3 Aplicaciones de las RNN en el panorama empresarial actual

Debido a la potencia de las redes neuronales recurrentes (RNN), estos modelos de aprendizaje profundo se están implementando actualmente en una amplia gama de aplicaciones empresariales. Estas redes neuronales se pueden entrenar de acuerdo con datos secuenciales, o datos en los que un punto concreto dentro del conjunto de datos dependerá de los otros numerosos puntos dentro de dicho conjunto de datos. Para ilustrar aún más este punto, las predicciones meteorológicas son un ejemplo común de la utilización de datos secuenciales, ya que todas las observaciones meteorológicas corresponderán a una hora concreta del día. Dicho esto, tres aplicaciones habituales de las RNN en el mundo empresarial son la traducción automática, el reconocimiento de voz y el análisis de centros de llamadas.

Traducción automática

Mientras que la traducción ha sido históricamente un proceso laborioso y tedioso que a menudo dependía de intérpretes altamente capacitados y experimentados, los avances en inteligencia artificial y aprendizaje profundo han llevado a la creación de programas de software que pueden traducir palabras y frases de un idioma a otro en cuestión de minutos. Del mismo modo, muchas aplicaciones de software que permiten a los usuarios traducir automáticamente archivos aprovecharán las redes neuronales recurrentes para realizar el trabajo. Más concretamente, la entrada para las aplicaciones de traducción automática que utilizan una RNN será el idioma de origen de la traducción, mientras que la salida será el idioma de destino que el usuario desea traducir.

Volviendo al concepto de datos secuenciales, las lenguas humanas son otro ejemplo común de este tipo de datos, ya que las palabras que una persona dice al comunicarse con otra dependerán obviamente de las palabras que tanto ella como la otra persona hayan dicho previamente en la conversación. Como tales, los bucles de retroalimentación que contienen las redes neuronales recurrentes permiten a los desarrolladores de software entrenar sus algoritmos de aprendizaje profundo para reconocer los cientos de sílabas, palabras y frases que componen las docenas de idiomas humanos que se hablan en todo el mundo, haciendo que la traducción efectiva y precisa sea una realidad tangible.

Reconocimiento del habla

En consonancia con la complejidad y los matices del lenguaje humano, las redes neuronales recurrentes también se aplican habitualmente en programas de software que se utilizan para reconocer patrones del habla humana. Quizá los ejemplos más conocidos de software de reconocimiento del habla en el panorama empresarial actual sean los populares asistentes de IA que han producido multinacionales como Apple, Amazon y Microsoft en los últimos años. Sin embargo, las formas en que se utilizará una RNN para crear un programa de software de reconocimiento de voz variarán de las que se utilizan para facilitar la traducción automática.

Por ejemplo, en lugar de entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo para reconocer palabras o frases específicas dentro de un idioma concreto, las RNN que se utilizan para crear programas de software de reconocimiento del habla se entrenarán para reconocer segmentos fonéticos dentro de las ondas sonoras. En este punto, las entradas dentro de estos modelos de aprendizaje profundo tomarán la forma de señales acústicas o fenomas, mientras que las salidas para dichos modelos tomarán la forma de patrones de segmentos fonéticos que se juntan en una secuencia lógica y singular. A través de estas funciones tecnológicas, los consumidores podrán decirle al asistente de IA Siri de Apple que ponga en pausa su canción favorita, marque el número de teléfono de su amigo íntimo o cierre su cuenta de correo electrónico en línea, entre otras cosas.

Análisis de los centros de llamadas

A medida que las empresas continúan aprovechando los servicios tecnológicos con el fin de obtener una mejor comprensión de las respectivas necesidades y deseos de sus clientes, otra aplicación común de las redes neuronales recurrentes en el mundo empresarial es en el análisis de centros de llamadas. Para ir un paso más allá, la aplicación de los modelos de aprendizaje profundo en lo que respecta al análisis de llamadas telefónicas es también uno de los usos más comunes de las RNN dentro del campo del procesamiento de audio en general. Debido a la naturaleza global de muchas empresas y corporaciones como Walmart, Mcdonald’s y Apple, estas empresas deben asegurarse de que sus centros de llamadas sean capaces de proporcionar a los clientes la asistencia que necesitan en un tiempo relativamente corto.

Para lograr este objetivo, los desarrolladores de software pueden crear RNN entrenadas para reconocer patrones específicos en las llamadas que se realizan a un centro de atención al cliente concreto, como las emociones en la voz de un cliente, así como los sentimientos que un cliente expresa mientras habla con un representante. A través de estas métricas, las organizaciones empresariales pueden saber cuándo un cliente está satisfecho con el servicio que ha recibido, así como los casos en los que un cliente se ha enfrentado a problemas en relación con este servicio. Además, estas métricas también se pueden implementar en otros centros de llamadas que estén en posesión de una organización empresarial en particular, lo que permite a estas organizaciones atender a sus clientes de manera más eficiente.

La inteligencia artificial y el aprendizaje profundo han cambiado por completo las formas en que los consumidores y las empresas interactúan con los productos y servicios que están disponibles actualmente en los mercados de todo el mundo. Debido a las inmensas capacidades de análisis de datos de las redes neuronales artificiales, cualquier problema que implique grandes cantidades de información puede resolverse de formas nuevas e intuitivas, lo que ofrece a las personas una nueva forma de enfocar las decisiones empresariales. Dicho todo esto, la traducción automática, el software de reconocimiento de voz y el análisis de centros de llamadas son sólo tres formas en las que las redes neuronales recurrentes se están utilizando para crear nuevos productos empresariales, además de muchas otras que también se están utilizando.