A IA emocional já movimenta cerca de 3 bilhões de dólares no mercado global e começa a ganhar espaço nos escritórios das empresas. A tecnologia avalia, em tempo real, como a expressão facial dos funcionários é percebida durante o trabalho, buscando medir positividade e bem-estar.
Ferramentas como MorphCast, HireVue e a integração Aware para Slack são citadas como exemplos de aplicações. Algumas plataformas analisam videoconferências para detectar atenção e estado emocional; outras processam transcrições de chats para inferir o humor da equipe. Em setores como atendimento, há monitoramento do tom de voz em ligações.
O conceito tem adoção mundial e há previsões de que o mercado possa triplicar até 2030. Empresas em diferentes cadeias produtivas já testam ou utilizam tais sistemas para acompanhar o bem-estar no ambiente corporativo. O debate público acompanha a expansão da tecnologia.
Desafios científicos
A base técnica envolve a teoria das emoções universais associada a estudos históricos de psicologia, como os trabalhos de Ekman. Porém, a validade dessa modelagem é questionada pela comunidade acadêmica, com críticas à universalidade das expressões.
Especialistas ressaltam que as conclusões sobre estados emocionais podem variar conforme contexto cultural, situações de trabalho e até mesmo desenho dos algoritmos. Pesquisas atuais apontam que o tema requer evidências mais robustas antes de uso generalizado.
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