El lenguaje del futuro: llevá tu empresa al próximo nivel con IA generativa y NLP

Hay una pregunta que quienes trabajamos en tecnología vemos repetirse todos los años: ¿Cuál es el lenguaje de programación más demandado? ¿Qué roadmap deberías seguir si querés aprender a programar? Más allá de funcionar como un termómetro de la industria, un desarrollador o una desarrolladora con una base teórica sólida de algoritmos y conocimientos de buenas prácticas puede codear en cualquier lenguaje y adaptarse a las necesidades del mercado sin mayores dificultades. Pero no vamos a escaparle al interrogante, aunque esta vez la respuesta venga con un plot twist: el lenguaje del futuro es el lenguaje natural. Y el futuro llegó hace rato.

‍

Imaginate un mundo en el que las máquinas, además de entender nuestro lenguaje en toda su complejidad, puedan desarrollar soluciones específicas a partir de prompts u órdenes humanas. Es decir, como ahora escribimos código, que se traduce en aplicaciones, en el futuro próximo podríamos estar interactuando con sistemas complejos simplemente conversando con ellos. Y no, tampoco es que la programación tradicional vaya a desaparecer, pero la forma en la que programamos está cambiando muy rápido.

‍

‍

‍

En este sentido, la inteligencia artificial generativa y el procesamiento de lenguajes naturales están transformando cómo interactuamos con la tecnología y ofrecen oportunidades únicas para mejorar la eficiencia, la personalización y la accesibilidad en diversos sectores. Tanto si te dedicás a programar como si sos CEO o CTO de una empresa, empezar a implementar soluciones con estas tecnologías es un agente de cambio y un punto de diferenciación total en el mercado.

‍

La inteligencia artificial (IA) se centra en desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que requieran inteligencia humana. Por otro lado, el procesamiento de lenguajes naturales (NLP) es una rama de la IA encargada de dar a las computadoras la capacidad de comprender, interpretar y generar lenguaje.

‍

Por qué es importante para tu empresa

La adopción de IA y NLP son dos agentes clave para mejorar no solo la experiencia del usuario, sino también para optimizar procesos empresariales y fomentar la innovación y el crecimiento a largo plazo. Exploremos esta idea punto por punto:

‍

• Competitividad en el mercado: mejorar la eficiencia operativa y la personalización de productos y servicios permite a las empresas adaptarse rápidamente a las demandas del mercado.

• Mejora de la experiencia del usuario: los chatbots y los asistentes virtuales impulsados por IA pueden proporcionar un servicio al cliente instantáneo y personalizado las 24 horas del día. Además, el análisis de las respuestas puede ayudar a comprender mejor las necesidades y preferencias de los clientes, lo que permite ofrecer experiencias más satisfactorias.

• Optimización de procesos empresariales: poder identificar patrones en grandes volúmenes de datos, generar información valiosa y tomar decisiones inteligentes en tiempo real permiten a las empresas optimizar sus procesos internos y mejorar su eficiencia operativa.

• Innovación y crecimiento empresarial: desarrollar nuevos productos y servicios, explorar nuevos mercados y crear soluciones innovadoras que resuelvan problemas complejos asegura la relevancia de las empresas en un mundo en constante evolución.

‍

‍

‍

Una yapa: roadmap de NLP

Si estás de este lado del proceso, el del codeo furioso, y no sabés por dónde empezar, quizás este punteo de ideas te sirva como orden e inspiración para dar ese salto hacia la IA:

‍

1) Fundamentos de NLP:

• Comprender los conceptos básicos del procesamiento de lenguajes naturales, como tokenización, lematización y POS tagging.
• Familiarizarse con las técnicas de representación de texto, como Bag-of-Words, TF-IDF y word embeddings (por ejemplo, Word2Vec, GloVe).
• Estudiar los principios detrás de los modelos de lenguaje y las arquitecturas de redes neuronales recurrentes (RNN) y redes neuronales convolucionales (CNN) aplicadas a NLP.

‍

2) Aprendizaje de lenguajes de programación y librerías:

• Aprender Python, que es el lenguaje de programación más utilizado en el campo de la IA y NLP. 
• Dominar bibliotecas populares de Python para NLP como NLTK (Natural Language Toolkit), spaCy y scikit-learn para tareas de preprocesamiento y análisis de datos.
• Si sos más de Javascript, muchas de las librerías y frameworks listados cuentan con una versión compatible con este lenguaje de programación.

‍

3) Profundización en frameworks y herramientas de NLP:

• Explorar frameworks de Deep Learning como TensorFlow y PyTorch, que ofrecen implementaciones eficientes de modelos de NLP.
• Estudiar librerías especializadas en NLP basadas en estos frameworks, como Hugging Face, que proporciona acceso a modelos pre-entrenados y herramientas para tareas específicas de NLP.
• Considerar otras herramientas como LangChain, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs, o Pinecone, que ofrece una recuperación de datos vectoriales altamente eficiente en tiempo real.
  
  

4) Proyectos prácticos:

• Implementar proyectos prácticos de NLP, como clasificación de texto, análisis de sentimientos y generación de texto.

‍

5) Encontrá tu tribu:

• Colaborar con otros desarrolladores y expertos en NLP en distintas comunidades, como Somos NLP.
• Considerar la posibilidad de obtener certificaciones relevantes en NLP para validar tus habilidades y mejorar tu perfil profesional. ¡A darle a esos Hackatons!

‍

Conclusión

Hoy en día atravesamos una Revolución Digital (también llamada Tercera Revolución Industrial), marcada por el paso de tecnologías mecánicas y electrónicas (analógicas) a digitales. De la misma manera que los empleos y las formas de producción fueron cambiando y adaptándose en la primera y segunda Revolución Industrial, con la misma lógica se va a transformar la forma en la que se produzcan soluciones tecnológicas a problemas cotidianos. En este sentido, los sistemas de inteligencia artificial complejos pueden convertirse en una nueva interfaz que funcione como mediadora entre los seres humanos y la tecnología.En este nuevo paradigma tecnológico, es crucial que tanto desarrolladores como empresas se embarquen en el viaje de adopción tecnológica porque representa una oportunidad única para mantenerse relevantes y competitivos en un mundo en constante evolución.

‍

‍