Nell’era digitale, la gestione dei file testuali complessi rappresenta una sfida significativa per molte aziende. Questi file possono includere una vasta gamma di documenti, come contratti, capitolati, specifiche tecniche, articoli scientifici, e molti altri formati che contengono una grande quantità di informazioni non strutturate. L’interpretazione accurata di tali documenti è fondamentale per l’efficacia operativa e strategica di un’azienda. La necessità di esplorare e comprendere rapidamente questi testi ha portato allo sviluppo di avanzati strumenti di Natural Language Processing (NLP), che sfruttano l’intelligenza artificiale e il machine learning per analizzare e interpretare i dati testuali in modo efficinte.
Il NLP a supporto della comprensione del testo
Il Natural Language Processing (NLP) è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa dell’interazione tra computer e linguaggio umano. L’NLP utilizza tecniche avanzate di machine learning e deep learning per permettere alle macchine di comprendere, interpretare e rispondere al linguaggio umano in modo utile e significativo. Alcune delle applicazioni più comuni dell’NLP includono la classificazione dei contenuti, il riconoscimento delle entità, l’analisi del sentiment, la rilevazione della lingua e la generazione automatica di riassunti. Al giorno d’oggi, sono numerose le piattaforme che forniscono potenti strumenti per l’analisi del testo, permettendo alle aziende di ottenere insights preziosi dai loro dati testuali. Ma quali sono nel dettaglio e quali sono le loro funzionalità? Vediamolo insieme.
Tecnologie a servizio del testo: i leader di settore
GPT-4, Google Cloud Natural Language, Microsoft Azure Text Analytics, IBM Watson Discovery, Amazon Comprehend e ABBYY FineReader sono strumenti avanzati per l’analisi e la comprensione di grandi volumi di testo, ognuno con un valore aggiunto distintivo. I precedenti tool sono pensati per supportare aziende e privati nella comprensione e decodifica di contenuto testuale complesso e destrutturato, ottimizzando i processi aziendali e minimizzando le attività ripetitive e a basso valore aggiunto. Nel dettaglio, Google Cloud Natural Language, Microsoft Azure Text Analytics e Amazon Comprehend offrono funzionalità di classificazione dei contenuti, analisi del sentiment e riconoscimento delle entità, migliorando la comprensione dei dati testuali e ottimizzando i processi decisionali aziendali. Essendo tool a prima vista abbastanza simili, il vantaggio nell’utilizzo dell’uno o dell’altro potrebbe dipendere dalla possibilità di integrare lo strumento all’interno di una suite di prodotti esistenti per migliorare l’esperienza d’uso. Nel primo caso quindi il vantaggio sta nell’integrazione con l’ecosistema Google: Google Cloud Natural Language è infatti facilmente integrabile con altri servizi Google Cloud, come BigQuery, Google Cloud Storage e Data Studio, senza contare i benefici della potente infrastruttura di Google per scalabilità e affidabilità. Inoltre, la piattaforma offre una robusta analisi delle entità e dei sentimenti, con supporto per molte lingue.
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Riguardo Microsoft Azure Text Analytics, invece, va menzionata l’integrazione nativa con Azure Translator per tradurre automaticamente i testi e poi analizzarli, permettendo un flusso di lavoro più fluido per testi multilingue. Azure Text Analytics eccelle anche nel riconoscimento delle frasi chiave, che consente di identificare rapidamente i concetti principali all’interno di grandi quantità di testo.
Amazon Comprehend invece offre vantaggi significativi nell’analisi delle relazioni tra entità all’interno di un testo, identificando connessioni semantiche che possono fornire una comprensione più profonda del contenuto. La piattaforma supporta anche il topic modeling, che individua automaticamente i temi principali nei documenti, utile per l’analisi di argomenti emergenti. IBM Watson Discovery è particolarmente adatto per le aziende che necessitano di una potente piattaforma di ricerca e analisi dei dati non strutturati, con funzionalità avanzate di annotazione e visualizzazione. Il suo punto di forza sono i task di Ricerca Cognitiva: combinando tecniche di NLP e di ricerca avanzata aiuta a trovare rapidamente informazioni rilevanti in grandi quantità di dati, supporta l’indicizzazione e la ricerca di contenuti provenienti da diverse fonti come documenti, siti web, e database.
ABBYY FineReader è specializzato nella scansione e conversione di documenti cartacei in formati digitali editabili: grazie alle sue potenti capacità di OCR è ideale per le aziende che devono gestire la digitalizzazione di grandi volumi di documenti scannerizzati, migliorando nettamente l’efficienza del processo. Infine, il più noto GPT-4 è un modello di intelligenza artificiale progettato per comprendere e generare testo con una qualità e coerenza superiori. Le sue funzionalità includono la generazione di contenuti e riassunti, la traduzione linguistica, la risposta a domande, e la comprensione del contesto per conversazioni più naturali e dettagliate. In sostanza, le funzionalità e le applicazioni delle suddette tecnologie sono innumerevoli ed in continua evoluzione. Ma quale può essere un vantaggio concreto della loro applicazione? Scopriamolo insieme.
Come supportare il Bid Management attraverso il NLP
In relazione ai precedenti player, il valore aggiunto di Erre Quadro risiede senz’altro nel metodo: i nostri algoritmi anziché limitarsi a confrontare le parole solo su base statistica, analizzano il testo per creare una rappresentazione dell’innovazione. Questo metodo consente di cogliere le relazioni tra i vari elementi del testo, fornendo una comprensione più profonda e accurata di qualsiasi contenuto tecnico.
La sinergia tra quanto descritto pocanzi e le procedure seguite dagli analisti di Erre Quadro, consentono di ottenere un vantaggio competitivo unico rispetto alla concorrenza. Un esempio di successo è rappresentato dalla applicazione dello strumento KYD, una piattaforma innovativa e modulare, adattabile a qualsiasi ambito settoriale, nel contesto del Bid Management per una azienda dell’Automotive. In particolare, l’azienda aveva necessità di ottimizzare l’efficienza e l’efficacia del processo di gestione delle offerte.
Questa attività, essenziale per le imprese che operano su commessa, comporta l’analisi di capitolati e specifiche tecniche per la creazione di offerte e per avviare ingegnerizzazione o personalizzazione dei prodotti. Spesso, tali attività richiedono settimane di lavoro e coinvolgono diverse figure aziendali, con il rischio di non conformità dei requisiti dovuto alla mancanza di processi standardizzati. In questo contesto, l’uso del Natural Language Processing (NLP) ha completamente rivoluzionato il processo di analisi e generazione delle offerte.
La tecnologia ha, infatti, estratto automaticamente valori e requisiti dai documenti di specifica, organizzandoli in una struttura tabellare e mantenendo il collegamento con la loro posizione originaria nel testo. Inoltre, il sistema ha confrontato i requisiti estratti con dati storici, sfruttando il know-how per identificare progetti e commesse similari nei repository aziendali. In sostanza, l’analisi del testo ha consentito di estrarre, classificare, comparare e sistematizzare l’informazione e la conoscenza contenuta all’interno della documentazione di riferimento.
A fronte di ciò, i risultati ottenuti sono stati notevoli: è stata evidenziata una riduzione del 20% degli errori di valutazione, abbattimento fino al 94% del tempo necessario per esaminare la documentazione, miglioramento della responsività al cliente, incremento della produttività nel processo di bidding, e una maggiore sistematicità e oggettività, grazie all’utilizzo strutturato dei dati storici aziendali.
La tecnologia di Natural Language Processing aiuta le aziende
Le tecnologie di Natural Language Processing si confermano come strumenti cruciali per l’ottimizzazione dei processi aziendali, apportando significative migliorie all’interpretazione e all’analisi dei dati testuali.
Grazie ai recenti avanzamenti, è possibile trasformare attività complesse e dispendiose in operazioni più efficienti e precise. Questi strumenti consentono di estrarre e sfruttare al massimo le informazioni racchiuse nella documentazione aziendale, migliorando il processo decisionale e riducendo al minimo le attività ripetitive e a basso valore aggiunto. In sostanza, l’adozione del NLP non solo rende più agili e accurate le operazioni, ma guida anche il decision-making, ottimizzando le risorse e accelerando i risultati.
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