Dentro de los entornos organizacionales, las dinámicas de comunicación están influenciadas por diversos factores, como el contenido del correo electrónico, las interacciones históricas y las relaciones interpersonales. Presentamos la Arquitectura Multimodal de Correo Electrónico (EMMA) para modelar estas dinámicas y predecir el comportamiento de comunicación futuro. EMMA utiliza datos relacionados con la red social del remitente del correo electrónico, métricas de rendimiento y respaldos de compañeros para predecir la probabilidad de recibir una respuesta a un correo electrónico. Nuestro análisis principal se basa en un conjunto de datos de 0.6 millones de correos electrónicos corporativos de 4320 empleados entre 2012 y 2014. Al integrar características que capturan la influencia organizacional y la simpatía de un remitente dentro de una estructura multimodal, EMMA ofrece un rendimiento mejorado en comparación con modelos que dependen únicamente de atributos lingüísticos. Nuestros hallazgos indican que EMMA mejora la precisión de la predicción de respuestas a correos electrónicos en hasta un 12.5% en comparación con los modelos centrados en el texto más destacados. EMMA también demuestra alta precisión en otros conjuntos de datos de correos electrónicos, reforzando su utilidad y generalizabilidad en diversos contextos. Nuestros hallazgos recomiendan la necesidad de enfoques multimodales para modelar mejor los patrones de comunicación dentro de las organizaciones y equipos y para comprender mejor cómo las relaciones y las historias moldean las trayectorias de comunicación.