Inteligencia Artificial (IA) empática Tecnología predictiva para el acompañamiento emocional personalizado

Abstract

El estudio tuvo como objetivo desarrollar y validar un sistema basado en inteligencia artificial para anticipar bajones emocionales y ofrecer apoyo personalizado a los usuarios. Se enfocó en la recopilación y análisis de datos digitales relacionados con el comportamiento diario, señales fisiológicas y reportes subjetivos de estado de ánimo, para construir un modelo predictivo robusto mediante técnicas de aprendizaje automático. La muestra utilizada incluyó participantes con diversidad demográfica para asegurar la generalización del modelo. La metodología combinó análisis estadístico de grandes volúmenes de datos recogidos mediante dispositivos móviles con entrevistas semiestructuradas para evaluar la percepción y efectividad de la herramienta. El modelo consideró variables como calidad del sueño, interacción en redes sociales, patrones de lenguaje en comunicaciones digitales, actividad física y respuestas emocionales diarias, variables que se correlacionaron significativamente con episodios de estrés y tristeza. Los resultados indicaron que el sistema alcanzó una precisión cercana al 85 % en la predicción de episodios emocionales adversos, validando su potencial para una detección temprana eficaz. Asimismo, las intervenciones personalizadas facilitadas por la plataforma lograron reducir la intensidad y duración de los episodios emocionales, mejorando la experiencia del usuario y su bienestar general. Se concluyó que la inteligencia artificial aplicada a la salud emocional puede ser una herramienta innovadora y efectiva para la prevención y manejo de alteraciones emocionales. Este enfoque contribuye a la promoción de bienestar mental al ofrecer intervenciones oportunas y adaptadas, con potencial para integrarse en ámbitos educativos, laborales y clínicos, apoyando así estrategias de salud mental preventiva accesibles y sostenibles.