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El consultor de PLN y cómo el hombre y las máquinas llegan a entenderse

El NLP consultant es el responsable de desarrollar sistemas y máquinas capaces de analizar y entender el lenguaje humano para desarrollar chatbots o asistentes virtuales como Alexa o Siri.

El PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) o también conocido como NLP (de sus siglas en inglés Natural Language Processing) es una técnica de Inteligencia Artificial cuyo propósito fundamental es dotar a los sistemas de la capacidad de entendimiento del lenguaje humano y actuar en base a la comunicación oral de la persona con el sistema. Los expertos en la materia son los NLP consultant o, en español, consultores PLN.

Durante la última década, las empresas tecnológicas han invertido grandes cantidades de dinero en el desarrollo de soluciones que mejoren la interacción del hombre y las máquinas. Para ello, se necesitan expertos en NLP que conozcan las técnicas de análisis y comprensión del lenguaje, así como los algoritmos de aprendizaje automático que mejoren las interfaces y la interacción del usuario con los sistemas.

Este tipo de sistemas están presentes en nuestra vida diaria y cada vez son más utilizados por la sociedad en general. Ejemplos muy extendidos son el asistente virtual Alexa de Amazon o Siri de Apple, entre otros.

Los consultores de PLN crean dispositivos y sistemas que pueden comprender el lenguaje humano. Para ello, dividen el lenguaje en estructuras más cortas y básicas, trabajan para comprender la relación entre las estructuras y analizan cómo funcionan juntas para encontrar un significado.

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Las principales funciones de los consultores de Procesamiento del Lenguaje Natural son:

  • Definir y desarrollar prototipos de dispositivos, sistemas y aplicaciones de PLN.
  • Seleccionar conjuntos de datos de prueba para los algoritmos de aprendizaje supervisado en los que se basan los dispositivos, sistemas y aplicaciones de PLN.
  • Usar representaciones de texto efectivas para transformar el lenguaje natural en características útiles para los dispositivos, sistemas y aplicaciones de PLN.
  • Desarrollar e implementar algoritmos de PLN.
  • Implementar los dispositivos, sistemas y aplicaciones de PLN.
  • Realizar análisis estadísticos de resultados de los dispositivos, sistemas y aplicaciones de PLN y refinar los modelos.

Los principales ámbitos de trabajo de los consultores de PLN son las empresas tecnológicas y los departamentos de TI de organizaciones que desarrollan y evolucionan sistemas de Procesamiento de Lenguaje Natural para la automatización de distintas tareas o procesos de negocio de cualquier sector de actividad.

¿Qué estudiar para ser consultor de PLN?

Los consultores de PLN se ocupan en gran medida del trabajo académico, incluida la investigación, las matemáticas y el deep learning como parte de su cometido diario. La formación de base de estos profesionales está relacionada con las áreas de la informática, las telecomunicaciones o las matemáticas con grados como el de Ingeniería Informática, en Matemática Computacional o en Ciencia de Datos.

Los departamentos de Recursos Humanos que buscan candidatos júnior en ingeniería de PLN suelen demandar que tengan conocimientos en aspectos como:

  • Álgebra y probabilidad para algoritmos de uso común.
  • Lingüística, semántica y representaciones del lenguaje para comprender mejor cómo funcionan los métodos computacionales.
  • Datos y texto no estructurado que contribuya a la creación de modelos de PLN.
  • Algoritmos de aprendizaje automático útiles en el análisis del lenguaje natural.

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Disponer de un máster de especialización en campos como el big data y la analítica de datos facilitará el acceso de los candidatos a puestos de consultoría e ingeniería en este campo. Una muy buena opción es el Máster en Big Data online de UNIR, que cubrirá algunos de los principales requisitos, habilidades y competencias para desarrollar una carrera exitosa en este campo y que buscan los recruiters:

  • Comprensión de las técnicas de PLN para la representación de texto, técnicas de extracción semántica, estructuras de datos y modelado.
  • Capacidad para diseñar arquitecturas de software de manera efectiva.
  • Comprensión de las técnicas de representación de texto (como n-gramas, bolsa de palabras, análisis de sentimientos, etc.), estadísticas y algoritmos de clasificación.
  • Conocimientos de Python, Java y R.
  • Desarrollo de software.
  • Conocimiento de marcos de aprendizaje automático (como Keras o PyTorch) y bibliotecas (como scikit-learn).
  • Fuertes habilidades de comunicación.
  • Mente analítica con habilidades para resolver problemas.

Yendo más allá de los asistentes virtuales que todos conocemos, como Alexa o Siri, si observamos las páginas web de proveedores en los que adquirimos productos y servicios de uso habitual (compañías aéreas, energéticas, de telecomunicaciones, etc.) cada vez es más habitual el uso de chatbots, otro ejemplo de sistema PLN que permite ofrecer un servicio 24×7 a los usuarios. Esto es una muestra más de que el PLN es un campo en auge con buenas perspectivas de inserción laboral.

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