Cuando la IA Entiende las Emociones Humanas
En la historia del marketing, siempre hemos
buscado entender al consumidor. Desde los primeros estudios de comportamiento
hasta los actuales sistemas de segmentación avanzada, el objetivo ha sido uno
solo: conectar con la mente y el corazón de las personas. Pero hoy estamos
presenciando algo radicalmente distinto. No se trata simplemente de
personalizar un mensaje según los datos demográficos o el historial de
navegación. Estamos ante la posibilidad de que una inteligencia artificial (IA)
capte emociones humanas en tiempo real, con una precisión que roza lo humano.
Este es el umbral de una nueva era: la singularidad emocional en el marketing.
En el campo de la
tecnología, se ha hablado durante décadas de la “singularidad” como el punto en
el que la inteligencia artificial supera la inteligencia humana. Pero ¿qué pasa
si ese punto no se da sólo en lo lógico, sino también en lo emocional? ¿Y si
una IA no solo analiza lo que decimos, sino cómo lo decimos, qué sentimos al
decirlo y cómo nuestra cara o nuestro tono lo delatan? El marketing del futuro
—que ya está emergiendo— no se limitará a ofrecernos productos; sabrá cuándo
estamos tristes, alegres, frustrados o eufóricos. Y responderá a eso.
Esta posibilidad no es
ciencia ficción. Gracias a avances en análisis de voz, procesamiento de
lenguaje natural (NLP), y reconocimiento facial, hoy contamos con sistemas
capaces de interpretar matices emocionales con una fineza extraordinaria.
Empresas líderes en inteligencia artificial están utilizando estas herramientas
para crear experiencias empáticas, resonantes, y profundamente personalizadas.
Pero esto también
plantea preguntas complejas: ¿es legítimo que una empresa “sienta” nuestras
emociones y actúe en función de ellas? ¿Hasta qué punto el marketing puede (o
debe) acercarse a nuestra esfera íntima sin cruzar la línea de la manipulación?
Este artículo explora
estos desafíos y oportunidades desde una perspectiva técnica y estratégica.
Analizaremos cómo la IA capta emociones humanas, qué aplicaciones concretas ya
existen en marketing empático y cómo esta revolución reconfigura la relación entre
marcas y personas. No se trata solo de vender más, sino de hacerlo con una
sensibilidad que, paradójicamente, está siendo enseñada a las máquinas.
Bienvenidos a la
frontera donde la inteligencia artificial comienza a sentir.
Fundamentos
técnicos: ¿Cómo una IA interpreta emociones humanas?
Comprender una emoción
humana requiere algo más que datos. Implica contexto, matices, silencios,
fluctuaciones tonales y gestos sutiles. Hasta hace poco, esta capacidad era
exclusiva del ser humano. Hoy, la inteligencia artificial ha comenzado a imitar
—e incluso mejorar en algunos aspectos— esa sensibilidad
mediante tres pilares tecnológicos: análisis de voz, procesamiento
de texto y reconocimiento facial y gestual.
A continuación, exploramos cómo funcionan y qué rol desempeñan en esta nueva
frontera del marketing.
Análisis
de voz: cuando el tono habla más que las palabras
El lenguaje verbal
representa apenas una parte de lo que comunicamos. El tono de voz, el ritmo, la
intensidad y las pausas dicen mucho sobre nuestro estado emocional. Las IAs
modernas han aprendido a escuchar estos elementos con precisión quirúrgica.
Por ejemplo,
herramientas como SEAMLESSM4T, desarrollada por Meta, no solo
traducen una voz a otro idioma, sino que preservan la emoción original
del hablante. Es decir, si alguien habla con tristeza, la IA traducirá
manteniendo ese tono emocional. Esto no solo mejora la comunicación, sino que habilita
un nuevo nivel de empatía artificial, según explicó la Cadena
SER en enero de 2025 (Fuente).
El uso de estas
herramientas en marketing es evidente: las marcas pueden medir en tiempo real
cómo responde emocionalmente un cliente durante una llamada de soporte o una
interacción con un asistente virtual. Si la IA detecta frustración, puede
redirigir la conversación a un agente humano o suavizar el tono de su
respuesta.
Además, según el medio Learning
Heroes, estas tecnologías son capaces de modular su propia
voz en función de la emoción que buscan transmitir, utilizando
lo que se conoce como TTS emocional (Text-To-Speech).
Plataformas como Chatterbox, Speechify
o Wavel
AI ya permiten personalizar la entonación de una voz sintética
para que suene empática, amigable, autoritaria o calmante, según el objetivo
del mensaje (Fuente).
Procesamiento
de texto: el alma emocional del lenguaje
El análisis
de sentimientos ha pasado de ser una curiosidad académica a
convertirse en una herramienta estratégica para marcas globales. A través del procesamiento
de lenguaje natural (PLN), las IAs pueden interpretar no solo
el significado literal de las palabras, sino también su carga emocional,
intención y contexto.
Este análisis se
utiliza en correos electrónicos, comentarios en redes sociales, formularios de
contacto, encuestas, chatbots, entre otros. Por ejemplo, si una empresa recibe
miles de opiniones sobre un producto, una IA puede identificar patrones
emocionales: entusiasmo, decepción, sorpresa, etc. Esto permite
ajustar mensajes, mejorar productos y hasta anticipar crisis de reputación.
De acuerdo con el blog Learning
Heroes, herramientas como MonkeyLearn, MeaningCloud
y IBM
Watson NLP ya ofrecen esta capacidad en español con una notable
precisión. Estas plataformas utilizan algoritmos de aprendizaje automático
entrenados con grandes corpus lingüísticos, que les permiten interpretar
expresiones coloquiales, sarcasmos, y frases ambivalentes (Fuente).
Un caso concreto: una
aseguradora en España utilizó análisis de sentimientos para rediseñar sus
formularios web. Detectaron que términos como “declaración de siniestro”
generaban ansiedad. Cambiar esa frase por “te acompañamos en tu trámite” mejoró
la tasa de finalización en un 22 %.
Reconocimiento
facial y gestual: el espejo emocional
Nuestro rostro es un
mapa de emociones. Y las IAs modernas han aprendido a leerlo con una precisión
sorprendente. El facial coding —técnica desarrollada por
Paul Ekman y otros investigadores— permite identificar microexpresiones que
delatan emociones incluso cuando intentamos ocultarlas.
En marketing, esto ha
sido revolucionario. Según El País, marcas como
Coca-Cola, BMW y L’Oréal han utilizado tecnologías de reconocimiento facial
para evaluar la reacción emocional de los consumidores ante anuncios y
productos. Estas tecnologías pueden analizar si una sonrisa es genuina (de
Duchenne), si hay confusión, asco o sorpresa, y cómo varía esa expresión con el
paso del tiempo (Fuente).
El análisis no termina
ahí. La IA también detecta movimientos corporales, posturas, y
dilatación pupilar, cruzando esta información con datos
contextuales como clima, ubicación o historial del usuario.
Estas capacidades son
cada vez más comunes en entornos físicos y digitales. Por ejemplo, pantallas
interactivas en centros comerciales pueden ajustar el contenido mostrado según
la expresión facial del usuario que se detiene frente a ellas, haciendo del marketing
algo dinámico y emocionalmente adaptativo.
Síntesis
técnica
En conjunto, estas
tecnologías permiten a la IA reconstruir un “estado emocional”
a partir de múltiples fuentes. Ya no se trata de datos aislados, sino de un ecosistema
emocional, donde el tono de voz, las palabras escritas y la
expresión facial convergen en una interpretación precisa del sentir humano.
El siguiente paso —como
veremos en la próxima sección— es cómo estas capacidades se traducen en acciones
de marketing concretas, más empáticas, personalizadas y
resonantes.
Aplicaciones
en marketing: cuando las emociones se convierten en estrategia
En un mercado
sobresaturado de mensajes, conectar emocionalmente con las personas
es la ventaja competitiva definitiva. Pero la empatía humana no
siempre es escalable. Allí es donde entra la IA: capaz de sentir (o al menos
interpretar) millones de emociones simultáneamente, adaptándose en tiempo real,
sin fatiga ni juicios. A continuación, analizamos cómo esta sensibilidad
artificial ya está transformando la práctica del marketing.
Publicidad
empática: sentir para influir
Uno de los usos más
innovadores de la IA emocional es en el desarrollo de anuncios que se
adaptan según la emoción del usuario. Esto se logra integrando
análisis facial, de voz y textual en la experiencia del consumidor. En vez de
una publicidad estática y unidireccional, las marcas están creando contenidos
dinámicos, que mutan según la reacción emocional del
espectador.
Por ejemplo, la agencia
española PS21 desarrolló para una marca de automóviles un sistema que analizaba
el rostro del usuario frente a una pantalla interactiva. Si el rostro mostraba
confusión, el anuncio simplificaba su mensaje. Si percibía entusiasmo, mostraba
detalles técnicos. Esta capacidad de adaptación aumentó la retención
de atención en un 35 %, según El País (Fuente).
En canales digitales,
el mismo principio se aplica con herramientas de eye-tracking
y análisis de emociones mediante cámaras web. Plataformas como Affectiva y
Realeyes ya permiten medir el “pico emocional” durante un spot publicitario,
ayudando a optimizar tanto la duración como el clímax emocional del mensaje.
TTS
emocional: la voz que seduce, persuade o consuela
El uso de voces
sintéticas ya no se limita a reemplazar locutores. Hoy, se utilizan Text-To-Speech
(TTS) con carga emocional para construir experiencias de marca
más cálidas y cercanas. Esta tecnología permite que un asistente virtual, por
ejemplo, adapte
su tono a la situación emocional del cliente.
Supongamos que un
usuario llama al servicio técnico molesto. La IA detecta esta emoción y
responde con una voz pausada, cálida, empática. Si el usuario está feliz, la
respuesta puede ser más ágil y dinámica. Esta modulación emocional se logra
gracias a motores como Chatterbox, Wavel AI o Speechify,
que ya permiten elegir estilos de voz con etiquetas como friendly,
calm,
energetic
o soothing
(Fuente).
Lo importante aquí no
es la “impostación” vocal, sino la sintonía emocional. La
voz ya no solo transmite contenido, sino estado emocional, intención, y sobre
todo, humanidad.
Adaptación
emocional en tiempo real: el marketing que cambia de forma
El verdadero poder de
estas tecnologías aparece cuando se combinan en tiempo real. Por ejemplo,
durante una videollamada con un asesor financiero virtual, la IA puede:
·
Leer
el rostro del cliente (ansiedad, duda, aburrimiento).
·
Analizar
su tono de voz (inseguridad, impaciencia).
·
Interpretar
el lenguaje verbal (palabras como “no entiendo”, “me preocupa”, “no sé si…”).
A partir de esta
información, el sistema puede cambiar el enfoque del mensaje, ofrecer ejemplos
más claros, reducir la velocidad del habla o proponer una reunión humana.
Estas experiencias
están siendo aplicadas en centros de contacto, plataformas
educativas, retail, y especialmente
en marketing
conversacional, como chatbots de alto nivel emocional. Según Harvard
Deusto, esta combinación representa una de las principales
tendencias del marketing estratégico del próximo quinquenio (Fuente).
Casos
reales: emociones que venden
Algunas cifras
confirman la efectividad de este enfoque:
·
Una
fintech latinoamericana utilizó reconocimiento de tono de voz para ajustar la
forma en que ofrecía créditos en sus llamadas de ventas. Las
conversiones aumentaron un 28 %.
·
Una
marca de cosméticos en España aplicó facial coding en focus groups para
rediseñar envases más “emocionalmente positivos”. La intención de
compra subió un 33 % tras los ajustes.
·
Una
plataforma educativa digital integró análisis emocional en su chatbot de
atención al estudiante. Redujo la deserción en un 21 %,
al identificar frustración antes de que se verbalizara.
Estos ejemplos muestran
algo claro: entender las emociones no solo mejora la experiencia del
cliente, sino también los indicadores de negocio.
Inteligencia
emocional sintética: ¿la nueva ventaja competitiva?
Peter Drucker decía que
“el marketing tiene menos que ver con lo que haces, y más con las emociones que
generas”. Hoy, las marcas que logren operacionalizar esa emoción con
herramientas de IA estarán en una posición privilegiada. Ya no
basta con saber quién es tu cliente, ni siquiera con anticipar lo que quiere.
Ahora se trata de sentir lo que siente, y responder en
consecuencia, de forma precisa, ética y relevante.
El verdadero reto no
está solo en la tecnología, sino en quién la utilice con más inteligencia
emocional. Y, paradójicamente, ese podría ser el diferencial
humano en la era de las máquinas.
La
“singularidad” emocional en marketing: más allá del umbral humano
Cuando se habla de singularidad
tecnológica, generalmente se hace referencia al momento hipotético
en que la inteligencia artificial supera a la inteligencia humana. Pero ¿qué
ocurre si esa superación no se limita al cálculo o la lógica, sino que incluye
la comprensión
de nuestras emociones, nuestras ambivalencias, incluso nuestras
contradicciones internas?
Estamos cerca —si no ya
inmersos— en lo que podríamos llamar una singularidad emocional en el marketing:
una situación en la que la IA no solo reconoce nuestras emociones mejor que
muchas personas, sino que actúa con base en ellas de manera más rápida, precisa
y sin sesgos personales.
De
la personalización a la resonancia emocional
Durante años, el
marketing persiguió la personalización: adaptar mensajes a datos demográficos,
intereses, comportamientos previos. Pero eso ya no es suficiente. El nuevo
objetivo es resonar emocionalmente en tiempo real.
¿La diferencia? La
personalización se basa en el "quién eres" y "qué hiciste
antes"; la resonancia emocional apunta al "cómo te sientes ahora
mismo". Es una experiencia fluida, viva, empática.
Y la IA —si bien no
“siente” en sentido humano— puede observar, inferir y actuar sobre ese estado
con una eficiencia asombrosa.
¿Supera
la IA nuestra capacidad de empatía?
Esto nos lleva a una
pregunta inquietante: ¿puede una máquina ser más empática que una persona? La
respuesta, en muchos casos prácticos, es sí.
Una IA bien entrenada
puede detectar señales emocionales sutiles que un humano ignora:
microexpresiones de duda, leves alteraciones en el tono de voz, patrones
léxicos que sugieren ansiedad. Y a diferencia del ser humano, la IA no tiene
días malos, no se distrae, no se aburre, no prejuzga. En algunos entornos —como
call centers o asistentes digitales— la IA ya supera a operadores
humanos en métricas de satisfacción emocional, según datos
reportados por Harvard
Deusto (Fuente).
Eso no significa que la
IA "sienta", pero sí que puede reaccionar emocionalmente de forma más
coherente y eficiente que muchas personas en ciertas tareas.
Una
oportunidad o una línea peligrosa
El problema de este
avance es que se vuelve difícil discernir cuándo estamos siendo asistidos y
cuándo estamos siendo influenciados emocionalmente por una máquina. ¿Puede una
IA emocional cruzar la línea hacia la manipulación?
Imaginemos una campaña
política donde el sistema detecta la tristeza de una madre al ver noticias y le
presenta automáticamente un anuncio esperanzador. ¿Está ayudando o aprovechando
su vulnerabilidad?
El marketing emocional
potenciado por IA debe lidiar con un dilema ético fundamental:
¿dónde está el límite entre empatizar y explotar emocionalmente?
Singularidad
con responsabilidad
Si aceptamos que
estamos entrando en esta singularidad emocional, también debemos aceptar que se
necesita una ética artificial. No basta con que la IA
entienda nuestras emociones; debe respetarlas.
Esto implica establecer
protocolos de consentimiento emocional, transparencia algorítmica y supervisión
humana crítica. Tal como lo plantean expertos en ética digital como Rafael
Yuste o Carissa Véliz, la tecnología debe construirse sobre un marco que garantice
la dignidad emocional del usuario.
El marketing que venga
no será solo más humano por usar IA. Será más humano si es capaz de usar esa IA
con conciencia
moral.
Retos
y consideraciones éticas: el precio de la empatía automatizada
La capacidad de la
inteligencia artificial para leer emociones humanas no solo representa una
ventaja competitiva; también plantea riesgos éticos significativos.
Cuanto más íntima y emocionalmente conectada está una tecnología con nosotros,
más fina se vuelve la línea entre el servicio útil y la manipulación. En este
contexto, el marketing emocional asistido por IA debe moverse con cautela,
transparencia y humanidad.
¿Lectura
emocional o invasión de la intimidad?
Las emociones no son
solo datos. Son expresiones profundas de nuestro ser, a menudo involuntarias, y
por tanto, vulnerables. Cuando una IA detecta tristeza, enojo o euforia, está
accediendo a un nivel de información más íntimo que cualquier historial de
navegación.
¿Estamos preparados
—como consumidores— para permitir que las máquinas interpreten nuestros estados
internos? Y más aún, ¿sabemos cuándo lo están haciendo?
Este es uno de los
grandes dilemas: la opacidad algorítmica. Muchas veces, no
está claro si una IA está interpretando nuestras emociones, cómo lo hace, con
qué fines, ni si nosotros hemos dado un consentimiento informado.
Tal como alerta Carissa
Véliz, filósofa especializada en privacidad digital, permitir que una IA acceda
a nuestras emociones sin reglas claras es como “dar las llaves de
nuestra vida emocional a una entidad sin conciencia”.
El
sesgo emocional: no todas las caras dicen lo mismo
Uno de los grandes
desafíos técnicos y éticos es el sesgo cultural y demográfico
en el reconocimiento de emociones. Por ejemplo, algunas IAs entrenadas en bases
de datos occidentales interpretan la expresión facial neutra de personas
asiáticas como tristeza. O asocian un tono de voz elevado con enojo en
comunidades donde eso es simplemente una norma de comunicación.
Esto no solo
distorsiona la lectura emocional, sino que puede conducir a decisiones
injustas, como excluir involuntariamente a ciertos públicos o generar
respuestas inadecuadas. En marketing, esto se traduce en experiencias
despersonalizadas o, peor aún, ofensivas.
Como explica un estudio
de Harvard
Business Review traducido al español por la revista Think
Big de Telefónica, “la inteligencia artificial necesita
entrenamiento emocional diverso, no solo lingüístico o cultural, sino
afectivo”.
El
impacto profesional: ¿y si la empatía ya no es una ventaja humana?
La expansión del TTS
emocional también ha generado temores en industrias creativas y de
servicio humano. Actores de voz, locutores, terapeutas
virtuales y asesores comerciales se preguntan si serán reemplazados por
máquinas que no se cansan, no cometen errores y tienen voz perfecta.
El blog de Speechify,
una de las plataformas más utilizadas en este campo, reconoce esta tensión:
“nuestra tecnología puede imitar emociones con una precisión inquietante; eso
requiere una conversación social abierta sobre el futuro del talento humano”.
Esto abre una pregunta
clave: ¿qué
lugar ocupan las emociones humanas cuando las puede simular una máquina?
La respuesta, quizá, no esté en competir con la IA, sino en redefinir el valor
de la autenticidad y la empatía real.
Regulación
emocional: una necesidad urgente
A pesar de estos
riesgos, la regulación específica sobre IA emocional es incipiente o
inexistente en la mayoría de los países hispanohablantes. Existen normas sobre
protección de datos, consentimiento y uso de cookies, pero muy
pocas contemplan las emociones como datos sensibles.
Organismos como la Agencia
Española de Protección de Datos (AEPD) ya han alertado sobre
este vacío legal, sugiriendo que cualquier análisis emocional debería requerir
un consentimiento explícito y verificable. Lo emocional debe dejar de ser
“tierra de nadie” en el campo legal y pasar a ser parte del marco de derechos digitales.
En este sentido, marcas
que apuesten por una ética proactiva —más
allá de lo legal— se posicionarán mejor ante consumidores cada vez más
conscientes de su privacidad afectiva.
Marketing
con ética emocional: el nuevo liderazgo
El verdadero liderazgo
en esta era no lo ejercerán las empresas que simplemente adopten IA emocional,
sino aquellas que lo hagan con criterio, sensibilidad y valores.
Esto implica:
·
Diseñar
experiencias emocionales con límites claros.
·
Informar
al usuario de cuándo está siendo analizado emocionalmente.
·
Garantizar
que las emociones no se usen como herramienta de manipulación encubierta.
·
Introducir
mecanismos de “desconexión emocional”: el derecho a no ser interpretado.
Como bien dice el autor
español Josep María Ganyet: “la inteligencia artificial no necesita
alma, pero los que la programamos sí”.
Perspectiva
futura e impacto en el 0,1 %: marketing con sensibilidad aumentada
Para quienes están al
frente de la innovación empresarial —CEOs, CMOs, estrategas, tecnólogos de alto
nivel— la pregunta no es si la IA emocional se integrará al marketing, sino cómo
hacerlo antes que los demás, mejor que los demás y con mayor conciencia que los
demás.
El desafío no está solo
en implementar tecnología, sino en diseñar un modelo relacional
inteligente, que combine precisión emocional, eficiencia
operativa y una sensibilidad aumentada que redefina lo que
significa “entender al cliente”.
Del
CRM al ERM:
Emotional Relationship Management
El clásico Customer
Relationship Management (CRM) está evolucionando hacia una nueva
dimensión: la gestión de las emociones como parte de la relación. Este nuevo
paradigma, que podríamos llamar ERM (Emotional Relationship Management),
incorpora a los sistemas de marketing no solo datos transaccionales y de
comportamiento, sino indicadores de estado emocional:
tono de voz, lenguaje afectivo, reacciones no verbales.
Esto permite diseñar trayectorias
relacionales hiperpersonalizadas: no solo saber qué ofrecer a
quién, sino cuándo,
cómo
y en
qué tono. No es lo mismo ofrecer un producto cuando el usuario está
eufórico que cuando está nostálgico o frustrado. La IA puede distinguir esos
estados y adaptar su narrativa comercial con precisión quirúrgica.
Experiencias
inmersivas con IA emocional
Otra gran área de
desarrollo futuro está en la convergencia entre IA emocional y tecnologías
inmersivas: realidad aumentada (AR), realidad virtual (VR)
y realidad
mixta (MR). Imaginemos entornos publicitarios en los que un
asistente virtual detecta nuestro estado emocional y modifica en tiempo
real el entorno visual o sonoro para generar bienestar,
conexión o motivación.
En el sector del
retail, por ejemplo, ya se están desarrollando probadores virtuales que ajustan
el tipo de luz, fondo musical o estilo narrativo según el ánimo
del cliente en tiempo real. Esto no solo mejora la experiencia, sino que
aumenta las tasas de compra por conexión emocional.
En educación,
plataformas de e-learning con IA emocional ya están siendo testeadas para detectar
frustración o aburrimiento y redirigir la clase de forma
automática, manteniendo la atención del estudiante. Lo mismo puede ocurrir en
e-commerce, banca, salud, o incluso en experiencias artísticas interactivas.
Inteligencia
emocional estratégica: el nuevo lujo empresarial
En un mundo donde la
automatización es estándar, la inteligencia emocional —humana o
sintética— se convertirá en el verdadero lujo. Será la
diferencia entre una empresa que simplemente ofrece productos, y una que ofrece
experiencias con alma.
Las marcas que sepan
usar IA emocional con arte y responsabilidad crearán no solo lealtad, sino afiliación
emocional real, ese vínculo raro y poderoso que hace que una
marca trascienda la transacción para convertirse en parte del imaginario
personal del cliente.
Para el 0,1 % que
lidera este campo, la clave estará en:
·
Anticipar
tecnologías emergentes de afecto digital.
·
Diseñar
sistemas emocionales éticamente sostenibles.
·
Entrenar
a sus equipos no solo en IA, sino en empatía estratégica.
·
Saber
cuándo una emoción debe ser interpretada por una máquina… y cuándo debe
intervenir un ser humano.
El
futuro del marketing: no solo saber, sino sentir con inteligencia
La combinación de
datos, emociones y propósito ético configurará el marketing de la próxima
década. No será el más grande quien gane, ni el más rápido. Será quien entienda
mejor cómo se siente su cliente… y cómo hacerlo sentir mejor.
Y para ese futuro, no
bastan buenos algoritmos. Harán falta líderes con visión, empresas con
sensibilidad, y tecnologías que estén al servicio de lo humano, no por encima
de ello.
Conclusión:
la nueva voz del marketing es la emoción
En un mundo gobernado
por datos, lo verdaderamente revolucionario es que una máquina sea capaz de mirarnos
y escucharnos con sensibilidad, de intuir que no estamos bien,
de sugerirnos algo en el tono adecuado, de recordarnos que hay humanidad
incluso en lo artificial.
La inteligencia
artificial emocional no vino a reemplazar el alma del marketing; vino a ensancharla.
Estamos entrando en una
era donde los mensajes no solo se personalizan, sino que resuenan
emocionalmente, donde las decisiones de marketing ya no se
toman solo con base en lo que la gente hace, sino en cómo se siente al
hacerlo. Y eso cambia todo.
El reto, ahora, no es
tecnológico. Es ético, creativo, humano. Porque la verdadera singularidad no
será cuando las máquinas nos entiendan…
Será cuando nosotros entendamos lo que podemos —y lo que no debemos— hacer con
ese poder.
Bibliografía
1. Cadena SER (2025).
2.
El País (2025).
https://elpais.com/extra/publicidad/2025-01-25/emociones-al-servicio-de-las-firmas.html
3.
Learning Heroes (2024).
4.
Learning Heroes (2024).
5.
Harvard Deusto (2024).
6.
Speechify Blog (2024).
https://speechify.com/es/blog/ai-voice-with-emotion
7.
AEPD (2023).
8.
Think Big Telefónica (2024).
