Con una idea en mente, la de combinar data, tecnología y creatividad, Wunderman Thompson Latam, una agencia argentina, ha desarrollado una plataforma que interpreta los gestos faciales humanos y los traduce en emociones. El proceso que nos permite traducir los unos en los otros se produce gracias al uso de inteligencia artificial. Una nueva aplicación de esta tecnología que puede ayudar tanto a personas, como a marcas de todo el mundo.
La nueva creación del equipo de Wunderman Thompson
La plataforma latinoamericana, que lidera Alejandro Francolini, puso en marcha este interesante proyecto para interpretar gestos y reacciones, gracias al empleo de una cámara situada en un dispositivo móvil o un ordenador. Lo hace interpretando los sentimientos que hay detrás de cada uno de ellos a través de la utilización de inteligencia artificial. Una tecnología que cada vez tiene más usos y que nos ayuda a descubrir e interpretar las conductas de nuestros consumidores y usuarios.
Algo que hemos podido ver en muchos negocios en línea en los últimos años. Es el caso de las plataformas de juegos de azar online, que utilizan inteligencia artificial para recopilar datos y analizarlos para dar predicciones precisas. Lo hacen para ofrecer un juego justo y seguro a sus usuarios, mientras que juegan a sus juegos de tragamonedas gratis disponibles para jugar desde cualquier lugar con una conexión a Internet. Como en el caso de Wunderman Thompson lo hacen a través de la monitorización, el registro y los reportes recibidos.
Capturar las emociones
Para llevar a cabo la captura de las emociones, los diferentes usuarios se sientan frente a una computadora y, desde una página web (desde la que se da acceso a la cámara interna sin guardar ningún tipo de grabación), se le presentan una serie de formatos y piezas. Según estas van apareciendo, gracias al reconocimiento facial, se registran plano a plano las emociones divididas en las siguientes categorías: felicidad, emoción, tristeza, neutral, miedo y asco. Empleando estas informaciones, y considerando cada una de las piezas, se evalúa cuál es la que mejor funciona y más emociona a los usuarios. Todo ello gracias a la tecnología de Google Video AI y Python
Con Google Video (Visión) se detectan e identifican plano a plano las reacciones. No olvidemos que esta aplicación es capaz de reconocer lugares, momentos y otras variables a través de video en cuestión de segundos. Mientras que, gracias al código usado en Python creamos la interfaz que nos ofrece conectar con la aplicación de Google, y el reconocimiento de los gestos.
Los resultados se reciben al terminar la dinámica, ya que la información recogida se interpreta y monta en la nube casi a tiempo real. Además, esta innovación no solo está destinada a personas individuales. También puede ser empleada para test grupales en aquellos sectores que quieran conocer que sensación y emociones causa su nuevo producto o servicio al mostrárselo a las personas que formen parte de este.
La presentación del proyecto en público
Según diferentes informes disponibles en la red, más del 75% de las decisiones que tomamos se realizan llevándonos por la emoción, de manera inconsciente. Es algo que podemos ver en las decisiones de compra que efectuamos en muchas ocasiones dónde nos dejamos llevar por aquellos que nos hace sentir bien. Algo que han sabido aprovechar los jefes creativos de esta agencia, Sebastián Tarazaga y Daniel Minaker.
Ambos presentaron su nuevo proyecto y lo utilizaron para crear una categoría experimental dentro del festival del Ojo de América, en la que se puntuaron las diferentes piezas basándose en las emociones que provocaban en los miembros de los jurados. La propuesta pretendía mostrar una nueva manera de evaluar proyectos diferente a la que estamos acostumbrados. Si bien esta aplicación en particular fue experimental, la plataforma ya estaba totalmente desarrollada y funcionando de manera activa.
Aunque el novedoso proyecto tiene una infinidad de usos en diferentes industrias, como demostró durante los premios creativos. La agencia piensa desarrollarla en profundidad para explorar el reconocimiento no solo de los gestos, sino también de todo tipo de sonidos (incluida la música) para conseguir resultados cada vez más acertados e inclusivos. Además de comenzar a mejorar su versión para ordenador y ofrecer una experiencia similar en dispositivos móviles.
Agencia MTR