O que é Emotion AI e por que isso importa?

A Emotion AI, também conhecida como computação afetiva, é uma ampla gama de tecnologias usadas para aprender e sentir emoções humanas com a ajuda da inteligência artificial (IA). Capitalizando em dados de texto, vídeo e áudio, a Emotion AI analisa várias fontes para interpretar sinais humanos. Por exemplo:

• Processamento de linguagem natural e análise de sentimento são usados para dados textuais.
• Voice AI é usado para processar áudio.
• Detecção de movimento facial e análise de marcha para vídeos.

Recentemente, a Emotion AI está experimentando uma maior demanda devido às suas numerosas aplicações práticas que podem reduzir a lacuna entre humanos e máquinas. De fato, um relatório da MarketsandMarkets Research sugere que o tamanho do mercado de detecção de emoções deve ultrapassar $42 bilhões até 2027, em comparação com $23,5 bilhões em 2022.

Vamos explorar como essa subcategoria incrível de IA funciona.

Como a Emotion AI funciona?

Como qualquer outra técnica de IA, a Emotion AI precisa de dados para melhorar o desempenho e entender as emoções dos usuários. Os dados variam de um caso de uso para outro. Por exemplo, atividade em mídias sociais, discurso e ações em gravações de vídeo, sensores fisiológicos em dispositivos, etc., são usados para entender as emoções do público.

Em seguida, ocorre o processo de engenharia de recursos, onde recursos relevantes que impactam as emoções são identificados. Para reconhecimento de emoções faciais, o movimento das sobrancelhas, a forma da boca e o olhar podem ser usados para determinar se uma pessoa está feliz, triste ou zangada. Da mesma forma, o tom, volume e tempo na detecção de emoções baseada em discurso podem deduzir se uma pessoa está animada, frustrada ou entediada.

Mais tarde, esses recursos são pré-processados e usados para treinar um algoritmo de aprendizado de máquina que pode prever com precisão os estados emocionais dos usuários. Finalmente, o modelo é implantado em aplicações do mundo real para melhorar a experiência do usuário, aumentar as vendas e recomendar conteúdo apropriado.

4 Aplicações Importantes de Emotion AI

As empresas aproveitam os modelos de Emotion AI para determinar as emoções dos usuários e usam insights conhecidos para melhorar tudo, desde a experiência do cliente até as campanhas de marketing. Vários setores fazem uso dessa tecnologia de IA. Como:

1. Publicidade

O objetivo de criar soluções impulsionadas por Emotion AI na indústria publicitária é criar experiências mais personalizadas e ricas para os clientes. Muitas vezes, os sinais emocionais dos clientes ajudam no desenvolvimento de anúncios direcionados e aumento do engajamento e das vendas.

Por exemplo, Affectiva, uma empresa de Emotion AI com sede em Boston, captura dados dos usuários, como reações a um anúncio específico. Mais tarde, os modelos de IA são empregados para determinar o que causou a resposta emocional mais forte dos espectadores. Finalmente, esses insights são incorporados nos anúncios para otimizar as campanhas e aumentar as vendas.

2. Centros de Atendimento

Os centros de atendimento de entrada e saída lidam constantemente com clientes por meio de chamadas para diferentes serviços e campanhas. Ao analisar as emoções dos agentes e clientes durante as chamadas, os centros de atendimento avaliam o desempenho dos agentes e a satisfação dos clientes. Além disso, os agentes usam a Emotion AI para entender o humor dos clientes e se comunicar de forma eficaz.

Um importante provedor de seguros de saúde, Humana, vem usando Emotion AI em seus centros de atendimento por bastante tempo para lidar com seus clientes de forma eficiente. Com a ajuda de um treinador digital impulsionado por Emotion AI, os agentes no centro de atendimento são instruídos em tempo real a ajustar o tom e a conversa de acordo com os clientes.

3. Saúde Mental

De acordo com um relatório do Instituto Nacional de Saúde Mental, mais de um em cada cinco adultos nos EUA vivem com uma doença mental. Isso significa que milhões de pessoas não são autoconscientes de suas emoções ou não são capazes de lidar com elas. A Emotion AI pode ajudar as pessoas aumentando sua autoconsciência e ajudando-as a aprender estratégias de coping para reduzir o estresse.

Nesse espaço, a plataforma CompanionMx da Cogito vem ajudando as pessoas a detectar mudanças de humor. O aplicativo acompanha a voz do usuário por meio de seu telefone e realiza análises para detectar sinais de ansiedade e mudanças de humor. Da mesma forma, existem dispositivos portáteis especializados disponíveis para reconhecer o estresse, dor ou frustração dos usuários por meio de seus batimentos cardíacos, pressão arterial, etc.

4. Automotivo

Existem aproximadamente 1,446 bilhão de veículos registrados no mundo. A indústria automotiva nos EUA alone gerou $1,53 trilhão em receita em 2021. Apesar de ser uma das maiores indústrias do mundo, a indústria automotiva busca melhorias na segurança nas estradas e redução de acidentes para prevalecer. De acordo com uma pesquisa, existem 11,7 mortes por 100.000 pessoas em colisões de veículos nos EUA. Portanto, para o crescimento sustentável da indústria, a Emotion AI pode ser empregada para reduzir acidentes evitáveis.

Vários aplicativos estão disponíveis para monitorar o estado do motorista usando sensores. Eles podem detectar sinais de estresse, frustração ou fadiga. Em particular, a Harman Automotive desenvolveu um sistema de controle de veículo adaptativo impulsionado por Emotion AI para analisar o estado emocional do motorista por meio da tecnologia de reconhecimento facial. Em certas circunstâncias, o sistema ajusta as configurações do carro para confortar o motorista, como fornecer música calmante ou iluminação ambiente para prevenir distrações e acidentes.

Por que a Emotion AI importa?

O psicólogo Daniel Goleman explicou em seu livro “Inteligência Emocional: Por que isso pode importar mais do que o QI” que a Inteligência Emocional (QE) importa mais do que o Quociente de Inteligência (QI). De acordo com ele, a QE pode ter uma influência maior no sucesso de uma pessoa na vida do que seu QI. Isso mostra que o controle sobre as emoções é necessário para tomar decisões informadas e sensatas. Como os humanos são propensos a vieses emocionais que podem afetar seu pensamento racional, a Emotion AI pode ajudar nas tarefas do dia a dia exercitando julgamento consciente e tomando a decisão certa.

Além disso, dado o atual domínio do mundo tecnológico, o uso da tecnologia pelas pessoas está aumentando globalmente. À medida que as pessoas se tornam mais interconectadas e a tecnologia continua a avançar, a dependência da tecnologia para lidar com todos os tipos de assuntos aumenta. Portanto, para tornar as interações com as pessoas mais personalizadas e empáticas, a empatia artificial é vital.

A Emotion AI incorpora empatia artificial às máquinas para construir produtos inteligentes que possam entender e responder a emoções humanas de forma eficaz. Por exemplo, na saúde, usando empatia artificial, um aplicativo foi desenvolvido por uma equipe de pesquisa da Universidade RMIT. Esse aplicativo é programado para analisar a voz de uma pessoa e detectar se ela está sofrendo de doença de Parkinson. Na indústria de jogos, os desenvolvedores estão usando empatia artificial para criar personagens realistas que respondem às emoções do jogador e melhoram a experiência geral de jogabilidade.

Embora as vantagens da Emotion AI sejam inigualáveis, existem vários desafios na implementação e escalonamento de aplicações baseadas em emoções.

Considerações Éticas e Desafios da Emotion AI

A Emotion AI está em uma fase inicial no momento. Muitos laboratórios de IA estão começando a desenvolver software que pode reconhecer discurso e emoção humanos para colher benefícios práticos. À medida que seu desenvolvimento e crescimento aumentam, vários riscos foram descobertos. De acordo com a Accenture, os dados necessários para treinar esses modelos de IA são mais sensíveis do que outras informações. Os principais riscos com os dados são os seguintes:

• Intimidade

  Um modelo de Emotion AI requer dados profundos relacionados a sentimentos pessoais e comportamentos privados para treinamento. Isso significa que o estado íntimo de uma pessoa é bem conhecido pelo modelo. É possível que, apenas com base em microexpressões, um modelo de Emotion AI possa prever emoções vários segundos antes de a própria pessoa poder detectá-las. Portanto, isso apresenta uma preocupação de privacidade séria.

• Intangibilidade

  Os dados necessários para a Emotion AI não são simples em comparação com outras aplicações de IA. Os dados que representam o estado de mente são diferentes e complexos. Portanto, o surgimento de aplicações impulsionadas por Emotion AI se torna mais difícil. Como resultado, elas exigem altos investimentos em pesquisa e recursos para obter resultados frutíferos.

• Ambiguidade

  Como os dados complexos são necessários para a Emotion AI, há uma probabilidade de interpretações erradas e classificações propensas a erros por modelos. Interpretar emoções é algo com que os humanos próprios lutam, então delegar isso à IA pode ser arriscado. Portanto, os resultados do modelo podem estar longe da realidade.

• Escalada

  Hoje, as modernas pipelines de engenharia de dados e arquiteturas descentralizadas tornaram o processo de treinamento de modelos notavelmente eficiente. No entanto, no caso da Emotion AI, os erros podem se proliferar rapidamente e se tornar difíceis de corrigir. Essas armadilhas potenciais podem se espalhar por todo o sistema rapidamente e impor imprecisões, afetando as pessoas de forma adversa.

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