Contact Sentiment es un algoritmo enfocado a empresas, que se ejecuta en entorno aislado y no recopila ningún dato de mensajes o de índole personal; la privacidad de los usuarios está garantizada en todo momento. La herramienta presentada el pasado mes de mayo evoluciona y ahora es capaz de reenviar, de manera automática, correos electrónicos con mensajes negativos para su posterior análisis en departamentos de recursos humanos
Las empresas catalanas Datarmony y Morning Labs dan un paso más en la herramienta ‘Contact Sentiment‘, diseñada para el entorno empresarial, y que se centra en el análisis de los mensajes para determinar las emociones que se transmiten.
La intersección entre emociones y la inteligencia artificial toma un nuevo rumbo con la nueva funcionalidad de ‘Contact Sentiment’: ahora los departamentos de recursos humanos van a poder recibir, de manera automática, todos los correos electrónicos en los que haya sentimientos y emociones negativas, dentro del entorno empresarial. Todo ello, partiendo de los mismos principios de privacidad y ética con los que se desarrolló la primera versión de la IA
Tanto Enric Quintero como Dani Plana enfatizan que este nuevo algoritmo «no almacena conversaciones de ningún tipo. Si Contact Sentiment es capaz de analizar los tonos de los mensajes es gracias al entrenamiento previo que se le ha dado, antes de lanzarse parra su uso en empresas. Ahora, con la nueva funcionalidad para correos electrónicos, el objetivo es que los departamentos de recursos humanos tengan una ayuda adicional que les permita ahorrar tiempo a la hora de detectar cuáles son las relaciones personales que no funcionan dentro de la empresa».
Contact Sentiment se automatiza con los correos electrónicos
El nuevo algoritmo desarrollado en conjunto por Datarmony y Morning Labs analizaba, en su primera versión, únicamente aquellas conversaciones y mensajes que se le mandan de manera directa.
Ahora permite una implementación más profunda en el tejido digital de las empresas y reenviará de manera automática los correos electrónicos en los que se detecten emociones y sentimientos negativos, para que así los departamentos de recursos humanos puedan ser conscientes de los problemas que suceden y poder gestionarlos de una manera mucho más eficiente.
Así pues, ya no hace falta que se indique de forma manual qué mensajes se han de analizar. Esa parte del proceso se recorta, para ganar tiempo que se invertirá en supervisión y gestión humana. Son las empresas que utilizan ‘Contact Sentiment’ quiénes mandan el contenido a analizar, para después poder conocer el estado de satisfacción de sus clientes cuando se ha llevado a término un proceso de venta, independientemente de si se trata de un producto o de un servicio.
La reducción de la burocracia y de los formularios, en el centro
Aunque se trata de una herramienta que interesecciona IA y emociones, Contact Sentiment tiene como objetivo atacar a la burocracia y al papeleo dentro de la empresa. En esa línea, ambos directivos explican que «ya no va a ser necesario perseguir a clientes con formularios y encuestas para conocer cuál es el estado de satisfacción».
Del mismo modo, esta nueva herramienta sigue con el pilar fundamental de Datarmony, de cara a la gestión de los datos: «Contact Sentiment avisa en tiempo real cuando una experiencia del cliente puede deteriorarse, para así gestionar el problema antes de que se produzca realmente. La minimización de riesgos y anticiparse es clave para el buen rendimiento de las empresas, y esto es posible gracias a una buena gestión y gobernanza del dato, incluso en aquellos aspectos que, a priori, parecen estar menos conectados con el ámbito de los negocios», ha explicado Quintero.
El análisis del tono no es una «radiografía emocional», de acuerdo con Quintero y Plana
Los directivos de Datarmony y Morning Labs también han hecho hincapié en el propio análisis. Explican que: «Contact Sentiment no hace un escáner de las emociones de las personas. El algoritmo lee un mensaje y, en base al tono que detecta, puede sacar tres resultados posibles: bueno, neutral y malo. El estado emocional es esa conclusión final que, junto con revisión humana a posteriori, se interpreta y se extrapola al proceso de venta. ¿Ha ido bien esta? ¿O por el contrario quiénes reciben el producto o el servicio están descontentos o se sienten indiferentes? En ningún caso se trata de un algoritmo que juzga a las personas, ya que tampoco se incluyen parámetros identificativos. Todo queda anonimizado y, después del análisis, no queda ningún registro en ninguna parte».
