Las tecnologías de NLP ayudan en muchas situaciones cotidianas, que incluyen: escanear textos para convertirlos en texto editable, trasladar voz a texto o corrección gramatical. Además, se utilizan para diseñar filtros de correo electrónico, con algoritmos capacitados para categorizar y etiquetar los correos no deseados o maliciosos. El NLP puede entrenar algoritmos en texto en diferentes idiomas, tecnología que permite obtener traductores cada vez más precisos y fiables. Los motores de búsqueda son otro campo en el que se aplica el PLN con IA.Cuanto más desarrollados estén arrojarán no solo más resultados de búsqueda, sino más significativos y dentro de su contexto.
Los asistentes inteligentes, tipo Siri o Alexa, pueden responder a preguntas a través de sus bases de conocimiento conectadas y algunos incluso pueden ejecutar tareas en dispositivos inteligentes conectados. Están más orientados a tareas y comandos.
Los Chatbots utilizan tecnología de IA para interactuar con un usuario en lenguaje natural a través de aplicaciones de mensajería, sitios web o aplicaciones móviles. El objetivo de un chatbot orientado a la atención al cliente es proporcionar a los usuarios la información que necesitan y reducir la necesidad de intervención humana en vivo. Por el contrario, la nueva generación de chatbots de IA generativa, impulsados por LLM (tipo ChatGPT) produce un contenido que no se basa en una comprensión humana de lo que se escribió, sino en una predicción de las palabras que podrían aparecer a continuación. Por eso estas aplicaciones son más adecuadas para tareas más creativas, que no dependen de un dominio de conocimientos específicos, como los chatbots de atención al cliente.
Muchas máquinas tienen problemas para comprender las sutilezas del lenguaje humano. Si los usuarios se desvían de la forma prescrita por la computadora de hacer las cosas, puede provocar un mensaje de error, una respuesta incorrecta o incluso inacción.