Ante el rápido avance, el servicio de IA está ganando atención como una nueva alternativa de cuidado, pero ha faltado datos objetivos sobre su efectividad real. En esta situación, WESEEKS llevó a cabo una investigación académica basada en datos operativos reales de su servicio de IA 'AI Family Safety Call', demostrando científicamente la efectividad del servicio al mostrar el potencial para la formación del ritmo diario y la detección de signos anormales en personas mayores.
La era del desarrollo: La necesidad del servicio de IA y el desarrollo del mercado
A medida que la población envejece rápidamente, el aislamiento y el cuidado de las personas mayores que viven solas han surgido como desafíos importantes para nuestra sociedad. La atención domiciliaria tradicional enfrenta limitaciones en términos de personal y costos, y los dispositivos de llamada de emergencia tienen la restricción de que las personas mayores deben reconocer los riesgos por sí mismas. En esta realidad, el servicio de IA permite un cuidado eficiente al permitir que las personas mayores simplemente reciban una llamada sin una instalación de dispositivo separada, mientras la IA verifica su alimentación, medicación y estado de ánimo, y entrega informes a sus familias.
Gracias a estas ventajas, el servicio de IA se opera activamente como un proyecto piloto en varios gobiernos locales, incluidos Seúl y Busan, y empresas privadas, incluida WESEEKS, están lanzando sucesivamente servicios relacionados, formando el mercado. Según las estadísticas relacionadas con el desarrollo publicadas por Statistics Korea en 2025, la población nacional de 65 años o más ha superado el 20% del total, y WESEEKS estima que el tamaño del mercado nacional de servicios de cuidado con IA a partir de 2025 creció un 38% en comparación con el año anterior, mostrando su tendencia de crecimiento.
Más allá de la satisfacción subjetiva: La efectividad del servicio probada por datos
Hasta ahora, la investigación sobre la efectividad del servicio de IA se ha centrado principalmente en la satisfacción subjetiva de los usuarios o en resultados cualitativos, como la 'reducción de la soledad' o el 'vínculo emocional'. Si bien estos fueron logros importantes, la evidencia objetiva con respecto a los cambios específicos que el servicio aporta a los niveles de vida diaria reales de las personas mayores era insuficiente. A medida que el mercado crece, se ha exigido una respuesta clara a la pregunta '¿Es realmente efectivo AI Safety Call?'
Para abordar esta brecha, WESEEKS se asoció con equipos de investigación liderados por el Profesor Hwang Sung-joo de la Universidad de Mujeres Ewha y la Profesora Choi Min-ji de la Universidad Inha, proporcionando datos operativos reales de su servicio 'AI Family Safety Call' para la investigación académica. El equipo de investigación se centró en verificar estadísticamente los cambios en la vida diaria de las personas mayores al analizar un total de 7.613 registros de llamadas utilizados por 547 personas mayores, recopilados durante 82 días de octubre a diciembre de 2025. Esto es significativo, ya que marca el primer intento de probar científicamente la efectividad del servicio basándose en datos reales, yendo más allá de estudios cualitativos anteriores.
Ritmos diarios creados por IA: Nuevas posibilidades para la detección de signos anormales
El hallazgo clave de este estudio es que la desviación estándar de los tiempos de respuesta disminuyó significativamente en el grupo que utilizó 'AI Family Safety Call' a largo plazo (Mann-Whitney p=0.002). Esto significa que, a diferencia de los grupos de usuarios a corto plazo donde los tiempos de respuesta se dispersaron en varias horas del día después de la suscripción al servicio, los grupos de usuarios a largo plazo mostraron una clara convergencia de las respuestas a horarios específicos. En otras palabras, los datos demostraron que la 'AI Safety Call' contribuye a formar un patrón regular en la vida diaria de las personas mayores, específicamente un ritmo diario, donde 'el teléfono suena a esta hora'.
A través de estos resultados, el equipo de investigación reveló que 'AI Safety Call' va más allá de simplemente aumentar la frecuencia de las llamadas; funciona integrando el momento en que las personas mayores reciben llamadas en su ritmo diario. Más importante aún, si se forma un patrón de respuesta estable, el momento en que ese patrón se rompe puede interpretarse como una señal anormal, sugiriendo la posibilidad de una gestión preventiva del aislamiento. Por ejemplo, si una persona mayor que normalmente recibe llamadas regularmente a las 9 AM no responde repetidamente, esto podría ser un indicador significativo de una alteración en su ritmo diario o una anomalía de salud, en lugar de solo una ausencia.
Este estudio sugiere la posibilidad de desarrollar un modelo de detección de anomalías basado en patrones de respuesta mediante la creación de perfiles individuales de tiempo de respuesta. Esto significa que, al detectar cambios como 'reaccionar de manera diferente a lo habitual a una hora específica' en lugar del hecho superficial de 'no contestar el teléfono hoy', se puede establecer una base para una intervención de cuidado más precisa y oportuna, y se espera que sea un punto de inflexión significativo en el avance de los servicios de cuidado basados en IA.
Promoción del avance del servicio con cuidado basado en patrones de ritmo diario
Kim Ji-woo, CEO de WESEEKS, enfatizó la importancia de esta investigación académica al afirmar: “Este es el primer intento de verificar, a través de datos, cómo nuestro servicio impacta realmente en la vida diaria de las personas mayores.” Además, anunció su intención de 'desarrollar el servicio para alejarse de un método de evaluación centrado en las tasas de conexión y avanzar hacia una dirección de cuidado basada en patrones de ritmo diario', expresando un compromiso de proporcionar servicios de cuidado innovadores y basados en datos.
Este estudio fue publicado en 'Advanced Industrial SCIence' Vol. 5, No. 2 (pp.52-59), 2026, una revista académica emitida por la Korea Society of Small and Medium Business Convergence, y su valor académico fue reconocido. El Profesor Hwang Sung-joo de la Universidad de Mujeres Ewha, el CEO de WESEEKS, Kim Ji-woo, y la Profesora Choi Min-ji de la Universidad Inha participaron como coautores en esta investigación, dejando un caso ejemplar de verificación de la efectividad de un servicio real a través de la colaboración industria-academia. Basándose en estos hallazgos de investigación, WESEEKS planea implementar servicios de cuidado con IA más precisos y personalizados, y liderar el paradigma de cuidado en una sociedad en desarrollo.
Los hallazgos de la investigación de WESEEKS han demostrado que 'AI Safety Call' va más allá de las simples llamadas telefónicas para proporcionar a las personas mayores rutinas estables y, además, contribuir a la detección temprana de posibles riesgos. Este es un claro ejemplo que demuestra la mejora cualitativa y el potencial de expansión de los servicios de cuidado que la tecnología de IA puede ofrecer en una sociedad en desarrollo. En el futuro, se espera que el servicio de IA desempeñe un papel clave en el apoyo al ritmo diario de vida saludable y estable de las personas mayores al construir modelos de cuidado sofisticados basados en datos.
