Tecnologia que ensina empatia? Como a mpathic usa a IA para nos ajudar a ouvir uns aos outros

Em um nível humano básico, queremos ser ouvidos. Queremos nos conectar com outras pessoas e queremos ser compreendidos. Infelizmente, muitas vezes nos deparamos com muitas coisas competindo por nossa atenção, o que nos torna maus ouvintes.

A escuta ativa é um comportamento aprendido e difícil de dominar. Mas e se a inteligência artificial (IA) pudesse aumentar nossa capacidade de realmente ouvir e realmente nos relacionar com os outros? E se a tecnologia pudesse se basear em nossas experiências de vida coletiva e nos ajudar a ser mais humanos uns com os outros?

Essas são as perguntas para as quais a Dra. Grin Lord, psicóloga clínica e fundadora da empresa de análise de conversas mpathic, passou os últimos 15 anos procurando respostas. Durante sua pesquisa, Grin e a equipe da mpathic identificaram palavras, frases e comportamentos de comunicação que geram confiança e os modelaram usando a IA.

“Analisamos o que está promovendo a confiança, o que está promovendo o engajamento e como isso afeta os resultados”, explica a diretora de inovação da mpathic, Dra. Danielle Schlosser.

Em busca de uma abordagem baseada na tecnologia para expandir a empatia, a mpathic desenvolveu algo único: uma solução que não só analisa e avalia a integridade das conversas, como também fornece recomendações para aumentar seus níveis de empatia, confiança e engajamento em tempo real.

“Nosso diferencial é tentar ser mais comportamental e acionável”, diz Grin. “Queremos treinar as pessoas sobre como melhorar.”

Com base nas respostas de diversos especialistas com amplo treinamento em empatia, a API da mpathic identifica rapidamente os casos de mal-entendidos nas conversas em andamento e oferece imediatamente feedback e sugestões sobre como ouvir e responder com mais empatia.

Os resultados foram surpreendentes. Quando implantados em ensaios clínicos, os profissionais de saúde que usam a API da mpathic têm sete vezes mais chances de capturar o risco dos participantes e fornecer feedback essencial. Da mesma forma, nos casos de uso de software como serviço (SaaS) de vendas e RH, as empresas que usam os produtos da mpathic testemunharam mais engajamento, satisfação e outros resultados entre os clientes.

Levando em consideração o contexto e as nuances, mpathic define empatia como “compreensão precisa”. Porém, criar um método de sucesso para ensinar empatia acabou sendo muito mais difícil do que definir o termo.

No início dos anos 2000, Grin começou sua jornada como parte de uma pesquisa trabalhando com motoristas envolvidos em acidentes ao dirigirem embriagados. O experimento consistiu em intervenções breves, incluindo 15 minutos de escuta empática, mostrando aceitação e compreensão da experiência do motorista. Essa breve intervenção empática levou a reduções no consumo de álcool que se mantiveram três anos depois e a uma redução de 46% nas readmissões ao hospital.

Depois disso, Grin treinou profissionais médicos sobre como ouvir com empatia, ensinando comportamentos como escuta reflexiva, fazendo perguntas abertas em vez de fechadas e usando afirmações.

Quando descobriu que um workshop de dois dias não era tempo suficiente para mudar comportamentos e estilos de comunicação arraigados, ela reformulou sua abordagem. Grin aprendeu técnicas em um estudo nacional de treinamento por telefone, no qual os médicos se registravam dando feedback. Um psicólogo ouvia e fornecia aos médicos sugestões de melhorias com base na performance. Esse processo pode levar semanas, então, em 2008, ela aproveitou a oportunidade de usar o machine learning (ML) a fim de acelerar o processo.

Na Universidade de Washington, Grin fez parte da equipe que construiu os primeiros canais de processamento de sinais de fala para feedback com base em performance em ambientes médicos. “Com o poder de computação da época, demorava cerca de 6 horas para processar uma chamada de 30 minutos”, diz ela. “Mas o fato de você poder receber qualquer feedback no mesmo dia foi considerado realmente revolucionário”.

Agora, com a computação aprimorada, a visão original de feedback com base em performance para prestadores de serviços médicos foi acelerada para o real em tempo real. Ao longo dos anos, Grin formou uma equipe de especialistas e especialistas dedicados, incluindo os envolvidos na pesquisa original da University of Washington, bem como especialistas em IA da Carnegie Mellon University e especialistas do setor de grande tecnologia.

A ideia da mpathic surgiu quando Grin e sua equipe perceberam o valor comercial da escuta empática: “Poderíamos criar uma API que analisasse instantaneamente qualquer comunicação e a tornasse mais empática, independentemente do caso de uso?”

A equipe construiu alguns dos primeiros modelos da mpathic usando dados coletados do Empathy Rocks, um jogo de treinamento de empatia. No jogo, terapeutas, incluindo membros da Linha de Crise do Estado de Idaho e do Serviço de Saúde Indígena da Califórnia, respondiam aos usuários anônimos a partir de dados em fóruns públicos com empatia e classificavam as declarações uns dos outros. Eles receberam educação continuada para jogar esses jogos. “Tivemos grupos muito diversos de pessoas construindo esses modelos, disponibilizando essas informações via crowdsourcing”, explica Grin.

À medida que a mpathic continua evoluindo e ampliando suas capacidades, a startup agora tem mais de 200 modelos diferentes de comportamentos de comunicação com dicas e sugestões, incluindo como melhorar a colaboração e o compartilhamento de poder, e ouvir com mais precisão usando reflexões e perguntas abertas. A empresa também mede métricas mais inconscientes do alinhamento humano, como a sincronia do estilo de linguagem, que foram descobertas na pesquisa de Grin como mais preditivas de avaliações objetivas de empatia do que outras habilidades. “O objetivo não é substituir a experiência humana”, diz a Dra. Amber Jolley-Paige, vice-presidente de produtos clínicos, “mas sim aprimorá-la”.

Com uma abordagem personalizada e flexível, a mpathic usa análises e métricas para apoiar as necessidades específicas e os KPIs dos clientes, seja qual for o setor. Atualmente, ela oferece um conjunto de produtos baseados em IA: a API principal da mpathic, a mConsult, e a mTrial. A API principal se integra a outros softwares, analisando as comunicações e propondo sugestões viáveis. Por exemplo, quando a mpathic usou sua API para analisar entrevistas de recrutamento para diferentes empresas, descobriu que aquelas que receberam feedback empático tiveram um aumento de 8% na aceitação dos candidatos. A mConsult fornece recomendações e treinamento imediatos ao revisar gravações de áudio ou vídeo, enquanto a mTrial simplifica os ensaios clínicos, aprimorando a qualidade dos dados e garantindo cuidados consistentes, ao mesmo tempo em que reduz proativamente os riscos e facilita as workloads dos profissionais médicos.

A jornada da mpathic não mostra sinais de desaceleração. Para alcançar melhor sua meta de melhorar a comunicação humana, a equipe está expandindo sua API para abordar especificamente diversos comportamentos culturais e orientar fornecedores na adaptação cultural.

A cultura pode afetar a forma como as pessoas se comunicam de várias maneiras. Por exemplo, isso pode afetar os estilos de comunicação, a forma como as pessoas fornecem informações e suas atitudes em relação aos conflitos. “Com a mpathic, temos a capacidade, como nunca antes, de criar mais empatia nas interações com a saúde e imaginar um futuro em que possamos aproveitar a IA para melhorar a equidade na saúde”, diz a Dra. Alison Cerezo, chefe de pesquisa e equidade na saúde.

A startup criou dados de treinamento de um grupo diversificado de diferentes gêneros, culturas e origens para ajudar a reduzir o preconceito de IA. “Muitos dos problemas que você vê com o viés da IA se resumem a modelos criados a partir de dados coletados de apenas uma ou duas origens e à falta de compreensão da experiência de vida das pessoas que esses modelos afetarão”, explica Grin. A mpathic garante que a criação, o refinamento e a implantação de seus modelos regularmente com atenção e alinhamento a uma estrutura ética de IA.

No futuro, a equipe da mpathic planeja continuar desenvolvendo ferramentas de IA que reconheçam os pontos de vista diferenciados e diversificados que estão presentes em todas as interações humanas. “Não há limite para o potencial dessa tecnologia de treinar alguém a ouvir com empatia”, diz Grin.

Para escalar sua plataforma, a mpatic precisava de uma infraestrutura robusta. A AWS forneceu uma base confiável e sólida para a mpathic crescer e inovar com segurança. “Desenvolvemos na AWS para nos ajudar a escalar de maneira eficaz e atender às necessidades dos nossos clientes de forma rápida e perfeita”, diz Grin. “Somos uma startup relativamente pequena para atender aos clientes em todo o mundo. A capacidade de dizer aos nossos clientes que podemos hospedar dados onde quer que eles estejam no mundo é incrível, e isso não seria possível sem a AWS.” A mpathic usa a AWS para todos os componentes básicos da plataforma, incluindo infraestrutura de computação, armazenamento e rede, garantindo transferência e armazenamento seguros de dados entre países.

Além da tecnologia, a colaboração entre a mpatic e a AWS foi construída com base em um compromisso compartilhado de ajudar a empresa a atingir suas metas. “Há um grau de interesse e apoio realmente impressionante, especialmente vindo de uma organização tão grande”, diz Danielle. “Não se trata apenas da tecnologia, mas também das conexões.”

“A AWS também trabalhou muito destacando mulheres fundadoras, o que eu acho ótimo”, acrescenta Megan Greenlaw, vice-presidente de ciências biológicas e inteligência artificial psicodélica. “Para mim, isso significa uma mudança que está acontecendo no empreendimento. O fato de uma empresa poder arrecadar mais de USD 10 milhões e de 90% desses cheques serem emitidos por mulheres é excelente”, diz Grin.