La inteligencia artificial es cada vez mejor a la hora de decodificar las emociones humanas y las empresas están utilizando este software para mejorar las interacciones con los clientes e impulsar las ventas.
A nuevo estudio en CAAI Artificial Intelligence Research examina cómo la IA está transformando el reconocimiento emocional, con impactos potenciales en la atención médica y el servicio al cliente. La investigación, dirigida por Feng Liu de la Universidad Normal del Este de China, explora sistemas de inteligencia artificial que tienen como objetivo decodificar las emociones humanas utilizando múltiples señales, incluidas expresiones faciales y patrones de voz. Los avances en el reconocimiento de emociones impulsado por IA están atrayendo la atención en todas las industrias, desde la atención médica hasta el comercio minorista.
«A través de la detección de emociones, que probablemente implicará el análisis de la expresión facial y el tono de voz, la IA puede ofrecer experiencias aún más personalizadas». Pavlo ThirCTO en una empresa de desarrollo de software Euristiqle dijo a PYMNTS
La tecnología llena un vacío importante en las interacciones digitales actuales. Jon AnianoVicepresidente senior de producto para aplicaciones CRM en zendeskdijo a PYMNTS: “Casi el 75% de los clientes creen que sus emociones a menudo se pasan por alto durante las interacciones digitales. La detección de emociones por IA aborda esta brecha reconociendo señales emocionales y respondiendo a ellas de manera adecuada.
Mejorar el servicio al cliente
Los sistemas de detección de emociones con IA se utilizan cada vez más en el comercio electrónico para analizar los sentimientos y el comportamiento de los clientes. Por ejemplo, AfectivoLa tecnología de puede detectar expresiones faciales a través de una cámara web para medir las reacciones de los compradores ante los productos. Amazon ha patentado tecnología para Analizar patrones de voz para detectar emociones. en las interacciones de Alexa, potencialmente para adaptar las recomendaciones de productos.
Varias empresas ya han implementado estas herramientas. Zendesk, por ejemplo, ha integrado el análisis emocional en su plataforma de atención al cliente.
“Utilizando el análisis de sentimientos, Zendesk AI puede determinar exactamente dónde se ubica un cliente en la escala emocional. Busca pistas importantes como el tipo de lenguaje utilizado o si los clientes usan letras mayúsculas o múltiples signos de exclamación”, dijo Aniano. Esto permite a los representantes de servicio al cliente adaptar sus respuestas de manera más efectiva, lo que podría aliviar situaciones tensas o aprovechar el sentimiento positivo.
En la industria minorista, la IA de detección de emociones se utiliza para optimizar las recomendaciones de productos y personalizar las experiencias de compra. Al analizar el estado emocional de un cliente en tiempo real, estos sistemas pueden sugerir elementos que coincidan con su estado de ánimo o sus necesidades actuales. Esta conciencia emocional puede generar tasas de conversión más altas porque es más probable que las experiencias personalizadas que resuenan emocionalmente alienten a los clientes a completar sus compras.
Tkhir prevé amplias implicaciones para esta tecnología: “Una vez que se cierre esta brecha, la IA sabrá literalmente lo que los clientes quieren en un momento dado. Predice que esto «maximizará la precisión de la adaptación del producto, lo que dará como resultado experiencias más personalizadas y, más probablemente, mayores ventas». Este nivel de personalización podría transformar la forma en que las empresas interactúan con los consumidores a través de diferentes puntos de contacto, desde los esfuerzos iniciales de marketing hasta el soporte posterior a la compra.
Desafíos y consideraciones
La implementación de la IA para la detección de emociones enfrenta varios obstáculos. Los expertos advierten que una implementación eficaz requiere una formación continua con datos de sentimiento completos para garantizar la precisión y evitar interpretaciones erróneas de las señales emocionales. También existen importantes preocupaciones sobre la privacidad, ya que la recopilación y el análisis de datos emocionales plantean dudas sobre el consentimiento y la protección de datos.
Los beneficios están impulsando una rápida adopción y desarrollo en el campo. Aniano dijo que al «comprender mejor lo que los clientes piensan, sienten y hacen a escala, los equipos de soporte pueden responder a las necesidades en tiempo real de cada cliente individual».
Las iteraciones futuras pueden detectar estados emocionales sutiles o incluso predecir respuestas emocionales basadas en interacciones pasadas. Esto podría conducir a experiencias de cliente aún más personalizadas y proactivas, donde las empresas puedan anticipar y responder a las necesidades de los clientes antes de que se expresen explícitamente.
Tkhir sugiere que esto podría cerrar la brecha en la comprensión de la experiencia del usuario por parte de la IA, proporcionando a las empresas una visión sin precedentes de las necesidades y preferencias de los clientes. Las empresas que adoptan estas nuevas y poderosas herramientas también deben lidiar con las implicaciones éticas y las preocupaciones sobre la privacidad del análisis de las emociones humanas a escala.
