¿Qué es la ingeniería de influencia y cómo se relaciona con la IA emocional?

La disponibilidad de vastas fuentes de datos y tecnologías avanzadas de aprendizaje automático ha dado lugar a un nuevo sistema de influencia conocido como ingeniería de influencia. Puede guiar el comportamiento del usuario y conducir a la adquisición de nuevos clientes.

Usar visión de computadora y técnicas de análisis de patrones, las empresas ahora pueden reconocer las emociones de los usuarios utilizando técnicas de detección de emociones (generalmente llamadas IA de emociones) para dirigir su proceso de toma de decisiones.

Además, los avances en las técnicas de detección de emociones y procesamiento del lenguaje natural presentan una oportunidad importante para automatizar aspectos influyentes de la comunicación con el consumidor y el marketing digital. De hecho, en 2021, Gartner nombró a la ingeniería de influencia como una de las seis tecnologías emergentes que se espera que impulsen el crecimiento del marketing digital.

Pero, ¿qué es exactamente la ingeniería de influencia y cómo se relaciona con la IA emocional? Exploremos este concepto a continuación junto con sus beneficios y aplicaciones.

¿Qué es la ingeniería de influencia?

La ingeniería de influencia (IE) implica el desarrollo de algoritmos que utilizan técnicas de ciencias del comportamiento para automatizar aspectos particulares de la experiencia digital que pueden influir en las elecciones de los usuarios a gran escala.

Las empresas recopilan y analizan datos sobre el comportamiento de los usuarios y las preferencias de compra para obtener información sobre el comportamiento. y luego use esta información para crear mensajes y experiencias específicos que influyan en los procesos de toma de decisiones de los usuarios. Esto implica personalización, prueba social, escasez y otras estrategias de persuasión relacionadas con el marketing.

Tipos de ingeniería de influencia

Los tres tipos principales de ingeniería de influencia incluyen el análisis de sentimientos, el reconocimiento de expresiones faciales y el análisis de voz. Veámoslos en detalle a continuación.

1. Análisis de los sentimientos: Análisis de los sentimientos, también conocida como minería de opiniones, es una técnica de PNL que categoriza los datos de usuarios/clientes (reseñas) como positivos, negativos o neutrales. Se usa comúnmente en datos textuales para monitorear la opinión de la marca o el producto en los comentarios de los clientes y obtener información sobre las necesidades de los clientes.
2. Reconocimiento de Expresiones Faciales o FER: Utiliza algoritmos de visión por computadora para detectar y analizar movimientos y expresiones faciales para determinar el estado emocional de un individuo. HIERRO se utiliza a menudo en psicología y marketing para obtener información sobre las respuestas emocionales de los clientes y mejorar sus experiencias de compra o de productos.
3. Análisis de voz: El análisis de voz identifica, mide y cuantifica las emociones en la voz humana. Esta técnica se puede utilizar para diversas aplicaciones, como la identificación de hablantes, la detección de emociones o sentimientos en el habla y la detección de estrés u otros estados psicológicos basados ​​en señales vocales.

Beneficios de la ingeniería de influencia

Las ventajas de la ingeniería de influencia difieren según la industria. Por ejemplo, en el frente de la atención médica, puede monitorear y detectar cambios en la salud mental de un paciente, brindando una intervención temprana y apoyo a quienes lo necesitan. También puede ayudar a los terapeutas a proporcionar diagnósticos más precisos y planes de tratamiento personalizados.

Por lo tanto, puede ofrecer valiosos aportes y comentarios a todos trabajadores del conocimiento como vendedores, anunciantes, diseñadores, ingenieros y desarrolladores de sus clientes relevantes. Algunos de los principales beneficios de la ingeniería de influencia incluyen:

• Cree campañas de marketing efectivas: La ingeniería de influencia es adecuada para tomar decisiones de marketing. Ayuda a los especialistas en marketing a comprender mejor las preferencias, las emociones y los comportamientos de los clientes y a crear campañas de marketing más efectivas que resuenen con su público objetivo.
• Productos y servicios personalizados: Mediante el análisis de las emociones y preferencias de los clientes, IE ayuda a las empresas a desarrollar productos y servicios personalizados que satisfagan las necesidades y preferencias únicas de los clientes.
• Optimice los diseños y las pantallas de las tiendas: Brinda a los vendedores y minoristas información valiosa sobre la demografía, el estado de ánimo y las reacciones de los clientes en la tienda, ayudándolos a optimizar los diseños y las pantallas de las tiendas para mejorar las experiencias de los clientes.
• Atención al cliente mejorada: IE puede ayudar a los representantes del servicio de atención al cliente a detectar las emociones de los clientes y proporcionar interacciones más personalizadas y empáticas que mejoren la satisfacción del cliente.

¿Cómo se relaciona la ingeniería de influencia con la IA emocional?

La ingeniería de influencia y la IA emocional están interrelacionadas, ya que ambas tienen como objetivo comprender e influir en el comportamiento humano. Gartner afirma que:

“La IA emocional (o computación afectiva) es parte de la tendencia más amplia de la ingeniería de influencia. Utiliza técnicas de IA para analizar el estado emocional de un usuario a través de visión artificial, entrada de audio/voz, sensores y/o lógica de software. Puede iniciar respuestas realizando acciones específicas y personalizadas para adaptarse al estado de ánimo del cliente”. 

En los últimos cinco años, las búsquedas de IA emocional han aumentado un 380 %. En 2022, el mercado de detección y reconocimiento de emociones (EDR), que utiliza IA emocional para identificar, procesar y replicar con precisión las emociones y los sentimientos humanos, se valoró en $ 39.63 mil millones.

Se espera que estas tecnologías se generalicen en los próximos años, teniendo en cuenta que se prevé que el mercado de EDR impulsado por IA crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de alrededor del 17 %, lo que equivale a 136.46 XNUMX millones de dólares para 2030.

5 aplicaciones útiles de la ingeniería de influencia

Las empresas han estado aprovechando la ingeniería de influencia basada en inteligencia artificial emocional en varias aplicaciones, desde campañas de marketing personalizadas hasta reclutamiento.

Aquí hay una lista de algunas de las principales aplicaciones de IE.

1. Estudios de mercado y campañas de marketing personalizadas

La ingeniería de influencia permite realizar estudios de mercado y campañas de marketing personalizadas. Ayuda a las empresas a analizar las reacciones de los clientes a sus productos y servicios para mejorar las tácticas de marketing y adaptar las estrategias para satisfacer las preferencias de los clientes. Por lo tanto, lleva a los especialistas en marketing hacia la toma de decisiones basada en datos que da como resultado campañas personalizadas que aumentan el compromiso y la lealtad del cliente.

2. Atencion al paciente

Ingeniería de influencia en las ayudas sanitarias en la atención y el asesoramiento del paciente. Por ejemplo, se puede usar un bot de IA para monitorear el bienestar físico y mental de los pacientes. Computación afectiva, que utiliza el análisis del habla, puede ayudar a diagnosticar trastornos como la depresión y la demencia.

3. Juegos de biorretroalimentación para pacientes

Los juegos de biorretroalimentación aprovechan la ingeniería de influencia y la IA emocional para comprender los sentimientos y estados de ánimo del jugador (paciente). Se utiliza en el cuidado de la salud para ayudar a los pacientes a practicar técnicas de relajación mientras juegan. Su objetivo es crear métodos que permitan a los pacientes adquirir habilidades de manejo del estrés a través de videojuegos.

4. Conducción Autónoma y Asistencia al Conductor

En las aplicaciones de conducción autónoma y asistencia al conductor, la ingeniería de influencia se utiliza para rastrear el estado emocional del conductor y enviar alertas de conducción riesgosa. También, computación afectiva puede evaluar el rendimiento de conducción de los vehículos autónomos mediante el seguimiento de los estados emocionales de los pasajeros. Al utilizar estas tecnologías, los fabricantes de automóviles pueden mejorar la seguridad y la experiencia de conducción.

5. Experiencia de aprendizaje personalizada para estudiantes

La ingeniería de influencia también se puede utilizar para personalizar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes. Sensores como cámaras de video o micrófonos pueden monitorear los estados emocionales de los estudiantes para ajustar los planes de lecciones en consecuencia. Además, los educadores pueden usarlo para probar prototipos de software de aprendizaje en línea mediante la evaluación de los comentarios emocionales de un alumno. El resultado es un entorno de aprendizaje personalizado y eficaz.

Principales desafíos de la ingeniería de influencia

Como resultado de la ingeniería de influencia, la recopilación y la monetización de datos emocionales personales plantean riesgos significativos para la seguridad y la privacidad del usuario. Las empresas que no gestionan o analizan los datos emocionales con cuidado pueden perder la confianza de los clientes. Como resultado, afecta la reputación de su marca y disminuye la tasa de retención de clientes.

Analicemos algunos de los principales desafíos de la ingeniería de influencia a continuación.

• Intimidad: La ingeniería de influencia se ocupa de datos que son profundamente íntimos y personales. Puede revelar los comportamientos, pensamientos y emociones de una persona. Compartir este tipo de datos personales es complejo y requiere mucho cuidado por parte de las empresas que los recopilan y utilizan.
• Intangibilidad: Los datos emocionales pueden ser difíciles de entender y reconocer. Compartir emociones personales es mucho más complejo que compartir información como la dirección, la fecha de nacimiento o el historial de navegación. Por lo tanto, la intangibilidad de los datos emocionales presenta un desafío importante para las empresas que utilizan la ingeniería de influencia.
• Ambigüedad: Las técnicas de IA utilizadas para interpretar los datos emocionales no son transparentes ni fáciles de confirmar por parte de los consumidores. Por lo tanto, deja espacio para errores de interpretación y lecturas erróneas.
• Escalada: La naturaleza descentralizada de la recopilación de datos y la velocidad a la que se pueden procesar y difundir los datos significa que los errores pueden tener consecuencias de gran alcance y difíciles de revertir.

Si bien la ingeniería de influencia y, en particular, la recopilación de datos emocionales son desafíos importantes, a medida que avanza la tecnología, las empresas pueden superar estos problemas y generar mejores resultados para los clientes.

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