La automatización más emocional y su complejidad entran a debate

HOSTELVENDING.COM 21/01/2026.- Ya se están utilizando en la distribución automática sistemas capaces de analizar rostros, voz y patrones de comportamiento para identificar emociones humanas.

La inteligencia artificial emocional (también conocida como emotion AI) avanza a pasos agigantados, una rapidez que despierta interés e inquietud a partes iguales. Se trata de sistemas que aseguran detectar estados de ánimo como estrés, alegría, enfado o tristeza en base al análisis de microexpresiones faciales, tono de voz, ritmo del habla o, incluso, patrones de escritura. 

Su atractivo radica en una de las máximas de cualquier empresa dedicada a prestar un servicio: comprender al usuario; en concreto, su estado emocional. Así, la empresa o profesional puede personalizar su servicio (adaptar mensajes, ofertas y experiencias en tiempo real) y anticipar comportamientos; o sea, adelantarse al propio usuario final.

En la práctica, y poniéndonos un poco más técnicos, estos sistemas combinan visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y análisis de audio (entrenados con miles de imágenes y voces etiquetadas por personas). De hecho, empresas tecnológicas y startups especializadas llevan años desarrollando modelos que ya se aplican en marketing, RRHH, educación online o atención al cliente.

Sin embargo, la base científica de estas tecnologías es objeto de debate. Estudios del MIT Media Lab y de la Universidad de Cambridge (mencionados por Carburando Digital) advierten de que no existe consenso sólido que permita inferir emociones internas de forma fiable únicamente a partir de señales externas. La controversia se centra así en que las emociones humanas son complejas, contextuales y culturalmente variables.

Un debate que también empezamos a escuchar, curiosamente, en el ámbito de la automatización y el unattended retail, donde se exploran tecnologías capaces de adaptar mensajes en pantallas, recomendaciones de producto o flujos de interacción según el comportamiento del usuario. El riesgo, señalan los expertos, es confundir correlaciones estadísticas con comprensión real.

Ahora bien, el quid de la cuestión estará en el uso que hagamos de esta tecnología, pues, siempre que se haga para mejorar un servicio y no incida en contextos más sensibles, ¿dónde está el problema? Por ello, el reto estará en no cruzar esa línea: personalizar sin invadir, optimizar sin vigilar y automatizar sin deshumanizar; aunque, de hecho, vemos que en este último es más bien al contrario: la automatización es capaz de ofrecer un servicio cálido y amable.