En esta investigación, presentamos un algoritmo que aprovecha las tecnologías de transformación del lenguaje para automatizar la generación de requisitos de productos, utilizando las reseñas de los consumidores de E-Shop como fuente de datos. Nuestra metodología combina técnicas clásicas de procesamiento del lenguaje natural con diversas funciones derivadas de conceptos de transformadores, incluida la generación de palabras clave y resúmenes. Para capturar de manera efectiva los requisitos más críticos, empleamos la matriz de oportunidades como un mecanismo robusto para identificar y priorizar necesidades urgentes. Al utilizar tecnologías de transformación, principalmente a través de la implementación de resúmenes y análisis de sentimientos, podemos extraer requisitos fundamentales de las evaluaciones de los consumidores. Como demostración práctica, aplicamos nuestra tecnología para analizar las calificaciones del Amazon Echo Dot, mostrando la superioridad de nuestro algoritmo sobre enfoques convencionales al extraer descripciones de problemas legibles por humanos para identificar necesidades críticas de los usuarios. Los resultados de nuestro estudio ejemplifican el potencial de la minería de oportunidades mejorada por transformadores para avanzar en los procesos de obtención de requisitos. Nuestro enfoque agiliza la mejora del producto al extraer descripciones de problemas legibles por humanos de las reseñas de los consumidores de E-Shop, aumentando la eficiencia operativa y facilitando la toma de decisiones. Estos hallazgos subrayan el impacto transformador de incorporar tecnologías de transformación en la ingeniería de requisitos, allanando el camino para algoritmos más efectivos y escalables para obtener y abordar las necesidades de los usuarios.