TSM - UX și Inteligența Emoțională Artificială

Alexandra Cărbunaru - Senior Designer @ PitechPlus

Inteligența artificială este o tehnologie avansată care a cunoscut o dezvoltare rapidă în ultimii ani, în varii industrii, precum industria tehnologică, sănătate, finanțe și servicii. Aceasta constă în capacitatea mașinăriilor și a sistemelor informatice de a efectua sarcini care necesită, de obicei, inteligența umană, precum recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural, luarea deciziilor și îmbunătățirea performanței prin învățare automată.

Ca aplicabilitate, poate fi utilizată pentru a îmbunătăți eficiența și precizia proceselor, pentru a detecta și preveni frauda, pentru a îmbunătăți diagnosticele medicale și pentru a oferi recomandări personalizate utilizatorilor unei platforme.

Inteligența emoțională artificială este un domeniu emergent al cercetării în inteligența artificială, care se concentrează pe dezvoltarea de tehnologii care pot percepe, înțelege și răspunde la emoțiile umane. Scopul este de a crea sisteme de inteligență artificială care să poată comunica și interacționa cu oamenii într-un mod mai natural și intuitiv, oferindu-le astfel o experiență mai umană și personalizată.

Una dintre cele mai promițătoare aplicații ale inteligenței emoționale artificiale constă în îmbunătățirea interacțiunii dintre om și mașină. Prin înțelegerea emoțiilor umane, aceasta poate ajuta sistemele de inteligență artificială să ofere răspunsuri precise și valoroase, adaptate nevoilor și preferințelor individuale ale utilizatorilor. Acest lucru contribuie la o îmbunătățire semnificativă a experienței utilizatorului și la creșterea nivelului de încredere și confort în utilizarea tehnologiilor ce se bazează pe inteligența artificială.

Inteligența emoțională artificială poate fi aplicată în diverse domenii, printre care medicina, psihologia, educația și marketingul. În ceea ce privește medicina, EIA poate contribui la identificarea și tratarea tulburărilor emoționale și a stresului, oferind pacienților o mai bună înțelegere a stării lor emoționale și furnizând terapii personalizate. În educație, tehnologia poate fi utilizată pentru adaptarea procesului de învățare, dar și pentru a oferi soluții de creștere a motivației elevilor. În marketing, inteligența emoțională artificială este benefică în analiza preferințelor și comportamentului consumatorilor, ajutând companiile să creeze experiențe personalizate și relevante.

O altă aplicabilitate a inteligenței artificiale emoționale este în call centere unde contribuie la îmbunătățirea semnificativă a experienței clienților. Prin analizarea tonului vocii, a expresiilor faciale și a cuvintelor folosite, poate detecta emoțiile clienților și poate oferi agenților de call center o înțelegere mai bună și o soluționare în timp real a nevoilor clienților.

Pentru a transcrie și a analiza o conversație telefonică înregistrată în call centere există mai multe tooluri, dintre care cele mai întâlnite sunt:

  1. Verint. Este un software ce folosește inteligența artificială pentru a automatiza, analiza, identifica și reda modele și patternuri, în diferite limbi, din conversații telefonice, chat, emailuri etc.

  2. NICE. Oferă soluții software pentru call centere, inclusiv analiză vocală și capabilități de transcriere.

  3. CallMiner. Este un tool de analiză a vorbirii care include transcrierea automată a apelurilor, precum și instrumente de analiză și raportare.

  4. Amazon Transcribe. Este un serviciu cloud-based de recunoaștere vocală (speech recognition) care poate fi utilizat pentru a transcrie înregistrările apelurilor în timp real.

  5. Google Cloud Speech-to-Text. Este un alt tool cloud-based de recunoaștere vocală ce poate fi utilizat pentru transcrierea apelurilor.

  6. Microsoft Azure Speech Services. Oferă capabilități de conversie a vorbirii în text și a textului în vorbire cu o resursă Azure Speech. Poate efectua transcrieri cu acuratețe ridicată precum și traduceri și oferă posibilitatea de a identifica persoana care a efectuat apelul (agentul) după anumite caracteristici unice ale vocii.

În momentele tensionate, inteligența artificială poate sugera agenților modalități de reducere a stresului. Mai mult decât atât, aceasta poate oferi informații și metrici atât calitative, cât și cantitative, legate de tonalitatea conversației telefonice, subiectul abordat și traiectoria apelului în ceea ce privește satisfacția clientului, de la început până la sfârșitul apelului. Printre aceste metrici, se regăsesc:

  1. Analiza tonului conversației. Prin această metrică se poate detecta dacă vorbitorul este fericit, supărat sau frustrat. Analiza tonului bazată pe inteligența artificială poate fi folosită pentru a identifica starea emoțională a clientului, precum și a agentului, în timpul apelului.

  2. Prelucrarea naturală a limbajului (NLP). Aceasta este un set de tehnici folosite pentru a analiza conținutul conversației, inclusiv cuvintele folosite, natura sentimentului exprimat și înțelesul general. NLP poate fi folosit pentru a identifica subiectele cheie discutate în timpul apelului, starea clientului și eficacitatea răspunsurilor agentului.

  3. Rata abandonului apelurilor. Redă procentul de apeluri abandonate de către clienți, înainte ca acestea să fie preluate. Este util în pentru a prezice probabilitatea unui client de a abandona un apel și poate ajuta call centerele să optimizeze nivelul de personal pentru a reduce rata de abandon.

  4. Scorul efortului clientului. Redă nivelul de dificultate/ușurință cu care clientul a reușit să își rezolve problema în timpul apelului. Pot fi folosite anumite tehnici, bazate pe inteligența artificială, pentru a analiza conversația și identifica zone în care agentul ar fi putut oferi mai mult suport pentru a reduce efortul depus de către client.

În mod general, implementarea inteligenței emoționale artificiale în call-centere poate conduce la o loialitate mai mare a clienților, precum și la o performanță îmbunătățită a agenților, ceea ce rezultă într-o satisfacție crescută la locul de muncă. Cu toate acestea, este vital să se asigure transparența și etica în utilizarea acesteia, precum și protecția confidențialității clienților.

Alinierea sistemelor ce folosesc inteligența artificială cu principiile UX

Dacă produsele ce folosesc sistemele de inteligență artificială nu sunt aliniate la regulile de bază ale designului UX, experiența cu produsul respectiv va crea frustrare și dificultăți în utilizarea corectă a produsului. Inteligența artificială, de sine stătătoare, nu are capacitatea de a stabili ce probleme necesită abordate și rezolvate. Aici intervine designerul UX cu abilitățile sale de a înțelege nevoile utilizatorilor, problemele recurente și de a gândi soluții adecvate și prietenoase.

Pentru ca un produs ce folosește inteligența artificială să aibă succes, este nevoie de o înțelegere și o abordare umană, care să înțeleagă exact ce nevoi au utilizatorii și cum sistemul AI poate să vină în rezolvarea acestor nevoi.

Pentru a obține încrederea și loialitatea utilizatorului în sistemul de inteligență artificială, este esențial să se creeze o experiență naturală și ușor de utilizat. Într-un cuvânt, o experiență intuitivă. În acest sens, un UX Designer are un rol fundamental în proiectarea experienței utilizatorului.

Iată câteva modalități prin care experiența utilizatorului (UX) poate fi folosită pentru a îmbunătăți încrederea în inteligența artificială:

  1. Designul intuitiv. Ajută utilizatorul să înțeleagă mai bine modul de funcționare a sistemelor de inteligență artificială, interfețele trebuie să fie cât mai intuitive și ușor de utilizat. În acest fel, utilizatorul poate înțelege mai bine cum funcționează sistemul și cum acesta ia deciziile.

  2. Feedback în timp real. Pentru a îmbunătăți încrederea utilizatorului în inteligența artificială, este important să se ofere feedback în timp real și să se explice deciziile luate de sistem. Acest lucru poate fi realizat prin folosirea unor mesaje și notificări cât mai clare.

  3. Personalizarea. Pentru a face utilizatorul să se simtă în siguranță în privința sistemelor de inteligență artificială, interfețele trebuie să fie personalizate și adaptate nevoilor și preferințelor lor. Acest lucru poate fi realizat prin aplicarea unor tehnici de machine learning care analizează comportamentul utilizatorului și oferă recomandări personalizate.

  4. Respectarea confidențialității și a protecției datelor personale. Pentru a câștiga încrederea utilizatorilor în inteligența artificială, este important să se respecte confidențialitatea și protecția datelor personale. Acest lucru poate fi realizat prin utilizarea de politici de confidențialitate clare și transparente, precum și prin respectarea regulilor de securitate a datelor.

În concluzie, prin intermediul unui design intuitiv, feedback în timp real, personalizare și respectarea confidențialității, designul UX poate fi folosit pentru a îmbunătăți încrederea utilizatorului în eficiența inteligenței artificiale, precum și pentru a crea sisteme prietenoase, care îmbunătățesc starea de bine a utilizatorului.