La IA emocional tiene la capacidad de detectar las emociones que siente una persona mediante tecnología de visión artificial, reconocimiento facial y análisis de voz, entre otras cosas. ¿Cómo pueden las organizaciones sacarle el mayor provecho?
A medida que la inteligencia artificial avanza y las empresas aumentan la adopción de soluciones impulsadas por esta impresionante tecnología en todas las áreas, cada vez más compañías recurren a una aplicación emergente de la IA para comprender mejor las emociones humanas. Se trata de una tendencia denominada “IA emocional”, que se está popularizando rápidamente, gracias a su potencial para revolucionar la interacción entre los humanos y las máquinas.
¿Qué es la IA emocional?
También conocida como inteligencia artificial afectiva o computación afectiva, la IA emocional es la aplicación de software y sistemas que permiten a las máquinas entender, interpretar y reaccionar a las emociones humanas. Esto permite interacciones más personalizadas y emocionalmente conscientes entre las personas y las máquinas.
Esta tecnología es lo que podríamos llamar una IA multimodal, ya que requiere de la fusión de varias disciplinas como la psicología, la informática y la IA para interpretar las expresiones humanas relacionadas a cada emoción mediante el procesamiento textual del lenguaje natural, reconocimiento facial y análisis auditivos, así como de la monitorización de otras señales fisiológicas mediante una interacción.
Al aprovechar las técnicas, los sistemas de IA hoy en día pueden reconocer y analizar patrones en las expresiones faciales que les permiten identificar fácilmente emociones mejor que nunca.
Cabe destacar que la IA emocional no se trata de una tecnología con la capacidad de sentir emociones, sino únicamente de interpretarlas en los humanos para detectar su estado de ánimo.
Los componentes de la IA emocional
Esta tecnología se basa en el uso de cámaras, micrófonos y otros componentes como sensores de información visual y de visión artificial que es otra parte esencial del hardware de la IA emocional, ya que permite a las máquinas analizar e interpretar información visual, como imágenes y vídeos a profundidad.
Para este 2024 los desarrolladores de software más pesados en la industria ya han lanzado sus propias soluciones de IA emocional como parte de su oferta de servicios en la nube, tal es el caso de Microsoft con Azure Cognitive Emotion API, IBM Watson con Natural Language Understanding API, Google Cloud con Cloud Vision API y el servicio Rekognition de Amazon Web Services, entre otros.
Cabe destacar que componentes como las cámaras y los micrófonos, piezas esenciales para el hardware de la IA emocional, hoy en día están integrados en prácticamente cualquier computadora portátil o celular por lo que cada vez más desarrolladores están aprovechando esta situación para lanzar sus propias soluciones de IA emocional.
Debido a los anteriores factores, a pesar de que el mercado de la inteligencia artificial emocional fue valuado en tan solo $1,800 millones de dólares en 2022, se proyecta que crezca con una tasa de crecimiento anual compuesto del 22.7 % hasta alcanzar un valor de más de $14 mil millones de dólares en 2032.
Por si fuera poco, algunas de estas compañías actualmente trabajan en el desarrollo de dispositivos portátiles que monitorean señales fisiológicas, como el ritmo cardíaco, el sueño y más, para detectar y responder a los cambios emocionales de las personas en tiempo real.
La integración de la IA emocional promete cambios profundos en distintas áreas de las empresas de cara a la recta final del 2024, los cuales están destinados a mejorar la calidad de vida de los empleados y al mismo tiempo aumentar su productividad, por lo que vale la pena conocer las formas en que los distintos sectores empresariales están aprovechándola para reinventarse a sí mismos.
1. IA emocional para fomentar un estado de bienestar en los colabortadores de las empresas
Mediante el análisis de señales emocionales, como el tono de voz, expresiones faciales y otros indicadores, la IA emocional puede identificar cuando un empleado está experimentando altos niveles de estrés o fatiga. Esto permite a las empresas intervenir de manera preventiva, ofreciendo recursos como descansos, apoyo emocional, o ajustes en la carga de trabajo.
Empresas como Cogito han comenzado a aplicar este tipo de tecnología para apoyar la salud mental de sus trabajadores, identificando signos de agotamiento y proporcionando asistencia en tiempo real. Su software brinda recomendaciones personalizadas a los empleados en función a sus emociones detectadas, por ejemplo, puede sugerir ejercicios de relajación, meditación, o incluso actividades físicas para mejorar el estado emocional de los colaboradores.
Por otro lado, las plataformas impulsadas por IA emocional pueden ayudar a los equipos de recursos humanos y a los líderes a mejorar su empatía y la calidad de la comunicación. Al analizar las emociones que producen las palabras, estas herramientas permiten que los líderes adapten su tono y enfoque para fomentar un ambiente de trabajo más positivo y colaborativo.
Según un estudio de Wellable, en las organizaciones que utilizan IA como chatbots y plataformas de reconocimiento de emociones para abordar la salud mental, un 83% de los empleados han logrado un aumento significativo en su productividad.
Además, el 77% considera que estas herramientas pueden ayudarlos a sentirse más cómodos en el trabajo y por ende a reducir la rotación personal.
2. IA emocional para mejorar la atención al cliente
Las empresas también están aprovechando la inteligencia artificial emocional para mejorar la atención al cliente de varias maneras, haciendo que la experiencia del usuario sea más personalizada y empática.
La IA emocional permite a los sistemas identificar si un cliente está frustrado, confundido o satisfecho, para así adaptar las respuestas de acuerdo a su estado emocional. Esto genera interacciones más humanas y reduce el descontento de los clientes. Por ejemplo, un chatbot impulsado por IA emocional puede suavizar su tono o transferir la conversación a un agente humano cuando detecta señales de enojo en el usuario.
En lugar de reemplazar a los empleados en la atención al cliente, la IA emocional puede funcionar como una herramienta de apoyo en tiempo real. Los sistemas pueden analizar las conversaciones entre los agentes y los clientes, proporcionando sugerencias sobre cómo responder o identificar oportunidades que les permitan mejorar la experiencia del consumidor.
La IA emocional no solo está haciendo que el servicio de atención al cliente sea más eficiente, sino que también está transformando la experiencia en algo más empático y personalizado, mejorando la relación entre la empresa y el consumidor.
3. IA emocional para marketing y publicidad
Cada vez más marcas están comenzando a utilizar IA emocional para analizar las reacciones de los consumidores a sus campañas publicitarias. A través del reconocimiento facial, análisis de voz y otras señales, la IA puede captar emociones como alegría, sorpresa o frustración, permitiendo que los especialistas de marketing ajusten sus mensajes en función a las emociones detectadas para generar un mayor impacto en los potenciales clientes.
Por otro lado, esta tecnología permite a las empresas segmentar a su audiencia no sólo en función de factores demográficos, sino también de las emociones que los consumidores experimentan en diferentes puntos del ciclo de compra.
Esta segmentación emocional permite a las marcas enviar mensajes más relevantes, lo que aumenta la probabilidad de conversión. Por ejemplo, una marca puede identificar a los clientes que muestran signos de frustración durante el proceso de compra y ofrecerles incentivos personalizados para que se vuelva algo más placentero.
Por último, las empresas pueden crear anuncios que se adapten en tiempo real al estado emocional de cada consumidor. Si un cliente está mostrando señales de interés, la IA puede sugerir productos complementarios o promociones limitadas. Del mismo modo, si muestra signos de indecisión o duda, el sistema podría ajustar el mensaje para ser más persuasivo. Esta personalización en función de las emociones permite a las marcas conectar de manera más efectiva con los consumidores.
4. IA emocional para la capacitación de empleados
La IA emocional permite adaptar los programas de capacitación según el estado emocional de cada uno de los empleados durante su entrenamiento. Por ejemplo, si la IA detecta frustración o desinterés en un colaborador durante una lección, el contenido puede ajustarse dinámicamente para hacerlo más atractivo o sencillo, mejorando la experiencia de aprendizaje y la retención de la información.
Esta tecnología además posee la capacidad de proporcionar retroalimentación inmediata a los empleados basándose en su respuesta emocional durante las sesiones de capacitación. Si un colaborador por ejemplo muestra signos de estrés o confusión, la IA puede sugerir breaks o modificar el contenido que se está dificultando, lo que optimiza el proceso formativo de los colaboradores y garantiza que no se sientan abrumados.
Al identificar emociones como la motivación, el aburrimiento o la ansiedad, las compañías pueden ajustar sus programas de capacitación para que sean más atractivos, satisfactorios y efectivos.
Desafíos y consideraciones éticas
A pesar del gran potencial que tiene la IA emocional en las empresas, no podemos dejar de mencionar que la recopilación y el análisis de datos de las emociones de las personas plantean serias preocupaciones de privacidad. A medida que esta tecnología avanza, será crucial implementar medidas para proteger estos datos sensibles
Por otro lado, existe el riesgo de que la IA emocional sea utilizada irresponsablemente para manipular las emociones de las personas, especialmente en temas de marketing, publicidad y ventas. Es importante que los reguladores establezcan marcos éticos claros para prevenir esta clase de abusos y sacarle el mayor jugo a esta tecnología de forma ética.
No cabe duda que el futuro de la IA emocional es prometedor, con aplicaciones que tienen el potencial de mejorar la manera en que las organizaciones abordan cuestiones como la salud mental de sus empleados, la capacitación de los mismos, la atención al cliente y más. Sin embargo, para que esta tecnología alcance su máximo potencial, es necesario abordar los desafíos éticos y garantizar que se utilice de manera justa y responsable.
