📚 El blog de FAN

En nuestro artículo anterior, hablamos sobre las opciones cloud que nos permiten convertir audios en texto, llevando así las conversaciones telefónicas con nuestros clientes a formato de texto, para facilitar el análisis, la investigación y la obtención de conclusiones sobre esa fuente de información, principalmente utilizando técnicas de NLP o procesamiento del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que busca ayudar a comprender el lenguaje humano a través de la utilización de algoritmos computacionales, lingüística, estadística y modelos matemáticos. La principal ventaja de esta disciplina es su capacidad de procesar enormes cantidades de información en períodos cortos, lo que simplifica esta tarea cuando se la compara con los esfuerzos humanos necesarios para realizarla. En palabras más técnicas, el text analytics o la analítica de texto recolecta grandes cantidades de documentos y datos, utiliza modelos de aprendizaje aut...

Cuando se trata de convertir audio en texto, existen cientos de servicios y proveedores que puedes utilizar para realizar esta tarea. Entre ellos, puedes optar por servicios de implementación ad-hoc (un servidor en tu centro de datos) como los que ofrecen Verint y Genesys o puedes elegir un modelo “pago por uso” que esté basado en plataformas cloud. La realidad del mundo corporativo es que muchas compañías ya contratan los servicios de un proveedor global de este tipo de plataformas, como Amazon, IBM o Google. Además, están contratando allí algunos servicios como alquiler de servidores, almacenamiento compartido, bases de datos y hasta posiblemente servicios de inteligencia artificial y analítica de datos. Si este es tu caso, desde estas plataformas tienes la posibilidad de utilizar las APIs de speech-to-text, o sea, las interfases que te permiten realizar la tarea de convertir el audio en texto. Los tres factores a considerar para lograr resultados exitosos en este proceso son: 1) L...