El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) se ha convertido en la capa cognitiva que potencia la Automatización Inteligente de Procesos (IPA).
Hoy, las empresas tienen la posibilidad de evolucionar del RPA tradicional —basado en reglas y tareas repetitivas— hacia modelos más adaptativos capaces de comprender lenguaje humano y procesar información no estructurada.
En Genesys te contamos por qué el NLP ha ganado importancia en la industria y cómo puede impactar en la eficiencia de tus procesos y decisiones de negocio.
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RPA a IPA: una evolución inevitable
La transición de RPA a IPA ya es una tendencia consolidada en el mercado. Distintos análisis en publicaciones académicas destacan que la automatización robótica está evolucionando hacia modelos más avanzados que integran inteligencia artificial, NLP y analítica predictiva.
La clave: mientras que RPA ejecuta procesos repetitivos basados en reglas predefinidas, IPA agrega una capa cognitiva que permite adaptarse a inputs más complejos, especialmente cuando estos provienen de texto libre. Aquí es donde el Procesamiento del Lenguaje Natural se vuelve esencial.
¿Qué aporta el Procesamiento de Lenguaje Natural a la IPA?
NLP permite que la automatización inteligente no se limite a datos estructurados, sino que pueda comprender y actuar sobre información en lenguaje humano. Esto abre un rango de casos de uso de alto impacto:
1. Procesamiento de texto no estructurado
- Entender correos electrónicos, comentarios o solicitudes escritas.
- Identificar la intención detrás del mensaje (intents) y extraer entidades clave.
- Clasificar documentos o derivar tickets automáticamente.
Ejemplo: Un bot IPA puede leer un email como “Hola, necesito cambiar la dirección de envío” y, gracias a NLP, identificar la intención de modificar datos y generar un ticket en el sistema sin intervención humana.
2. Automatización de documentos (IDP, Intelligent Document Processing)
- Combinando NLP con OCR, el IPA puede leer facturas, contratos, formularios o reclamos.
- Extraer campos relevantes y validarlos.
- Cargar automáticamente la información en los sistemas backend.
Ejemplo: en banca o retail, el sistema puede procesar documentos enviados por clientes y actualizar registros internos en segundos.
Aplicaciones transversales en distintas industrias
El verdadero valor de NLP en IPA es que habilita eficiencia en sectores donde el volumen de información no estructurada es crítico:
- Finanzas: procesamiento automático de reclamos, solicitudes y documentos regulatorios.
- Retail: gestión de correos y comentarios de clientes, optimizando tiempos de respuesta.
- Salud: clasificación de reportes médicos o formularios de pacientes.
- Logística y recursos naturales: interpretación de órdenes de trabajo y carga de información operativa.
En cada caso, NLP no reemplaza al capital humano, sino que lo libera de tareas repetitivas, permitiendo enfocarse en la toma de decisiones estratégicas.
Datos y tendencias del mercado
El mercado global de Procesamiento de Lenguaje Natural se valoró en USD 59,7 mil millones en 2024 y se proyecta que alcanzará los USD 439,85 mil millones hacia 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta cercana al 39% (Grand View Research).
De igual forma, un informe de MarketsandMarkets (2023) estima que el NLP crecerá de USD 18,9 mil millones en 2023 a USD 68,1 mil millones en 2028, con una CAGR del 29,3%. Esta expansión refleja la creciente necesidad de procesar grandes volúmenes de información no estructurada y convertirlos en valor para el negocio.
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