Dotare l’AI di intelligenza emotiva è utile alle aziende: come fare

Il ruolo distintivo dell’intelligenza emotiva nel lavoro

Il dibattito sul fatto che l’intelligenza artificiale possa sostituire gli esseri umani nel mondo del lavoro si riassume spesso in una spiegazione semplice e duplice: l’IA prenderà il posto degli umani nelle mansioni ripetitive e manuali, mentre gli esseri umani eccelleranno nelle cosiddette soft skills, come la comunicazione creativa e la costruzione di relazioni. Sebbene questa distinzione contenga una parte di verità — macchine e persone giocheranno ciascuno sui propri punti di forza — probabilmente semplifica eccessivamente il ruolo che l’IA avrà nelle nostre vite professionali.

Sono in molti che a ritenere che l’intelligenza artificiale aiuterà gli esseri umani a svolgere meglio il lavoro, soprattutto supportandoci nel migliorare l’intelligenza emotiva, le competenze relazionali e la comunicazione interpersonale.

Tecnologie di riconoscimento emotivo e analisi comportamentale

Grazie ai progressi nel riconoscimento delle emozioni, nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nella visione artificiale, combinati con psicologia e linguistica, gli algoritmi di IA sono diventati più abili nel rilevare, analizzare e interpretare come tono, intonazione, espressioni facciali, contatto visivo, linguaggio del corpo e molte altre caratteristiche verbali e non verbali influenzino la comunicazione.

Consentendo all’IA di “ascoltare” le conversazioni con i clienti — che siano vocali, video o testuali — essa può elaborare dati complessi e spesso difficili da interpretare, individuando schemi di comunicazione efficace invisibili all’occhio umano. Le applicazioni di queste tecnologie vanno ben oltre le vendite e il customer success. Molti ruoli professionali che richiedono forti capacità comunicative, come leadership, public speaking, gestione prodotto, terapia virtuale, insegnamento, apprendimento linguistico e capacità relazionali, trarranno beneficio da un’IA in grado di misurare l’intelligenza emotiva.

Strategia aziendale per l’integrazione dell’intelligenza emotiva nei sistemi di IA

Con l’avanzamento incessante dell’intelligenza artificiale, l’integrazione dell’intelligenza emotiva nei sistemi di IA sta rapidamente diventando una strategia cruciale per le aziende per migliorare sia le interazioni con i clienti sia quelle con i dipendenti.

Una persona che vuole migliorare la propria intelligenza emotiva deve lavorare contemporaneamente sulla consapevolezza di sé e sulla gestione delle proprie emozioni, e allo stesso tempo sintonizzarsi con lo stato emotivo dei clienti con cui interagisce. Non si tratta solo di leggere il contesto attuale, ma anche di considerare la storia con quella persona e gli obiettivi condivisi. L’IA può facilitare questo processo per i rappresentanti del servizio clienti: non solo fornisce indizi sul profilo emotivo del cliente dall’altra parte della linea, ma permette anche di simulare la conversazione per prepararsi meglio.

Casi studio di successo nell’applicazione dell’intelligenza emotiva artificiale

Mentre le aziende cercano di umanizzare i loro rapporti tecnologici è importante attingere alle esperienze di pionieri del settore per esplorare lo sviluppo e l’applicazione dell’intelligenza emotiva artificiale.

Gainsight, una piattaforma leader nel customer success con sede nella Bay Area, ha integrato l’analisi dell’intelligenza emotiva nei processi di assunzione e onboarding, e sta sperimentando queste tecnologie con una squadra in India.

Utilizzano Gong e Zoom per registrare le chiamate tra i loro CSM (customer success manager) in India e i clienti americani, poi analizzano i dati con una piattaforma di intelligenza conversazionale per comprendere stili di apprendimento, risposte emotive e profili di personalità dei clienti. Questi dati alimentano un simulatore di formazione che aiuta altri CSM a prepararsi per chiamate future, affinando il loro approccio per incontrare i clienti al loro livello emotivo e accelerare risultati vantaggiosi per entrambe le parti.

Gong e l’analisi delle interazioni commerciali

Gong, azienda specializzata nell’analisi delle interazioni di vendita, aiuta i professionisti delle vendite a comunicare meglio e chiudere più contratti. Gong sfrutta machine learning e NLP per indicizzare e-mail e videochiamate con i clienti, estraendo insight qualitativi da dati quantitativi per migliorare i pitch e adottare un linguaggio più persuasivo ed empatico. Non si tratta di una piccola startup: Gong è valutata 7,25 miliardi di dollari e conta clienti come Accenture, LinkedIn, Slack, PayPal e molti altri.

Selfdisrpt e l’approccio customer-centric

Daniel Wax, cofondatore di SelfDisrpt, condivide l’approccio della sua azienda focalizzato sull’infusione di intelligenza emotiva nell’IA, in particolare nelle funzioni a contatto diretto con il cliente.

“In SelfDisrpt utilizziamo l’IA principalmente per le fasi iniziali di vendita e per rispondere a richieste di customer success di base. La nostra sfida principale è fare in modo che l’IA comunichi non solo fornendo informazioni, ma anche migliorando l’appeal del nostro brand facendo sentire le persone ascoltate,” spiega Wax.

Il processo di sviluppo, come racconta Wax, prevede l’addestramento dei modelli di IA con dati accuratamente selezionati per generare risposte precise. Fondamentale è insegnare all’IA l’ascolto attivo: “Si tratta di far sì che l’IA riconosca e confermi i bisogni dell’utente prima di offrire soluzioni, che siano documenti di supporto tecnico o risposte video mirate.”

Gestione dell’incertezza e limiti dell’intelligenza emotiva nei sistemi IA

Un aspetto cruciale dell’approccio di SelfDisrpt è insegnare all’IA come gestire situazioni in cui manca l’informazione necessaria. Wax sottolinea un episodio emblematico: “C’è stato un caso in cui una chatbot, simile a quello di Air Canada, ha fornito informazioni errate a causa di lacune nel suo addestramento, con conseguenze legali e insoddisfazione dei clienti. Questo ci ha insegnato l’importanza di addestrare l’IA ad ammettere quando non conosce la risposta, invece di inventarne una.”

Psicologia comportamentale e personalizzazione comunicativa

Jillyn Dillon, fondatrice e direttrice esecutiva di Technology Aloha LLC, affronta le complessità dell’integrazione dell’intelligenza emotiva nell’IA attraverso la comprensione del comportamento umano e dei tipi di personalità.

“Una grande sfida è la natura complessa e contestuale della comunicazione umana. Utilizziamo modelli come DiSC per personalizzare le interazioni dell’IA, migliorandone la capacità di simulare l’intelligenza emotiva,” spiega Dillon.

Applicazioni pratiche nella comunicazione professionale

Dillon utilizza l’IA per migliorare la propria comunicazione, adattando le e-mail in base al tipo di personalità del destinatario, assicurandosi che il messaggio venga recepito come inteso. “Essendo una Questioner (DC) e un INTJ, tendo a essere molto diretta. La nostra IA mi aiuta ad aggiustare le e-mail per adattarle alle preferenze del lettore, riducendo attriti e migliorando la comprensione.”

Guardando al futuro, entrambi questi dirigenti d’azienda vedono un enorme potenziale nell’IA dotata di intelligenza emotiva per trasformare la collaborazione negli ambienti di lavoro e l’engagement con i clienti. Dillon immagina assistenti IA che favoriscano l’armonia sul posto di lavoro aiutando le persone a sfruttare i propri punti di forza per un lavoro di squadra più efficace.

Wax prevede uno sviluppo continuo dell’IA per ruoli entry-level e stagisti, specialmente in ambiti come il customer success e lo sviluppo commerciale. “Il futuro dell’IA emotivamente intelligente dipende dalle mani dei suoi creatori,” afferma. “Si tratta di progettare un’IA che non solo esegua compiti, ma che comprenda e si adatti alle emozioni umane.”

Guida pratica all’implementazione aziendale dell’intelligenza emotiva nei sistemi di IA

Per aziende e imprenditori che desiderano integrare l’intelligenza emotiva nei loro sistemi di IA, ecco alcuni consigli:

Definire obiettivi chiari

Individuare le aree specifiche del business in cui l’intelligenza emotiva può migliorare significativamente le interazioni, come il servizio clienti, le vendite o la gestione del personale. Concentrarsi inizialmente su questi ambiti è importante per massimizzare l’impatto.

Selezionare dati di addestramento appropriati

Come sottolinea Wax, l’addestramento dell’IA con l’intelligenza emotiva parte dalla scelta di dati curati e rappresentativi. È essenziale che i dati siano diversificati e inclusivi per coprire le molteplici sfaccettature dell’espressione emotiva umana.

Implementare tecniche di ascolto attivo

Programmare l’IA a riconoscere segnali emotivi e rispondere in modo che l’utente si senta ascoltato e compreso, un aspetto cruciale per costruire fiducia e soddisfazione.

Insegnare all’IA a riconoscere i propri limiti

Per evitare disinformazione, l’IA deve essere addestrata ad ammettere quando non possiede una risposta e, se necessario, a indirizzare la richiesta a un operatore umano.

Utilizzare modelli comportamentali per personalizzare le interazioni

Integrare modelli psicologici come DiSC per adattare le risposte dell’IA in base ai tipi di personalità e ai comportamenti degli utenti, aumentando così la personalizzazione e l’efficacia della comunicazione.

Aggiornare e perfezionare costantemente i modelli IA

L’intelligenza emotiva non è un’implementazione statica: è necessario aggiornare regolarmente i dati e affinare gli algoritmi per cogliere nuove sfumature emotive e stili comunicativi.

Sfruttare l’IA per comunicazioni personalizzate

Come fa Dillon con le sue e-mail, l’IA può aiutare a personalizzare comunicazioni di marketing, risposte ai feedback e comunicazioni interne, adattandole alle preferenze emotive e cognitive dei destinatari.

Dare priorità alle considerazioni etiche

È fondamentale valutare le implicazioni etiche delle decisioni dell’IA, garantendo il rispetto della privacy e il consenso degli utenti nell’interpretazione e nella risposta alle emozioni.

Favorire la collaborazione tra IA e team umani

Progettare sistemi in cui l’IA supporta e potenzia il lavoro umano, ad esempio, suggerendo strategie comunicative in tempo reale o fornendo insight emotivi durante riunioni e interazioni con i clienti.

Monitorare e misurare l’impatto

Valutare regolarmente come l’integrazione dell’intelligenza emotiva nell’IA influisce sulla soddisfazione dei clienti, sull’engagement dei dipendenti e sui risultati aziendali, utilizzando questi dati per migliorare continuamente la strategia.

Il futuro dell’intelligenza emotiva nell’IA

L’implementazione di queste strategie consente a imprese e imprenditori di integrare efficacemente l’intelligenza emotiva nei sistemi di IA, creando interazioni più significative e produttive, sia internamente che con i clienti.

Con l’evoluzione continua dell’intelligenza artificiale, l’integrazione dell’intelligenza emotiva rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui immaginiamo il ruolo delle macchine nella società. Le intuizioni di Wax e Dillon sottolineano l’importanza di sviluppare sistemi di IA che rispettino e comprendano le sfumature umane, garantendo che la tecnologia arricchisca, anziché impoverire, l’esperienza umana.