Mejor Software de Comprensión del Lenguaje Natural (NLU): Reseñas de usuarios de Diciembre de 2025

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¿Qué es el Software de Comprensión del Lenguaje Natural?
¿Cuáles son las características comunes del Software de Comprensión del Lenguaje Natural?
¿Cuáles son los beneficios del Software de Comprensión del Lenguaje Natural?
¿Quién usa el Software de Comprensión del Lenguaje Natural?
¿Cuáles son las alternativas al Software de Comprensión del Lenguaje Natural?
Desafíos con el Software de Comprensión del Lenguaje Natural
¿Qué empresas deberían comprar Software de Comprensión del Lenguaje Natural?
Cómo comprar Software de Comprensión del Lenguaje Natural
¿Cuánto cuesta el Software de Comprensión del Lenguaje Natural?
Tendencias del Software de Comprensión del Lenguaje Natural

Más Información Sobre Software de Comprensión del Lenguaje Natural (NLU)

¿Qué es el Software de Comprensión del Lenguaje Natural?

La comprensión del lenguaje natural, un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural (NLP), realiza predicciones o decisiones basadas en datos de texto. Estos algoritmos de aprendizaje pueden integrarse dentro de aplicaciones para proporcionar características automatizadas de inteligencia artificial (IA). Es necesaria una conexión a una fuente de datos para que el algoritmo aprenda y se adapte con el tiempo.

Extraer información procesable de datos numéricos alojados en sistemas ERP, software CRM o software de contabilidad es una cosa, pero obtener información de fuentes de datos no estructuradas es invaluable. Sin software dedicado para esta tarea, las empresas deben gastar tiempo y recursos significativos construyendo modelos de comprensión del lenguaje natural o investigando los datos de manera desordenada.

Estos algoritmos pueden desarrollarse con aprendizaje supervisado o no supervisado. El aprendizaje supervisado implica entrenar un algoritmo para determinar un patrón de inferencia alimentándolo con datos consistentes para producir un resultado general repetido. El entrenamiento humano es necesario para este tipo de aprendizaje. Los algoritmos no supervisados alcanzan un resultado de manera independiente y son una característica de los algoritmos de aprendizaje profundo. El aprendizaje por refuerzo es la forma final de aprendizaje automático, que consiste en algoritmos que entienden cómo reaccionar según su situación o entorno.

Los usuarios finales de aplicaciones inteligentes pueden no ser conscientes de que una herramienta de software cotidiana utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para proporcionar algún tipo de automatización. Además, las soluciones de aprendizaje automático para empresas pueden venir en un modelo de aprendizaje automático como servicio (MLaaS).

¿Qué significa NLU?

NLU significa Comprensión del Lenguaje Natural, que es un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural (NLP).

¿Qué tipos de Software de Comprensión del Lenguaje Natural existen?

La comprensión del lenguaje natural, en su esencia, permite a las máquinas entender el lenguaje humano en forma hablada o escrita. Hay dos métodos clave para lograr esto.

Sistemas basados en aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan métodos estadísticos. Aprenden a realizar tareas basadas en los datos de entrenamiento que se les proporcionan y ajustan sus métodos a medida que se procesa más información. Usando una combinación de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales, los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural perfeccionan sus propias reglas a través del procesamiento y aprendizaje repetidos.

Sistemas basados en reglas

Este sistema utiliza reglas lingüísticas cuidadosamente diseñadas. Este enfoque se utilizó al principio del desarrollo del procesamiento del lenguaje natural y todavía se usa.

¿Cuáles son las características comunes del Software de Comprensión del Lenguaje Natural?

Las siguientes son algunas características principales dentro del software de comprensión del lenguaje natural que pueden ayudar a los usuarios a entender mejor los datos de texto:

Etiquetado de partes del discurso (POS): Con el etiquetado de POS, los usuarios pueden analizar el texto por partes del discurso. Esto puede ayudar a descomponer las oraciones en partes componentes para entenderlas.

Reconocimiento de entidades nombradas (NER): Las oraciones están compuestas por varias entidades, desde nombres de calles hasta apellidos, lugares y más. Con NER, se pueden extraer estas entidades. Estas entidades extraídas pueden luego ser alimentadas automáticamente a otros sistemas.

Análisis de sentimiento: El lenguaje puede ser positivo, negativo o neutral. Usando técnicas de análisis de sentimiento, se puede introducir texto y obtener el sentimiento (positivo o negativo) de ese texto.

Detección de emociones: Similar al análisis de sentimiento, la detección de emociones puede detectar la emoción del lenguaje humano, ya sea escrito o hablado. A pesar de la investigación que lo respalda, este método ha sido objeto de escrutinio y su veracidad ha sido cuestionada.

¿Cuáles son los beneficios del Software de Comprensión del Lenguaje Natural?

La comprensión del lenguaje natural es útil en muchos contextos e industrias diferentes.

Desarrollo de aplicaciones: NLU impulsa el desarrollo de aplicaciones de IA que agilizan procesos, identifican riesgos y mejoran la efectividad.

Eficiencia: Las aplicaciones impulsadas por NLU están mejorando constantemente debido al reconocimiento de su valor y la necesidad de mantenerse competitivas en las industrias en las que se utilizan. También aumentan la eficiencia de tareas repetibles. Un ejemplo destacado de esto se puede ver en eDiscovery, donde el aprendizaje automático ha creado enormes avances en la eficiencia con la que se revisan documentos legales y se identifican los relevantes.

Escalabilidad: Los humanos son excelentes en el análisis, pero sus habilidades de análisis pueden fallar cuando la cantidad de datos es vasta y cuando necesitan producir resultados en tiempo récord. La tecnología impulsada por NLU no se estresa, presiona ni cansa. Puede analizar una cantidad (relativamente) pequeña de datos o un gran corpus de texto con facilidad, rapidez y precisión. Esto se puede escalar a través de los conjuntos de datos de texto de una empresa y varios casos de uso.

Descubrimiento de tendencias: NLU puede hacer un gran trabajo al encontrar tendencias y patrones en los datos de texto. A través de nubes de palabras, gráficos y más, NLU puede proporcionar a los usuarios una visión profunda de lo que está sucediendo debajo de la superficie.

Empoderamiento de usuarios no técnicos: Gran parte de la tecnología NLU en el mercado es sin código o de bajo código, lo que permite a los usuarios no técnicos beneficiarse de la tecnología. Se acabaron los días en que uno necesitaba acudir a un científico de datos o profesional de TI para entender los datos del lenguaje.

¿Quién usa el Software de Comprensión del Lenguaje Natural?

NLU tiene aplicaciones en casi todas las industrias. Algunas industrias que se benefician de las aplicaciones de NLU incluyen servicios financieros, ciberseguridad, reclutamiento, servicio al cliente, energía y regulación.

Marketing: Las aplicaciones de marketing impulsadas por NLU ayudan a los especialistas en marketing a identificar tendencias de contenido, dar forma a la estrategia de contenido y personalizar el contenido de marketing.

Finanzas: Las instituciones de servicios financieros están aumentando su uso de aplicaciones impulsadas por NLU para mantenerse competitivas con otras en la industria que están haciendo lo mismo. Algunos ejemplos pueden incluir rastrear miles de reclamaciones de seguros e identificar aquellas con un alto potencial de ser fraudulentas. El proceso es similar, y el algoritmo de aprendizaje automático puede digerir los datos para lograr el resultado deseado más rápido.

Recursos humanos: Los currículums son largos y están llenos de palabras. Como tal, la tecnología de comprensión del lenguaje natural puede ayudar a los reclutadores a revisar grandes cantidades de currículums y otros datos de texto para entender mejor a los candidatos.

¿Cuáles son las alternativas al Software de Comprensión del Lenguaje Natural?

Las alternativas al software de comprensión del lenguaje natural pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente:

Software de aprendizaje automático: El software de comprensión del lenguaje natural (NLU) está específicamente conectado y se utiliza para datos de texto. Si uno busca algoritmos de aprendizaje automático de uso más general, el software de aprendizaje automático sería una buena categoría a seguir.

Software de análisis de texto: El software NLU está orientado a incorporar capacidades de NLU en otras aplicaciones o sistemas. Sin embargo, el software de análisis de texto es una solución de propósito general construida para analizar cualquier dato de texto. Las empresas que buscan centrarse en analizar sus datos de texto, como encuestas, sitios de reseñas, redes sociales y herramientas de servicio al cliente, pueden aprovechar el software de análisis de texto para lograr este objetivo. Este software permite a las empresas consolidar y analizar sus datos de texto dentro de una única plataforma.

Software relacionado con el Software de Comprensión del Lenguaje Natural

Las soluciones relacionadas que se pueden usar junto con el software de comprensión del lenguaje natural incluyen:

Software de chatbots: Las empresas que buscan una solución de IA conversacional lista para usar pueden aprovechar los chatbots. Las herramientas específicamente orientadas a la creación de chatbots ayudan a las empresas a usar chatbots listos para usar, con poca o ninguna experiencia en desarrollo o codificación necesaria.

Software de plataformas de bots: Las empresas que buscan construir su propio chatbot pueden beneficiarse de las plataformas de bots, que son herramientas utilizadas para construir y desplegar chatbots interactivos. Estas plataformas proporcionan herramientas de desarrollo como marcos y conjuntos de herramientas API para la creación de bots personalizables.

Asistentes virtuales inteligentes (IVAs): Las empresas que desean IA conversacional con fuertes capacidades de comprensión del lenguaje natural deberían considerar los IVAs. Los IVAs entienden una variedad de intenciones diferentes a partir de una sola expresión y pueden incluso entender respuestas que no están programadas explícitamente utilizando el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Con el uso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, los IVAs pueden crecer inteligentemente y entender un vocabulario más amplio y lenguaje coloquial, así como proporcionar respuestas más precisas y correctas a las solicitudes.

Desafíos con el Software de Comprensión del Lenguaje Natural

Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.

Preparación de datos: Una preocupación potencial es preparar los datos para ser ingeridos por la herramienta NLU. Los datos deben almacenarse adecuadamente, ya sea en una base de datos o almacén de datos. Los usuarios pueden requerir de TI o un administrador dedicado para asegurar que la herramienta de análisis de texto pueda consumir los datos.

Resistencia a la automatización: Uno de los mayores problemas potenciales con las aplicaciones impulsadas por aprendizaje automático, como NLU, radica en eliminar a los humanos de los procesos. Esto es particularmente problemático al observar tecnologías emergentes como los coches autónomos. Al eliminar completamente a los humanos del ciclo de desarrollo de productos, se otorga a las máquinas el poder de decidir en situaciones de vida o muerte.

Seguridad de datos: Las empresas deben considerar opciones de seguridad para asegurar que los usuarios correctos vean los datos correctos. También deben tener opciones de seguridad que permitan a los administradores asignar a los usuarios verificados diferentes niveles de acceso a la plataforma.

¿Qué empresas deberían comprar Software de Comprensión del Lenguaje Natural?

El reconocimiento de patrones puede ayudar a las empresas en todas las industrias. Las predicciones efectivas y eficientes pueden ayudar a estas empresas a tomar decisiones informadas por datos, como precios dinámicos basados en una variedad de puntos de datos.

Retail: Un sitio de comercio electrónico puede aprovechar una interfaz de programación de aplicaciones (API) de NLU para crear experiencias ricas y personalizadas para cada usuario.

Entretenimiento: Las organizaciones de medios pueden aprovechar NLU para revisar sus guiones y otros contenidos para catalogar y categorizar su material.

Finanzas: Las instituciones financieras pueden analizar contratos y realizar análisis de sentimiento y reconocimiento de entidades nombradas para entender mejor estos documentos y escalar operaciones.

Cómo comprar Software de Comprensión del Lenguaje Natural

Recolección de requisitos (RFI/RFP) para Software de Comprensión del Lenguaje Natural

Si una empresa está comenzando y busca comprar su primer software NLU, donde sea que estén en el proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software de aprendizaje automático para ellos.

Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como deseables, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o locales, y más. Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos que describan lo que se necesita de una plataforma de aprendizaje automático.

Comparar productos de Software de Comprensión del Lenguaje Natural

Crear una lista larga

Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad del negocio hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de completar las demostraciones, es útil preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.

Crear una lista corta

De la lista larga de proveedores, es aconsejable reducir la lista de proveedores y elaborar una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.

Realizar demostraciones

Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe realizar una demostración de cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.

Selección de Software de Comprensión del Lenguaje Natural

Elegir un equipo de selección

Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización que tengan el interés, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en la materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes multitarea y asumiendo más responsabilidades.

Negociación

Los precios en la página de precios de una empresa no siempre son fijos (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.

Decisión final

Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.

¿Cuánto cuesta el Software de Comprensión del Lenguaje Natural?

El software NLU generalmente está disponible en diferentes niveles, siendo las soluciones más básicas menos costosas que las de escala empresarial. Las primeras generalmente carecerán de características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, el número de usuarios o ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún grado de soporte, ya sea ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación.

Una vez configurados, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos, especialmente si se despliegan en la nube. Como estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a obtener información de sus datos y sacar el máximo provecho del software.

Retorno de la inversión (ROI)

Las empresas deciden implementar software de aprendizaje automático con el objetivo de obtener algún grado de ROI. A medida que buscan recuperar las pérdidas que gastaron en el software, es fundamental entender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, estas plataformas generalmente se facturan por usuario, lo que a veces se escalona dependiendo del tamaño de la empresa.

Más usuarios naturalmente se traducirán en más licencias, lo que significa más dinero. Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre la implementación previa y posterior del software para entender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto con el uso de la plataforma.

Tendencias del Software de Comprensión del Lenguaje Natural

Automatización

Con la adopción de NLU y la automatización de tareas repetitivas, las empresas pueden desplegar su fuerza laboral humana en proyectos más creativos. Por ejemplo, si un algoritmo de aprendizaje automático muestra automáticamente anuncios personalizados basados en el texto de un usuario, el equipo de marketing humano puede trabajar en producir material creativo.

Tecnología de voz

La voz es un método primario de interacción con otros. Es natural que ahora conversemos con nuestras máquinas usando nuestra voz y que las plataformas para dichos voicebots hayan tenido gran éxito. La voz hace que la tecnología se sienta más humana y permite que las personas confíen más en ella. La voz demostrará ser una interfaz natural crucial que mediará la comunicación humana y las relaciones con los dispositivos en un mundo impulsado por IA.

Inteligencia artificial (IA)

La IA se está convirtiendo rápidamente en una característica prometedora de muchos, si no la mayoría, tipos de software. Con el aprendizaje automático, los usuarios finales pueden identificar patrones en los datos, permitiéndoles dar sentido al contenido y ayudándoles a entender lo que están viendo. Este reconocimiento de patrones está impulsando el auge de chatbots más poderosos y conscientes del contexto.

Mejor Software de Comprensión del Lenguaje Natural (NLU)

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