En la robótica colaborativa, para mejorar la interacción humano-robot (HRI), es necesario evitar impactos accidentales. En esta dirección, varios trabajos informaron cómo modificar las trayectorias de los robots colaborativos (cobots), monitoreando la posición del operador en el espacio de trabajo del cobot mediante dispositivos de seguridad industrial, cámaras o dispositivos de seguimiento portátiles. La detección del estado emocional del operador podría prevenir aún más posibles situaciones peligrosas. Este trabajo tuvo como objetivo aumentar la predictibilidad del comportamiento anómalo por parte de los operadores humanos mediante la implementación de inteligencia emocional (EI) que permite a un cobot detectar el Nivel de Atención (LoA) del operador, implícitamente asociado con el estado emocional, y decidir la trayectoria más segura para completar una tarea. En consecuencia, se induce al operador a prestar la debida atención, se mejora la tasa de seguridad de la HRI y se reduce el tiempo de inactividad del cobot. El enfoque se basó en una arquitectura de transformador de visión (ViT) entrenada y validada por el Conjunto de Datos de Nivel de Atención (LoAD), el conjunto de datos creado y desarrollado sobre expresiones faciales y gestos de las manos. ViT se integró en un gemelo digital del cobot Omron TM5-700, desarrollado adecuadamente dentro de este proyecto, y se probó la efectividad de la EI en una tarea de recogida y colocación. Luego, el enfoque propuesto fue validado experimentalmente con el cobot físico. Los resultados de la simulación y la experimentación mostraron que se logró el objetivo del trabajo y que el proceso de toma de decisiones se puede integrar con éxito en las estrategias de control de robots existentes.