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¿Qué tan feliz es usted?: La analítica con Inteligencia Artificial ayuda a descubrir los verdaderos sentimientos en el mundo

Rasgos como las arrugas, el movimiento de las mejillas, los labios arqueados y otras expresiones son analizadas hoy en día por sistemas de Inteligencia Artificial automatizados. ¿Cómo funcionan las soluciones con capacidades de Inteligencia Artificial que son capaces de medir la felicidad o cualquier otra emoción que pueda tener un ser humano solo a través de sus rasgos?

¿Por qué hablar de Inteligencia Artificial y analítica con relación a la felicidad? Según el Informe de Felicidad Mundial, Colombia no es el país más feliz del mundo, este puesto lo tiene Finlandia. Hasta ahora se ha logrado identificar que hay seis variables que hacen a las personas felices: ingresos, libertad, confianza, esperanza de vida saludable, apoyo social y generosidad.

¿Pero cómo saber si una persona es realmente feliz? El psicólogo Paul Ekman ha dedicado su vida a estudiar esto. Ekman encontró que hay unos rasgos específicos e identificables, y desarrolló una investigación donde están dichos hallazgos, los cuales han servido para desarrollar formas automatizadas para medir los sentimientos a través de capacidades analíticas.

Algunos de los rasgos estudiados son las famosas arrugas de pata de gallina, el movimiento de los cachetes, los labios arqueados y más expresiones que ya son analizados por sistemas automatizados de Inteligencia Artificial. Pero no solo se trata de la felicidad: esa es tan solo una de las siete emociones básicas entre las que también están el desprecio, la tristeza, la sorpresa, el miedo, el asco y el enfado. Cada una de estas siete emociones presenta expresiones faciales y características diferentes que pueden ser estudiadas e identificadas hoy en día a través de las soluciones capacidades de Inteligencia Artificial.

“Las soluciones basadas en Inteligencia Artificial, son capaces de aprender los rasgos a partir del análisis y aprendizaje de imágenes relacionadas con facciones humanas y luego son capaces de reconocer los verdaderos sentimientos de una persona ante una determinada situación”, explica Javier Rengifo, gerente de Customer Advisory de SAS Institute para Colombia, compañía pionera en soluciones de inteligencia avanzada y una de las que está impulsando este tipo de soluciones basadas en Inteligencia Artificial.

Algunos ejemplos

‘Data For Good’, es una iniciativa a nivel mundial patrocinada por SAS que alienta el uso de datos de manera significativa para resolver problemas humanitarios relacionados con la pobreza, la salud, los derechos humanos, la educación y el medio ambiente. A través este programa, y con la ayuda de soluciones de Inteligencia Artificial, SAS ha ayudado a reencontrar familias y personas desaparecidas. Aplicando técnicas de Reconocimiento Facial y Visión por Computador (Computer Vision), por ejemplo, se analiza la información de las personas desaparecidas y se intenta hacer un ‘match’ para que se reencuentren con sus seres queridos

Pero no solo se trata de aplicaciones de carácter social o de actividades cotidianas, incluso en esta misma tecnología puede ser aplicada por muchas organizaciones de diferentes industrias, para mejorar la experiencia y satisfacción de sus clientes.

Por ejemplo, en tiendas, almacenes de cadena o centros comerciales, estas soluciones podrían ser utilizadas para analizar información tan variada como el gusto por el color, diseño o marca de un vestido, para lanzar ofertas personalizadas a los clientes, de acuerdo con sus expresiones al frente de alguna góndola o vitrina. El objetivo es poder responder preguntas de negocio como: ¿Qué piensan los clientes de sus productos?, ¿Están satisfechos con las experiencias que le ofrecen?, ¿Cuál es el sentimiento respecto a la atención prestada?

“Ya que esa conexión emocional no solamente se logra a través de las palabras, sino de la expresión corporal, los gestos, la entonación y otros elementos de comunicación, las técnicas de análisis de datos son muy variadas, las cuales incluyen entre otras: Aprendizaje Profundo, Redes Neuronales Convolucionales, Redes Neuronales Recurrentes, Visión por Computador, Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Análisis de eventos en tiempo real (IoT). Pero no como elementos aislados, sino a partir de la unión de todos ellos para elaborar interpretar el contexto de la situación y generar interacciones de valor con las personas”, destacó Rengifo.

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