IA emocional: Cómo usar el aprendizaje profundo para entender a los clientes

Desde hace unos años, la Inteligencia Artificial o IA, está presente cómo un recurso que ayuda a las empresas a automatizar algunos procesos, para mejorar la entrega de experiencia. Sin embargo, en los países más desarrollados, ya se está hablando de la IA emocional. ¿De qué se trata? ¿Cómo ayuda a las compañías? Todo esto y más lo contestó el medio británico CXM. A continuación, ofrecemos la información:

Desde las escuelas hasta la atención médica, todos los sectores ampliaron el uso de la tecnología debido a la pandemia. Como en todo, la inteligencia artificial (IA) tiene puntos buenos y malos. Ciertamente, así es cuando se trata de la IA emocional, que es el tema central de este artículo.

A través de este artículo queremos explicar qué es la IA emocional y cómo puede impactar en la CX, así como los inconvenientes de esta tecnología en crecimiento y desarrollo, y mucho más. Así que, vamos a sumergirnos.

Cuando se trata de aprender algo nuevo, hay que empezar por el principio. La IA se produce cuando la tecnología aprende y se adapta a las indicaciones que recibe. Es una tecnología desarrollada con la idea de obtener capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones como las de la mente humana. La IA emocional es un subconjunto de ésta.

Trata de entender e interpretar las expresiones humanas, es decir, verbales, pero sobre todo visuales. La IA emocional se centra principalmente en el reconocimiento facial, siendo el rostro humano el único objeto observable. Por eso la IA emocional utiliza muchas cámaras que detectan y analizan las expresiones faciales. Es la ciencia que está detrás de la tecnología que procesa, interpreta, reconoce e incluso simula las emociones.

Además, también se denomina Computación Afectiva. Este último término se acuñó en el artículo de Rosalind Picard, «Affective Computing: Challenges». El documento fue publicado por el MIT Media Laboratory en 1995.

Desde que se publicó este documento, los investigadores e innovadores se lanzaron a desarrollar métodos relacionados con las soluciones DeepTech. Esto se hizo como una forma de cuantificar los sentimientos y estados de ánimo humanos. Además, los sensores biométricos, el texto, el análisis de la voz, así como la visión por ordenador, también se han incluido en la recopilación de datos para crear una IA emocional.

Según Kate Crawford, autora del libro Atlas of AI, las empresas han capturado una gran cantidad de imágenes superficiales de expresiones humanas: millones de selfies de Instagram, retratos de Pinterest, vídeos de TikTok y fotos de Flickr. Por tanto, todos deberíamos ser conscientes de nuestra participación en el desarrollo de la IA emocional, consciente o inconscientemente.

La experiencia del cliente (CX), como se sabe, consiste en conocer a los clientes y sus necesidades. Sin embargo, con las personas vienen las emociones. Por lo tanto, no es una gran sorpresa que muchas empresas hayan implementado, o estén empezando a hacerlo, la IA emocional para transformar su CX y tratar de servir mejor a las personas.

Pero la principal forma en que la IA emocional puede ayudar a la industria de CX es si la parte empresarial analiza los datos de la IA emocional en tiempo real. Es aquí donde las compañías pueden ver cómo las personas se sienten genuinamente sobre sus productos y/o servicios, ya sean emociones felices o enojadas y amargas.

La IA puede descubrir estas últimas para que las empresas puedan desarrollar estrategias de mejora. Mientras que conocer las primeras, permite a las empresas saber qué conservar y mantener los aspectos que funcionan. Incluso intentar mejorar estos puntos. Además, la IA emocional también puede agilizar el proceso de trabajo dejando que los problemas menores sean manejados por la IA, mientras que los más intensos (con los que la IA emocional no está familiarizada) pueden pasar a manos de los empleados.

La IA emocional logra esto mediante el uso de cámaras, como hemos mencionado, para realizar la codificación facial, así como el seguimiento de los ojos. Estas son las características que muestran más emociones. Por lo tanto, las empresas pueden recopilar los datos para medir el compromiso del cliente con la esperanza de mejorar su CX y el servicio al cliente. Aquí hay ejemplos detallados de cómo la IA emocional está siendo utilizada por las grandes marcas para mejorar su CX.

Veamos ahora el ejemplo de Spotify como tecnología que revolucionó el consumo de música con la ayuda de las personas que comparten voluntariamente sus datos y preferencias. ¿Cómo se relaciona esto con las emociones, te preguntarás? Bueno, estarás de acuerdo en que la música nunca es sólo un sonido, sino un recuerdo, un viaje emocional a través del tiempo. Aplicando la IA emocional, el algoritmo de Spotify decide dónde nos llevará ese viaje.

Con más de 160 millones de usuarios, Spotify es probablemente una de las empresas más famosas y queridas impulsadas por la IA. Consiguen reunir una gran cantidad de datos sobre nuestros sentimientos; gustos musicales, hábitos de escucha y los utilizan para crear listas de reproducción que la gente encontrará auténticas.

Por ejemplo, después de que un oyente pasa el tiempo suficiente explorando la música en Spotify, su algoritmo podría recomendar listas de reproducción personalizadas basadas en las búsquedas anteriores y en el tiempo que ha pasado escuchando canciones o álbumes. Para ello, realizan un serio análisis semántico de todas las palabras clave de las canciones, las entradas de los blogs, las reseñas musicales, los comentarios de la gente, etc. Netflix y Amazon también aplican plataformas de personalización y predicción similares.

Desde el punto de vista de la sociología, hay implicaciones más amplias de esta tecnología. Antes de Spotify y Netflix, teníamos que confiar en nuestra curiosidad, comunicación e «intercambio de foros» con otros aficionados a la música y el cine. Encontrar buena música y películas era una aventura que podía acabar en decepción, pero también en satisfacción y recompensa.

Con este argumento, volvemos a insistir en que las tecnologías potenciadas por la IA pueden ser mal utilizadas al obligar a las personas a adoptar determinadas identidades sin dejarles espacio para improvisar, así como para sorprenderse a sí mismas mediante descubrimientos accidentales y espontáneos.

Así que, para responder a la pregunta: «¿Pueden los humanos sorprender a Spotify con su imprevisibilidad?», la respuesta es sí al principio, pero cuanto más usas Spotify, más te «lee» y llega a conocerte. Por lo tanto, la respuesta se convierte en un «no».

Aunque la IA emocional es un mundo nuevo para la CX, tiene muchos beneficios. Hemos encontrado tres de ellos, pero hay muchos más. La IA emocional puede ayudar a la industria de CX al:

Proporcionar datos más precisos y auténticos debido a la codificación facial, así como al seguimiento de los ojos. Es más real porque es un 90% más precisa al leer y mapear elementos no verbales del comportamiento humano que las personas desconocen. Además, este tipo de recogida de datos se produce en tiempo real, lo que hace que los datos sean actuales.

La recopilación de datos en tiempo real puede ayudar a las empresas a sumergirse en las acciones de forma inmediata, lo que permite una toma de decisiones ágil.

Otro aspecto destacado del uso de la IA emocional es que algunos clientes prefieren hablar con avatares virtuales. Esto es lo que descubrió el estudio de la USC. Aunque, sobre todo con fines médicos, este pensamiento puede aplicarse a la CX. Por ejemplo, puede ser útil para los clientes que tienen lo que consideran cuestiones sencillas que no pueden resolver por sí mismos y se avergüenzan de ello. Por ejemplo, al comprar un producto en línea.

En cuanto al último punto, la IA emocional no juzga. Las personas, por muy formadas que estén, a menudo no son capaces de ayudarse a sí mismas. Aunque muchas personas quieren hablar con representantes humanos, esto tiene que ver principalmente con cuestiones complejas que no están en la superficie. Interactuar con una IA emocional puede hacer que más clientes se acerquen a resolver las preocupaciones más leves. Las empresas tienen que tomar nota de estas cuestiones menores.

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Autor: WOW! Customer Experience

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