¿Qué es la Inteligencia Artificial Emocional (Emotion AI) y por qué es importante?

La Inteligencia Artificial Emocional, también conocida como computación afectiva, es un amplio rango de tecnologías utilizadas para aprender y percibir las emociones humanas con la ayuda de la inteligencia artificial (IA). Aprovechando los datos de texto, video y audio, la Inteligencia Artificial Emocional analiza varias fuentes para interpretar las señales humanas. Por ejemplo:

• Procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimientos se utilizan para los datos textuales.
• La inteligencia artificial de voz se utiliza para el procesamiento de audio.
• Detección de movimiento facial y análisis de la marcha para los videos.

Recientemente, la Inteligencia Artificial Emocional está experimentando una mayor demanda debido a sus numerosas aplicaciones prácticas que pueden reducir la brecha entre los humanos y las máquinas. De hecho, un informe de MarketsandMarkets Research sugiere que el tamaño del mercado de detección de emociones superará los $42 mil millones para 2027, en comparación con $23.5 mil millones en 2022.

Exploraremos cómo funciona esta asombrosa subcategoría de la IA.

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial Emocional?

Al igual que cualquier otra técnica de IA, la Inteligencia Artificial Emocional necesita datos para mejorar el rendimiento y comprender las emociones de los usuarios. Los datos varían de un caso de uso a otro. Por ejemplo, la actividad en las redes sociales, el habla y las acciones en grabaciones de video, sensores fisiológicos en dispositivos, etc., se utilizan para comprender las emociones del público.

Después, se produce el proceso de ingeniería de características donde se identifican las características relevantes que impactan las emociones. Para el reconocimiento de emociones faciales, el movimiento de las cejas, la forma de la boca y la mirada pueden usarse para determinar si una persona está feliz, triste o enojada. De manera similar, el tono, el volumen y el tempo en la detección de emociones basada en el habla pueden deducir si una persona está emocionada, frustrada o aburrida.

Más tarde, estas características se preprocesan y se utilizan para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático que pueda predecir con precisión los estados emocionales de los usuarios. Finalmente, el modelo se implementa en aplicaciones del mundo real para mejorar la experiencia del usuario, aumentar las ventas y recomendar contenido adecuado.

4 Aplicaciones importantes de la Inteligencia Artificial Emocional

Las empresas aprovechan los modelos de Inteligencia Artificial Emocional para determinar las emociones de los usuarios y utilizar conocimientos para mejorar todo, desde la experiencia del cliente hasta las campañas de marketing. Varios sectores utilizan esta tecnología de IA. Como:

1. Publicidad

El objetivo de crear soluciones impulsadas por la Inteligencia Artificial Emocional en la industria publicitaria es crear experiencias más personalizadas y ricas para los clientes. A menudo, las señales emocionales de los clientes ayudan en desarrollar anuncios dirigidos y aumentar la participación y las ventas.

Por ejemplo, Affectiva, una empresa de Inteligencia Artificial Emocional con sede en Boston, captura los datos de los usuarios, como las reacciones a un anuncio en particular. Más tarde, los modelos de IA se utilizan para determinar qué causó la respuesta emocional más fuerte de los espectadores. Finalmente, estos conocimientos se incorporan en los anuncios para optimizar las campañas y aumentar las ventas.

2. Centros de llamadas

Los centros de llamadas entrantes y salientes siempre tratan con clientes sobre llamadas para diferentes servicios y campañas. Al analizar las emociones de los agentes y los clientes durante las llamadas, los centros de llamadas evalúan el rendimiento de los agentes y la satisfacción de los clientes. Además, los agentes utilizan la Inteligencia Artificial Emocional para comprender el estado de ánimo de los clientes y comunicarse de manera efectiva.

Un importante proveedor de seguros de salud, Humana ha estado utilizando la Inteligencia Artificial Emocional en sus centros de llamadas durante bastante tiempo para tratar con sus clientes de manera eficiente. Con la ayuda de un entrenador digital impulsado por la Inteligencia Artificial Emocional, los agentes en el centro de llamadas son instados en tiempo real a ajustar su tono y conversación según los clientes.

3. Salud mental

Según un informe del Instituto Nacional de Salud Mental, más de uno de cada cinco adultos en los Estados Unidos viven con una enfermedad mental. Esto significa que millones de personas no son conscientes de sus emociones o no pueden manejarlas. La Inteligencia Artificial Emocional puede ayudar a las personas aumentando su autoconciencia y ayudándolas a aprender estrategias de afrontamiento para reducir el estrés.

En este espacio, la plataforma CompanionMx de Cogito ha estado ayudando a las personas a detectar cambios de estado de ánimo. La aplicación rastrea la voz del usuario a través de su teléfono y realiza un análisis para detectar signos de ansiedad y cambios de estado de ánimo. De manera similar, existen dispositivos portátiles especializados disponibles para reconocer el estrés, el dolor o la frustración de los usuarios a través de sus latidos cardiacos, presión arterial, etc.

4. Automotriz

Hay aproximadamente 1.446 mil millones de vehículos registrados en el mundo. La industria automotriz en los Estados Unidos sola generó $1.53 billones en ingresos en 2021. A pesar de ser una de las industrias más grandes del mundo, la industria automotriz anhela mejorar la seguridad vial y reducir los accidentes para prevalecer. Según una encuesta, hay 11.7 muertes por cada 100,000 personas en accidentes de vehículos en los Estados Unidos. Por lo tanto, para el crecimiento sostenible de la industria, la Inteligencia Artificial Emocional se puede emplear para reducir los accidentes prevenibles.

Varias aplicaciones están disponibles para monitorear el estado del conductor utilizando sensores. Pueden detectar signos de estrés, frustración o fatiga. En particular, Harman Automotive ha desarrollado un sistema de control de vehículo adaptativo impulsado por la Inteligencia Artificial Emocional para analizar el estado emocional de un conductor a través de la tecnología de reconocimiento facial. En ciertas circunstancias, el sistema ajusta la configuración del vehículo para confortar al conductor, como proporcionar música calmante o iluminación ambiental para prevenir distracciones y accidentes.

¿Por qué es importante la Inteligencia Artificial Emocional?

El psicólogo Daniel Goleman explicó en su libro “Inteligencia Emocional: Por qué es más importante que el coeficiente intelectual” que la Inteligencia Emocional (IE) es más importante que el coeficiente intelectual (CI). Según él, la IE puede tener una mayor influencia en el éxito de una persona en la vida que su CI. Esto muestra que el control sobre las emociones es necesario para tomar decisiones informadas. Como los humanos están propensos a sesgos emocionales que pueden afectar su pensamiento racional, la Inteligencia Artificial Emocional puede asistir en las tareas diarias ejerciendo un juicio consciente y tomando la decisión correcta.

Además, dado el actual ámbito del mundo tecnológico, el uso de la tecnología por parte de las personas está aumentando globalmente. A medida que las personas se vuelven más interconectadas y la tecnología continúa avanzando, la dependencia de la tecnología para tratar con todo tipo de asuntos aumenta. Por lo tanto, para hacer que las interacciones con las personas sean más personalizadas y empáticas, la empatía artificial es vital.

La Inteligencia Artificial Emocional incorpora la empatía artificial en las máquinas para crear productos inteligentes que puedan comprender y responder a las emociones humanas de manera efectiva. Por ejemplo, en la atención médica, utilizando la empatía artificial, un equipo de investigación de la Universidad RMIT ha desarrollado una aplicación que está programada para analizar la voz de una persona y detectar si padece la enfermedad de Parkinson. En la industria de los videojuegos, los desarrolladores están utilizando la empatía artificial para crear personajes que responden a las emociones del jugador y mejoran la experiencia general del juego.

Aunque las ventajas de la Inteligencia Artificial Emocional son incomparables, existen varios desafíos al implementar y ampliar aplicaciones basadas en emociones.

Consideraciones éticas y desafíos de la Inteligencia Artificial Emocional

La Inteligencia Artificial Emocional está en una fase temprana en este momento. Numerosos laboratorios de IA están comenzando a desarrollar software que pueda reconocer el habla y las emociones humanas para cosechar beneficios prácticos. A medida que su desarrollo y crecimiento aumentan, se han descubierto varios riesgos. Según Accenture, los datos necesarios para entrenar dichos modelos de IA son más sensibles que otra información. Los principales riesgos con los datos son los siguientes:

• Intimidad

  Un modelo de Inteligencia Artificial Emocional requiere datos profundamente personales relacionados con sentimientos y comportamientos privados para el entrenamiento. Esto significa que el estado íntimo de la persona es bien conocido por el modelo. Es posible que, solo basándose en microexpresiones, un modelo de Inteligencia Artificial Emocional pueda predecir emociones varios segundos antes de que la persona misma pueda detectarlas. Por lo tanto, esto presenta una seria preocupación por la privacidad.

• Intangibilidad

  Los datos necesarios para la Inteligencia Artificial Emocional no son simples en comparación con otras aplicaciones de la IA. Los datos que representan el estado de ánimo son diferentes y complejos. Por lo tanto, la aparición de aplicaciones impulsadas por la Inteligencia Artificial Emocional se vuelve más difícil. Como resultado, requieren altas inversiones en investigación y recursos para obtener resultados fructíferos.

• Ambigüedad

  Como se necesitan datos complejos para la Inteligencia Artificial Emocional, existe la posibilidad de malinterpretaciones y clasificaciones propensas a errores por parte de los modelos. Interpretar las emociones es algo con lo que los humanos mismos luchan, por lo que delegar esto a la IA puede ser arriesgado. Por lo tanto, los resultados del modelo pueden estar muy lejos de la realidad.

• Escalada

  Hoy en día, las tuberías modernas de ingeniería de datos y las arquitecturas descentralizadas han optimizado el proceso de entrenamiento de modelos de manera notable. Sin embargo, en el caso de la Inteligencia Artificial Emocional, los errores pueden proliferar rápidamente y volverse difíciles de corregir. Estos posibles obstáculos pueden extenderse por todo el sistema rápidamente y hacer que se impongan inexactitudes, afectando adversamente a las personas.

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