Артем Ляшанов: Эмоциональный интеллект против искусственного

Только за год доля компаний, интегрировавших искусственный интеллект хотя бы в одну бизнес-функцию, выросла с 55% до 72%. Эмоциональный интеллект (EQ), способность распознавать, понимать и управлять эмоциями, остается навыком, считающимся исключительно человеческим.

Эти два факта больше не существуют по отдельности. Это два разных инструмента принятия решений, отмечает Артем Ляшанов, финтех-предприниматель и инвестор.

В этой статье, как искусственный интеллект научился распознавать эмоции, что дает бизнесу, где технология системно ошибается.

Когда алгоритм начал читать эмоции

Способность искусственного интеллекта анализировать и отвечать на человеческие эмоции называют affective computing. Технология использует машинное обучение, чтобы:

• Распознавать эмоции по выражению лица;
• Анализировать тон голоса, темп и интонацию речи;
• Проводить sentiment-анализ текста;
• Фиксировать физиологические сигналы, например вариабельность сердечного ритма, чтобы выявить стресс.

Глобальный рынок Emotion AI оценивают в $2,74 млрд в 2024 году с прогнозом роста до $9,01 млрд к 2030 году.

Когда я начинал в платежной промышленности, понимать клиента означало читать цифры в дашборде. Сегодня система буквально слышит раздражение в голосе клиента во время звонка в поддержку и подсказывает оператору, как изменить тон, – Артем Ляшанов.

Что это реально дает бизнесу

Объединение EQ и AI приносит конкретную пользу в трех направлениях.

Работа в команде. Отслеживающие настроение команды инструменты позволяют руководителю увидеть конфликт еще до того, как он станет открытым и вмешаться вовремя, сохраняя психологическую безопасность в коллективе.

Клиентский опыт. Чат-боты и сервисные платформы, распознающие эмоциональное состояние клиента через текст, голос или поведение, подстраивают ответ под это состояние, что повышает доверие, персонализацию и лояльность к бренду;

Развитие самого EQ. Применения, отслеживающие эмоциональные паттерны человека, и ИИ-симуляции для тренировки эмпатии и переговоров делают эмоциональный интеллект более измеряемым и таким, которому можно научиться.

«Лучшее, что делает эмоциональный ИИ, он снимает слепую зону. Менеджер не всегда вовремя почувствует, что команда на грани выгорания. Система, которая видит это в данных раньше человека, не заменяет руководителя, она дает ему время отреагировать», – подчеркивает Артем Ляшанов.

Где технология системно ошибается

Несмотря на прогресс, искусственный и эмоциональный интеллект не сливаются в одно целое. Настоящий EQ предполагает эмпатию, самосознание и способность читать сложные социальные сигналы и именно этот алгоритм воспроизвести труднее всего.

К этому прилагаются этические вопросы, которые бизнес еще не до конца осмыслил:

• Можно ли использовать эмоциональный ИИ для манипуляции поведением уязвимых групп ради прибыли;
• Кому принадлежат эмоциональные данные работника и имеет ли компания право на доступ к этой аналитике;
• Как уберечься от предвзятости модели, обученной на нерепрезентативных данных.

Исследования показывают, что надлежащий человеческий надзор за решениями ИИ способен повысить их точность на 15–20%. Алгоритм без руководителя, понимающего контекст, ошибается чаще.

К традиционным качествам (упорству, решительности) добавились технологическая грамотность и эмоциональный интеллект, который больше не считают мягким дополнительным навыком.

«Раньше эмоциональный интеллект был приятным бонусом к жестким навыкам руководителя. Теперь все наоборот, технологическая грамотность – это входной билет в игру, а эмоциональный интеллект, то, что отличает хорошего руководителя от выдающегося», – резюмирует Артем Ляшанов.