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 as emoções humanas com a ajuda da inteligência artificial (IA). Capitalizando dados de texto, vídeo e áudio, o Emotion AI analisa várias fontes para interpretar sinais humanos. Por exemplo:

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

Recentemente, a Emotion AI está experimentando uma demanda maior devido às suas inúmeras aplicações práticas que podem reduzir a distância entre humanos e máquinas. De fato, um relatório da MarketsandMarkets Research sugere que o tamanho do mercado de detecção de emoções deve superar US$ 42 bilhões até 2027, em comparação com US$ 23.5 bilhões em 2022.

Vamos explorar como funciona essa incrível subcategoria de IA.

Como funciona a Emotion AI?

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, atividades nas mídias sociais, fala e ações em gravações de vídeo, sensores fisiológicos em dispositivos, etc., são usados ​​para entender as emoções do público.

Posteriormente, ocorre o processo de engenharia de recursos, onde são identificados recursos relevantes que afetam as emoções. Para o reconhecimento de emoções faciais, o movimento da sobrancelha, o formato da boca e o olhar podem ser usados ​​para determinar se uma pessoa está feliz, triste ou com raiva. Da mesma forma, o tom, o volume e o andamento na detecção de emoções com base na fala podem deduzir se uma pessoa está animada, frustrada ou entediada.

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

4 aplicações importantes da IA ​​emocional

As empresas aproveitam os modelos de Emotion AI para determinar as emoções do usuário e usar insights para melhorar tudo, desde a experiência do cliente até as campanhas de marketing. Várias indústrias fazem uso dessa tecnologia de IA. Como:

1. Propaganda

O objetivo de criar soluções baseadas em Emotion AI no setor de publicidade é criar experiências mais personalizadas e ricas para os clientes. Freqüentemente, as pistas emocionais dos clientes ajudam na desenvolvendo anúncios direcionados e aumentando o engajamento e vendas.

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

2. Centrais de Atendimento

Os call centers inbound e outbound estão sempre lidando com clientes em chamadas para diferentes serviços e campanhas. Ao analisar as emoções dos agentes e clientes durante as chamadas, os call centers avaliam o desempenho dos agentes e a satisfação dos clientes. Além disso, os agentes usam o Emotion AI para entender o humor dos clientes e se comunicar de forma eficaz.

Fornecedora líder de seguros de saúde, a Humana tem utilização Emotion AI em seus call centers há algum tempo para lidar com seus clientes de forma eficiente. Com a ajuda de um treinador digital habilitado pela Emotion AI, os agentes no call center são solicitados em tempo real para ajustar seu tom e conversa de acordo com os clientes.

3. Saúde mental

De acordo com uma Denunciar pelo Instituto Nacional de Saúde Mental, mais de um em cada cinco adultos americanos vive com uma doença mental. Isso significa que milhões de pessoas não têm consciência 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 enfrentamento para reduzir o estresse.

Neste espaço, a plataforma da Cogito CompanionMx tem ajudado as pessoas a detectar mudanças de humor. O aplicativo rastreia a voz do usuário pelo celular e faz análises para detectar sinais de ansiedade e alterações de humor. Da mesma forma, existem especialistas wearable dispositivos disponíveis também para reconhecer o estresse, dor ou frustração dos usuários através de seus batimentos cardíacos, pressão arterial, etc.

4. automotivo

Existem cerca de 1.446 bilhão de veículos registrado no mundo. Somente a indústria automotiva nos Estados Unidos faturou US $ 1.53 trilhão em 2021. Apesar de ser uma das maiores indústrias do mundo, a indústria automotiva busca melhorias na segurança no trânsito e redução de acidentes para prevalecer. De acordo com um vistoria, há 11.7 mortes por 100,000 pessoas em acidentes de trânsito nos Estados Unidos. Portanto, para o crescimento sustentável da indústria, a Emotion AI pode ser empregada para reduzir os acidentes evitáveis.

Vários aplicativos estão disponíveis para monitorar o estado do motorista por meio de sensores. Eles podem detectar sinais de estresse, frustração ou fadiga. Particularmente, a Harman Automotive desenvolvido um sistema de controle de veículo adaptativo alimentado por Emotion AI para analisar o estado emocional de um motorista por meio da tecnologia de reconhecimento facial. Sob certas circunstâncias, o sistema ajusta as configurações do carro para confortar o motorista, como música relaxante ou iluminação ambiente para evitar distrações e acidentes.

Por que a Emotion AI é importante?

O psicólogo Daniel Goleman explicou em seu livro “Inteligência Emocional: Porque pode importar mais do que QI” que a Inteligência Emocional (QE) é mais importante do que o Quociente de Inteligência (QI). Segundo ele, o 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 sensatas e informadas. Como os humanos são propensos a vieses emocionais que podem afetar seu pensamento racional, o Emotion AI pode ajudar nas tarefas da vida diária, exercendo um 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 avançando, aumenta a dependência da tecnologia para lidar com todos os tipos de assuntos. Portanto, para tornar as interações com as pessoas mais personalizadas e empáticas, a empatia artificial é vital.

A Emotion AI incorpora empatia artificial em máquinas para construir produtos inteligentes que podem entender e responder às emoções humanas de forma eficaz. Por exemplo, na área da saúde, usando empatia artificial, um aplicativo é desenvolvido por uma equipe de pesquisa da RMIT University. Este aplicativo está programado para analisar a voz de uma pessoa e detectar se ela sofre do mal de Parkinson. Nas indústrias de jogos, os desenvolvedores estão usando empatia artificial para criar personagens realistas que respondem às emoções do jogador e aprimoram a experiência geral do jogo.

Embora as vantagens da Emotion AI sejam inigualáveis, existem vários desafios na implementação e dimensionamento de aplicativos baseados em emoção.

Considerações éticas e desafios da IA ​​emocional

Emotion AI está em uma fase inicial no momento. Vários laboratórios de IA estão começando a desenvolver software que pode reconhecer a fala e as emoções humanas para colher benefícios práticos. À medida que o seu desenvolvimento e crescimento aumentam, vários riscos têm sido descobertos. Segundo 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 altamente profundos relacionados a sentimentos pessoais e comportamentos privados para treinamento. Isso significa que o estado íntimo da pessoa é bem conhecido do modelo. É possível que, com base apenas em microexpressões, um modelo de Emotion AI possa prever emoções vários segundos antes que a própria pessoa possa detectá-las. Portanto, isso apresenta uma séria preocupação com a privacidade.

• Intangibilidade

  Os dados necessários para o Emotion AI não são simples em comparação com outras aplicações de IA. Os dados que representam o estado de espírito são diferentes e complexos. Portanto, o surgimento de aplicativos baseados em Emotion AI se torna mais difícil. Como resultado, eles exigem altos investimentos em pesquisa e recursos para amadurecer resultados frutíferos.

• Ambiguidade

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

• Escalada

  Hoje, os pipelines modernos de engenharia de dados e as arquiteturas descentralizadas simplificaram notavelmente o processo de treinamento do modelo. No entanto, no caso da Emotion AI, os erros podem proliferar rapidamente e tornar-se difíceis de corrigir. Essas possíveis armadilhas podem se espalhar pelo sistema rapidamente e impor imprecisões, afetando negativamente as pessoas.

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