جوش فيست، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Cogito – سلسلة المقابلات

جوش فيست، هو الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Cogito، وهي شركة تجمع بين الذكاء الاصطناعي العاطفي والتعليمي في منصة مبتكرة توفر التدريب والتوجيه في الوقت الفعلي لموظفي مركز الاتصال، وتوفر للمشرفين رؤية مباشرة في المحادثات الحية من فرقهم التي تعمل من أي مكان، وتتابع باستمرار تجارب العملاء والموظفين.

تبدأ قصة Cogito في عام 1999، قبل تأسيس الشركة. هل يمكنك مشاركة بعض الأفكار حول هذه الأيام المبكرة في مختبر MIT للديناميات البشرية وما كان يتم العمل عليه؟

من عام 1999 إلى عام 2006، طور الدكتور ساندي بينتلاند العلوم الأساسية التي تثبت وجود وإمكانيات الإشارات الاجتماعية في التواصل البشري وقدرة الآلات على اكتشافها وتفسيرها.

في عام 2007، تم تأسيس Cogito من مختبر MIT الإعلامي. هل يمكنك مشاركة هذه القصة حول نشأة الشركة؟

قبل أيامي في MIT، كنت أدرك الحاجة إلى تكنولوجيا مدربة على السياق المحادثي لمساعدة مستخدميها في المواقف العاطفية. أثناء عملي في وزارة شؤون الطفل والشباب والأسرة في نيوزيلندا (التي تعرف الآن باسم وحدة الطفل والشباب والأسرة في وزارة التنمية الاجتماعية)، لاحظت أن العديد من العاملين الاجتماعيين كانوا يعانون من الإجهاد بسبب الطبيعة العاطفية الشديدة لمهامهم، واعتقدت أن أنظمة الإدارة التي تدعمهم سوف تستفيد بشكل كبير من مثل هذه التكنولوجيا. جلبت ملاحظاتي من تلك الفترة إلى MIT، وتم إنشاء Cogito لاحقًا من بحث الدكتور بينتلاند في مختبر MIT الإعلامي الذي بدا أنه يعالج مباشرةً المشكلة. تلقت Cogito تمويلًا من وكالة الدفاع الأمريكية للبحوث المتقدمة (DARPA) لتحقيق بحث وتطوير منصة ذكاء اصطناعي ونمذجة سلوكية لاكتشاف الحالات النفسية البشرية تلقائيًا. أثبتت هذه التكنولوجيا نجاحها في مساعدة المحاربين القدامى العائدين من المهمات العسكرية من خلال عمليات النشر مع وزارة شؤون المحاربين القدامى (VA).

كانت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي العاطفي المستخدمة في Cogito مُثبَتة لأول مرة من خلال مساعدة مقدمي الرعاية الصحية في الكشف عن علامات بداية الاكتئاب واضطرابات الصحة النفسية الأخرى لدى الجنود العائدين من المهمات القتالية. هل يمكنك مناقشة بعض التفاصيل حول هذا الموضوع ونوع النتائج التي تمت ملاحظتها؟

كان الهدف من نشر هذه التكنولوجيا على مقدمي الرعاية الصحية هو الكشف عن الاكتئاب ومنع الانتحار لدى المحاربين القدامى العائدين من المهمات القتالية. سمحت لنا المنصة التي طورناها للمساعدة في تتبع صحة المحاربين القدامى بشكل عام من خلال إشارات الصوت والكشف عن أحداث مثل البطالة وغيرها من علامات التحذير لسوء الصحة النفسية. سرعان ما أدركنا أننا نمتلك شيئًا خاصًا، وأن تطبيق هذه التكنولوجيا يمكن أن يكون مفيدًا بشكل أكبر من دعم المحاربين القدامى وأنظمة الرعاية الصحية في مجالات أخرى ذات محادثات معقدة ومتعددة العواطف. مع الحفاظ على جذورنا في التجربة البشرية، أصبنا Cogito كما تعرفها اليوم، تدعم التدريب والتوجيه في الوقت الفعلي لموظفي مركز الاتصال على نطاق واسع في قطاعات متعددة بما في ذلك الرعاية الصحية.

يمكنك مناقشة كيفية عمل Cogito لتحليل الإشارات السلوكية وتقديم التغذية الراجعة في الوقت الفعلي أثناء المحادثات؟

يستخدم Cogito مزيجًا قويًا من الذكاء الاصطناعي العاطفي والتعليمي ليكشف عن رؤى جديدة من جميع المحادثات، مستخرجًا ما قيل وكيف استقبل العملاء الرسالة. تقيس هذه النماذج الذكاء الاصطناعي تجربة العملاء (CX) في الوقت الفعلي على جميع المكالمات لتأثيرها في اللحظة، بدلاً من التحليل بعد المكالمة الذي يركز فقط على تحسين التفاعلات المستقبلية.

يستخرج Cogito وين析 أكثر من 200 إشارة صوتية في مللي ثانية لتقديم إشارات للموظفين حول كيفية تعديل سلوكهم وتقديم التوصيات الأفضل بناءً على المواضيع المناقشة والنتائج المرغوبة.

يقوم Cogito بتحليل الصوت في الوقت الفعلي لتعزيز السلوك في الوقت الفعلي لخلق روابط بشرية أفضل على نطاق واسع بين العملاء وموظفي مركز الاتصال، بغض النظر عن مكان عملهم.

كيف توجيه هذه التغذية الراجعة الموظفين لتشكيل علاقات أفضل مع العملاء؟

تسمح التغذية الراجعة في الوقت الفعلي التي يتلقاها موظفو مركز الاتصال من خلال دفعات Cogito لهم بال表现 بمستوى عاطفي أكثر ثباتًا، مما يؤدي إلى تحسين النتائج المحادثية، مثل تقليل وقت التعامل مع المكالمة، وزيادة حل المشكلات في المكالمة الأولى، وتحسين رضا العملاء، وزيادة قيمة العميل على المدى الطويل.

كل ممثل لخدمة العملاء لديه نقاط قوة وweaknesses مختلفة. تساعد التغذية الراجعة في الوقت الفعلي التي يتلقونها على المكالمة على تعزيز خدمة العملاء، سواء كان ذلك لتقديم المزيد من التعاطف أو التحدث ببطء أو الظهور أكثر تفاؤمًا. تسمح هذه التغذية الراجعة المخصصة في الوقت الفعلي للموظفين ببناء علاقة مع العميل بناءً على تجربة العميل وتحليل إشارات الصوت التي يتم التقاطها بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي. هذا بدوره يحسن كل من تجربة العملاء وتجربة الموظف.

التغذية الراجعة في الوقت الفعلي ليست مفيدة فقط لتجربة العملاء (CX) – بل تفيد أيضًا تجربة الموظف (EX). أدواتنا تساعد الممثلين على الحصول على تجارب عمل إيجابية أكثر، وهو ما يثبت أنه يدفع تجارب العملاء الأفضل.

في عام 2019، نشرت Cogito ورقة بحثية بعنوان “إزالة الانحياز الجنساني في تحديد العواطف في الكلام”. ما هي بعض النتائج الرئيسية حول تأثير الانحياز الجنساني في الكلام فيما يتعلق بالعواطف؟

ركزت ورقتنا على نهج النمذجة وتقنيات التحسين، بالإضافة إلى الانحياز في العينة. لذلك، يجب إجراء المزيد من الأبحاث لمعالجة الانحياز السلبي بشكل عام في التعلم الآلي وخاصة في تحديد العواطف في الكلام. تشمل النتائج الرئيسية:

النطق الأنثوي يعتاد أن يكون أعلى نغمة من النطق الذكري، مما يؤدي إلى تباين أكبر في التوافقيات.

يمكن أن تتأثر نماذج تحديد العواطف في الكلام بفرق النغمة هذه. يمكن أن يؤدي ذلك إلى دقة أقل للكلام الأنثوي مقارنة بالكلام الذكري.

يمكن تطبيق تقنيات إزالة الانحياز في التعلم الآلي لخفض هذا التفاوت في الدقة. في الورقة، تقدم Cogito تقنية إزالة انحياز جديدة تؤدي بشكل جيد مقارنة بالأساس.

كيف تعمل Cogito لمعالجة تأثيرات الانحياز الجنساني أو الانحيازات الأخرى؟

تستخدم Cogito نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تجمع بين أنظمة الذكاء الاصطناعي الحساسة للبشر ونمذجة التعلم الآلي العميقة وقواعد معقدة تساعد الحواسيب على فهم وتحليل وتمثيل اللغة البشرية. نحن نعمل باستمرار على تطوير وتحديث نماذج NLP الخاصة بنا مع بيانات جديدة لمعالجة الانحياز.

لدي Cogito بروتوكول شاملاً لتطوير نموذج التعلم الآلي، يهدف بشكل صريح إلى معالجة الانحياز وضمان ميزات المنتجات القائمة على التعلم الآلي الأخلاقي. يغطي هذا البروتوكول مجالات مثل عينة البيانات للتدريب، ومعالجة الانحياز في التصنيف البشري، واستخدام تقنيات إزالة الانحياز في التعلم الآلي.

تستخدم Cogito مجموعة بيانات “عدالة” تتكون من كمية كبيرة من بيانات الصوت حيث يبلغ المتحدثون عن الفئات الديموغرافية المختلفة. يتم تقييم جميع النماذج مقابل مجموعة بيانات العدالة وضد الفئات الديموغرافية المختلفة. كما نستخدم تقنيات ML Ops لمراقبة النماذج بشكل موضوعي في الإنتاج وتنفيذ عمليات تدقيق النماذج بشكل منهجي مع التصنيف البشري.

ما هي وجهات نظرك الشخصية حول كيفية عمل الذكاء الاصطناعي لتعزيز السلوك البشري بدلاً من استبداله؟

هناك أشياء يمكن للبشر القيام بها وتنوعات يمكنهم تقديمها في التفاعلات بين البشر التي لا يمكن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تقديمها بمفردها. على سبيل المثال، يريد العملاء الحصول على تعاطف عند الاتصال بدعم العملاء. إذا تعامل العميل فقط مع نظام تلقائي مدعوم بالذكاء الاصطناعي، قد يتم حل مشكلتهم، لكنهم قد ي结束ون بالشعور بالاستياء أو الإزعاج من التفاعل. إذا استبدلنا جميع موظفي مركز الاتصال بالذكاء الاصطناعي، فإننا نهمل العنصر البشري اللازم لبناء العلاقات وتحقيق العملاء المخلصين على المدى الطويل.

عند المشاركة في تفاعل خدمي، يقدّر البشر التحدث إلى شخص يمكنه وضع نفسه في مكانهم، شخص قد مر بتجارب مشابهة لتجاربهم. على نفس المنوال، يقدّر البشر شعور أن شخصًا ما يعتني بهم ويتحمل مسؤولية حل مشكلتهم. سوف يستغرق الأمر وقتًا طويلاً قبل أن يُعتبر الذكاء الاصطناعي المستقل حقًا شيئًا آخر غير أداة للمساعدة الذاتية.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركة المعلومات عنه حول Cogito؟

في Cogito، نحن نطور تكنولوجيا جديدة لجلب الجيل التالي من مراكز الاتصال. في وقت سابق من هذا العام، أطلقنا علامة تجربة الموظف (EX) لتتبع تجارب الموظفين. مشابهة لعلامة تجربة العملاء (CX) الخاصة بنا، تجمع علامة EX بين الذكاء الاصطناعي العاطفي والتعليمي، مستمدة رؤى في الوقت الفعلي عبر حالات فردية أو اتجاهات عبر مكالمات متعددة. في ظل مستويات عالية من عدم الرضا، والاستنفاد، والهجرة، تساعد علامة EX على حل سؤال كيفية منع الاستنفاد ودعم تجربة الوكيل، مما يؤدي في النهاية إلى تجارب عملاء أفضل واستدامة أعمال طويلة الأمد.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة Cogito.