Siri es una aplicación para el procesamiento de lenguaje natural, enfocada en lograr que las máquinas puedan interpretar textos. La empresa nació independientemente y fue comprada por Apple hace tiempo: la función viene incorporada en el iPhone 4S. Vaya coincidencia. Siri es también Santiago Siri, este emprendedor argentino que no tiene nada que ver con Apple ni con la aplicación que éstos lanzaron en San Francisco, pero que trabaja con procesamiento de lenguaje natural enfocado en lograr que las máquinas puedan interpretar texto. Tal vez tenga derecho –como Elsa Bor de Lencuentro– a reclamar regalías por su apellido. ¿Estaba Siri predestinado a trabajar en la web semántica? ¿Es posible que las máquinas interpreten textos humanos? No sólo que puedan verificar los significados y proponer traducciones, sino comprender y hasta crear contenidos similares a los creados por los seres humanos. Ya hay algunos experimentos, desde que Tim Berners-Lee acuñara la expresión de la web semántica, en los cuales las máquinas interpretan textos y convierten al contenido “humano” en algo comprensible para ellas. El sueño de Berners-Lee es que las computadoras conversen entre sí y puedan entenderse profundamente, y no en la superficialidad actual.

¿Comprende cabalmente Google Translate lo que está haciendo cuando cambia un texto de inglés al árabe o sigue simplemente una serie de variables definidas? ¿Entiende el Siri del iPhone la pregunta del usuario o decide una serie de respuestas predefinidas sobre la base de información previamente determinada? Bueno, el momento de la comprensión todavía pareciera no haber llegado, pero hay algunos experimentos locales que ponen a la Argentina en el camino de los grandes centros de desarrollo.

Zenzey es un desarrollo de la empresa de Santiago Siri (Popego), que finalmente fue fusionada con los brasileños de Boo-Box para formar Grupo 42, donde actualmente lidera el equipo de investigación. ¿Y qué hace Zenzey? Analiza expresiones de decenas de millones de tweets diarios para comprender qué opinan determinados sectores sobre alguna marca en particular y cómo encontrar los usuarios perfectos para planificar una campaña. “Grupo 42 es una empresa que tiene un equipo de desarrollo de software, ingenieros de computación para el procesamiento de lenguaje natural, entendiendo que a las marcas cada vez más les interesa saber qué pasa en Twitter, en las redes sociales, comprender señales nuevas de intencionalidad, de opinión y de sentimiento. El objetivo es hacer un producto que realmente haga eso, que no haga espejitos de colores”, cuenta Siri, que tiene el apoyo de los fondos de Aconcagua Ventures, Intel Capital y MonaShees.

Popego.com fue reconocida en 2008 como una de las empresas más innovadoras por el blog especializado TechCrunch. De allí salió MeaningTool y Whuffie Bank y luego decidieron unirse a los brasileños Boo-Box. La apuesta de Siri es generar valor agregado en la región. “Nosotros queremos generar innovación tecnológica y comer con nuestra propia tecnología y no con la de terceros. La apuesta es generar propiedad intelectual, innovación, software de punta. Esa es la filosofía que tenemos desde que nacimos”, dice Siri, interpretando correctamente la pregunta realizada por este cronista.

Zenzey está pensado para soportar una gran cantidad de tópicos, desde equipos de fútbol hasta políticos o empresas que cotizan en Bolsa y con un fuerte énfasis en la visualización de los datos. Se puede, por ejemplo, detectar exactamente a los usuarios de Twitter que tienen alto nivel de influencia y valoración positiva de un producto para organizar con ellos una campaña de marketing. El proyecto arrancó en enero del 2011, un grupo de desarrollo comenzó a trabajar en la idea y diez meses después tenían funcionando una demo on line y algunos clientes “pilotos” hasta fin de año. El sector al que va destinado Zenzey.com es el de las grandes marcas, las agencias de celebrities e incluso instituciones bancarias que pueden usar la herramienta para predecir comportamientos en los mercados bursátiles. “Es una herramienta sencilla, en tiempo real y con un análisis profundo de la información que se transmite públicamente”, cuenta Siri.

–¿Qué es exactamente el procesamiento de lenguaje natural?

–Es una red muy amplia de desarrollo, en donde se espera que las computadoras puedan interpretar textos, desde ironías hasta estructuras gramaticales. El asunto es intentar comprender, por ejemplo, que una negación invierte el signo de un adjetivo y también tiene que ver con la generación de textos creados artificialmente a partir de ciertos datos. Nuestra empresa tiene cuatro años de investigación, desarrollamos MeaningTool para categorizar contenidos de páginas webs, publicidad on line y tenemos experiencia investigando en esta área. Zenzey es un producto comercial que trabaja en español, inglés y portugués con lingüistas entrenando los algoritmos, y es fruto de muchos años de estudios.

–¿Y por qué le interesan las redes sociales?

–Lo que ocurre con las redes sociales es que la gente vuelca en ellas expresiones políticas, comerciales, de ganas de comprar algo, apoyo de equipos de fútbol, y toda esa información el costo de procesarla va a ir bajando, entonces nuestro objetivo es armar tuneladoras que minen esa montaña de información y extraigan un poco de sentido. Por un lado es importante conocerla, ofrecer las herramientas para ver de qué se conversa y nos hace ser más conscientes de las conversaciones a nivel global. Entiendo cierta construcción colectiva del hombre, me interesa armar un buen telescopio para interpretar la conciencia colectiva.

–¿La herramienta es pública o está cerrada sólo para clientes?

–Hay una versión gratuita con un uso libre para ver qué se conversa en tiempo real. Nos parece importante que accedan a este conocimiento. Trabajamos con clientes grandes y no tanto. La herramienta tiene varias posibilidades, agregás tópicos que quieras extraer de Wikipedia, de un área específica y tiene cinco dimensiones para cruzar que tienen que ver con los sentimientos, puntos de vista, popularidad, dimensión propia, intención de compra, intención de voto o algún tipo de intención verbal a medida para un cliente. Les permite a los clientes grandes hacer campañas automatizadas a partir de cierta información, darle alarmas a comunity managers, meterse en conversaciones que sean afines a lo que les compete y generación de reportes especializados.

@blejman