramentas de NLP têm acesso apenas para usar os dados que você autorizar. Os direitos de acesso e a criptografia são incorporados ao NLP empresarial moderno, mantendo-os bloqueados e extraindo dados apenas de fontes nas quais tiverem permissão explícita.
Conciliar silos e segurança é um desafio. Os administradores podem autorizar o acesso para impedir o uso de informações sensíveis, e também para reduzir a capacidade dos departamentos de reter dados que, na verdade, deveriam estar acessíveis.
Conectado a sistemas como ERP, logística e CRM, o NLP pode correlacionar um atraso no envio com problemas meteorológicos, apresentando uma resposta e um plano de contingência para uma pergunta como: "O que está atrasando o pedido XYZ?"
Ao extrair dados integrados internamente, como feeds de IoT ou cronogramas de produção, e dados externos (como notícias ou índices de mercado), o NLP fornece informações que refletem dinâmicas utilizáveis do mundo real.
Os dados permanecem em seu ambiente de nuvem. As integrações de NLP são configuradas para seguir os mesmos protocolos de governança e segurança digital de seus sistemas centrais. No entanto, como o NLP é um território novo para muitos usuários, é importante o treinamento regular em segurança.
Com seus incríveis recursos, não é de admirar que os usuários corporativos encontrem novas maneiras de aproveitar o NLP no seu cotidiano, para aumentar a eficiência e a competitividade.
Os funcionários podem fazer perguntas simples e em linguagem natural, como "Qual foi a receita da região EMEA no último trimestre?" ou "Onde está a próxima remessa vinda de Dallas?", e receber respostas rápidas e claras.
Ferramentas de NLP são capazes de analisar relatórios extensos, contratos ou textos regulatórios e destacar rapidamente os pontos principais. Isso economiza horas de leitura manual e reduz o risco de erros ou omissões.
Em ambientes como armazéns ou chão de fábrica, os funcionários podem não estar com as mãos livres. Esse é apenas um caso em que ferramentas acionadas por voz ajudam as equipes a solicitar informações ou iniciar fluxos de trabalho.
É frustrante para os funcionários ter que vasculhar arquivos digitais e sistemas para encontrar as informações de que precisam. Dizer "encontre o relatório de vendas de julho" e obtê-lo imediatamente torna o processo muito mais fluido.
O PLN pode analisar dados não estruturados, como respostas abertas de pesquisas, e-mails ou chats de suporte, para identificar (e relatar) tendências de satisfação, frustração ou necessidades não atendidas.
Sistemas de PLN podem ser treinados para identificar termos em contratos ou comunicações que possam indicar riscos regulatórios ou jurídicos. Isso ajuda a direcionar o foco das equipes e a proteger a organização contra ameaças.
Ao tornar os sistemas complexos mais fáceis de acessar e compreender, o NLP oferece vantagens que se estendem por toda a empresa:
Os usuários podem obter as respostas de que precisam em segundos, sem depender de analistas e nem precisar examinar camadas de menus e relatórios.
As interfaces de linguagem natural reduzem a barreira de entrada, facilitando para que as equipes adotem e usem as ferramentas e dados disponíveis.
Quando fica mais fácil extrair e entender as informações, a tomada de decisão se torna mais rápida e confiante em todos os departamentos.
Os usuários não precisam memorizar comandos ou fluxos de trabalho do sistema; eles podem simplesmente perguntar o que precisam, usando as próprias palavras.
Ao simplificar as tarefas administrativas diárias e reduzir o tempo gasto na busca por informações, as equipes podem se concentrar mais em tarefas de maior valor agregado.
Quando o NLP é combinado com IA e automação de fluxo de trabalho, ele pode desencadear ações como programar uma remessa ou sinalizar uma exceção. Basta uma simples pergunta ou solicitação.
Há poucos anos, o NLP era uma ferramenta de nicho, com aplicações limitadas. Hoje, porém, o enorme potencial das soluções modernas baseadas em IA colocou o processamento de linguagem em uma posição estratégica em muitos dos principais setores. Veja algumas maneiras de usá-la na prática:
Ferramentas acionadas por voz reduzem erros e aceleram a integração de novos funcionários, orientando os trabalhadores da fábrica pelas etapas de montagem e verificações de segurança. O NLP também capacita assistentes virtuais a responder a consultas sobre peças, reduzindo o tempo de inatividade e otimizando o planejamento.
Os usuários podem solicitar atualizações sobre itens como registros de manutenção e alertas de sensores. Ao analisar esses dados, o NLP pode revelar insights em tempo real sobre falhas ou problemas em equipamentos, garantindo que as medidas corretas sejam tomadas antes que os problemas ocorram.
Dados importantes podem ser extraídos de anotações clínicas, resumos de alta ou solicitações de reembolso/pagamento. A capacidade de localizar e acessar rapidamente essas informações torna tarefas complexas, como faturamento, conformidade e elaboração de relatórios, mais rápidas e precisas.
Assistentes digitais com tecnologia de PLN ajudam a equipe de operações a registrar problemas de qualidade, verificar a origem dos ingredientes ou confirmar a conformidade usando voz ou chat. Em um setor com tantas dependências e variáveis imprevisíveis, qualquer camada extra de garantia é importante.
Designers e profissionais de merchandising lidam com mudanças de mercado extremamente rápidas. Sem perder o ritmo, eles podem perguntar: "O que está em alta em Tóquio?" ou "Qual é o nosso estoque de jeans?" E eles obterão uma resposta rápida e precisa, sem precisar realizar buscas internas ou on-line.
O volume de manuais técnicos e documentos regulatórios é avassalador. O PLN pode analisá-los rapidamente para identificar problemas de conformidade, extrair requisitos ou responder a dúvidas de engenheiros, agilizando auditorias e reparos.
Embora os NLPs empresariais sejam desenvolvidos para serem robustos e resilientes, informações ruins e dados incorretos podem se proliferar no sistema fechado de uma empresa. Como qualquer ferramenta dinâmica e extremamente robusta, o NLP precisa ser administrado e treinado com responsabilidade e profissionalismo.
Atualmente, os funcionários dedicam até duas horas por dia simplesmente buscando dados e informações. Além das óbvias consequências financeiras dessa ineficiência, ela também leva a frustração, acúmulo de dados e outros obstáculos ao bom desempenho da equipe. Do ponto de vista do cliente, a fidelização e a boa vontade diminuem a cada minuto que eles passam esperando por respostas. As pessoas querem respostas personalizadas para suas necessidades específicas, e querem que sejam rápidas e precisas. A boa notícia é que já existem as ferramentas necessárias para proporcionar níveis incríveis e inéditos de clareza e compreensão para os clientes e as equipes. Tudo que você precisa fazer é decidir usá-las.
Veja como a Infor GenAI, com o auxílio do NLP, está integrada diretamente aos processos do Infor CloudSuite, ajudando toda a sua equipe a se tornar hiperprodutiva em tudo que faz.