Le principali tendenze della PNL da tenere d'occhio nel 2025

Se sei attivo nel settore dell'intelligenza artificiale, allora devi avere familiarità con NLP, che sta per Natural Language Processing. NLP sta cambiando il modo in cui le macchine possono interagire con il linguaggio umano e comprenderlo. Si tratta di un grosso problema, specialmente in regioni come l'India, dove ci sono più di 20 lingue ufficiali e più di 19,000 dialetti.

Sfruttando la PNL, non solo rompiamo la barriera linguistica, ma spingiamo anche le macchine a un livello tale che possano comprendere l'intento dietro la query senza troppe spiegazioni. Quindi diamo un'occhiata a quali tipi di tendenze della PNL cercare nel 2025.

1. Traduzione linguistica in tempo reale

A nostro parere, questa deve essere la tendenza più in voga nella PNL, in quanto elimina la barriera linguistica tra più regioni e paesi. Sulla base degli attuali progressi nella PNL, questi modelli possono raggiungere fino a 98% di precisione quando si traducono lingue parlate e scritte.

In questo modo, le aziende possono utilizzarle per riunioni internazionali senza dover ricorrere a traduttori umani, e anche i viaggiatori possono utilizzare queste soluzioni per esplorare territori incontaminati senza doversi preoccupare della barriera linguistica.

Oltre ai consumatori, questa tendenza è alimentata da settori come il commercio e l'assistenza sanitaria. Ad esempio, le piattaforme di telemedicina possono utilizzare la traduzione in tempo reale per mettere in contatto i medici con i pazienti in tutto il mondo.

2. Modelli di apprendimento profondo per attività specializzate

Stiamo assistendo al raggiungimento di modelli Transformers come GPT-4 e BERT, che stanno ottenendo un'accuratezza eccellente e nel 2025, raggiungeranno sicuramente nuove dinamiche di possibilità. Nei nostri test, abbiamo visto che questi modelli possono ora gestire attività di nicchia come la stesura di contratti legali e l'analisi di cartelle cliniche di pazienti con una precisione vicina a quella umana.

Inoltre, una volta messe a punto, puoi personalizzarle per settori come finanza e diritto. Ad esempio, GPT-4 può facilmente generare report di guadagno o persino segnalare i rischi coinvolti nei contratti. Inoltre, più di 2900 startup lavorano attivamente in questo ambito e sono sostenute da 2 miliardi di dollari di investimenti annuali da parte di aziende come SoftBank.

3. Migliore intelligenza emotiva

Per sistemi di intelligenza artificiale veramente efficaci, comprendere l'intento di un prompt non è più sufficiente. I moderni modelli di intelligenza artificiale vanno oltre la semplice identificazione di sentimenti positivi o negativi: possono rilevare un'ampia gamma di emozioni, come rabbia, gioia, frustrazione e altro ancora. Questa capacità consente una comprensione più approfondita delle interazioni umane.

Ad esempio, le aziende possono sfruttare il feedback emozionale per perfezionare le proprie campagne di marketing con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. Strumenti come IBM Watson NLP hanno dimostrato un'accuratezza impressionante, raggiungendo fino al 95% nel rilevamento delle emozioni. Questa tendenza è particolarmente preziosa per i team del servizio clienti, poiché consente loro di adattare le risposte del chatbot in tempo reale in base allo stato emotivo dell'utente. Incorporando l'intelligenza emozionale, questi sistemi possono offrire interazioni più empatiche e personalizzate, migliorando significativamente l'esperienza del cliente.

4. Una migliore assistenza sanitaria

Gli ospedali con NLP possono estrarre dati da fonti non strutturate come note cliniche e referti medici. Inoltre, con algoritmi moderni, i dottori possono identificare modelli nella storia clinica dei pazienti, prevedere malattie e suggerire trattamenti.

La dimensione del mercato NLP statunitense è stata stimata in 6.44 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che varrà circa 170.12 miliardi di dollari entro il 2034. in aumento a un CAGR del 38.69% dal 2024 al 2034 secondo la ricerca Precedence.

5. L'intelligenza artificiale conversazionale diventa ancora migliore

Di recente, Apple ha integrato ChatGPT in Siri e Google ha fatto lo stesso integrando Gemini in Google Assistant. Ciò rende abbastanza chiaro che questi assistenti saranno più capaci che mai! Saresti in grado di richiamare le preferenze degli utenti, consigliare prodotti ed elaborare anche i pagamenti.

Questi chatbot saranno in grado di distinguere tra sarcasmo e richieste genuine.

6. L’intelligenza artificiale etica sarà più che mai prioritaria

Man mano che la PNL diventa sempre più potente, solleverà preoccupazioni su pregiudizi e privacy. Alla fine solleverà preoccupazioni poiché i modelli addestrati su dati distorti discrimineranno nelle assunzioni e nei prestiti. Per risolvere questo problema, potremmo assistere alla formazione di più autorità di regolamentazione per imporre la trasparenza, costringendo le aziende a divulgare le fonti dei dati di formazione.

7. L'e-commerce diventa personalizzato

Le aziende potrebbero usare NLP per analizzare i modelli di navigazione e fornire raccomandazioni personalizzate all'utente. Ad esempio, ci sono strumenti come Boost che incrementano i tassi di conversione di 13% utilizzando la ricerca semantica e suggerimenti personalizzati.

Stiamo anche assistendo all'ascesa di una categoria completamente nuova, ovvero il commercio vocale. Un rapporto ha scoperto che 47.3 milioni di adulti statunitensi hanno accesso agli smart speaker e l'11.5% di loro dichiara di utilizzarli per fare acquisti almeno una volta al mese.

8. L'era dei sistemi di intelligenza artificiale ibridi

Una volta sufficientemente matura, la PNL verrà integrata in applicazioni di visione artificiale come la generazione automatizzata di referti medici e la didascalia delle immagini in tempo reale. Esempi sono già disponibili, come i sistemi di intelligenza artificiale ibrida di IBM che combinano reti neurali con logica simbolica per migliorare l'accuratezza nella diagnostica sanitaria.

9. Supporto modello multilingue

Ad oggi, i sistemi NLP possono gestire oltre 300 lingue e con iniziative come l'Universal Speech Model (USM) di Google, l'obiettivo è di coprire 1000 lingueAttualmente, USM supporta oltre 400 lingue, tra cui alcune lingue a basse risorse come l'amarico e l'assamese, migliorando l'accessibilità in regioni come l'Africa e l'Asia meridionale.

Con l'avanzare della globalizzazione, aumenta la domanda di strumenti multilingue: il 74% dei clienti preferisce i chatbot per le richieste semplici e circa il 69% si aspetta un supporto multilingue nel servizio clienti.

La crescita del mercato accelera

Ultimo ma non meno importante, è ciò che riassume tutti i punti che abbiamo sollevato in precedenza: la crescita del mercato. Il mercato globale NLP si prevede che raggiungerà i 39.37 miliardi di dollari nel 2025, in crescita del 21.82% annuo. Se osserviamo i mercati, il Nord America domina questo mercato con una quota di fatturato del 30.7%.

Grandi aziende tecnologiche come Microsoft, IBM e Google guidano l'innovazione e attualmente detengono oltre 15,930 brevetti incentrati su quadri etici e modelli multilingue, il che suggerisce una tempesta di PNL nel 2025.

Riassumendo…

Come tutti sappiamo, nel 2025 entreremo nell'era dell'intelligenza artificiale e la PNL colmerà il divario tra esseri umani e macchine attraverso la traduzione in tempo reale, quadri etici e sistemi di intelligenza artificiale ibridi.

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