Il rilevamento delle emozioni utilizzando l’IA è già un settore enorme
La soluzione offre informazioni sulle vendite in tempo reale e post-chiamata basate su EQ, coinvolgimento e intelligence di conversazione basata su EQ per i team delle entrate.
Se c’è un aspetto che gli studenti hanno imparato nel corso degli anni, è quello di mantenere una faccia seria mentre l’insegnante sta spiegando, pur essendo nel loro mondo dei sogni. Ciò è stato ulteriormente consentito con la scuola virtuale che consente agli studenti di proteggere la propria privacy e scegliere di non accendere le telecamere. E se si dicesse loro che i loro insegnanti ora possono capire cosa sta facendo uno studente e leggere le sue emozioni? Benvenuto nel mondo in crescita dell’analisi del sentimento attraverso l’intelligenza artificiale.
Per definizione , l’analisi del sentimento è una tecnica analitica che utilizza statistiche, elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico per determinare il significato emotivo delle comunicazioni. La tecnologia viene utilizzata per diversi casi, inclusa la valutazione della risposta agli stimoli, ad esempio nelle chiamate pubblicitarie, nelle scuole, nei post sui social media e altro ancora. Inoltre, con il passaggio crescente a riunioni e chiamate virtuali, le aziende trovano più accessibile sfruttare tali strumenti.
Analisi delle vendite
Uniphore è uno di questi strumenti che utilizza l’IA per aiutare il personale di vendita a comprendere meglio la risposta dei clienti o dei potenziali consumatori. La piattaforma combina visione artificiale, intelligenza artificiale vocale ed emozione tonale per comprendere le conversazioni. Il sistema proprietario di Uniphore, Q for Sales, studia “l’intelligenza emotiva per i team delle entrate”. La soluzione offre informazioni sulle vendite in tempo reale e post-chiamata basate su EQ, coinvolgimento e intelligence di conversazione basata su EQ per i team delle entrate. Ciò monitorerebbe segnali come l’aumento del livello di coinvolgimento del cliente quando viene a conoscenza di un particolare prodotto, ma si appiattisce quando ne conosce il prezzo. Le aziende possono quindi utilizzare questi dati per stabilire un prezzo o posizionarsi di conseguenza. Etichetta il potente come “a rischio”, “sulla buona strada” e “in eccesso”. Come da un video dimostrativo pubblicato dall’azienda, taggherà anche il punteggio emotivo, la soddisfazione, l’attivazione, il livello di coinvolgimento dell’utente e una scala di stati d’animo per felicità, sorpresa, tristezza, rabbia e altro ancora.
Fonte: Uniphore
Sybill, una piattaforma simile, afferma di “Leggi il linguaggio del corpo dei tuoi potenziali clienti sulle chiamate Zoom per aiutarti a capirli meglio. Trasforma i tuoi potenziali clienti in clienti con una visione a raggi X delle loro esigenze”. Come Uniphore, Sybil sfrutta la visione artificiale, il riconoscimento vocale e la NLP per comprendere segnali comportamentali come il tono della voce, i movimenti oculari e facciali o altri linguaggi del corpo non verbali. Quindi raccoglie i dati per valutare le emozioni, l’umore e l’atteggiamento della persona. Genera anche una vera e propria scorecard delle emozioni digitali con percentuali e approfondimenti sul coinvolgimento dell’individuo.
Sibilla
L’uso di tali piattaforme per le chiamate di vendita è solo la punta dell’iceberg e numerose aziende stanno fornendo tali soluzioni. Ad esempio, Balto non solo analizza l’ intelligenza emotiva in base all’audio della conversazione, ma mostra anche agli agenti le cose migliori da dire, segna il 100% delle chiamate e avvisa i manager per momenti di coaching in tempo reale.
Balto
Sebbene queste soluzioni possano essere integrate con piattaforme per riunioni virtuali come Zoom, Zoom stesso ha annunciato l’introduzione di Zoom IQ for Sales, che fornisce all’ospite della riunione le trascrizioni delle conversazioni post-riunione e l’analisi del sentiment. L’applicazione utilizza il sistema di riconoscimento degli oratori automatizzato interno di Zoom e il sistema di comprensione del linguaggio naturale integrato con Salesforce.
Intel+Aula
Di recente, Protocol ha riferito che Intel ha collaborato con Classroom Technologies per sfruttare la loro soluzione di Class, un software scolastico virtuale integrato con l’IA e in esecuzione su Zoom. Il sistema è in grado di rilevare quando gli studenti sono annoiati, distratti o confusi valutando le loro espressioni facciali e il modo in cui interagiscono con i contenuti educativi. Intel è stata oggetto di enormi critiche per questo. Intel ha sviluppato il sistema di analisi basato su video di studenti nelle classi della vita reale e un team di psicologi che ha etichettato le emozioni e fornito i dati a un modello algoritmico che classifica le emozioni degli studenti.
Questi sono solo due dei modi principali in cui l’IA sta penetrando nella nostra vita quotidiana, alcuni ricevendo critiche e altri utilizzando. Ma soluzioni di intelligenza artificiale simili sono ovunque. Ciò include soluzioni di consegna per consegne più rapide dell’ultimo miglio, veicoli passeggeri con tecnologie di intelligenza artificiale per il monitoraggio del conducente come Affectiva e Visteon, sistemi di monitoraggio delle emozioni nelle carceri e nelle imprese cinesi o i numerosi usi di Clearview AI e simili.
Problemi di privacy ma aziende in crescita
È sicuro dire che le controversie e i disaccordi su tali casi d’uso sono aumentati solo con l’introduzione di più applicazioni. Sebbene questi software promettano un’analisi solo dopo che tutte le parti hanno acconsentito, minacciano comunque la libertà di espressione fondamentale, o la libertà di non esprimere, che qualsiasi individuo avrebbe. Gli esperti si sono anche opposti alla capacità dell’IA di classificare correttamente le numerose complesse risposte facciali, corporee e fisiologiche che gli esseri umani possono avere. Inoltre, gli algoritmi dei social media sono stati spesso presi di mira per il monitoraggio dell’attività degli utenti e la pubblicazione di contenuti in base alla loro vita online. La violazione della privacy viene portata al livello successivo con applicazioni come queste.
In ogni caso, le aziende stanno crescendo. Uniphore ha recentemente raccolto $ 400 milioni in finanziamenti di serie E con una valutazione di $ 2,5 miliardi, Class ha raccolto $ 105 milioni in un finanziamento di serie B e Sybill ha raccolto $ 1,6 milioni in un round Pre-Seed. Uniphore ha inoltre acquisito tre società, la loro recente acquisizione è Colabo, una start-up specializzata nell’estrazione e nell’utilizzo di informazioni da documenti strutturati e non strutturati in tempo reale. Mentre dobbiamo ancora scoprire i veri rischi e benefici di questa tecnologia, è più importante che mai garantire controlli della privacy, protezione dei dati e quadri di sicurezza per proteggere i diritti individuali.
