El octavo componente de diseño que quería compartir es Design for Emotional Artificial Intelligence, donde exploraré una visión de la inteligencia artificial orientada al diseño de tecnologías, productos e interfaces más empáticas. Algoritmos y experiencias de usuario que tendrán la capacidad de readaptar su lenguaje en función de la personalidad y estados emocionales del cliente.

Aquí podéis acceder al artículo de introducción, donde describía el framework, con 11 componentes de diseño, para idear productos digitales en el contexto del Big Data y de la Inteligencia Artificial.

Algunas de las ideas que me gustaría explorar en este componente de diseño :

En un entorno digital claramente mediado por los algoritmos e inteligencias artificiales, ¿Podemos diseñar productos de datos que provean experiencias de cliente más empáticas? Y en ese sentido, ¿Qué puede aportar la Inteligencia Artificial Emocional? 

From Demographic to Psychographic. ¿Que nuevas fuentes de datos y modelos cognitivos (OCEAN) nos van a permitir diseñar productos de datos hiper personalizados? 

Estudios recientes demuestran que en 2028, el 85% de las interacciones usuario-marca estarán gestionadas sin la intervención de un humano.

En este contexto de Grandes Datos, estamos evolucionando hacia un escenario en el que las compañías están deshumanizando los servicios que proveen. Espacios que tradicionalmente fueron destinados a la relación entre compañías y clientes se han virtualizado, deshumanizado, plataformas hiper conectadas en flujos de datos pero desconectados en cuanto a relaciones humanas.

En este nuevo escenario de deshumanización mediado por la relevancia de los algoritmos, será importante idear nuevos patrones de diseño que faciliten una nueva relación human-machine más empática.

La inteligencia artificial emocional nos va a permitir integrar el procesamiento de diferentes conjuntos de datos (Comportamiento, Demográficos y Psicográficos) posibilitando un desplazamiento de diseñar una única experiencia para todos los clientes a diseñar, utilizando estos datos, múltiples experiencias hiper personalizadas para cada uno de los clientes.

A medida que nuestras interacciones diarias con las máquinas evolucionan a gran velocidad, el valor de la personalidad en la tecnología se vuelve cada vez más prominente, ¿Podemos diseñar tecnologías afectivas que dispongan de la capacidad de empatizar con el estado emocional del usuario en un determinado momento en el uso de un servicio digital? 

From Demographics to Psychographics. Diseñando experiencias de cliente hiper personalizadas.

¿Por qué es importante ir más allá de la demografía para generar micro segmentaciones que nos permitan diseñar experiencias de cliente hiper personalizadas?

Hasta hace unos años, habíamos construido soluciones personalizadas segmentando a clientes por variables demográficas, conocíamos, de un determinado usuario, la edad, el lugar nacimiento, el sexo, estatus socio-económico, etc. Este tipo de segmentación ha manifestado claras limitaciones en la comprensión del usuario.

Sin embargo, la psicografía es una disciplina que nos ha permitido extender nuestra comprensión de los patrones de comportamiento del usuario. La psicografía ha agregado nuevas variables sobre la ciencia de la personalidad (OCEAN), posibilitando un mayor conocimiento sobre los modelos mentales, intereses, inquietudes, valores, etc.

En psicología, el modelo OCEAN (Big five) analiza la personalidad de un individuo a través de 5 dimensiones :

Openness ( Apertura a la experiencia ).

Esta variable determina cuánto de abierto está una persona a nuevas ideas, experiencias, etc.

Conscientiousness ( Responsabilidad ).

Esta dimensión describe cuánto de organizado, ordenado u orientado a los detalles es una persona.

Extraversion ( Extroversión ).

La dimensión determina cuánto de extrovertido es una persona.

Agreeableness ( Amabilidad ).

la variable describe cuánto de agradable, cooperativo y fácil de formar parte de un equipo es una persona.

Neuroticism ( Neuroticismo ).

Esta dimensión determina cuánto de estable emocionalmente es un individuo. 

Por primera vez, podemos diseñar modelos que integren datos sobre el comportamiento del usuario, datos psicográfico y demográficos que nos permitirán el diseño de inteligencias artificiales emocionales capaces de proveer experiencias de cliente y comunicación hiper personalizadas, posibilitando una mayor interacción cliente-marca.

Imaginad, por ejemplo, chatbots y asistentes de voz que podrían readaptar su lenguaje, su mood y personalizar los customer journeys en función de estos nuevos modelos de datos (psicográficos, demográficos y de comportamiento). 

Para finalizar, me gustaría describir este caso de uso de un producto de belleza en el contexto del marketing digital. Es un prototipo que hace uso de estos nuevos algoritmos psicográficos y conductuales para poder determinar el modelo cognitivo del usuario y readaptar el lenguaje de comunicación y la imagen que describe el producto. Por ejemplo, si el modelo determina que una chica tiene alto grado de extroversión, podría utilizar un tipo de imagen y copy muy diferente a si la chica tiene un grado de extroversión bajo.

Imaginad un escenario en el que las inteligencias artificiales emocionales pueden aprender de forma automática de nuestros sesgos y modelos cognitivos e impulsar patrones de diseño que se adapten a nuestros estados emocionales, aplicaciones que re-adaptan sus user flows y experiencias de usuario.

Este componente pretende problematizar sobre las implicaciones éticas del uso y tratamiento de estos datos.

En el próximo post describiré el noveno componente de diseño – Design for human in the loop, donde propondré la relevancia de integrar el comportamiento del usuario como un nueva fuente de datos en el modelo para posibilitar nuevas experiencias hiper personalizadas.

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Posted by:Fran Castillo

@francastillo

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