Processamento de Linguagem Natural: Transforme negócios com IA e Big Data

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma das frentes mais importantes da Inteligência Artificial, pois permite que máquinas compreendam, interpretem e gerem textos e comandos em linguagem humana com precisão. 

Seu avanço foi fortemente impulsionado por modelos generativos, como o ChatGPT, que transformaram a capacidade de interação entre sistemas e usuários.

Mas o potencial da tecnologia vai além: o PLN representa não apenas uma oportunidade de otimizar processos, mas também de transformar radicalmente a experiência do usuário em chatbots, assistentes virtuais e sistemas de análise de dados, por exemplo. 

Por isso, ao longo do texto você entenderá em detalhes o que é o Processamento de Linguagem Natural, suas principais aplicações e como sua empresa pode aproveitar essa tecnologia para ganhar eficiência, inovação e melhores resultados em produtos digitais.

O que é o Processamento de Linguagem Natural?

O Processamento de Linguagem Natural é uma ramificação da Inteligência Artificial, focada em possibilitar que as máquinas entendam a linguagem humana, via texto ou voz. 

É uma área muito promissora, associada a conceitos como Machine Learning, Deep Learning e outros. Para se ter uma ideia, a receita global de Processamento de Linguagem Natural está projetada para atingir USD 37 bilhões até o final de 2024.

Especializar-se em Processamento de Linguagem Natural (PLN) significa estudar como decodificar e interpretar a linguagem humana para transformá-la em análises precisas ou respostas automatizadas. 

Esse processo envolve a compreensão das estruturas sintáticas (regras gramaticais) e semânticas (significado das palavras e frases), permitindo que sistemas extraiam aprendizados de textos e conversas.

O PLN frequentemente utiliza técnicas de Machine Learning, como aprendizado supervisionado e não supervisionado, para alcançar esses objetivos:

• Aprendizado supervisionado: um exemplo clássico é um sistema de análise de sentimentos. Durante o treinamento, o modelo recebe dados rotulados, classificados como “positivo”, “negativo” ou “neutro”. Com base nesses exemplos, ele aprende a identificar padrões em palavras, expressões e contextos para categorizar novas mensagens;
• Aprendizado não supervisionado: já nesse modelo, os dados não são previamente rotulados. Por exemplo, um algoritmo pode analisar milhares de mensagens em redes sociais para identificar temas recorrentes, padrões de discussão ou tendências em ritmo de crescimento.

Nesse caso, o modelo analisa os dados em busca de tendências, padrões, clusters, informações repetidas que dizem algo.

Recentemente, uma evolução muito interessante na área foi o surgimento dos Transformers, que são redes neurais profundas que aprendem um sentido de uma frase ao examinar termos vizinhos.

A pesquisa sobre Transformers resultou em tecnologias como BERT (que aprimora buscas, como as do Google) e GPT (capaz de gerar respostas complexas para assistentes virtuais).

Como funciona o Processamento de Linguagem Natural

Um dos princípios básicos usados no funcionamento das tecnologias de compreensão de linguagem natural é o word embedding, que busca, basicamente, transformar palavras e informações em vetores. 

A tokenização também é uma estratégia muito utilizada, pois envolve transformar palavras em tokens, ou seja, em partes menores. 

Além disso, as redes neurais são grandes aliadas quando pensamos em PLN. 

Existem redes neurais recorrentes e a evolução delas, a Long Short-Term Memory (LSTM). Essas redes são projetadas para lidar com sequências temporais e solucionam alguns dos desafios de aprendizado de redes recorrentes.

Também há os Transformers, já mencionados, que possibilitam entender melhor as frases e mensagens, inclusive, ao captar melhor as sutilezas da comunicação humana.

Aplicações do Processamento de Linguagem Natural para empresas

Como o PLN permite que as tecnologias interpretem textos, falas e intenções humanas, ele transforma dados não estruturados em informações altamente úteis.

Melhoria na experiência do usuário

Uma das principais frentes de aplicação do PLN é a criação de chatbots e assistentes virtuais capazes de interagir de forma natural com as pessoas. 

Em vez de respostas genéricas, esses modelos entendem o contexto, reconhecem intenções e fornecem resoluções mais assertivas. 

Por exemplo, uma empresa de e-commerce pode usar um chatbot munido de PLN para auxiliar usuários a encontrar produtos, tirar dúvidas sobre prazos de entrega e até mesmo recomendar itens com base no histórico de navegação. Na área médica, o PLN pode analisar prontuários para identificar padrões de diagnósticos, enquanto no setor financeiro pode acelerar a auditoria de contratos.

Além disso, técnicas de análise de sentimentos permitem a interpretação de feedback em redes sociais ou canais internos, a fim de mapear a satisfação do público e traçar ajustes rápidos na estratégia de comunicação. 

Automação de processos

Outra grande aplicação do PLN é a automação de processos internos. 

Por exemplo, a triagem de e-mails — tarefa antes manual e demorada — pode ser acelerada por classificadores semânticos que categorizam mensagens de usuários e fornecedores em poucos segundos. 

O mesmo vale para o processamento de documentos legais ou contratos: ao extrair dados específicos, como prazos, valores e cláusulas contratuais, o PLN diminui o tempo de análise e reduz a chance de erros humanos.

Tradução automática e reconhecimento de voz

Ferramentas como Google Translate e assistentes virtuais como Amazon Alexa ou Siri são exemplos onipresentes da aplicação do PLN. 

No mundo corporativo, esses sistemas de tradução automática podem viabilizar a comunicação global instantânea, ao eliminar barreiras linguísticas entre pessoas colaboradoras de diferentes países. 

Da mesma forma, o reconhecimento de voz torna mais eficiente o uso de sistemas internos, o que torna possível que um analista financeiro dite relatórios, o time de vendas registre pedidos ou um gestor de projetos consulte dados — tudo por comandos de voz.

Business Intelligence (BI) e análise preditiva

Em Business Intelligence (BI), o PLN auxilia na análise de grandes volumes de texto: relatórios, notícias de mercado, publicações científicas, feedbacks de clientes e documentos internos, por exemplo. 

Ao extrair padrões, tendências e correlações, o PLN apoia a tomada de decisão estratégica, proativa e preditiva. 

Uma empresa varejista pode usar PLN para analisar milhões de comentários em redes sociais. Com isso, é possível identificar sinais precoces de mudanças no gosto do consumidor.

Assim, a organização antecipa a demanda por determinados produtos e ajusta o estoque, maximizando receitas e minimizando perdas. 

No âmbito técnico, o PLN também é utilizado para extrair insights a partir de relatórios financeiros, feedbacks internos e externos, além de documentos complexos como laudos médicos na radiologia.

Por meio de modelos de extração de informações, a empresa obtém métricas financeiras, KPIs de desempenho, opiniões detalhadas de usuários ou até alertas sobre potenciais problemas no produto. 

Esse arsenal de dados textuais alimenta dashboards interativos e permite à liderança “enxergar além do óbvio”, abrindo caminho para decisões mais embasadas e assertivas.

       

Desafios do Processamento de Linguagem Natural

Apesar dos inúmeros benefícios, o PLN não está livre de obstáculos. Sua implementação requer cuidado, planejamento e responsabilidade social.

Ética e vieses

Como qualquer tecnologia de Inteligência Artificial, o PLN pode herdar os vieses presentes nos dados de treinamento. 

Se o conjunto textual utilizado apresentar preconceitos ou estereótipos, esses padrões podem ser reproduzidos pelo modelo. 

Imagine um sistema de recrutamento que filtra currículos e, inadvertidamente, exclui candidatos de determinado gênero, raça ou idade. 

Isso não é apenas antiético, mas também prejudicial ao próprio negócio, que perde talentos. 

Para mitigar esse problema, desenvolvedores precisam revisar dados, ajustar modelos e adotar práticas de auditoria contínua, com o intuito de garantir a neutralidade e a equidade na interpretação do conteúdo textual.

Privacidade de dados

Ao lidar com informações sensíveis, quem trabalha com PLN precisa se preocupar com os requisitos de privacidade. 

Dados pessoais, segredos comerciais e informações confidenciais precisam ser anonimizados, conforme preveem regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). 

Isso significa implementar técnicas de mascaramento, criptografia e controle de acesso rigoroso. 

Escalabilidade e custo computacional

A escalabilidade e o custo computacional dos modelos de PLN mais complexos, como o GPT, também representam um desafio. 

Esses modelos demandam enormes quantidades de dados e poder de processamento, elevando despesas com infraestrutura e gerenciamento de nuvem, GPUs e armazenamento. 

Além disso, a atualização contínua de modelos é necessária para manter a relevância, o que torna o projeto um esforço permanente. 

Em um cenário de crescimento exponencial dos dados, as empresas precisam planejar a arquitetura tecnológica para que seja suficientemente robusta e escalável com o passar do tempo, para que o PLN acompanhe a curva de demanda e não se torne um gargalo operacional.

Transformação digital com PLN

A adoção de PLN em iniciativas de transformação digital não é apenas uma tendência, mas uma alavanca estratégica para a inovação e a diferenciação competitiva. 

Essa capacidade de interpretar a linguagem humana e recomendar ações baseadas nesse aprendizado se conecta a outros pilares da transformação digital, como Big Data, DevOps e metodologias ágeis.

Incorporar PLN requer uma mudança de mentalidade, em que a linguagem — repleta de contexto, nuances e significados — se torna parte integrante do core business e, consequentemente, dos produtos desenvolvidos. 

Isso pode se refletir em produtos mais personalizados, melhores práticas de atendimento e ofertas mais coerentes com a demanda do mercado, por exemplo. 

Integração em pipelines de BI ou produtos digitais

A integração de Processamento de Linguagem Natural (PLN) em pipelines de Business Intelligence (BI) e produtos digitais agrega uma camada interpretativa essencial para transformar dados textuais brutos em informações acionáveis e contextuais.

Em um pipeline de BI tradicional, sabe-se que os dados podem vir de múltiplas fontes, como redes sociais, feedbacks de clientes, relatórios de vendas, documentos corporativos, etc. 

Nesse cenário, o PLN atua como uma camada de processamento inteligente, onde as informações textuais são:

• Interpretadas: o sistema analisa a linguagem natural para extrair informações relevantes;
• Classificadas: dados são rotulados de acordo com categorias específicas ou temas recorrentes;
• Contextualizadas: palavras e frases são avaliadas dentro de seus respectivos contextos para gerar análises mais precisas.

Uma forma de potencializar a eficiência é a adoção de práticas DevOps, que garantem a integração contínua (CI) e a entrega contínua (CD) de modelos de PLN. 

Novos modelos podem ser testados e implantados de forma recorrente, acompanhando as mudanças no fluxo de dados. Nesse contexto, feedbacks do ambiente de produção permitem ajustes ágeis nos algoritmos para melhorar sua precisão e adaptabilidade. 

Essa conexão constante entre times de desenvolvimento e operações garante um desempenho muito melhor e reduz significativamente o tempo de resposta.

       

Exemplos de uso de PLN

Quando falamos em Processamento de Linguagem Natural, muitas vezes pensamos em chatbots ou assistentes virtuais. Mas seu uso vai muito além disso. 

Na área da saúde, por exemplo, já existem aplicações capazes de transformar o diálogo entre médico e paciente em texto estruturado, alimentando prontuários eletrônicos de forma automática. 

É como se o médico tivesse um registro fiel das conversas durante a consulta, sem precisar desviar sua atenção do paciente. 

Isso não apenas economiza tempo, mas também reduz a possibilidade de erros de transcrição e melhora a qualidade do atendimento.

Já no setor financeiro, o PLN auxilia na revisão de contratos complexos, em busca de termos específicos e potenciais anomalias. 

É como um “detector de inconsistências” que pode percorrer páginas e páginas de documentos em poucos segundos, extraindo cláusulas críticas ou detectando riscos de conformidade. 

Além disso, sistemas avançados de análise linguística conseguem sinalizar possíveis fraudes em transações, com a identificação de mensagens suspeitas ou e-mails com padrões de linguagem anormais. 

Outro exemplo está nos bancos que incorporam o PLN para aprimorar o atendimento ao usuário. 

Ao reconhecer padrões linguísticos em mensagens no chat, o sistema entende a intenção do usuário e propõe soluções mais eficientes. 

É o que acontece quando um usuário entra em contato para pedir um aumento no limite do cartão, a plataforma pode interpretar o pedido rapidamente e direcionar a solicitação para aprovação automática, o que reduz muito o tempo de espera.

Conclusão

O Processamento de Linguagem Natural é mais do que uma tendência tecnológica; é uma ferramenta essencial para empresas que buscam inovação e competitividade. Adotar essa tecnologia pode ser o próximo passo estratégico para transformar seus processos e melhorar a experiência de seus clientes.

Além disso, os modelos buscam melhorar a interface de comunicação com os usuários, bem como possibilitar uma compreensão mais profunda do mercado. 

E você pode aplicar o PLN na sua empresa, integrando-o aos seus processos ou produtos digitais!

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Perguntas frequentes

A seguir, respondemos algumas dúvidas comuns sobre Processamento de Linguagem Natural (PLN) e suas aplicações no ambiente corporativo.

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