¿Qué es la IA emocional y por qué es importante?

Emotion AI, también conocida como computación afectiva, es una amplia gama de tecnologías que se utilizan para aprender y sentir las emociones humanas con la ayuda de la inteligencia artificial (IA). Aprovechando los datos de texto, video y audio, Emotion AI analiza varias fuentes para interpretar las señales humanas. Por ejemplo:

• Procesamiento natural del lenguaje y el análisis sentimental se utilizan para datos textuales.
• Voice AI se utiliza para procesar audio.
• Detección de movimiento facial y análisis de la marcha para videos.

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

Exploremos cómo funciona esta increíble subcategoría de IA.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial emocional?

Como cualquier otra técnica de IA, Emotion AI 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 las grabaciones de video, los sensores fisiológicos en los dispositivos, etc., se utilizan para comprender las emociones de la audiencia.

Posteriormente, se lleva a cabo el proceso de ingeniería de características donde se identifican las características relevantes que impactan en las emociones. Para el reconocimiento de emociones faciales, se pueden usar el movimiento de las cejas, la forma de la boca y la mirada para determinar si una persona está feliz, triste o enojada. Del mismo modo, 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 funciones se preprocesan y se utilizan para entrenar a un máquina de aprendizaje algoritmo que puede 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 apropiado.

4 aplicaciones importantes de la IA emocional

Las empresas aprovechan los modelos de inteligencia artificial de las emociones para determinar las emociones de los usuarios y utilizar conocimientos informados para mejorar todo, desde la experiencia del cliente hasta las campañas de marketing. Varias industrias hacen uso de esta tecnología de IA. Como:

1. Publicidad

El objetivo de diseñar soluciones impulsadas por la IA de la emoción en la industria de la publicidad es crear experiencias más personalizadas y ricas para los clientes. A menudo, las señales emocionales de los clientes ayudan a desarrollar anuncios dirigidos y aumentar el compromiso y ventas.

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

2. Centros de llamadas

Los centros de llamadas entrantes y salientes siempre están tratando con clientes a través de llamadas para diferentes servicios y campañas. Mediante el análisis de las emociones de los agentes y clientes durante las llamadas, los centros de llamadas evalúan el desempeño de los agentes y la satisfacción de los clientes. Además, los agentes hacen uso de Emotion AI para comprender el estado de ánimo de los clientes y comunicarse de manera efectiva.

Como proveedor líder de seguros de salud, Humana ha sido usando Emotion AI en sus centros de llamadas desde hace bastante tiempo para tratar con sus clientes de manera eficiente. Con la ayuda de un entrenador digital potenciado por Emotion AI, a los agentes en el centro de llamadas se les solicita en tiempo real que ajusten su tono y conversación de acuerdo con los clientes.

3. Salud mental

De acuerdo a una reporte según el Instituto Nacional de Salud Mental, más de uno de cada cinco adultos estadounidenses vive con una enfermedad mental. Esto significa que millones de personas no son conscientes de sus emociones o no son capaces de manejarlas. Emotion AI puede ayudar a las personas aumentando su autoconciencia y ayudándolas a aprender estrategias de afrontamiento para reducir el estrés.

En este espacio, la plataforma de Cogito CompañeroMx ha estado ayudando a las personas a detectar cambios de humor. La aplicación rastrea la voz del usuario a través de su teléfono y realiza análisis para detectar signos de ansiedad y cambios de humor. Del mismo modo, existen especialistas usable dispositivos disponibles también para reconocer el estrés, el dolor o la frustración de los usuarios a través de sus latidos, presión arterial, etc.

4. automotor

Hay aproximadamente 1.446 millones de vehículos. registrado en el mundo. Solo la industria automotriz en los Estados Unidos obtuvo $ 1.53 billones en ingresos en 2021. A pesar de ser una de las industrias más grandes del mundo, la industria automotriz busca mejorar la seguridad vial y reducir los accidentes para prevalecer. De acuerdo a un encuesta, hay 11.7 muertes por cada 100,000 personas en accidentes automovilísticos en los Estados Unidos. Por lo tanto, para el crecimiento sostenible de la industria, se puede emplear Emotion AI para reducir los accidentes evitables.

Hay varias aplicaciones disponibles para monitorear el estado del conductor usando sensores. Pueden detectar signos de estrés, frustración o fatiga. Particularmente, Harman Automotive ha desarrollado un sistema de control de vehículos adaptativo impulsado por IA de emoción para analizar el estado emocional del conductor a través de la tecnología de reconocimiento facial. Bajo ciertas circunstancias, el sistema ajusta la configuración del automóvil para brindar comodidad al conductor, como música relajante o iluminación ambiental para evitar distracciones y accidentes.

¿Por qué es importante la IA de las emociones?

El psicólogo Daniel Goleman explica en su libro “Inteligencia emocional: ¿Por qué puede importar más que el IQ” que la Inteligencia Emocional (EQ) importa más que el Cociente Intelectual (IQ). Según él, EQ puede tener una mayor influencia en el éxito de una persona en la vida que su coeficiente intelectual. Esto demuestra que el control de las emociones es necesario para tomar decisiones acertadas e informadas. Dado que los humanos son propensos a los sesgos emocionales que pueden afectar su pensamiento racional, la inteligencia artificial emocional puede ayudar en las tareas de la vida diaria ejerciendo un juicio consciente y tomando la decisión correcta.

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

Emotion AI incorpora empatía artificial en las máquinas para crear productos inteligentes que puedan comprender y responder a las emociones humanas de manera efectiva. Por ejemplo, en el cuidado de la salud, utilizando empatía artificial, un equipo de investigación de la Universidad RMIT desarrolla una aplicación. Esta aplicación está programada para analizar la voz de una persona y detectar si padece la enfermedad de Parkinson. En la industria del juego, los desarrolladores utilizan la empatía artificial para crear personajes realistas que respondan a las emociones del jugador y mejoren la experiencia de juego en general.

Aunque las ventajas de Emotion AI son inigualables, existen varios desafíos para implementar y escalar aplicaciones basadas en emociones.

Consideraciones éticas y desafíos de la inteligencia artificial emocional

La IA de las emociones se encuentra en una fase incipiente en este momento. Numerosos laboratorios de inteligencia artificial están comenzando a desarrollar software que puede reconocer el habla y las emociones humanas para obtener beneficios prácticos. A medida que aumenta su desarrollo y crecimiento, 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 muy profundos relacionados con sentimientos personales y comportamientos privados para el entrenamiento. Esto significa que el modelo conoce bien el estado íntimo de la persona. Es posible que solo basándose en microexpresiones, un modelo de IA de emociones pueda predecir emociones varios segundos antes de que una persona pueda detectarlas. Por lo tanto, esto presenta un grave problema de privacidad.

• Intangibilidad

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

• Ambigüedad

  Como se necesitan datos complejos para Emotion AI, existe la posibilidad de interpretaciones erróneas 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 podría ser arriesgado. Por lo tanto, los resultados del modelo pueden estar muy lejos de la realidad real.

• Escalada

  Hoy en día, las modernas canalizaciones de ingeniería de datos y las arquitecturas descentralizadas han simplificado notablemente el proceso de entrenamiento del modelo. Sin embargo, en el caso de Emotion AI, los errores pueden proliferar rápidamente y volverse difíciles de corregir. Estos peligros potenciales pueden extenderse por todo el sistema rápidamente y hacer cumplir las imprecisiones, lo que impacta negativamente a las personas.

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