Tamaño del mercado de detección y reconocimiento de emociones: por componente, por tecnología, por modo de implementación, por aplicación, pronóstico de crecimiento (2025-2034)

Detección y reconocimiento de emociones tamaño del mercado

El tamaño del mercado mundial de detección y reconocimiento de emociones se estimó en USD 29.500 millones en 2024. Se espera que el mercado crezca de USD 33,4 mil millones en 2025 a USD 99,3 mil millones en 2034, a una CAGR de 12,9%.

• La industria de detección y reconocimiento de emociones está creciendo rápidamente debido a la integración de las tecnologías de inteligencia artificial, aprendizaje automático y detección multimodal. Esta innovación mejora la precisión y las propiedades en tiempo real, que es importante para aplicaciones en los sectores de salud, automoción, retail y seguridad de EDR.
• La demanda se alimenta con casos de uso prolongado, incluyendo monitoreo de salud mental, seguridad del conductor, marketing personal y cumplimiento de la ley. La opinión pública estadounidense sobre el reconocimiento facial es una técnica clave importante que se mezcla el 46% de las opiniones utilizan positivamente para beneficios sociales más amplios de la policía, como la búsqueda de personas desaparecidas y la resolución de delitos, mientras que el 27% lo ve negativamente, y refiriéndose a preocupaciones sobre posibles prejuicios contra la vigilancia y las comunidades minoritarias.
• Están surgiendo formación y certificación para profesionales de la EDR, proveedores e iniciativas educativas con moralidad AI, privacidad de datos y preocupaciones sociales para centrarse en la integración del sistema para abordar las preocupaciones sociales y asegurar una distribución responsable.
• América del Norte lidera el mercado de detección y reconocimiento de emociones con fuertes investigaciones de IA, las aplicaciones del sistema de salud y la innovación de los vehículos automotores, con los debates públicos en curso, utilizando tecnología y formando marcos regulatorios.
• Asia-Pacífico es la región de crecimiento más rápido, apoyada por iniciativas e inversiones digitales gubernamentales en las start-ups de AI en países como China, India y Corea del Sur.
• Europa está experimentando datos estrictos sobre normas estrictas de privacidad y seguridad para los vehículos automotores y aumenta el uso de EDR en el sistema de atención de la salud. El mercado de detección y reconocimiento de emociones (EDR) se mueve rápidamente debido a la integración de la IA, el aprendizaje automático y las tecnologías de detección multimodal. Esta innovación mejora la precisión y las propiedades en tiempo real, que es importante para aplicaciones en los sectores de salud, automoción, retail y seguridad de EDR.

Emotion Detection and Recognition Market Trends

• Los sistemas de reconocimiento emocional multimodal ganan tracción y combinan expresiones faciales, tonos de voz y análisis emocional basado en la lección para una mejor precisión. Empresas como Affectiva y Realeyes han integrado estos sistemas en vehículos automotores y plataformas de pruebas de medios. Las empresas se benefician de una visión emocional más generalizada del modo ambiental e interacción.
• El sistema de atención de la salud, el sector automotriz y minorista amplía la adopción de sobrios y utiliza análisis emocionales para aumentar la calidad de la seguridad, el compromiso y el servicio. Por ejemplo, fabricantes de automóviles como Hyundai están pilotando emociones de monitoreo para apoyar los sistemas de atención del conductor. En el sistema de atención de la salud, las herramientas de detección de herramientas se integran en la aplicación de salud mental para la vigilancia continua.
• La integración de dispositivos utilizables e inteligentes está aumentando, con un seguimiento emocional a través de sensores en relojes, auriculares y aplicaciones móviles. Apple y Fitbit están buscando emoción AI en datos biométricos y relacionados para el seguimiento de salud y estado de ánimo. La inactividad y la detección en tiempo real de los casos de bienestar y productividad del consumidor han sido esta tendencia.
• Los sectores de la experiencia y la educación del cliente están adoptando la IA emocional, usándola para analizar reacciones y personalizar respuestas en interfaces digitales. Los centros de llamadas y las plataformas de aprendizaje electrónico utilizan la detección de emociones faciales y basadas en voz para ajustar scripts, tono y entrega de contenidos. Esto permite optimizar el rendimiento y el seguimiento de la satisfacción del usuario.
• Los casos de uso para gobiernos y empresas se están ampliando, especialmente en vigilancia, análisis del personal y transporte de proveedores públicos. El equipo para medir las emociones con la atención se utiliza en la seguridad del aeropuerto, en los quioscos de proveedores minoristas y para supervisar el compromiso de la habitación escolar. Las implementaciones se centran en el análisis de seguridad, rendimiento y retroalimentación del consumidor dentro de escenarios en vivo.

Análisis del mercado de detección y reconocimiento de emociones

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Basado en componente, el mercado de detección y reconocimiento de emociones se divide en hardware, software y servicio. El segmento de software dominó el mercado de detección y reconocimiento de emociones con una proporción del 46% y se espera que crezca en un CAGR del 3,8% durante el período de previsión.

• El segmento de software incluye plataformas de reconocimiento emocional, análisis de expresión facial, análisis de voz y sistemas multimodales de inteligencia artificial que procesan e interpretan datos emocionales. Este segmento es combustible para avances en AI, aprendizaje automático y tratamiento de lenguaje natural, con plataformas introducidas por empresas como Microsoft, IBM y Affectiva.
• Las soluciones de software permiten aplicaciones de gestión de la experiencia del cliente, monitoreo de salud mental y detección de seguridad. Se estima que el segmento de software experimentará un fuerte crecimiento durante el período de previsión con una innovación continua en el modelo AI y con una mayor adopción en las áreas.
• El segmento de hardware incluye sensores, cámaras y dispositivos de desgaste necesarios para capturar datos emocionales. El aumento de este segmento se inspira en la creciente distribución de sensores avanzados en vehículos automotores, equipos de vigilancia para servicios de salud y electrónica de consumo. Empresas como Apple y Fitbit integran sensores biométricos con capacidades para detectar emociones en equipos portátiles. Se espera que el segmento de hardware aumente continuamente hasta 2034, ya que la demanda de recopilación de datos biométricos en tiempo real y preciso en las industrias está aumentando.

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Basado en la tecnología, el mercado de detección y reconocimiento de emociones se segmenta en reconocimiento facial, reconocimiento del habla, aprendizaje automático " inteligencia artificial (ai), análisis biométricos y reconocimiento de patrones " . El segmento de reconocimiento facial llevó a la detección de emociones y el mercado de reconocimiento a un 27% de cuota de mercado y se espera que crezca en una CAGR de más del 10,7% de 2025 a 2034.

• Face identification led the EDR market in 2024, which wasspir by safety, motor vehicles and retail. Las tecnologías que analizan las expresiones faciales permiten el sistema de monitoreo del conductor, el análisis de la gestión del cliente y detectar el sentido de la verdad utilizado en la vigilancia de la seguridad pública. Empresas como Affectiva y Kairos ofrecen soluciones integradas de identificación facial en equipos de consumo y plataformas corporativas. Se espera que este segmento mantenga un crecimiento constante hasta 2034 a medida que se desarrolle la mejora del hardware y la privacidad.
• El reconocimiento de voz es un segmento emergente, que recibe tracción de aplicaciones en centros de atención al cliente, atención médica y asistentes virtuales. El análisis de emociones basado en el habla ayuda a detectar el estrés, los cambios en el estado de ánimo y el nivel de compromiso analizando el tono, el tono y el movimiento. Empresas como Microsoft y Amazon ofrecen Speech API a medida que los clientes aumentan la gestión de experiencias y la salud de las telecomunicaciones. Se espera que este segmento crezca rápidamente a medida que la interfaz de voz se generalice más en las industrias.
• Machine learning and artificial intelligence (AI) forms the backbone of many EDR systems and is important for explaining complex feeling from many sources. Los modelos AI permiten el reconocimiento de emoción multimodal mezclando la voz facial, novedosa y la entrada biométrica para mejorar la precisión.
• Empresas como IBM y Google lideran el desarrollo de plataformas Adaptive AI que apoyan el análisis en tiempo real y aplicaciones individuales. Se espera que este segmento vea una expansión significativa, que se inspira en los avances en el aprendizaje profundo y aumenta en el sistema de atención de la salud, los vehículos de comercialización y seguridad.

Basado en el modo de implementación, el mercado se segmenta en base a la nube y en locales. Se espera que el segmento basado en la nube domine el mercado de detección y reconocimiento de emociones, ya que la necesidad de gestionar datos emocionales en tiempo real y de múltiples fuentes en entornos distribuidos exige soluciones escalables, rentables y fácilmente integradas.

• Las soluciones de EDR basadas en la nube son preferidas debido a su escalabilidad, bajo costo previo y acceso a lugares. Estas plataformas permiten el análisis emocional en tiempo real, CRMs, HRMS y sistemas de monitoreo para apoyar la integración sencilla y la distribución externa. Vendedores como Microsoft Azure y AWS ofrecen APIs de emoción costosas en la nube que pueden ser escaladas rápidamente, dependiendo de la necesidad de uso. Las PYME y las empresas multinacionales se adoptan de manera prominente durante el comercio minorista, la educación, la atención de la salud y el entretenimiento, y buscan una distribución rápida y acceso mundial.
• A medida que los modelos AI crecen en complejidad, las plataformas de nube permiten actualizaciones continuas, procesamiento centralizado de datos e información controlada por AI sin necesidad de infraestructura local. Se espera que este segmento use fuertes adopciones, especialmente varios clientes de la industria que digitalicen la conexión, los servicios de salud mental y el monitoreo de vehículos.
• La serie de sesiones sobre los locales es adoptada principalmente por organizaciones que requieren una alta seguridad de datos, el cumplimiento reglamentario y la infraestructura local. Las agencias públicas, defensa, banca e importantes instituciones públicas prefieren el despliegue de EDR en la novela para mantener el control de datos emocionales y biométricos sensibles. Estas empresas suelen incluir avanzados sistemas de reconocimiento facial y voz integrados con servidores locales.

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Estados Unidos domina el mercado norteamericano de detección y reconocimiento de emociones con un 85% de participación y genera ingresos de USD 9.8 mil millones en 2024.

• Estados Unidos sigue siendo el mercado dominante en América del Norte, apoyado por la alta colocación de emociones AI en el sistema de atención de la salud, la experiencia del cliente, la seguridad de los vehículos de seguridad, la tecnología educativa y el análisis minorista. Grandes esfuerzos utilizan el reconocimiento emocional multimodal para adaptar el cuidado del paciente, adaptar los servicios digitales, supervisar la vigilancia del conductor y evaluar el compromiso del estudiante en el entorno de aprendizaje distante.
• Los proveedores de tecnología como Microsoft, IBM, Amazon Web Services (AWS) y Apple siguen liderando el desarrollo de plataformas e Integración Empresarial. Estas empresas ofrecen APIs de Emotion Analytics, herramientas de computación Edge y modelos de IA centrados en la nube construidos en dispositivos y plataformas corporativas.
• Iniciativas federales como National Ai Research Resource (Narr) e Inteligencia Artificial (2023) sobre desarrollo seguro, seguro y fiable y ayuda a configurar prácticas de inteligencia artificial responsables. Redes de salud, organizaciones públicas y departamentos de transporte prueban emociones Unidades de inteligencia artificial para el diagnóstico de salud mental, detección de seguridad y diseño de políticas conductuales.
• Gradualmente, la adopción en Canadá aumenta, especialmente en iniciativas inteligentes de infraestructura, iniciativas de salud pública y programas educativos. Emotions AI se utiliza para modernizar los bucles de retroalimentación para los servicios gubernamentales, mejorar el compromiso de aprendizaje en línea y mejorar los sistemas de soporte para pacientes.

Se espera que el mercado de detección y reconocimiento de emociones en el Reino Unido experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.

• Europa es el segundo mercado regional más grande a nivel mundial, aproximadamente el 24% de la cuota total de mercado en 2024, con un CAGR estimado de 12,7% a 2034. impulsada por avances en evaluaciones basadas en la inteligencia artificial, énfasis en herramientas éticas y compatibles con el GDPR, e iniciativas de digitalización dirigidas por el gobierno en salud, servicios públicos y gestión de la fuerza laboral.
• El Reino Unido lidera el mercado de detección y reconocimiento de emociones, apoyado por la integración de la IA en áreas como el sistema de atención médica (especialmente en el NHS), educación y servicio al cliente. Las herramientas EDR se utilizan rápidamente para supervisar el bienestar del paciente, el seguimiento de las clases remotas y el análisis emocional en los centros de contacto. La adopción de empresas está en consonancia con los marcos de implementación de IA y las ofertas de proveedores con los estándares de TI del sector público del Reino Unido. Los casos de uso incluyen el seguimiento de las expresiones faciales y la detección de sentimientos de habla en las plataformas de análisis de llamadas corporativas.
• Alemania y Francia han visto una mayor adopción de herramientas de reconocimiento de emociones seguras y compatibles con el GDPR. Las grandes empresas y agencias públicas de ambos países utilizan sistemas EDR para la detección de reclutamiento, monitoreo de la seguridad del conductor y evaluación de la salud conductual. La integración de software EDR con grandes sistemas HCMS y ERP como SAP Successfactors, Workday y Oracle HCM Clouds es una tendencia importante. En los dos países, la demanda es particularmente fuerte para los sistemas multilingües locales de acogida de inteligencia artificial que cumplen las normas nacionales de seguridad de los datos.

Se espera que el mercado de detección y reconocimiento de emociones en la India experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.

• El Asia Pacífico es el mercado regional de mayor crecimiento, que representa alrededor del 22% de los ingresos mundiales en 2024, y se estima que 2034 se expanden con un 16% de CAGR. El crecimiento se alimenta por la transformación digital en industrias clave, una infraestructura digital móvil y un mayor despliegue de analíticas de emociones impulsadas por AI en la contratación, educación, seguridad pública y participación de los clientes.
• India es el país de crecimiento más rápido de la región, que se inspira en la iniciativa nacional que Skill India Digital, Digital India y National Career Service (NCS). Emotions AI se utiliza rápidamente en flujos de trabajo, evaluación de empleados y servicios de TI, BPO y programas de empleo del sector público. Plataformas de RRH basadas en la nube como Zoho Recruit y Darwinbox han integrado las herramientas de reconocimiento emocional para analizar el comportamiento, el nivel de estrés y la entrevista del candidato. Los programas de capacitación respaldados por el Gobierno y las asignaciones de conocimientos digitales también aceleran la adopción en la educación a distancia.
• China y Japón representan mercados maduros con tendencias de aplicación separadas. En China, el comercio electrónico, el monitoreo inteligente, el aprendizaje en línea y los sistemas de monitoreo urbano se detectan a escala. Plataformas domésticas como SenseTime, iFlytek y Tencent AI Lab en tiempo real facial y sentimientos de voz conducen a herramientas de desarrollo, que a menudo se incrustan en aplicaciones como WeChat y sistemas de retail inteligentes.

Se espera que el mercado de detección y reconocimiento de emociones en los Emiratos Árabes Unidos experimente un crecimiento significativo y prometedor entre 2025 y 2034.

• La cuota de mercado de Medio Oriente " África (MEA) contribuyó alrededor del 7% del mercado mundial de detección y reconocimiento de emociones en 2024, y se espera que el crecimiento esté en una CAGR de 13,8% de 2024 a 2034. UAE es un líder regional en la adopción de EDR, impulsado por su estrategia nacional de IA 2031 e invertido en Smart City Infrastructure. Las herramientas de reconocimiento emocional se utilizan en el monitoreo público, la seguridad del aeropuerto y la atención de salud inteligente. Los programas piloto respaldados por el Gobierno se han integrado en los servicios de transporte y sin utilidad y en el análisis facial en los sistemas de respuesta al cliente.
• Emotions AI son apoyados por la Iniciativa Digital bajo la Autoridad de Datos saudíes y AI (SDAIA). Las herramientas de EDR se utilizan rápidamente en plataformas educativas, distribución de servicios públicos y análisis de participación civil. Las instituciones públicas y los proveedores corporativos trabajan juntos para crear equipos de IA en lengua árabe adaptados a sistemas gubernamentales a gran escala.
• Sudáfrica como la economía más avanzada de las subciudades africanas, Sudáfrica refleja la creciente demanda de EDR en la esfera de la vigilancia de los servicios de salud, el análisis de seguridad y la gestión de los recursos humanos. Hospitales públicos y servicios de salud mental prueban discursos y equipos basados en la cara para evaluar el estrés y el bienestar emocional. La adopción del sector privado en la banca, las telecomunicaciones y las ventas al por menor aumenta en la interacción con el servicio al cliente.

Se espera que el mercado de detección y reconocimiento de emociones en Brasil experimente un crecimiento significativo y prometedor de 2025 a 2034.

• Brasil es el mercado líder en la región, inspirado en el compromiso de clientes compatibles con AI, el análisis conductual y el aumento de las inversiones en plataformas de software corporativo. Los cambios digitales en áreas como la banca, el retail y la salud han motivado a EDR a utilizar centros de contacto para la optimización, el análisis de sentimientos y el bienestar de los empleados. Public-Private Partnership promueve la adopción de AI, mientras que las empresas técnicas locales integran el reconocimiento de las emociones en el equipo de gestión laboral y las plataformas de aprendizaje electrónico.
• México y Colombia son los mercados de desarrollo más importantes, utilizando soluciones de empleo basadas en voces, evaluaciones virtuales y centros de atención al cliente y comercio electrónico al utilizar el seguimiento de emociones compatible con voz. Las pequeñas y medianas empresas utilizan herramientas de EDR ligeras y compatibles con la nube para plataformas móviles y flujos de trabajo digitales a bordo. La demanda también está creciendo de proveedores de EdTech y Telehealth, que buscan funciones de análisis de compromiso y detección de humor para usuarios externos.
• En economías emergentes como Chile, Argentina y Perú, existe una demanda creciente de plataformas bilingües y extensión de infraestructuras en la nube. También existe una iniciativa nacional para mejorar las habilidades digitales y automatizar el sector público. En estos países están disponibles todas las herramientas de participación de los empleados, las plataformas técnicas de contratación inicial y el reconocimiento emocional en aplicaciones de aprendizaje virtual. Los centros de innovación que obtienen dinero del gobierno ayudan a las empresas locales a encontrar soluciones de IA. Uno de estos centros es Bhavna-Conscience Technologies.

Emotion Detection and Recognition Market Share

• Las 7 principales empresas de la industria de detección y reconocimiento de emociones son Microsoft, Amazon (AWS), Google (Alphabet), IBM, Apple, Verint y Uniphore aportando alrededor del 32,9% del mercado en 2024.
• Microsoft proporciona principalmente EDR a través de sus servicios cognitivos Azure, incluyendo identificación facial, emociones del habla y detección de emociones. La fuerza de la empresa radica en su integración corporativa, que cuenta con equipos incorporados en plataformas de productividad como Teams y Dynamics 365. Las soluciones de Microsoft se adoptan con seguridad debido a la seguridad de las comunidades de datos y las instalaciones de cumplimiento en los servicios estatales, educativos y de salud. La infraestructura global de la nube proporciona un fuerte acceso geográfico, aunque se enfrenta a la competencia en la amplitud y flexibilidad de precios de AWS y Google.
• AWS proporciona funcionalidad EDR a través del análisis facial, detección de emociones basadas en voz, y servicios como Amazon Rekognition y Amazon Transcribe usados para la videovigilancia en tiempo real. La fuerza de Amazon incluye escalabilidad, integración de aprendizaje profundo y API amigables con el desarrollador que apoyan la distribución en industrias incluyendo retail, seguridad y centros de clientes. La plataforma es ampliamente utilizada en América del Norte y partes de APAC. AWS se enfrenta a un mayor escrutinio sobre el uso del reconocimiento facial bajo vigilancia pública, causando una adopción lenta en algunos mercados regulados.
• La herramienta Google EDR se distribuye principalmente a través de Google Cloud AI y Vertex AI, que beneficia a las expresiones faciales, las capacidades de reconocimiento de voz y emoción con fortalezas en reconocimiento de emoción multimodal. La fuerza principal es el procesamiento del lenguaje natural y el desarrollo del modelo de IA, que cuenta con el apoyo de la formación de datos a gran escala. Google está especialmente dirigido a sectores de tecnología, educación y publicidad en América del Norte y Europa. Aunque Google tiene fuertes capacidades de inteligencia artificial, la adopción en áreas fuertemente reguladas es moderada debido a la personalización limitada a nivel empresarial en comparación con IBM o Microsoft.
• IBM Watson proporciona emoción AI a través de la comprensión del lenguaje natural y Watson Tone Analyzer, que consiste en la integración con sistemas que apoyan la interpretación de texto, voz y curiosidades faciales. La empresa se centra en empresas y clientes del sector público, especialmente en servicios sanitarios, gubernamentales y financieros. IBM se diferencia con un fuerte énfasis en la gestión de riesgos, AI ética y opciones de premisa. Sin embargo, la detección de emociones y el reconocimiento de la agilidad del mercado a veces se limita por ciclos de ventas más largos y mayor complejidad de la implementación que los primeros competidores en la nube.
• Apple integra las características de EDR a nivel de dispositivos, principalmente a través de sensores biométricos y características de contenido de emoción en dispositivos portátiles y móviles. Las aplicaciones incluyen seguimiento de estado de ánimo, monitoreo y mejora del reconocimiento facial dentro de iOS. El enfoque de Apple se centra en la salud del consumidor y la experiencia del usuario en lugar de soluciones a escala empresarial. Su ecosistema cerrado y fuerte posición de privacidad son diferenciadores clave pero limitan su expansión en casos de uso comercial extenso debido a la limitada integración de terceros.
• Verint proporciona contactos con el cliente, análisis de voz y soluciones de reconocimiento de emociones enfocadas para el rendimiento del centro de contacto. La solución está dirigida a empresas interesadas en mejorar el servicio al cliente a través de la visión de emoción. La fuerza de Verint reside en la optimización de la fuerza laboral y el análisis de respuesta en tiempo real. La compañía tiene una fuerte presencia en Norteamérica y Europa, especialmente en telecomunicaciones y servicios financieros. El modelado de IA es centrado en la nube en las plataformas CX, pero enfrenta desafíos actuales de innovación limitada.
• Uniphore proporciona inteligencia artificial conversacional y reconocimiento de emociones a través de sus plataformas U-Nalyze y U-self Serve, dirigidas a centros de llamadas y comunicaciones empresariales. La empresa utiliza análisis de emoción del habla en tiempo real para mejorar el rendimiento del agente y la satisfacción del cliente. Su fuerza principal es integrar señales emocionales con la automatización impulsada por NLP. Con una creciente adopción en telecomunicaciones y salud, Uniphore gana tracción en Asia-Pacífico y Oriente Medio. Sin embargo, compite con plataformas más grandes que ofrecen sistemas de análisis más extensos.

Emotion Detection and Recognition Market Companies

Los principales jugadores que operan en la industria de detección y reconocimiento de emociones son:

• Apple
• Amazon (AWS)
• Google (Alfabet)
• IBM
• Entropik
• Kairos AR
• Microsoft
• Realeyes
• Ojo inteligente (Affectiva)
• Verdura
• Uniphore
• Microsoft, Amazon y Google han llevado a servicios integrados de habla AI como nube empresarial y proveedores de plataforma AI. Microsoft Azure se beneficia de AI y Cognitive Services, que está distribuyendo herramientas de reconocimiento de emociones faciales y de habla escalables, que son ampliamente adoptadas por sectores de salud, atención al cliente y seguridad. Amazon Web Services (AWS) proporciona una suite con Rekognition y Comprehend impulsado por AI, dirigida a grandes empresas que requieren soluciones flexibles en la nube a gran escala. Las plataformas de aprendizaje automático y AI de Google ofrecen detección de emociones multimodales, centrándose en la integración en industrias incluyendo análisis en tiempo real y sectores minoristas y automotrices, procesamiento de datos faciales, de habla y de comportamiento.
• IBM y Apple ofrecen tecnologías que detectan sentimientos especiales con diferente enfoque. El ecosistema de IBM Watson AI contiene análisis de emociones incorporados en aplicaciones de gestión y vigilancia de la experiencia del cliente para la atención médica. Apple integra funciones biométricas y emocionales en dispositivos de consumo tales como wearables que permiten capturar datos fisiológicos y emocionales en tiempo real, con aplicaciones en bienestar y salud personal.
• Verint y Uniphore se centran principalmente en la IA Conversacional y el compromiso con el cliente, agregando reconocimiento de emoción del discurso con análisis para mejorar las operaciones del centro de llamadas y el rendimiento virtual del asistente. Verint ofrece soluciones para servicios financieros, telecomunicaciones y sectores gubernamentales, mientras que Uniphore destaca la automatización de servicios al cliente impulsada por AI en mercados emergentes y desarrollados.

Emotion Detection and Recognition Industry News

• En diciembre de 2024, Google introdujo la familia modelo PaliGemma 2, capaz de generar capciones de imagen e identificar acciones y emociones después de un ajuste fino. Construido en la serie de modelos abiertos Gemma 2, el sistema permite la interpretación de emoción a nivel de escena. Esta versión posiciona a Google en el espacio AI de emoción visual, aunque ha planteado preocupaciones éticas de expertos en cuanto a la exactitud y las implicaciones del reconocimiento emocional automatizado.
• En noviembre de 2024, Uniphore y Konecta anunciaron una alianza estratégica global para ofrecer soluciones de IA específicas para la industria centradas en la experiencia del cliente (CX) y la transformación digital. La asociación integra la plataforma AI empresarial de Uniphore con las operaciones CX de Konecta, permitiendo interacciones hiperpersonalizadas, detección de emociones en tiempo real y un modelo híbrido de agentes humanos y digitales. La colaboración apunta a 500 millones de dólares en ingresos durante cinco años, centrándose en los mercados de Estados Unidos y Reino Unido.
• En octubre de 2024, Affectiva renovó su asociación de tres años con Kantar para avanzar en la codificación facial y las ideas emocionales en la publicidad y la investigación mediática. La colaboración fortalece el papel de Affectiva como proveedor principal de Emotion AI para la base global de clientes de Kantar, apoyando las pruebas digitales y storyboard a través de la plataforma LINK+. La renovación permite un análisis más profundo de las respuestas al consumidor, reforzando el enfoque de ambas empresas en la innovación en la analítica mediática impulsada por emociones.
• En junio de 2024, el software de reconocimiento de imágenes de Amazon se implementó en ensayos de vigilancia AI en ocho estaciones de tren del Reino Unido, incluyendo Londres Euston y Manchester Piccadilly. El sistema analiza las caras de los pasajeros para estimar la edad, el género y las emociones, además de detectar riesgos de seguridad. Las pruebas, lideradas por Network Rail, destacan la participación de Amazon en la integración de la IA basada en la nube en el monitoreo de infraestructura pública.
• En agosto de 2023, Apple recibió patente de EE.UU. 11727718 para un módulo de autenticación biométrica diseñado para dispositivos MacBook, lo que permitió el reconocimiento facial a través de un sensor compacto de tocado. El mismo día, publicó la aplicación de patente 11727724 para el software de detección de emociones, que estima las emociones faciales e integra la salida en avatares utilizando redes neuronales convolutivas. Ambos archivos resaltan el continuo desarrollo de Apple en la computación biométrica y afectiva mientras se hace referencia al cumplimiento de las normas de privacidad.

El informe de detección y reconocimiento de emociones incluye una cobertura profunda de la industria con estimaciones " en términos de ingresos ($ Mn/Bn) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos:

Mercado, por componente

• Hardware
  • Cámaras
  • Sensores
  • Wearables
• Software
  • Software de reconocimiento de expresión facial
  • Software de reconocimiento de voz
  • Software de reconocimiento de Gesture
  • Biometría y biosensores
• Servicios
  • Consultoría
  • Integración
  • Apoyo y mantenimiento

Market, By Technology

• Reconocimiento facial
• Reconocimiento del discurso
• Aprendizaje de máquina & Inteligencia Artificial (ai)
• Análisis biométrico
• Reconocimiento de patrones " Analytics

Market, Deployment Mode

• Cloud-based
• Locales
• híbrido

Mercado, por aplicación

• Atención médica y sanitaria
• Interacción Humano-Computer (HCI)
• Marketing y Publicidad
• Seguridad y Vigilancia
• Educación
• Juegos y entretenimiento interactivo
• Robotics and Wearable Technology

La información mencionada se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • Estados Unidos
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • UK
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Rusia
  • Nordics
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Australia
  • Corea del Sur
  • Asia sudoriental
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
• MEA
  • Sudáfrica
  • Arabia Saudita
  • UAE