A computação afetiva permite às empresas expandir sua visão habitual de seus clientes ou usuários, determinando o seu humor a partir de sua expressão facial, sua caligrafia ou seu discurso. Mas como essa tecnologia funciona exatamente?
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Bom dia e bem-vindo ao Weekly Insights com John Plassard. Sente-se feliz? Que tal um anúncio para férias na praia para manter o seu bom humor? Sente-se deprimido? Que tal um anúncio para uma bebida que possa mudar as coisas?
A emoção da inteligência artificial, ou computação afetiva, permite tal "proeza".
De fato, um algoritmo pode determinar o seu humor a partir da sua aparência (treinando um algoritmo de aprendizado profundo em dados faciais), sua caligrafia ou sua fala e, em seguida, oferecer um produto ou serviço adequado.
Isto pode parecer futurista, mas é um tema de investimento que já está se mostrando cada vez mais impressionante.
A computação afetiva é um ramo da informática que se baseia em dados corporais (pulso, temperatura corporal, etc.) e expressões faciais para reconhecer e interpretar as emoções primárias de uma pessoa.
A computação afetiva permite que as empresas ampliem sua visão habitual de seus clientes ou usuários.
Também permite que os governos detectem ataques maliciosos ou monitorem a propagação do desenvolvimento de uma doença.
O termo foi cunhado por Rosalind Picard em 1995 para se referir a "computação que se relaciona, surge de, ou influencia deliberadamente a emoção".
Em seu livro, Picard discutiu em detalhes como previa avanços na computação emocional, bem como possíveis áreas de aplicação e potenciais preocupações.
Ela argumentou que deve haver algo como o raciocínio emocional para que haja qualquer forma de inteligência artificial verdadeira.
Sua ideia principal é que deveria ser possível criar máquinas que se relacionem ou influenciem deliberadamente as emoções e outros fenômenos afetivos.
Os programadores precisam levar em conta os efeitos ao escreverem softwares que interagem com as pessoas.
A computação afetiva capta sinais de usuários humanos através de câmaras, microfones, sensores de pele ou outros meios, coletando informação sobre expressão facial, tom de voz, gestos e outras variáveis que possam indicar um estado emocional.
Ao avaliar estes dados, o sistema interpreta o estado emocional do usuário.
É claro que existem muitas aplicações e casos úteis na computação afetiva: marketing, atendimento ao cliente, assistência médica, seguro ou educação.
Em geral, o tamanho do mercado global de computação afetiva no cenário pós-Covid-19 deverá crescer de US$ 28,6 bilhões em 2020 para US$ 140,0 bilhões em 2025, a uma CAGR de 37,4% durante o período de previsão.
A análise do comportamento humano está se tornando cada vez mais importante com o desenvolvimento da inteligência artificial e Big Data.
No entanto, esse campo em crescimento deve ser tratado com cautela, pois pode ter implicações para a privacidade.
Tenha uma excelente semana, mantenha-se seguro e continue a ganhar.
