AI está pasando por su fase adolescente. Es fuerte, ambicioso y capaz de cosas notables, pero cada vez más, está golpeando algunos dolores de crecimiento. Algunos analistas sugieren que la IA se ha estancado debido a la “escasez de datos”, una mala conectividad o limitaciones de potencia.
Sin embargo, la verdadera razón puede ser más simple: la IA, tal como la conocemos, carece de la capacidad fundamental para entendernos realmente al usuario. Puede procesar información a velocidades notables, crear imágenes fotorrealistas y redactar texto fluido, pero lucha con la inteligencia emocional.
No sabe cuándo un usuario está frustrado, aburrido, ansioso o agotado. No puede sentir el momento de hacer una pausa, aclarar o cambiar de rumbo. Como Herramientas AI se despliegan cada vez más en dominios emocionalmente sensibles como educación, atención médica, bienestar y medios de comunicación, este punto de ciegas emocional se está convirtiendo en una limitación significativa.
Director de Estrategia y Operaciones de Neurologyca.
Tal vez el próximo salto en IA no provenga de más datos o un procesamiento más rápido, sino de enseñar la IA para notar lo que los humanos hacen cuando algo no aterriza. La IA emocionalmente adaptativa hará más que leer indicaciones; Leerá la habitación.
Al combinar señales faciales, seguimiento de la mirada, patrones de comportamiento y señales fisiológicas, la próxima generación de IA podrá inferir cómo alguien siente y ajustar su salida en consecuencia. El resultado será una IA que comprenda cuándo empujar y cuándo retroceder, cuando alguien está listo para aprender, cuándo está sobrecargado mentalmente o cuando no se están conectando.
Este cambio, de la lógica reactiva a la conciencia emocional, podría ser lo que finalmente elimina la IA de la adolescencia y la madurez.
La IA más rápida no significa mejor IA
Estamos acostumbrados a medir la IA en superlativos: modelos más grandes, inferencia más rápida, respuestas más inteligentes. Pero en la prisa por escalar, hemos pasado por alto algo más fundamental: el contexto humano. Un modelo diez veces más grande no necesariamente dará mejores respuestas si no puede saber cuándo ha entendido mal la pregunta, o cuándo un usuario está perdiendo paciencia y necesita un oído empático.
La precisión basada en la lógica no necesariamente equivale a la utilidad en el momento. Cuando la IA se despliega en entornos donde los matices emocionales son importantes, como las aulas, las clínicas y durante las conversaciones profundas, la inteligencia cruda no es suficiente. Un algoritmo puede hacer recomendaciones rápidas de películas basadas en la historia de la visualización, pero no sabe qué está de humor para ver en este momento.
Estos entornos no solo confían en la entrega de información; Confían en el tiempo, el tono y el contexto emocional. En un salón de clases, la diferencia entre un estudiante prosperando y desconectando no se trata de cuántos hechos puede presentar el sistema; Se trata de saber cuándo el estudiante está abrumado.
En un entorno de salud mental, ofrecer la estrategia de afrontamiento correcta está bien, pero ¿qué pasa si el usuario está demasiado quemado para escucharla? Los sistemas de IA tradicionales no estaban construidos para esto. Optimizan la finalización, no la conexión, y ahí es donde sus limitaciones se hacen evidentes.
AI humanizante
La próxima actualización del hito de la IA no serán modelos más rápidos o algoritmos más inteligentes. Será una adaptación emocional y una conciencia contextual. Esto significa dos cosas para el futuro de la IA. Primero, AI podrá leer sus señales personales en tiempo real, cuando elija permitirlo.
Muy parecido a cómo Apple Watch Los usuarios ven un valor significativo en el análisis de la frecuencia cardíaca, el patrón de sueño o los niveles de actividad para proporcionar información de salud personalizada, el contexto humano que la IA recoge las señales silenciosas que enviamos todo el tiempo: la tasa de parpadeo que sugiere fatiga cognitiva, la microexpresión que parpadea cuando se establece la confusión o el movimiento ocular sutil que insinúa la distracción.
Con la fusión correcta de sensores y modelos, la IA ahora puede combinar la emoción y el estado de ánimo con las señales biométricas en una comprensión holística de cómo te sientes y por qué.
Comprender los patrones emocionales humanos
En segundo lugar, y quizás aún más ampliamente, esta comprensión de los patrones emocionales y de comportamiento humanos puede ser anónimamente “crowdsourcing”. Este vasto conjunto de datos nivelará modelos de idiomas grandes (LLMS) como chatgpt, haciéndolos inherentemente más centrados en el humano en sus respuestas y decisiones.
Esto significa que la IA puede tratar de manera más efectiva con una gama más amplia de situaciones, incluso en entornos en los que no se están interpretando señales personales en tiempo real. Se trata de construir una inteligencia emocional fundamental en la IA, lo que hace que todas las interacciones sean más intuitivas y receptivas a las necesidades y estados humanos generales.
De la misma manera, un gran maestro se ralentiza cuando detectan confusión o inyecta algo de diversión cuando ven la habitación acristalada, la IA emocionalmente adaptativa puede recalibrarse sobre la marcha, repitiendo un paso, simplificando un concepto o simplemente deteniendo para darle espacio al usuario. Es un cambio de IA que reacciona a lo que decimos a la IA que responde a cómo nos sentimos. Esto abre la puerta a los casos de uso para los que simplemente no está equipado.
En la atención médica y el bienestar, puede superficial de los patrones emocionales y fisiológicos que pueden marcar el agotamiento, los trastornos del estado de ánimo o el riesgo de accidente cerebrovascular, sin confiar en el autoinforme propenso a los sesgos. En los juegos, puede poder las experiencias que responden a cómo se sienten los jugadores, no solo lo que hacen, ajustando la dificultad del juego o el flujo narrativo en tiempo real. Lo que une estos casos de uso, y innumerables otros, es un cambio de entrega única a sistemas emocionalmente receptivos que están en sintonía con los humanos.
El verdadero avance no estará en cuánto sabe AI; Estará en lo bien que AI nos conoce.
Hemos enumerado el mejor software de automatización de TI.
Este artículo fue producido como parte del canal de Insights Expert de TechRadarpro, donde presentamos las mejores y más brillantes mentes de la industria de la tecnología en la actualidad. Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no son necesariamente las de TechRadarpro o Future PLC. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
