Dicha tecnología permite detectar y analizar emociones humanas a través de algoritmos avanzados, transformando industrias como el marketing y la seguridad, pero aún enfrenta desafíos éticos y de precisión.
Por Jesús Rodríguez, Business Development Manager | Technology & Innovation Business Strategist
Hace unos años, comprender las emociones de los clientes era una realidad lejana. Pero hoy en día, se ha convertido en una realidad con la ayuda de la inteligencia artificial (IA) y los videos. Varios tipos de entidades están utilizando las capacidades de la IA para distinguir diferentes sentimientos y comprender mejor las emociones e interacciones humanas.
Implementados junto con la tecnología de reconocimiento facial, el lenguaje de máquina y el aprendizaje profundo, los algoritmos de reconocimiento de emociones se han vuelto fundamentales para el marketing, el desarrollo de productos y la videovigilancia.
Pero, ¿qué es la IA emocional? La IA emocional, también conocida como computación afectiva e inteligencia emocional artificial, es la rama de la inteligencia artificial que se ocupa de procesar y replicar las emociones humanas. Esta tecnología se remonta a 1995 y tiene como objetivo hacer que las interacciones entre humanos y máquinas sean más auténticas y naturales.
La IA emocional puede leer los sentimientos de las personas a través del texto, el tono de voz, las expresiones faciales y los gestos, y ajustar su comportamiento en consecuencia. Las personas tienen la ventaja de reconocer diferentes emociones, pero la IA está alcanzando su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos.
La IA emocional emplea imágenes, videos, ciencia del habla y algoritmos de aprendizaje profundo, entre otras técnicas. Se basa en seis emociones básicas: miedo, ira, felicidad, tristeza, disgusto y sorpresa.
Los algoritmos de IA evalúan y pueden detectar microexpresiones faciales, que desaparecen tan rápidamente que el ojo humano no sería capaz de captarlas. Antes de que la IA pueda analizar estas expresiones, se le suministran grandes cantidades de datos.
Los datos recopilados se procesan, se protegen y se someten a un análisis de puntos clave. Los puntos clave consisten en etiquetar puntos de referencia específicos de un objeto en imágenes y videos. Por ejemplo, la reacción de un individuo a un estímulo: contenido, productos ofrecidos, comunicación con otra persona y cualquier tipo de interacción.
Los estudios han demostrado que el reconocimiento de emociones en tiempo real a partir de las expresiones faciales ha alcanzado una precisión de más del 96%. Debido a esto, existe una creciente demanda de IA en el reconocimiento de emociones en diferentes industrias, como marketing y publicidad, salud, banca, servicio al cliente, videovigilancia y seguridad.
El uso del reconocimiento de emociones mediante inteligencia artificial para el marketing y la publicidad permite a los especialistas en marketing determinar fácilmente los anuncios que mejor se adaptan a la audiencia objetivo.
Con esta información, los especialistas en marketing pueden determinar con qué características se adaptará la audiencia objetivo para obtener la máxima interacción. Será más fácil ejecutar campañas basadas en emociones para impulsar las conversiones y aumentar el potencial de generar mayores ingresos.
Los sistemas de reconocimiento de emociones basados en IA implementados en los centros de atención al cliente pueden mejorar la comprensión del ejecutivo sobre el bienestar emocional del cliente. Si se va un paso más allá y se agrega automatización, los centros de servicio pueden asignar al representante de atención al cliente más adecuado para brindar comentarios en tiempo real y responder en consecuencia.
Los chatbots habilitados con IA ya se implementan para evaluar las emociones de los clientes a través de mensajes de texto y agilizar el flujo de servicio. Según la emoción, los chatbots pueden cambiar los métodos para abordar la inquietud o reducir la intensidad de la situación.
Los sistemas de videovigilancia y seguridad aprovechan los algoritmos de reconocimiento facial y de emociones para mejorar la seguridad pública. A medida que estos programas se implementan en lugares públicos, pueden mejorar las posibilidades de atrapar a delincuentes buscados o predecir el comportamiento delictivo. La precisión de estos sistemas para este propósito es muy discutible. La existencia de sesgos y preocupaciones éticas y de privacidad inhiben, en algunos países, la implementación de estos sistemas en lugares públicos, oficinas, etc.
Sin embargo, estos sistemas pueden ser de mucha utilidad en el sector de hospitalidad o retail, ya que pueden indicarnos la satisfacción o insatisfacción de los clientes con el servicio o producto adquirido.
En síntesis, la IA emocional tiene el potencial de ser una herramienta invaluable, siendo una tecnología ampliamente adoptada en todo el mundo, y es en EE. UU. y China donde más se utiliza el reconocimiento facial y emocional.
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