Apa itu Emotion AI & Mengapa Ini Penting?

Emotion AI, juga dikenal sebagai affective computing, adalah berbagai teknologi yang digunakan untuk mempelajari dan mendeteksi emosi manusia dengan bantuan kecerdasan buatan (AI). Dengan memanfaatkan data teks, video, dan audio, Emotion AI menganalisis beberapa sumber untuk menafsirkan sinyal manusia. Misalnya:

• Pengolahan bahasa alami dan analisis sentimental digunakan untuk data teks.
• Voice AI digunakan untuk pengolahan audio.
• Deteksi gerakan wajah dan analisis gaya berjalan untuk video.

Baru-baru ini, Emotion AI mengalami permintaan yang lebih besar karena aplikasi praktisnya yang banyak dapat mengurangi kesenjangan antara manusia dan mesin. Faktanya, laporan oleh MarketsandMarkets Research menunjukkan bahwa ukuran pasar deteksi emosi diharapkan melebihi $42 miliar pada tahun 2027, dibandingkan dengan $23,5 miliar pada tahun 2022.

Mari kita jelajahi bagaimana sub-kategori AI yang luar biasa ini bekerja.

Bagaimana Emotion AI Bekerja?

Seperti teknik AI lainnya, Emotion AI memerlukan data untuk meningkatkan kinerja dan memahami emosi pengguna. Data bervariasi dari satu kasus penggunaan ke kasus lainnya. Misalnya, aktivitas di media sosial, ucapan dan tindakan dalam rekaman video, sensor fisiologis dalam perangkat, dll., digunakan untuk memahami emosi audiens.

Setelah itu, proses pengembangan fitur dilakukan di mana fitur yang relevan yang mempengaruhi emosi diidentifikasi. Untuk pengenalan emosi wajah, gerakan alis, bentuk mulut, dan pandangan mata dapat digunakan untuk menentukan apakah seseorang sedang bahagia, sedih, atau marah. Serupa, nada, volume, dan tempo dalam deteksi emosi berbasis ucapan dapat menentukan apakah seseorang sedang bersemangat, frustrasi, atau bosan.

Kemudian, fitur-fitur ini diproses dan digunakan untuk melatih algoritma pembelajaran mesin yang dapat secara akurat memprediksi keadaan emosi pengguna. Akhirnya, model tersebut diterapkan dalam aplikasi dunia nyata untuk meningkatkan pengalaman pengguna, meningkatkan penjualan, dan merekomendasikan konten yang tepat.

4 Aplikasi Penting Emotion AI

Perusahaan memanfaatkan model Emotion AI untuk menentukan emosi pengguna dan menggunakan wawasan yang mendalam untuk meningkatkan segala sesuatu dari pengalaman pelanggan hingga kampanye pemasaran. Berbagai industri menggunakan teknologi AI ini. Seperti:

1. Periklanan

Tujuan dari mengembangkan solusi Emotion AI di industri periklanan adalah untuk menciptakan pengalaman yang lebih personal dan kaya untuk pelanggan. Seringkali, petunjuk emosi pelanggan membantu dalam mengembangkan iklan yang ditargetkan dan meningkatkan keterlibatan dan penjualan.

Misalnya, Affectiva, sebuah perusahaan Emotion AI di Boston, mengumpulkan data pengguna seperti reaksi terhadap iklan tertentu. Kemudian, model AI digunakan untuk menentukan apa yang menyebabkan respons emosi terkuat dari pemirsa. Akhirnya, wawasan ini dimasukkan ke dalam iklan untuk mengoptimalkan kampanye dan meningkatkan penjualan.

2. Pusat Panggilan

Pusat panggilan masuk dan keluar selalu menangani pelanggan melalui panggilan untuk berbagai layanan dan kampanye. Dengan menganalisis emosi agen dan pelanggan selama panggilan, pusat panggilan mengevaluasi kinerja agen dan kepuasan pelanggan. Selain itu, agen menggunakan Emotion AI untuk memahami suasana hati pelanggan dan berkomunikasi secara efektif.

Sebuah penyedia asuransi kesehatan terkemuka, Humana telah menggunakan Emotion AI di pusat panggilannya untuk waktu yang cukup lama sekarang untuk menangani pelanggannya dengan efisien. Dengan bantuan pelatih digital yang ditenagai Emotion AI, agen di pusat panggilan dipandu secara real-time untuk menyesuaikan nada dan percakapan mereka sesuai dengan pelanggan.

3. Kesehatan Mental

Menurut laporan oleh National Institute of Mental Health, lebih dari satu dari lima orang dewasa AS hidup dengan gangguan mental. Ini berarti bahwa jutaan orang tidak menyadari emosi mereka sendiri atau tidak mampu mengatasi emosi mereka. Emotion AI dapat membantu orang dengan meningkatkan kesadaran diri dan membantu mereka mempelajari strategi mengatasi stres.

Di ruang ini, platform Cogito CompanionMx telah membantu orang untuk mendeteksi perubahan mood. Aplikasi ini melacak suara pengguna melalui ponsel mereka dan melakukan analisis untuk mendeteksi tanda-tanda kecemasan dan perubahan mood. Serupa, ada perangkat portabel khusus yang tersedia untuk mengenali stres, nyeri, atau frustrasi pengguna melalui detak jantung, tekanan darah, dll.

4. Otomotif

Terdapat sekitar 1,446 miliar kendaraan terdaftar di dunia. Industri otomotif di Amerika Serikat saja menghasilkan $1,53 triliun pendapatan pada tahun 2021. Meskipun menjadi salah satu industri terbesar di dunia, industri otomotif terus mencari perbaikan dalam keamanan jalan dan pengurangan kecelakaan untuk bertahan. Menurut survei, terdapat 11,7 kematian per 100.000 orang dalam kecelakaan kendaraan bermotor di Amerika Serikat. Oleh karena itu, untuk pertumbuhan industri yang berkelanjutan, Emotion AI dapat digunakan untuk mengurangi kecelakaan yang dapat dicegah.

Beberapa aplikasi tersedia untuk memantau keadaan pengemudi menggunakan sensor. Mereka dapat mendeteksi tanda-tanda stres, frustrasi, atau kelelahan. Khususnya, Harman Automotive telah mengembangkan sistem kendali kendaraan adaptif yang ditenagai Emotion AI untuk menganalisis keadaan emosi pengemudi melalui teknologi pengenalan wajah. Dalam keadaan tertentu, sistem tersebut menyesuaikan pengaturan kendaraan untuk menenangkan pengemudi, seperti menyediakan musik yang menenangkan atau pencahayaan ambient untuk mencegah gangguan dan kecelakaan.

Mengapa Emotion AI Penting?

Psikolog Daniel Goleman menjelaskan dalam bukunya “Emotional Intelligence: Mengapa Ini Lebih Penting Daripada IQ” bahwa Kecerdasan Emosi (EQ) lebih penting daripada Kecerdasan Quotient (IQ). Menurutnya, EQ dapat memiliki pengaruh yang lebih besar pada kesuksesan seseorang dalam hidup daripada IQ-nya. Ini menunjukkan bahwa kontrol atas emosi diperlukan untuk membuat keputusan yang tepat dan bijak. Karena manusia rentan terhadap bias emosi yang dapat mempengaruhi pemikiran rasional, Emotion AI dapat membantu dalam kehidupan sehari-hari dengan melakukan penilaian yang bijak dan membuat keputusan yang tepat.

Lebih lanjut, mengingat cakupan dunia teknologi saat ini, penggunaan teknologi oleh orang-orang meningkat secara global. Karena orang-orang menjadi lebih terhubung dan teknologi terus berkembang, ketergantungan pada teknologi untuk menangani berbagai masalah meningkat. Oleh karena itu, untuk membuat interaksi dengan orang-orang lebih personal dan empatik, empati buatan sangat penting.

Emotion AI mengintegrasikan empati buatan ke dalam mesin untuk membangun produk cerdas yang dapat memahami dan merespons emosi manusia secara efektif. Misalnya, dalam perawatan kesehatan, menggunakan empati buatan, sebuah aplikasi dikembangkan oleh tim peneliti di RMIT University. Aplikasi ini diprogram untuk menganalisis suara seseorang dan mendeteksi apakah mereka menderita penyakit Parkinson. Dalam industri permainan, pengembang menggunakan empati buatan untuk menciptakan karakter yang sangat realistis yang merespons emosi pemain dan meningkatkan pengalaman permainan secara keseluruhan.

Meskipun kelebihan Emotion AI tidak tertandingi, ada beberapa tantangan dalam menerapkan dan menskala aplikasi berbasis emosi.

Pertimbangan Etis & Tantangan Emotion AI

Emotion AI masih dalam tahap awal saat ini. Banyak laboratorium AI mulai mengembangkan perangkat lunak yang dapat mengenali ucapan dan emosi manusia untuk memanen manfaat praktis. Ketika pengembangan dan pertumbuhannya meningkat, beberapa risiko telah ditemukan. Menurut Accenture, data yang diperlukan untuk melatih model AI seperti itu lebih sensitif daripada informasi lainnya. Risiko utama dengan data tersebut adalah sebagai berikut:

• Intimasi

  Model Emotion AI memerlukan data yang sangat mendalam terkait perasaan pribadi dan perilaku pribadi untuk pelatihan. Ini berarti bahwa keadaan intim seseorang sangat diketahui oleh model. Ini memungkinkan bahwa hanya berdasarkan ekspresi mikro, model Emotion AI mungkin memprediksi emosi beberapa detik sebelum seseorang sendiri dapat mendeteksi mereka. Oleh karena itu, ini menyajikan kekhawatiran privasi yang serius.

• Intangibilitas

  Data yang diperlukan untuk Emotion AI tidak sederhana dibandingkan dengan aplikasi AI lainnya. Data yang mewakili keadaan pikiran berbeda dan kompleks. Oleh karena itu, munculnya aplikasi yang ditenagai Emotion AI menjadi lebih sulit. Sebagai hasilnya, mereka memerlukan investasi yang tinggi dalam penelitian dan sumber daya untuk menghasilkan hasil yang berbuah.

• Kekaburan

  Karena data yang kompleks diperlukan untuk Emotion AI, ada kemungkinan kesalahpahaman dan klasifikasi yang salah oleh model. Menafsirkan emosi adalah sesuatu yang manusia sendiri sulit lakukan, sehingga mendelegasikan ini kepada AI mungkin berisiko. Oleh karena itu, hasil model mungkin jauh dari kenyataan yang sebenarnya.

• Escalasi

  Hari ini, pipa pengembangan data modern dan arsitektur terdesentralisasi telah menyederhanakan proses pelatihan model secara luar biasa. Namun, dalam kasus Emotion AI, kesalahan dapat berkembang biak dengan cepat dan menjadi sulit untuk diperbaiki. Bahaya potensial ini dapat menyebar ke seluruh sistem dengan cepat dan memaksa ketidakakuratan, sehingga mempengaruhi orang-orang secara negatif.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang beberapa kemajuan menarik dalam teknologi dan bagaimana mereka mengubah industri, kunjungi Unite.ai.