Di bidang pendidikan, AI multimodal juga menawarkan potensi besar. Robot sosial dapat digunakan untuk mengajar anak-anak dengan kebutuhan khusus, seperti autisme, dengan merespons ekspresi wajah mereka dan menyesuaikan interaksi untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih inklusif dan personal. Penelitian oleh O'Reilly et al. (2021) menunjukkan bahwa robot sosial dapat meningkatkan keterlibatan anak-anak dalam kegiatan belajar, berkat kemampuan mereka untuk merespons sinyal emosional secara langsung.
2. Kesehatan Mental dan Psikologi
AI multimodal juga berpotensi besar dalam mengubah cara kita mendekati perawatan kesehatan mental. Salah satu aplikasi utama adalah dalam deteksi dini gangguan psikologis seperti kecemasan, depresi, atau stres. Dengan menggunakan analisis multimodal dari suara, ekspresi wajah, dan pola bahasa, AI dapat membantu profesional kesehatan mental dalam mendiagnosis kondisi pasien dengan lebih akurat dan lebih cepat. Teknologi ini memungkinkan terapi yang lebih responsif, yang dapat disesuaikan dengan kondisi emosional pasien pada setiap sesi.
Salah satu contoh yang sudah ada adalah Woebot, sebuah aplikasi berbasis AI yang menggunakan percakapan teks dan analisis suara untuk memberikan dukungan psikologis bagi individu yang mengalami kecemasan atau depresi. Woebot tidak hanya menganalisis kata-kata yang digunakan dalam percakapan, tetapi juga mampu mengidentifikasi perasaan yang mendasari berdasarkan pola suara dan perubahan dalam ekspresi wajah pengguna melalui kamera perangkat. Dalam studi yang dilakukan oleh Fitzpatrick et al. (2017), hasil menunjukkan bahwa penggunaan Woebot dapat mengurangi tingkat kecemasan pada pengguna hingga 25% dalam periode empat minggu.
Lebih jauh lagi, penelitian terbaru menunjukkan bahwa AI multimodal dapat membantu mengidentifikasi gejala awal gangguan mental yang sering terlewatkan dalam konsultasi tatap muka. Misalnya, analisis suara dapat mendeteksi perubahan nada suara yang sering terkait dengan perasaan cemas atau depresi, sementara analisis ekspresi wajah dapat menunjukkan tanda-tanda stres yang mungkin tidak terungkapkan secara verbal. Teknologi ini menawarkan potensi untuk mendeteksi gejala yang lebih halus dan memberikan intervensi lebih cepat, yang dapat mengarah pada perawatan yang lebih efektif.
3. Keamanan dan Analisis Risiko
Di luar sektor kesehatan, salah satu aplikasi masa depan yang menarik untuk AI multimodal adalah dalam bidang keamanan dan analisis risiko. Dengan kemampuan untuk membaca ekspresi wajah, suara, dan perilaku tubuh, AI dapat digunakan untuk mendeteksi potensi ancaman atau kebohongan dalam situasi yang penuh ketegangan, seperti dalam interogasi atau wawancara investigasi. Teknologi pengenalan emosi berbasis multimodal ini dapat mendeteksi perbedaan halus dalam ekspresi wajah atau nada suara yang dapat mengindikasikan kebohongan atau ketegangan, sehingga memberikan wawasan lebih dalam kepada pihak yang melakukan penyelidikan.
Salah satu aplikasi AI multimodal yang sudah ada di bidang ini adalah sistem pengenalan emosi yang digunakan dalam analisis forensik. Misalnya, di beberapa bandara, AI multimodal digunakan untuk memindai wajah penumpang dan mendeteksi emosi seperti ketegangan atau kecemasan, yang dapat mengindikasikan potensi ancaman. Teknologi ini, yang sudah digunakan di beberapa negara, dapat mendeteksi ketegangan emosional hanya dalam beberapa detik setelah interaksi, memberikan wawasan yang lebih baik untuk tindakan pencegahan lebih lanjut.
Selain itu, analisis multimodal juga digunakan dalam evaluasi risiko di sektor perbankan dan asuransi. Dengan memproses data yang mencakup ekspresi wajah, nada suara, dan respons verbal individu, sistem AI dapat menilai apakah individu berbohong atau berpotensi menyembunyikan informasi penting yang mempengaruhi proses klaim atau evaluasi risiko. Dalam studi yang dilakukan oleh Zhang et al. (2020), ditemukan bahwa penggunaan AI multimodal dalam wawancara dapat meningkatkan tingkat deteksi kebohongan hingga 20% dibandingkan dengan wawancara tradisional yang hanya mengandalkan pengamatan langsung.
4. Peningkatan Layanan Pelanggan dengan Chatbot Empatik
Layanan pelanggan akan menjadi lebih canggih dengan implementasi AI multimodal yang dapat merespons dengan tingkat empati yang lebih tinggi. Chatbot yang ada saat ini lebih banyak bergantung pada teks atau suara, tetapi dengan teknologi multimodal, chatbot masa depan akan mampu menilai dan merespons emosi pengguna melalui kombinasi suara, ekspresi wajah, dan konteks percakapan. Ini memungkinkan mereka memberikan solusi yang lebih tepat, bahkan dalam situasi yang rumit atau emosional, misalnya, dalam kasus keluhan pelanggan atau dukungan teknis.
