Computação afetiva: sua empresa está pronta?

Computação afetiva utiliza diversas tecnologias para interpretar sentimentos dos usuários e empresas criarem soluções mais empáticas.

O conceito de computação afetiva não é novo. Foi criado em 1990 por Rosalind Picard, PhD e fundadora do Grupo de Pesquisa de Computação Afetiva no Laboratório de Mídia do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, em inglês).

Mas, ultimamente, o tema nunca esteve tão relevante. Uma pesquisa da Research and Markets, consultoria de pesquisas, insights e análises de mercado, mostrou que o segmento de softwares voltados para computação afetiva deve movimentar US$ 61 bilhões (R$ 255 bilhões) até 2025.

Olhando para o mercado global deste conceito, a expectativa é de atingir US$ 110,6 bilhões (R$ 460 bilhões) até 2025 impulsionado por softwares. A China é a região com maior potencial de crescimento: 40,4% nos próximos dois anos.

Com boas expectativas para este mercado, a sua empresa já começou a se planejar para usar a computação afetiva para trazer melhores resultados aos negócios?

O que é computação afetiva

Antes de mais nada, é preciso explicar o que é computação afetiva. O conceito, como já comentamos mais acima, foi criado em 1990 e pode ser resumido como o “uso de várias tecnologias para extrair informações subjetivas que vão ajudar no desenvolvimento de soluções.”

Algumas dessas tecnologias são:

• Inteligência Artificial
• Machine Learning
• Processamento de Linguagem Natural

Elas são responsáveis em detectar o que aquele usuário está sentindo, reconhecer, interpretar e processar o sentimento para que a empresa/solução consiga entregar uma resposta mais empática e adequada às emoções dessa pessoa.

Veja, por exemplo, uma pesquisa de 2016 da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Uma pesquisadora desenvolveu um sistema computacional para facilitar a comunicação de deficientes a partir de expressões faciais.

O software foi capaz de reconhecer as mímicas que os pacientes faziam com o rosto. Assim, era possível entender o estado emocional dos voluntários ao fazer uma análise da movimentação de diversos pontos na face.

Para isso, a pesquisadora considerou seis emoções básicas: felicidade, tristeza, medo, surpresa, raiva e aversão. A taxa de acerto médio do software foi de 91,2% – com a emoção “surpresa” tendo uma taxa de sucesso de 98,8% e “aversão” com o menor percentual (78,9%).

Embora a análise da emoção “aversão” tenha sido confundida com “raiva” ou “tristeza”, o software conseguiu levar uma melhor experiência tecnológica em oito dos dez estudos de caso propostos aos seis alunos voluntários do experimento.

Sem contar também com outros pontos positivos do uso de software. Alguns pacientes apresentaram melhor aspecto cognitivo e outros conseguiram criar uma melhor comunicação com os familiares.

Onde a computação afetiva pode ser usada

Siri, assistente da Apple, Cortana, da Microsoft, e o Google Assistente. Quando essas tecnologias chegaram ao smartphone, a interação com o usuário não era fluída ou natural. Talvez o tom de voz robótico, nas primeiras versões, impedisse o consumidor de ter uma conversa confortável.

É um cenário que já está mudando. Basta ver as empresas que utilizam chatbots em seus negócios. Muitas começam a apostar em Inteligência Artificial para humanizar o atendimento ao usuário. E é essa a proposta da computação afetiva.

Entender como as emoções vão levar uma experiência cada vez mais natural, espontânea e colaborativa entre o homem e a máquina é a chave principal dessa “empatia artificial”. Isso já pode até ser percebido com os assistentes, que já são capazes de fazer piadas, por exemplo.

Mas as oportunidades da computação afetiva são enormes e com grandes potenciais. Abaixo, você confere alguns setores que podem se beneficiar da análise de emoções:

• Saúde: sensores de humor podem ajudar a identificar precocemente doenças como depressão, mal de Parkinson ou até mesmo déficit de atenção. Outro exemplo é o cãozinho robô Miro, que lembra pessoas idosas a tomarem remédios e não esquecerem dos compromissos, como consultas médicas.
• Educação: se uma instituição utiliza um ambiente virtual, ela pode personalizar a estratégia de ensino para engajar o aluno e evitar uma evasão. É possível também criar experiências educacionais para crianças disléxicas, hiperativas ou autistas, promovendo uma inclusão na escola.
• Automotivo: uma solução de computação afetiva pode entender se um motorista está sonolento ou distraído após passar muito tempo na estrada. Assim é possível evitar acidentes.
• Varejo: sensores de calor e reconhecimento facial podem identificar as reações dos clientes em uma vitrine ou corredor de produtos. Com isso, a empresa pode oferecer descontos e outras ofertas para reter e até mesmo fidelizar esses consumidores.

Novas oportunidades de negócios irão surgir

A computação afetiva vai mudar a forma como empresas e pessoas se relacionam com a tecnologia. Cada vez mais a Inteligência Artificial, Internet das Coisas e outras inovações farão parte do cotidiano.

Entretanto, sabemos que essa “empatia artificial” pode trazer alguns obstáculos. Como garantir a privacidade do consumidor? Como proteger os dados e ficar em conformidade com as legislações? Ou como manter a ética nas soluções desenvolvidas?

São perguntas que as empresas irão trabalhar constantemente. Mesmo assim, com tecnologias emergentes mais acessíveis para adoção, as companhias já podem começar a planejar como melhorar serviços e a experiência do consumidor de maneira mais humanizada.

O importante é que, para a computação afetiva, o ser humano deve estar no centro. Ou seja, é imperativo desenvolver soluções baseadas em dados emocionais para que as necessidades humanas, como frustração, solidão, entre outras, sejam atendidas pela tecnologia.

Principais destaques desta matéria:

• Computação afetiva interpreta emoções para desenvolver soluções personalizadas;
• Mercado global deve crescer US$ 110,6 bilhões, impulsionado pela criação de softwares afetivos;
• Mas empresas têm como desafios garantir a privacidade dos usuários, segurança dos dados e ética dos produtos e serviços.