EQ знижується, як бізнес-лидери можуть використати AI, щоб змінити ситуацію

Емоційний інтелект світу знижується, але AI може допомогти.

За останні 50 років емоційний інтелект знижується у світі. У статті 2018 року на сайті ScienceAlert Пітер Докрілл зазначає: “Аналіз близько 730 тисяч результатів центру Рагнара Фрішера з економічних досліджень у Норвегії показує, що ефект Флінна досяг свого піку у людей, народжених у середині 1970-х років, і з тих пір значно знижується”. Інакше кажучи, наш EQ і IQ негативно впливають на наш сучасний світ технологій – зростання соціальних медіа, постійне комп’ютерне спілкування і досвід, який ігнорує емоції.

Штучний інтелект має потенціал допомогти людям покращити не тільки свій IQ, але й EQ. Однак важливі компоненти людського спілкування часто виключаються при роботі з технологіями, що призводить до розчарування користувачів, втрати цінних знань, поспішного або необдуманого прийняття рішень і, врешті-решт, нижчої емоційної свідомості.

«У нас багато нейронів у мозку для соціальних взаємодій. Ми народжуємося з деякими з цих навичок, а потім вчимося інших. Це має сенс використовувати технології для зв’язку з нашими соціальними мозками, а не тільки з аналітичними мозками», – сказав професор Стенфордського університету Ерік Брюнйольфссон. «Як ми можемо зрозуміти мову і машини можуть спілкуватися мовою, так ми також розуміємо і спілкуємося з гумором і іншими видами емоцій. І машини, які можуть говорити мовою емоцій, будуть мати кращі, більш ефективні взаємодії з нами».

З початком 4-ї промислової революції технологія AI вчиться визнавати і інтерпретувати вербальні і невербальні людські емоційні індикатори, такі як тон, міміка і мову тіла. Алгоритми значно покращились завдяки вдосконаленню визнання емоцій, NLP, аналізу настрою, машинного навчання та поєднання з лінгвістикою і психологією.

Якщо голосовий AI був першим кроком, що далі?

Технологія голосового AI вже увійшла у руки мільярдів кінцевих користувачів завдяки інноваціям, таким як Alexa, Siri і Google Assistant. Ринок голосової технології очікується зросте до 55 млрд доларів США до 2026 року. З усіма цими існуючими технологіями у наших руках, чому ми все ще розчаровуємося, коли наші повідомлення не чутні?

Відповідь простіша, ніж ми думаємо. Існуючі технології, по суті, глухі до тону. Вони не можуть розпізнати емоції за нашими словами. Хоча наші команди можуть бути почуті, наш тон – ні.

У нас можуть бути неймовірні голосові технології, які розпізнають і інтерпретують значення мови і вибору слів, але ми також створили машини, які缺ують частини картини. Слова складають лише 7% людського спілкування. Тон голосу – це основний пасивний індикатор того, про що хтось думає, і складає майже 40% людського спілкування. Цифра занадто висока, щоб її ігнорувати.

Нова межа емоційного розуміння з’явилася у вигляді тональної аналітики. Тон швидко стає стандартною необхідністю для автоматизованого аналізу і майбутнього голосового спілкування. Голос є скрізь, і розмовний AI зростає експоненційно. Тон, як і голос, є скрізь, але в основному не використовується. Тон голосу необхідний для зв’язку між людьми і машинами. Включення тональної AI з іншими формами розмовного AI, такими як текст і програмне забезпечення для розпізнавання мови тіла, генерує більш повне емоційне розуміння. Разом ці технології інтелектуально зв’язують всі аспекти складних і неструктурованих даних, щоб створити чіткішу картину людського спілкування.

Компанії, які ведуть шлях

Uniphore, компанія-unicorn з розмовного AI, надає платформу для покращення корпоративних розмов по центрах обслуговування клієнтів до процесу продажу. Технологія Uniphore використовує голосовий AI, комп’ютерний зір і тональну емоцію. Сьогодні компанія оцінюється у 2,5 млрд доларів США з понад 620 млн доларів США фінансування і швидко розширюється на міжнародному рівні. Засновник Умеш Сачдев зазначив важливість розмовної інтелектуальності: “Розуміння розмов і даних та висновків, отриманих з них, є суттєвим для кожного бізнесу”. Розмови зрозумілі лише тоді, коли всі фактори – вибір слів, мова тіла, міміка і тон голосу – беруться до уваги.

Інші, більш медично-орієнтовані компанії з голосовим AI, використовують нюанси голосу для допомоги у діагностуванні пацієнтів з різними захворюваннями. Sonde Health аналізує вокальні біомаркери для ідентифікації пацієнтів з хворобою Паркінсона швидше, ніж раніше, що дозволяє проводити швидше лікування. У CompanionMX телефонне застосування може допомогти ідентифікувати пацієнтів з депресією, аналізуючи голосові закономірності. Генерований дані створюють повноцінну концепцію психічного стану пацієнта, а формат aplicación робить технологію більш доступною для кінцевих користувачів.

У світі фінансів стартап Helios Life Enterprises перекладає тонкі нюанси голосу виконавців у діючі висновки для просування того, як інвестори приймають рішення. Під час заробітних викликів і інших аудіо- або відео-подій виконавці розподіляють велику кількість важливої інформації через мову. Тон голосу – це канал, який витікає емоційну інформацію, і дуже важко приховати це. Helios швидко привертає увагу у фінансовій галузі завдяки своєму диференційованому фокусу і тому, що це єдина компанія, яка генерує тональну аналітику виконавців (більше 4 тисяч акцій США). Helios враховує ті важливі тонкі компоненти, необхідні для розуміння, і створила цілком новий канал висновків у сфері альтернативних даних (143,31 млрд доларів США до 2030 року).

Розгляньте тон сьогодні, щоб бути попереду майбутніх досягнень

Від центрів обслуговування клієнтів до продажів, медицини та фінансів випадки використання тону безкінечні, і питання стало: як тонові висновки сформують нові галузі і змінять існуючі?

Оскільки штучний інтелект розвиває вищій EQ через тонові висновки, це вкрай важливо, щоб лідери розглянули, як технологія буде грати роль у їхніх компаніях і галузях у цілому.