Aunque parezca sacado de una historia de ciencia ficción, cada día nos acercamos más a una realidad en la que una computadora podrá identificar, interpretar y responder en tiempo real, sea vía escrita, oral, visual o auditiva, a la amplia gama de emociones de una persona como si se tratara de otro ser humano.

Esta tecnología conocida como inteligencia artificial emocional tiene como fin reconocer emociones y comprender cómo piensa y siente un ser humano para recrear sus sentimientos y las respuestas asociadas a estos desde un punto de vista informático.

Si bien en la actualidad esta tecnología ya existe y todavía tiene un alcance relativamente limitado, siendo los chatbots un ejemplo de ello, las investigaciones continúan para crear máquinas más poderosas que pueden llegar a niveles de precisión humana. Para hacerlo posible, se están invirtiendo importantes recursos, estimándose que el mercado de inteligencia artificial (IA) y reconocimiento de emociones alcanzará los US $2301.3 millones en 2027, según el sitio MarketDigits.

Con esto, la demanda de profesionales que sepan diseñar, implementar y mejorar herramientas de inteligencia artificial emocional se incrementará en los próximos años. Por tanto, si aún eres estudiante o ya eres un profesional en activo interesado en desarrollarte en esta disciplina, Juan Gabriel Gomila, instructor de Udemy, te comparte los conocimientos que debes desarrollar para convertirte en un experto:

1. Fundamentos de programación, matemáticas avanzadas, estadística y de ingeniería informática o mecatrónica
2. Si dominas lo anterior, deberás conocer como la palma de tu mano:
   • Lenguaje de programación Python con librerías de TensorFlow
   • Open AI, librería para automatizar tareas a través de la IA
   • Keras o Pytorch como librerías de redes neuronales
3. Como siguiente paso, necesitarás profundizar en conceptos y tecnologías asociadas a:
   • Machine learning: subárea de la inteligencia artificial que permite a un sistema aprender de los datos que ingresan en vez de un proceso de programación previamente definido, es decir, es la puesta en práctica de algoritmos que dan respuesta a problemas de predicción o clasificación.
   • Deep learning: son redes neuronales artificiales queemulan el aprendizaje humano con base en algoritmos estructurados o diseñados para que el sistema mismo sea capaz aprender con base en etapas previas de entrenamiento.
   • Procesamiento de lenguaje natural (PLN): su objetivo es entablar una buena comunicación entre computadoras y humanos con base en el uso del  lenguaje natural de estos, por escrito o de forma oral, considerando los contextos en los que se enuncian.
   • Aprendizaje profundo por refuerzo: procesos mediante los cuales una computadora aprende por sí misma a base de prueba y error, e implementa soluciones según los resultados arrojados por sus acciones.
   • Políticas de gradiente: se trata la estrategia evolutiva de la inteligencia artificial que conforme pasa el tiempo tienen “hijos”, de los cuales solo sobreviven los más aptos y son mejores respecto a generaciones anteriores, acumulando el conocimiento obtenido.

Para efectos prácticos, esto es lo que un experto en inteligencia artificial emocional necesita dominar: