¿Puede un algoritmo ser empático?

Lo que nació como un proyecto para una app móvil que ayudase a sus usuarios a controlar y seguir sus cambios de humor ha ampliado sus objetivos, al pensar en otros sectores –la atención al cliente, la sanidad, la defensa- como posibles aplicaciones de este sistema, relata Dobson a Techcrunch.

Esta plataforma puede ayudar, por ejemplo, a mejorar nuestras relaciones con esas frías máquinas que a veces nos atienden en las centralitas, así como a monitorizar el estado de ánimo de pacientes con alguna enfermedad mental o a detectar los niveles de estrés y de inestabilidad en trabajadores, como, por ejemplo, los soldados.

En cualquier caso, la idea de la aplicación móvil, aun así, sigue en pie: se llamará Xpression y estará lista a finales de año .

Orientada a la precisión

De momento, el algoritmo solo identifica cinco estados de ánimo -feliz, triste, neutral, con miedo y enfadado-, puesto que ampliar el espectro de emociones conllevaría reducir el porcentaje de acierto en cada una. Lo hace reconociendo algunos matices clave en el discurso del interlocutor y cruzándolos con una base de datos en la que busca referencias.

«Es preferible ser más preciso o, al menos, tan preciso como un humano entrenado que ser capaz de identificar muchas emociones», señala Dobson. «Existe un beneficio claro en saber si un cliente está enfadado , pero hay que preguntarse si se obtiene el suficiente valor al diferenciar si alguien está triste de si está aburrido o si se siente solo».

Además de EI Technologies, hay otras empresas que trabajan en proyectos parecidos, como la israelí Beyond Verbal, más orientada a usuarios que quieran mejorar la percepción que los demás tienen de ellos cuando hablan, y Cogito, que también se dedica a temas de inteligencia emocional.