أليكس ليفين، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Regal – سلسلة المقابلات

أليكس ليفين هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Regal، وهي منصة ذكاء اصطناعي للصوت تساعد الشركات في تحقيق الإيرادات من خلال محادثات العملاء القائمة على الذكاء الاصطناعي والمتوافقة. قبل تأسيس Regal في عام 2020، قاد فرق النمو والمنتجات في Handy وThomson Reuters وشركات أخرى. وهو خريج جامعة هارفارد وعضو في مجلس Forbes للتكنولوجيا، يركز أليكس على بناء بنية تحتية قابلة للتطوير وموجهة بالصوت تجمع بين الابتكار والتحكم المؤسسي.

Regal توفر وكلاء صوت ذكاء اصطناعي للمبيعات والدعم والجدولة والتحصيل – مصممة لتكون طبيعية وتتكامل مع أنظمة إدارة علاقات العملاء وتتعامل مع ملايين المحادثات بمقياس. تتميز المنصة بميزة بناء بدون كود وبيانات تحليلية في الوقت الفعلي واختبار A/B وامتثال مدمج لقطاعات خاضعة للتنظيم مثل الرعاية الصحية والتأمين والخدمات المالية.

ما هو ما ألهمك للانتقال من أدوار القيادة في Angi وHandy إلى تأسيس Regal، وهل كان هناك لحظة محددة عندما أدركت أنت وشريكك المؤسس أن تجربة مركز الاتصال تحتاج إلى إعادة بناء بشكل كامل؟

في Angi/Handy، رأينا قوة الصوت في بناء الثقة مع العملاء. قال لنا العملاء إنهم عندما كان لديهم قضية مهمة يريدون الاتصال، كان للعملاء الذين قمنا بخدمتهم عبر الهاتف قيمة حياة أعلى وكانوا يردون عند الاتصال بهم بسرعة أعلى بكثير من أي قناة أخرى. ومع ذلك، كان بائعي برامج مركز الاتصال يركزون على “التحويل” و”الآلية” أكثر مما هو صحيح للعملاء. النتيجة كانت لعبة لا نهاية لها في إخفاء رقم الهاتف الذي يعاقب العملاء بشكل غير ضروري.

غادرنا لأننا آمنا بصدق أننا نستطيع جعل الصوت القناة الأكثر فعالية من خلال خفض التكلفة وجعلها أسهل في التشغيل. أتمنى لو كان لدي Regal أثناء تشغيلي لمركز اتصال كبير.

أطلقت Regal في عام 2020، قبل انفجار الذكاء الاصطناعي التوليدي. كيف قيمت ما إذا كان الصوت الذكاء الاصطناعي قابلاً للتطبيق تقنياً – وما الذي منحك الاقتناع للعمل في وقت مبكر؟

كنا مقتنعين منذ زمن بعيد أن الصوت هو القناة الأكثر أهمية. وفي عام 2020، كنا نعلم أننا نستطيع بناء أدوات التوجيه واختبار A/B والتعديل التي ستخفض التكاليف وتسهل إدارة الصوت كقناة – سواء كان ذلك بشرياً أو روبوت صوتي قديم أو شيء أفضل في طرف الكرة. لذلك، باعت أدوات لمراكز الاتصال لتحسين إدارة الوكلاء البشريين في البداية. نمت تلك المنتج بسرعة كبيرة.

ولكن بالنسبة لنقطةك، إن إطلاق شركة هوقف من إيمان، وتطلب الأمر وقتًا لرؤية كيف يمكننا التغلب على حدود الوكلاء البشريين. لم يكن حتى إطلاق ChatGPT في نهاية عام 2022 أننا رأينا “الذكاء الاصطناعي” الذي كان جيداً بما يكفي لاستضافة محادثة. ولم يكن حتى نهاية عام 2023 أن كنا قادرين على制作 عرضًا تجريبيًا لوكيل صوتي اعتقدنا أن العميل سيرغب في التحدث معه.

ما كانت بعض التحديات الفنية الأكثر صعوبة في تدريب وكلاء الصوت الذين يمكنهم مطابقة أو تجاوز الأداء البشري في المحادثات الطبيعية؟

هناك العديد من التحديات الفنية الرائعة للعمل عليها. من ضمان انخفاض التأخير إلى 500 مللي ثانية، إلى معرفة كيفية جعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على الحصول على كل سياق قواعد بيانات الشركة ومعلومات العملاء في الوقت الفعلي، إلى جعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يتخذون إجراءات في المكالمات وبعدها، إلى حماية أو ميزات الأمان، وكيفية جعل تفاعل الوكيل يشعر بال人类 مع تبادل الأدوار والإشارات الصوتية المناسبة.

أحد مشاريعي المفضلة التي يعمل فريقنا عليها اليوم هو تحسين التقييمات الآلية بحيث يمكن اختبار وكيل الذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر قبل وضعها في الإنتاج. هذا سيكون قطعًا مئات الساعات من اختبار الجودة اليدوي الذي يحدث باستمرار اليوم لكل تغيير لوكيل الذكاء الاصطناعي.

نحن بحاجة إلى إنشاء مئات من محادثات العملاء المحاكاة المتنوعة (باستخدام الذكاء الاصطناعي)، لديهم وكيل الذكاء الاصطناعي يمر بها، ثم لديهم مشرف الذكاء الاصطناعي يقوم باختبار الجودة ويعيد تقديم تحسينات مقترحة لوكيل الذكاء الاصطناعي أو سياسات الشركة وقاعدة المعرفة. لدينا منتج تقييم يعمل الآن، وتمت إعجابة العملاء، وهو يحسن بسرعة مذهلة.

هذا أمر بالغ الأهمية لقياس جديد لعدد المديرين لوكيل الذكاء الاصطناعي. قريباً، سيكون عدد قليل من المديرين قادرين على إدارة مئات وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفة.

كيف تستخدم Regal التعلم الآلي لتحسين المحادثات في الوقت الفعلي؟ هل يعتمد على تاريخ العملاء أو نبرة أو تحديد النية – أو مزيج منها؟

لقد استثمرنا بشكل كبير في تحسين المحادثات مقارنة بباقي السوق لأننا نؤمن بمساعدة العلامات التجارية على اختبار ملايين العملاء مثل واحد في المليون. لا مجرد إعادة إنشاء معاملة وكيل بشري جيدة التي يتم استخدامها اليوم.

بدأنا ببناء ملف تعريف عميل موحد يربط كل قطعة من بيانات إدارة علاقات العملاء ومعلومات الحدث وتاريخ المحادثة. عند بناء وكيل، يمكن للشركات منح وكيل الذكاء الاصطناعي الوصول إلى كل المعلومات عن العميل أو فقط النقاط المحددة الضرورية لمحادثة معينة. يوفر النموذج اللغوي الكبير استجابة محادثاتية تشبه الإنسان باستخدام البيانات المتاحة.

النماذج اللغوية الكبيرة لا تزال محدودة فيما تفعله جيداً، لذلك我们 بحاجة إلى القدرة على الاستفادة من أدوات أخرى مثل خدمات البيانات الثالثة والتطبيقات المخصصة والتعلم الآلي. لذلك بنينا “الإجراءات المخصصة” التي يمكن استخدامها في سؤال وكيل الذكاء الاصطناعي للاستفادة من خدمات أخرى. على سبيل المثال، لدى العديد من العلامات التجارية نماذج قابلية لتحديد المنتج الذي يجب اقتراحه للعميل التالي، ونستطيع ربط ذلك بالمحادثة.

كيف يستخدم نظامك توليد المحادثات المدعومة بالاسترجاع دون التضحية بالاستجابة أو الإيقاع الطبيعي الذي يتوقعه العملاء من مكالمة حية؟

توليد المحادثات المدعومة بالاسترجاع هو مجال تميز لنا حيث كان من الضروري أن يكون أسرع لوكلاء الذكاء الاصطناعي الصوتي مقارنة بوكلاء الذكاء الاصطناعي في الدردشة أو القنوات الرقمية الأخرى. بضع ثوان من الهواء الميت سوف يفسد المكالمة تماما.

لقد خفضنا تأخير الاسترجاع، وضمنا أنه إذا استغرق الاسترجاع وقتًا أطول، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الاستمرار في التحدث مع العميل لإعلامه بأنه سوف يستغرق وقتًا أطول.

تتم نمذجة وكلاء Regal بعد أصوات بشرية حقيقية، بما في ذلك أصوات المستثمرين الفعليين. ماذا يحتاج الأمر – تقنياً وأخلاقياً – لبناء نسخ عالية الجودة مثل هذه؟

من المفاجئ أن يكون من السهل تقنياً “استنساخ” صوت بحيث يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يبدو مثل ممثل صوت محترف أو صديق. 5-10 دقائق من الصوت عالي الجودة هو كل ما يلزم.

على سبيل المثال، سُئلت مؤخراً عن كيفية القيام بذلك لمستثمر متوفى بحيث يمكن للأجيال الأصغر تجربته عندما يكبرون. لذلك، مع بعض الإرشاد، سوف يسجلون صوت الجد المتوفى الآن.

بالنسبة لنقطةك الثانية، الجد يمنح الموافقة على ذلك، والممثلون الصوتيون المحترفون أو مستثمرينا يمنحون الموافقة على ذلك. يجب إغلاق الجهات الفاعلة السيئة التي تسمح بتعدين الأصوات بدون موافقة (مثل ما حدث خلال الانتخابات الرئاسية الأخيرة).

نصيحة – إذا سمحوك بتعدين صوت (أو كنت شخصية عامة قد يتم تعدين صوتك من قبل الجهات الفاعلة السيئة)، تأكد من إنشاء كلمة آمنة فقط عائلتك تعرفها بحيث يتمكنوا من تحديدك الحقيقي في المكالمة.

تسلط الضوء على أهمية دمج Regal في أنظمة إدارة علاقات العملاء وأنظمة الدفع وواجهات برمجة التطبيقات الداخلية. ما كانت بعض التحديات الأكثر صعوبة التي كان عليك حلها؟

الدمج مع المنتجات الرئيسية من أنظمة إدارة علاقات العملاء مثل Salesforce إلى برامج مركز الاتصال مثل NICE هو أمر مباشر. الطلب الأصعب هو ضمان أن الشركة تجعل واجهات برمجة التطبيقات متاحة لنا لأي إجراء قد يحتاجه وكيل الذكاء الاصطناعي. قد يضغط وكيل بشري على زر لتحديد غرفة فندق. لكن وكيل الذكاء الاصطناعي يحتاج حقاً إلى واجهة برمجة تطبيقات لتحديد الغرفة.

كيف تتعامل مع قياس أداء النموذج وتحسينه مع مرور الوقت؟ ما هو الدور الذي يلعبه التعديل الخفيف الخاضع للإشراف أو التعلم بالتعزيز في هذه العملية؟

بنينا مجموعة اختبار A/B من البداية بحيث من السهل على العملاء اختبار وكلاء الذكاء الاصطناعي مقابل وكلاء بشريين أو الوكيل مع إصدار النموذج اللغوي الكبير 1 مقابل الإصدار 2. هذا يعطينا طريقة واضحة لمشاهدة التباين في النتيجة لنماذج مختلفة.

ومع ذلك، لا نستخدم التعلم بالتعزيز في الوقت الحالي لأنها تجعل فرق القانون غير مرتاحة (لا يريدون وضعًا حيث يحدث تغيير غير مقصود). أعتقد أننا على بعد 13 شهراً من أن تسمح فرق القانون بالتعلم بالتعزيز في حالتنا. بدلاً من ذلك، نركز اليوم على اقتراح التغييرات التي يمكن لمدير بشري قبولها. يمكن أن تكون هذه التغييرات على سؤال أو قاعدة معارف أو تعديل خفيف للنموذج اللغوي الكبير، إلخ.

التحدث إلى مستثمر – أو نسخة صوتية من مستثمر – هو مفهوم جريء. ما كان نيتك في جعل هذه المستشارين الذكاء الاصطناعي متاحة للمؤسسين، وكيف يتم استخدامهم اليوم؟

لقد كنا محظوظين بالحصول على مستثمرين رائعين وكنّا نريد أن ندفع الثمن من خلال هذا المشروع. أستمتع بالتحدث إلى Satya AI في أي وقت، وقد سمعت تعليقات رائعة من المديرين التنفيذيين الذين استخدموا مستشاري الذكاء الاصطناعي للمستثمرين لجميع الأشياء من نصيحة حول كيفية إنشاء خطة منتج إلى ما هو نموذج التسعير الذي يجب استخدامه.

نحن نحب أن نُظهر بدلاً من أن نقول، وهذا المشروع يبرز حقاً قوة قدراتنا على الاسترجاع وقاعدة المعرفة. لقد حصلنا حتى على موافقة والدي مستثمرينا!

ولكن كلمة للحكمة – لا يمكنك تفويض اتخاذ القرارات إلى المستشارين، وأحد الأجزاء الأصعب من كونك مدير تنفيذي هو اتخاذ قرار بين خيارين سيئين أو حتى خياران يبدوان جيدان.

هل يعتمد هؤلاء وكلاء المستثمرين على معرفة عامة بالشركات الناشئة، أو يتم تدريبهم على نصائح وآراء خاصة بالشركة المرتبطة بالمستثمر الفرد؟

جميع وكلاء الذكاء الاصطناعي لديهم بعض المعرفة العامة من تدريب النموذج اللغوي الكبير. ولكن لتحقيق النتائج التي نريدها، قمنا بتحميل كتابات المستثمرين الغزيرة إلى قواعد المعرفة لوكلاء الذكاء الاصطناعي على حدة.

إلى جانب ذلك، وأعتقد أننا استطعنا التقاط بعض شخصيات المستثمرين الفريدة أو جوهرهم مثل إيجابية جيك سابير أو حيوية أليكساندرا فون توبل.

فيما يخص المستقبل، كيف ترى تطور الذكاء الاصطناعي في Regal – هل سوف نرى المزيد من اتخاذ القرارات المستقلة، أو المزيد من الذكاء العاطفي، أو حتى دعم متعدد الوسائط؟

الجزء الأكثر إثارة في العام الماضي هو رؤية وكلاء الذكاء الاصطناعي يؤدون بشكل أفضل من وكلاء بشريين. أعتقد أن التحسينات في النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي والتقدم في تطبيق Regal ستؤدي إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين لا يمكن تمييزهم عن البشر، وأهم من ذلك، أن يتجاوزوا قدرات وكلاء بشريين. الشركات التي تنتقل إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي سوف تخفض التكاليف وتحسن تجربة العملاء بشكل أسرع مما توقع أي شخص.

شكراً على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Regal.