La Inteligencia Emocional Artificial: Definición, Funcionamiento y Aplicaciones

A medida que la inteligencia artificial (IA) se vuelve ubicua, la familiaridad con sus crecientes subconjuntos - como el aprendizaje automático, la robótica, los chatbots, las redes neuronales y más - también se ha expandido. Una de las iteraciones más recientes de la IA, la IA emocional o inteligencia emocional artificial, está encontrando su lugar en una variedad de industrias como una forma de obtener conocimientos a partir de patrones de comportamiento humano, permitiendo a estas industrias construir modelos predictivos para una mejor toma de decisiones.

Sabemos que una de las principales cosas que diferencian la inteligencia artificial de los seres humanos es el hecho de que la IA no tiene emociones. La incapacidad para adaptarse a situaciones particulares y para ajustar sus procesos junto con ciertos cambios ambientales solía ser otra de las limitaciones de la IA. Pero a través de nuevas tecnologías como el aprendizaje automático, la IA puede ser cognitiva y aprender a través de la experiencia, así como predecir y lograr proactivamente ciertos resultados.

Entonces, si las máquinas pueden replicar la cognición, ¿también pueden replicar la forma en que sentimos? La respuesta es sí, y es la IA emocional la que hace esto posible.

La IA emocional utiliza la inteligencia artificial para detectar la emoción humana y aprende a interpretar y responder adecuadamente tanto a las señales verbales como no verbales. También entiende los canales emotivos de la comunicación humana, lo que permite a las máquinas, con cierto nivel de inteligencia emocional, medir, entender y simular las emociones humanas, e incluso reaccionar a ellas. La IA emocional también es conocida como computación afectiva.

Con la ayuda del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, los sistemas de software utilizan tecnología de reconocimiento de voz y de imágenes como entrada. Este software es capaz de reconocer una sonrisa, por ejemplo, y analizarla junto con el tono de voz y otros parámetros, para interpretarla como una sonrisa feliz o triste. Este software también puede utilizar esta información para predecir si la emoción de una persona va a afectar una situación positiva o negativamente.

Sin embargo, la IA emocional no se limita solo al reconocimiento y análisis de la expresión facial y la voz. También se pueden utilizar otros parámetros. Existe el análisis de sentimientos, que es un método de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) que detecta y cuantifica los matices emocionales de muestras de texto. También existen otras señales de video, análisis de la marcha y señales fisiológicas, como el sudor. De hecho, los investigadores están trabajando en otras medidas, como la frecuencia cardíaca y la temperatura de la piel, para determinar cómo se siente un sujeto.

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Aquí hay algunos ejemplos de cómo se aplica la IA emocional y quién puede beneficiarse de ella.

La IA emocional es muy útil en la investigación publicitaria. La publicidad de productos y servicios utiliza las emociones humanas para llegar a un mercado objetivo. Las empresas basan sus campañas publicitarias en lo que necesitan los clientes y en cómo se sienten sobre ciertas cosas. Luego evalúan y valoran la efectividad de sus campañas publicitarias basándose en cómo afectan emocionalmente a los clientes.

Va sin decir que las necesidades y emociones de las personas están en el núcleo de lo que las impulsa a comprar cosas y utilizar ciertos servicios. A medida que la IA emocional aprende a reconocer estos impulsos emocionales, las empresas y agencias publicitarias podrían ser capaces de cambiar sus estrategias de marketing y mejorar sus campañas.

¿Pero cómo recoge la IA emocional los datos necesarios para identificar, medir y analizar las emociones de los clientes?

Una forma es con chatbots inteligentes que pueden identificar diferentes tipos de comportamiento del cliente, así como sus motivaciones. Los chatbots también pueden ayudar a fortalecer la relación de una empresa con sus clientes a largo plazo al proporcionarles recomendaciones personalizadas de productos o al responder individualmente a sus preguntas y preocupaciones.

También hay cámaras CCTV inteligentes. Las tiendas minoristas, puntos de venta y centros de servicio pueden instalar estas cámaras y grabar las reacciones de sus clientes a cosas como el empaquetado de los productos, los precios, las cartas y las ofertas de servicio, e incluso la presentación física de su tienda en tiempo real. La IA emocional luego analizará los videos utilizando reconocimiento facial y de voz. Una tienda podrá mejorar su gama de productos o servicios, sus precios y otros aspectos de su negocio basándose en estos análisis.

Las cámaras también pueden integrarse en los teléfonos inteligentes, computadoras y televisores inteligentes de clientes seleccionados. Estas cámaras pueden hacer posible que las empresas aprovechen la IA emocional para probar las reacciones de los clientes a un contenido en línea particular. Las marcas pueden luego planificar su presencia en línea.

Además de la publicidad, la IA emocional también es utilizada por los centros de llamadas. Utilizando software de análisis de voz, los centros de llamadas son capaces de identificar el estado de ánimo de sus clientes o llamadas para que los agentes puedan ajustar cómo manejan la conversación.

La IA emocional también es útil para las organizaciones y trabajadores de salud mental. Aplicaciones de monitoreo de salud mental pueden escuchar a personas que hablan por teléfono y utilizar análisis de voz para obtener información sobre su estado de ánimo o descubrir signos de ansiedad. También pueden desarrollar un algoritmo que recopile datos del teléfono para predecir los diferentes grados de depresión de una persona.

La IA emocional puede integrarse en vehículos, especialmente en coches conectados, para detectar distracciones, incluido el estado mental del conductor. La IA emocional puede, por ejemplo, detectar si un conductor está teniendo una discusión con el pasajero que está a su lado o por teléfono (a través de Bluetooth), o si el conductor está cansado y somnoliento. El software puede leer ya sea la presión arterial del conductor o el tono de voz, y si detecta ira, fatiga o angustia, ajustará la velocidad del coche o lo maniobrará para detenerse lentamente al borde de la carretera.

Muchas personas reconocen los riesgos de utilizar la IA emocional y cuestionan su precisión. Las emociones humanas, después de todo, pueden ser tan complejas e inherentemente difíciles de interpretar. A veces, las personas realmente sienten cosas diferentes a lo que afirman sentir. Entonces, ¿cómo puede un algoritmo detectar, identificar y analizar emociones cuando los humanos no son exactamente expertos en ello?

El investigador de neurociencia y CEO de Immersion Neuroscience, Paul Zak, dice que aunque las personas puedan mentir sobre cómo se sienten, sus cerebros no lo hacen. La ciencia puede medir los cambios en los niveles de oxitocina de una persona, que es la firma neural de la resonancia emocional en el cerebro.

Además, las emociones son subjetivas, por lo que la IA emocional puede ser propensa a sesgos. Por ejemplo, las emociones negativas pueden estar más asociadas con personas de ciertas etnias, lo que puede tener consecuencias perjudiciales.

Por lo tanto, en medio del creciente interés sobre la efectividad, los riesgos, la confiabilidad y el uso y abuso de la IA emocional en la comunidad científica, las llamadas a la regulación ética continúan creciendo. Es necesario llevar a cabo auditorías rigurosas de las tecnologías de IA utilizadas para leer las emociones humanas.

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