Chỉ Số EQ Giảm, Làm Thế Nào Các Lãnh Đạo Kinh Doanh Có Thể Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Để Đổi Thay Tình Hình

Chỉ Số EQ Của Thế Giới Đang Giảm, Nhưng Trí Tuệ Nhân Tạo Có Thể Giúp.

Trong 50 năm qua, trí tuệ cảm xúc đã giảm trên toàn cầu. Một bài viết trên ScienceAlert năm 2018 của Peter Dockrill lưu ý, “Một phân tích của khoảng 730.000 kết quả bởi Trung tâm Nghiên Cứu Kinh Tế Ragnar Frisch ở Na Uy cho thấy rằng hiệu ứng Flynn đã đạt đỉnh cho những người sinh ra trong giữa những năm 1970 và đã giảm đáng kể từ đó.” Nói cách khác, chỉ số EQ và IQ của chúng ta đã bị ảnh hưởng tiêu cực trong thế giới công nghệ hiện nay – sự trỗi dậy của truyền thông xã hội, tính toán luôn bật và một trải nghiệm bỏ qua cảm xúc.

Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng giúp con người cải thiện không chỉ IQ, mà còn EQ.
Tuy nhiên, các thành phần quan trọng của giao tiếp con người thường bị loại bỏ khi nói đến công nghệ, dẫn đến trải nghiệm người dùng khó chịu, mất đi những thông tin quý giá, ra quyết định sớm hoặc không thông tin và cuối cùng là giảm nhận thức cảm xúc.

“Chúng ta có nhiều nơ-ron trong não cho các tương tác xã hội. Chúng ta sinh ra với một số kỹ năng đó, và sau đó chúng ta học thêm. Điều đó có ý nghĩa khi sử dụng công nghệ để kết nối với não xã hội của chúng ta, không chỉ não phân tích.” Giáo sư Erik Brynjolfsson của Đại học Stanford nói. “Giống như chúng ta có thể hiểu lời nói và máy móc có thể giao tiếp bằng lời nói, chúng ta cũng hiểu và giao tiếp bằng幽默 và các loại cảm xúc khác. Và máy móc có thể nói ngôn ngữ đó — ngôn ngữ của cảm xúc — sẽ có những tương tác tốt hơn, hiệu quả hơn với chúng ta.”

Với cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ 4 trong tầm nhìn của chúng ta, công nghệ trí tuệ nhân tạo đang học cách phát hiện và giải thích các chỉ số cảm xúc của con người bằng lời nói và không lời nói như giọng điệu, biểu cảm khuôn mặt và ngôn ngữ cơ thể. Các thuật toán đã được cải thiện đáng kể do những tiến bộ trong phát hiện cảm xúc, NLP, phân tích cảm xúc, học máy, và sự kết hợp lớn hơn với ngôn ngữ học và tâm lý học.

Nếu Trí Tuệ Nhân Tạo Giọng Nói Là Bước Đầu Tiên, Thì Tiếp Theo Là Gì?

Công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo Giọng Nói alone đã làm cách mạng hóa ngành công nghệ và đã có mặt trong tay của hàng tỷ người dùng cuối thông qua những đổi mới như Alexa, Siri, và Trợ lý Google. Ngành công nghiệp công nghệ giọng nói dự kiến sẽ phát triển lên tới 55 tỷ đô la vào năm 2026. Với tất cả những công nghệ hiện có trong tầm tay của chúng ta, tại sao chúng ta vẫn cảm thấy bực tức khi thông điệp của chúng ta không được nghe?

Câu trả lời đơn giản hơn chúng ta nghĩ. Các công nghệ hiện có, về bản chất, là điếc. Chúng thiếu khả năng nhận ra cảm xúc đằng sau lời nói của chúng ta. Mặc dù các lệnh của chúng ta có thể được nghe, nhưng giọng điệu của chúng ta thì không.

Chúng ta có thể có những công nghệ giọng nói tuyệt vời có thể nhận ra và giải thích ý nghĩa đằng sau ngôn ngữ và lựa chọn từ, nhưng chúng ta cũng đã tạo ra những máy móc thiếu một phần của bức tranh.

Từ trung tâm cuộc gọi đến bán hàng, y học đến tài chính, các trường hợp sử dụng giọng điệu là vô tận và câu hỏi đã trở thành: làm thế nào những thông tin về giọng điệu sẽ định hình các ngành công nghiệp mới và thay đổi các ngành công nghiệp hiện có?

Khi trí tuệ nhân tạo phát triển một chỉ số EQ cao hơn thông qua thông tin về giọng điệu, điều quan trọng là các nhà lãnh đạo phải xem xét cách công nghệ sẽ đóng vai trò trong các công ty và ngành công nghiệp của họ.

Các Công Ty Đi Đầu

Uniphore, một công ty trí tuệ nhân tạo đối thoại, cung cấp một nền tảng dịch vụ khách hàng để cải thiện các cuộc trò chuyện doanh nghiệp trên các trung tâm cuộc gọi đến quá trình bán hàng. Công nghệ của Uniphore tận dụng trí tuệ nhân tạo giọng nói, tầm nhìn máy tính và cảm xúc giọng điệu. Hiện tại, công ty này được định giá 2,5 tỷ đô la với hơn 620 triệu đô la tiền vốn và đang mở rộng nhanh chóng trên toàn cầu. Đồng sáng lập, Umesh Sachdev, lưu ý về tầm quan trọng của trí tuệ đối thoại, “Hiểu biết về các cuộc trò chuyện và dữ liệu, thông tin được suy ra từ chúng là điều thiết yếu cho mọi doanh nghiệp.” Các cuộc trò chuyện chỉ được hiểu khi tất cả các yếu tố — lựa chọn từ, ngôn ngữ cơ thể, biểu cảm khuôn mặt và giọng điệu — được xem xét.

Các công ty khác, tập trung hơn vào y tế, tận dụng những sắc thái trong giọng nói để giúp chẩn đoán bệnh nhân mắc các bệnh khác nhau. Sonde Health phân tích các dấu ấn sinh học giọng nói để xác định bệnh nhân mắc bệnh Parkinson nhanh hơn bao giờ hết, cho phép điều trị sớm hơn. Tại CompanionMX, một ứng dụng điện thoại có thể giúp xác định bệnh nhân trầm cảm bằng cách phân tích mẫu giọng nói. Dữ liệu được tạo ra xây dựng một khái niệm toàn diện về trạng thái tinh thần của bệnh nhân và định dạng ứng dụng làm cho công nghệ này dễ tiếp cận hơn với người dùng cuối.

Trong lĩnh vực tài chính, startup Helios Life Enterprises đang dịch những sắc thái giọng điệu của các giám đốc điều hành thành thông tin hành động để thúc đẩy cách các nhà đầu tư đưa ra quyết định. Trong các cuộc gọi lợi nhuận và các sự kiện âm thanh hoặc video khác, các giám đốc điều hành phân phối một lượng thông tin quan trọng thông qua lời nói. Giọng điệu là một kênh mà thông tin cảm xúc bị rò rỉ và rất khó để che giấu điều này. Helios đang nhanh chóng thu hút sự chú ý trong ngành tài chính do sự tập trung khác biệt và thực tế là nó là công ty duy nhất tạo ra phân tích giọng điệu của các giám đốc điều hành (hơn 4K chứng khoán Mỹ). Helios tính đến những thành phần giọng điệu quan trọng cần thiết để được hiểu và đã tạo ra một kênh thông tin hoàn toàn mới trong không gian dữ liệu thay thế (143,31 tỷ đô la vào năm 2030).

Xem Xét Giọng Điệu Hôm Nay Để Đứng Đầu Những Tiến Bộ Ngày Mai

Từ trung tâm cuộc gọi đến bán hàng, y học đến tài chính, các trường hợp sử dụng giọng điệu là vô tận và câu hỏi đã trở thành: làm thế nào những thông tin về giọng điệu sẽ định hình các ngành công nghiệp mới và thay đổi các ngành công nghiệp hiện có?

Khi trí tuệ nhân tạo phát triển một chỉ số EQ cao hơn thông qua thông tin về giọng điệu, điều quan trọng là các nhà lãnh đạo phải xem xét cách công nghệ sẽ đóng vai trò trong các công ty và ngành công nghiệp của họ.