EQ sinkt, wie Unternehmensleiter künstliche Intelligenz nutzen können, um die Flut zu wenden

Die EQ der Welt sinkt, aber künstliche Intelligenz kann helfen.

In den letzten 50 Jahren ist die emotionale Intelligenz weltweit gesunken. Ein Artikel von Peter Dockrill aus dem Jahr 2018 auf ScienceAlert besagt: “Eine Analyse von etwa 730.000 Ergebnissen des Ragnar Frisch Center for Economic Research in Norwegen zeigt, dass der Flynn-Effekt für Menschen, die in den 1970er Jahren geboren wurden, seinen Höhepunkt erreicht hat und seitdem deutlich gesunken ist.” Mit anderen Worten: Unsere EQ und IQ wurden in unserer heutigen Welt der Technologie – dem Aufstieg der sozialen Medien, dem ständigen Computing und einer Erfahrung, die Emotionen vernachlässigt – negativ beeinflusst.

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Menschen nicht nur dabei zu helfen, ihre IQ, sondern auch ihre EQ zu verbessern. Allerdings werden bei der Technologie oft wichtige Bestandteile der menschlichen Kommunikation ausgeschlossen, was zu einer frustrierenden Benutzererfahrung, Verlust wertvoller Erkenntnisse, voreiligen oder uninformierten Entscheidungen und letztendlich einer geringeren emotionalen Bewusstsein führt.

„Wir haben viele Neuronen in unserem Gehirn für soziale Interaktionen. Wir sind mit einigen dieser Fähigkeiten geboren und lernen dann mehr. Es ist sinnvoll, Technologie zu nutzen, um unsere sozialen Gehirne zu verbinden, nicht nur unsere analytischen Gehirne.“ Stanford-Professor Erik Brynjolfsson sagte: „Genau wie wir Sprache verstehen und Maschinen in Sprache kommunizieren können, verstehen und kommunizieren wir auch mit Humor und anderen Arten von Emotionen. Und Maschinen, die diese Sprache – die Sprache der Emotionen – sprechen, werden bessere, effektivere Interaktionen mit uns haben.“

Mit der 4. industriellen Revolution hinter uns lernen Algorithmen, menschliche emotionale Indikatoren wie Ton, Gesichtsausdrücke und Körpersprache zu erkennen und zu interpretieren. Die Algorithmen haben sich aufgrund von Fortschritten in der Emotionsdetektion, NLP, Sentiment-Analyse, maschinellem Lernen und einer stärkeren Kombination mit Linguistik und Psychologie deutlich verbessert.

Wenn Voice-AI der erste Schritt war, was kommt als Nächstes?

Die Voice-AI-Technologie allein hat bereits ihren Weg in die Hände von Milliarden von Endnutzern durch Innovationen wie Alexa, Siri und Google Assistant gefunden. Die Voice-Technologie-Branche soll bis 2026 auf 55 Milliarden Dollar anwachsen. Mit all diesen bestehenden Technologien vor unseren Fingern, warum werden wir immer noch frustriert, wenn unsere Nachrichten nicht gehört werden?

Die Antwort ist einfacher, als wir denken. Bestehende Technologien sind im Wesentlichen ton-tot. Sie fehlen die Fähigkeit, die Emotionen hinter unseren Worten zu erkennen. Während unsere Befehle vielleicht gehört werden, wird unser Ton nicht.

Wir haben unglaubliche Voice-Technologien, die die Bedeutung hinter Sprache und Wortwahl erkennen und interpretieren, aber wir haben auch Maschinen geschaffen, die ein Teil des Bildes fehlt. Wörter machen nur 7% der menschlichen Kommunikation aus. Der Ton der Stimme ist der wichtigste passive Indikator dafür, was jemand denkt, und macht fast 40% der menschlichen Kommunikation aus. Eine Zahl, die zu hoch ist, um sie zu ignorieren.

Ein neues Feld der emotionalen Verständigung ist in Form von Tonal-Analytics angekommen. Der Ton wird schnell zu einer Standardnotwendigkeit für automatisierte Analysen und der Zukunft der Sprachkommunikation. Die Stimme ist überall und die konversationale KI wächst exponentiell. Der Ton, wie die Stimme, ist überall, aber der Ton ist größtenteils ungenutzt. Der Ton der Stimme ist notwendig, um die Lücke zwischen Menschen und Maschinen zu überbrücken. Durch die Kombination von Tonal-AI mit anderen Formen der konversationalen KI, wie Text- und Körpersprache-Software, entsteht ein umfassenderes emotionales Verständnis. Zusammen verbinden diese Technologien intelligent alle Facetten komplexer und unstrukturierter Daten, um ein klareres Bild der menschlichen Kommunikation zu malen.

Unternehmen, die den Weg bahnen

Uniphore, ein conversationaler KI-Einhorn, bietet eine Kunden-Service-Plattform, um Unternehmensgespräche über Call-Center bis hin zum Verkaufsprozess zu verbessern. Uniphores Technologie nutzt Voice-AI, Computer-Vision und Tonal-Emotion. Heute wird das Unternehmen mit 2,5 Milliarden Dollar bewertet und hat über 620 Millionen Dollar an Finanzierung erhalten und expandiert international rasch. Mitbegründer Umesh Sachdev betonte die Bedeutung der konversationalen Intelligenz: „Das Verständnis von Gesprächen und die aus ihnen abgeleiteten Daten und Erkenntnisse sind für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung.” Gespräche werden nur verstanden, wenn alle Faktoren – Wortwahl, Körpersprache, Gesichtsausdrücke und Ton der Stimme – berücksichtigt werden.

Andere, medizinisch ausgerichtete Voice-AI-Unternehmen nutzen die Nuancen in der Stimme, um Patienten mit verschiedenen Krankheiten zu diagnostizieren. Sonde Health analysiert stimmliche Biomarker, um Patienten mit Parkinson-Krankheit schneller als je zuvor zu identifizieren und eine schnellere Behandlung zu ermöglichen. Bei CompanionMX kann eine Telefon-App Patienten mit Depressionen durch die Analyse von Sprachmustern identifizieren. Die generierten Daten bilden ein umfassendes Konzept des mentalen Zustands eines Patienten und die App-Form macht die Technologie für Endnutzer zugänglicher.

In der Welt der Finanzen übersetzt das Startup Helios Life Enterprises die tonalen Nuancen der Stimmen von Managern in handlungsfähige Erkenntnisse, um die Entscheidungsfindung von Investoren zu verbessern. Während von Gewinnmitteilungen und anderen Audio- oder Video-Veranstaltungen verteilen Manager eine erhebliche Menge an wichtigen Informationen über die Sprache. Der Ton der Stimme ist ein Kanal, der emotionale Informationen durchsickern lässt und es ist extrem schwierig, dies zu verbergen. Helios zieht aufgrund seines differenzierten Fokus und der Tatsache, dass es das einzige Unternehmen ist, das Tonal-Analytics von Managern (mehr als 4.000 US-Aktien) generiert, rasch die Aufmerksamkeit der Finanzindustrie auf sich. Helios berücksichtigt diese entscheidenden tonalen Komponenten, die notwendig sind, um verstanden zu werden, und hat einen völlig neuen Kanal von Erkenntnissen im Bereich der alternativen Daten ($143,31 Milliarden bis 2030) geschaffen.

Bedenken Sie heute den Ton, um morgen voranzukommen

Von Call-Centern bis zum Verkauf, der Medizin bis zur Finanzwelt, die Anwendungsfälle für den Ton sind endlos und die Frage lautet: Wie werden tonale Erkenntnisse neue Branchen prägen und bestehende verändern?

Wenn künstliche Intelligenz durch tonale Erkenntnisse eine höhere EQ entwickelt, ist es für Führungskräfte von entscheidender Bedeutung, zu berücksichtigen, wie die Technologie in ihren Unternehmen und Branchen eine Rolle spielen wird.