MonkeyLearn

MonkeyLearn permitía analizar texto sin saber de aprendizaje automático. Los equipos conectaban tickets de soporte, respuestas de encuestas, reseñas y publicaciones en redes, elegían un modelo ya hecho para sentimiento o temas, o entrenaban un clasificador propio etiquetando ejemplos. Los resultados aparecían en paneles y se podían enviar a hojas de cálculo, sistemas de atención al cliente y herramientas de BI, lo que lo hizo popular entre los equipos de experiencia de cliente, producto y marketing.

Su enfoque era hacer accesible el procesamiento del lenguaje natural. Una interfaz visual se encargaba de crear y probar modelos, y la API permitía a los desarrolladores añadir el análisis a sus propias apps. Los usos típicos eran etiquetar solicitudes de soporte por tipo de problema, seguir el sentimiento en las reseñas y extraer temas de respuestas abiertas de encuestas.

El producto se descontinuó tras la adquisición de la empresa por Medallia y ya no está disponible. Quien dependía de él tuvo que migrar sus flujos de trabajo. Hoy se puede hacer un análisis parecido con grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Gemini, que sacan el sentimiento y los temas con un prompt. Entre las herramientas dedicadas están Thematic, Medallia, Qualtrics Text iQ y Chattermill, y servicios en la nube como Google Natural Language y AWS Comprehend ofrecen APIs. Esta ficha se mantiene como referencia, porque guías antiguas todavía mencionan MonkeyLearn.