¿Cómo hacer que los robots sean más humanos? Investigación de la Universidad de Florida revela cuatro puntos esenciales
Una nueva escala desarrollada por investigadores de la Universidad de Florida y publicada en el Journal of Service Research revela que la apariencia humanoide, la capacidad emocional, la inteligencia social y la autocomprensión hacen que los robots sean más "humanos".
En los últimos años, el avance de la inteligencia artificial (IA) y la robótica ha impulsado el uso de robots humanoides en el sector de servicios, particularmente en hoteles y aeropuertos. Sin embargo, a pesar de sus promesas, muchos de estos robots todavía son incapaces de establecer conexiones efectivas con los humanos, lo que a menudo provoca molestias con sonrisas artificiales o movimientos torpes.
Según el estudio liderado por el profesor Hengxuan Chi, de la Universidad de Florida, en colaboración con investigadores de la Universidad Estatal de Washington, la falta de alguna de estas dimensiones hace que los robots parezcan fríos y mecánicos, limitando su aceptación y utilidad en el sector servicios.
Un nuevo enfoque para comprender la “humanidad” de los robots
Aunque el diseño de robots ha avanzado significativamente, muchas soluciones priorizan la apariencia humanoide, dejando de lado otras dimensiones fundamentales para crear una experiencia más natural y cómoda para los usuarios.
Hengxuan Chi, coautor del estudio y profesor de la Universidad de Florida.
Para ello, los investigadores desarrollaron la Escala de Antropomorfismo de Robots Sociales (SSRA, por su sigla en inglés), basada en estudios cualitativos y cuantitativos con más de mil participantes. La escala reveló que los usuarios evalúan a los robots de manera similar a como evalúan a otros humanos, considerando tanto características físicas como sociales.
Las cuatro dimensiones identificadas fueron:
- Apariencia humanoide, incluidas características visuales y gestos que se parecen a los humanos, como expresiones faciales y movimientos naturales.
- Capacidad emocional, es decir, la capacidad del robot para reconocer, expresar y gestionar emociones durante las interacciones.
- Inteligencia social, es decir, la capacidad de comprender y responder adecuadamente en contextos sociales.
- Autocomprensión, es decir, la percepción de que el robot tiene una "vida interior", con personalidad, intenciones y valores propios.
La dimensión de autocomprensión resultó ser la más difícil de simular tecnológicamente, pero es esencial que los robots sean vistos como más humanos y menos alienígenas.
Repercusiones prácticas y desafíos para el diseño
Los resultados de la investigación tienen profundas implicaciones prácticas para la industria, sugiriendo que las empresas deben ir más allá de la estética al desarrollar robots.
El estudio también destaca que diferentes dimensiones pueden ser más o menos importantes según el contexto en el que se utilizará el robot. Por ejemplo, en los servicios de camarero de un hotel, la apariencia humanoide puede estar más valorada. En los robots de seguridad, características como la autocomprensión y la inteligencia social son más relevantes.
Para empresas e ingenieros, SSRA puede servir como una herramienta ventajosa para medir y guiar el desarrollo de robots más eficaces y acogedores en el sector de servicios.
La integración de los robots en la vida cotidiana es inevitable, pero la forma en que las personas los perciban será decisiva para el éxito. Además, también se destaca que la percepción del antropomorfismo es una cuestión tanto tecnológica como sociológica, lo que refleja la necesidad de robots que no sólo realicen tareas, sino que también se conecten emocional y socialmente con los humanos.
Aunque la escala es un avance significativo, los autores reconocen que existen limitaciones. Las pruebas se realizaron principalmente con participantes norteamericanos, por lo que se hace necesario validar la herramienta en diferentes contextos culturales. Además, futuras investigaciones pueden explorar cómo las cuatro dimensiones interactúan con otros factores, como la confianza y la aceptación de la tecnología, en diferentes escenarios de uso.
Fuentes y referencias de la noticia
- Chi, O. H., Chi, C. G., & Gursoy, D. (2024). Seeing Personhood in Machines: Conceptualizing Anthropomorphism of Social Robots. Journal of Service Research, 10946705241297196.