Estatísticas de processamento de linguagem natural (2023)

Principais estatísticas de processamento de linguagem natural

1. Até 2027, prevê-se que o mercado mundial de PNL atinja US$ 61.03 bilhões.
2. Dominar o processamento de linguagem natural (PLN) é uma das sete habilidades técnicas mais procuradas para adquirir até 2021.
3. Uma precisão de 95% é necessária para que a tecnologia de PNL atinja os níveis de tolerância humana.
4. Modelos multilíngues são apresentados a cientistas de dados internacionalmente, enquanto provedores de nuvem podem fornecer suporte ao processamento de linguagem natural em mais de 100 idiomas.
5. A maioria dos especialistas concorda que pelo menos 70% da comunicação é não verbal. Portanto, mesmo que a PNL funcionasse perfeitamente, pelo menos dois terços do que estamos tentando comunicar em tempo real ainda estariam em debate.
6. Espera-se que a indústria da PNL cresça de cerca de três bilhões de dólares em 2017 para mais de 43 bilhões em 2025, mais de 14 vezes mais do que em 2017.
7. A implantação de tarefas predeterminadas habilitadas para NLP pode reduzir as despesas de suporte ao cliente em até 30%
8. De acordo com El Pas, o espanhol ainda representa menos de 30% do mercado global de tecnologia de processamento de linguagem natural.
9. O Echo da Amazon agora está liderando o campo com NLP de reconhecimento de fala, e os compradores do Echo aumentaram seus gastos em 10% no geral, com metade desse aumento indo direto para os itens da Amazon.

Tamanho do mercado de processamento de linguagem natural

Com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 25.7%, prevê-se que o tamanho do mercado de processamento de linguagem natural (NLP) crescerá de US$ 15.7 bilhões em 2022 para US$ 49.4 bilhões em 2027 (MarketsandMarkets)

O tamanho do mercado para processamento de linguagem natural (NLP) está projetado para aumentar a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 25.7% ao longo do período de projeção, passando de US$ 15.7 bilhões em 2022 para US$ 49.4 bilhões em 2027. Prevê-se que vários fatores diferentes, incluindo desenvolvimentos em programas de computador que analisam texto, um aumento nos investimentos em todo o setor de saúde e um mercado crescente de soluções corporativas para simplificar as operações de negócios a fim de fornecer uma melhor experiência aos clientes, impulsionarão a adoção de processamento de linguagem natural (PLN).

Prevê-se um CAGR de 29.4% para o mercado de processamento de linguagem natural aumentar de US$ 20.98 bilhões em 2021 para US$ 127.26 bilhões em 2028 (Fortune Business Insights)

Durante o período da previsão, 2021-2028, o mercado mundial de processamento de linguagem natural deverá expandir a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 29.4%, passando de US$ 20.98 bilhões em 2021 para US$ 127.26 bilhões em 2028.

Receita de mercado de processamento de linguagem natural

Prevê-se que o mercado de PNL cresça de cerca de três bilhões de dólares em 2017 para cerca de 43 bilhões em 2025, um aumento de quase 14 vezes em relação ao tamanho de 2017 (Statista)

Prevê-se que a receita gerada pela indústria de processamento de linguagem natural (NLP) terá uma expansão significativa nos próximos anos. Prevê-se que o mercado de processamento de linguagem natural (NLP) seja superior a 43 bilhões de dólares em 2025, mais de 14 vezes maior do que em 2017. Em 2017, o mercado de PNL foi de cerca de três bilhões de dólares.

Receitas globais do mercado processamento de linguagem natural (NLP), segmentadas, de 2017 a 2025 por Statista:

Até 2025, a receita do mercado de PNL chegará a US$ 15,706.3 em hardware, US$ 9,104.6 em software e US$ 18,479 em serviços.

Processamento de linguagem natural nos negócios

Para empresas que tentam simplificar seus sistemas de suporte ao cliente, o uso de software que pode se beneficiar de técnicas de aprendizado de máquina pode ser bastante benéfico. O processamento de linguagem natural (NLP) pode aliviar a carga das seguintes maneiras:

Até 1,000 horas de áudio de fala podem ser transcritas em uma hora (Qualtrics)

Os campos de linguística computacional e processamento de linguagem natural são capazes de absorver uma enxurrada de dados provenientes de uma ampla variedade de fontes e organizá-los em insights que podem ser usados ​​em um período de tempo muito menor do que levaria uma pessoa para fazer. assim. Por exemplo, o Qualtrics XM Discover é capaz de transcrever até mil horas de áudio de conversa em apenas uma hora.

Redução de até 30% nos gastos com atendimento ao cliente (Chatbot Magazine)

Usando chatbots habilitados para PNL, você pode simplesmente automatizar suas tarefas repetitivas de rotina, economizando dinheiro e tempo da sua organização. A Chatbot Magazine relata que a implantação de tarefas predeterminadas habilitadas para PNL para a indústria automobilística pode reduzir as despesas de suporte ao cliente em até 30%.

Para fins de suporte ao agente, a PNL é vantajosa

69% dos agentes de serviço de alto desempenho buscam ativamente oportunidades para empregar inteligência artificial, de acordo com a Salesforce. A IA de conversação é capaz de responder a perguntas que exigem atenção mínima usando o Processamento de linguagem natural (NLP) para traduzir as solicitações do usuário em palavras e frases legíveis por computador. Isso proporciona aos agentes mais tempo para lidar com questões difíceis que exigem interação humana.

De acordo com 78% das empresas que usam um sistema de rastreamento de candidatos aprimorado por IA, contratar os melhores funcionários é mais simples do que nunca (Brouton Lab)

Um ATS com inteligência artificial acelera o processo de recrutamento, mas também oferece às empresas um método de remover quaisquer indivíduos que não sejam adequados sem a necessidade de uma entrevista.

GPT-3: Um modelo poderoso de PNL

GPT-3 é uma poderosa inteligência artificial de processamento de linguagem natural (NLP) que foi desenvolvida pela OpenAI no Vale do Silício, que é uma organização sem fins lucrativos fundada por Elon Musk e outros empreendedores do Vale do Silício. O GPT3 usa aprendizado profundo para gerar respostas a perguntas de texto semelhantes a humanos e para resolver problemas empregando linguagem natural.

Para treinar o sistema com o maior conjunto possível de informações, a rede neural GPT3 foi treinada usando uma enorme quantidade de linguagem natural retirada da internet. Este treinamento incluiu mais de 500 bilhões de palavras.

Um modelo GPT-3 que utiliza 175 bilhões de parâmetros foi fornecido a um custo de treinamento que foi projetado em até US$ 12 milhões (TechTarget)

Os gastos com treinamento, que algumas estimativas estimam em US$ 12 milhões, resultaram na criação de um modelo que utiliza 175 bilhões de parâmetros. Esta é uma melhoria substancial em relação ao antecessor do modelo, GPT2, que tinha apenas 1.5 bilhão de parâmetros. E em comparação com a versão original do GPT, houve um aumento de dez vezes.

Futuro do Processamento de Linguagem Natural

O futuro da PNL é bastante brilhante, pois novos desenvolvimentos melhorarão a experiência do usuário e abrirão novos mercados. Dois caminhos principais podem ser vistos no roteiro para a PNL. O primeiro é impulsionado por modelos de transformadores maiores como o GPT-3 e seus futuros homólogos. O segundo avanço importante será nos modelos de conversação, onde Google, Facebook e outras empresas estão investindo milhões de dólares em P&D.

Prevê-se que o mercado de processamento de linguagem natural cresça cerca de 59.3 por cento em 2018, atingindo um valor de cerca de 5.08 mil milhões de dólares americanos (Statista)

Prevê-se que o mercado de processamento de linguagem natural se expanda cerca de 59.3% em 2018, atingindo um valor de cerca de 5.08 bilhões de dólares. As estatísticas ilustram o mercado global de inteligência artificial que usa processamento de linguagem natural (NLP) de 2018 a 2025.

Conclusão Estatísticas de Processamento de Linguagem Natural

O processamento de linguagem natural foi criado para melhorar e facilitar a vida humana, assim como qualquer outro tipo de IA. E apesar de sua tecnologia ainda estar em constante desenvolvimento, já deu passos significativos na melhoria de uma variedade de fatores, como a satisfação do cliente como um todo no domínio do atendimento ao cliente, manutenção da qualidade do conteúdo no domínio da publicidade, nutrir leads no domínio do marketing digital, etc.

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