Josh Feast, CEO und Mitgründer von Cogito – Interview-Serie

Josh Feast ist der CEO und Mitgründer von Cogito, einem Unternehmen, das Emotion und Konversations-KI in eine innovative Plattform kombiniert, die Echtzeit-Coaching und -Anleitung für Callcenter-Agenten bietet, Supervisoren Einblick in Live-Gespräche ihrer Teams gibt, die von überall arbeiten, und kontinuierlich Kunden- und Mitarbeitererfahrungen überwacht.

Die Geschichte von Cogito beginnt im Jahr 1999, bevor das Unternehmen gegründet wurde. Können Sie einige Einblicke in diese frühen Tage am MIT Human Dynamics Lab und was dort gearbeitet wurde, teilen?

Von 1999 bis 2006 entwickelte Dr. Sandy Pentland grundlegende Grundlagenwissenschaft, die die Präsenz und Macht sozialer Signale in der menschlichen Kommunikation und die Fähigkeit von Maschinen, diese zu erkennen und zu interpretieren, demonstrierte.

Im Jahr 2007 wurde Cogito aus dem MIT Media Lab ausgegründet. Können Sie diese Genesis-Geschichte teilen?

Bevor ich meine Tage am MIT verbrachte, erkannte ich die Notwendigkeit für Technologie, die durch konversationellen Kontext informiert ist, um Benutzern in emotional aufgeladenen Situationen zu helfen. Während meiner Arbeit bei der neuseeländischen Abteilung für Kind, Jugend und Familien (heute bekannt als die Abteilung für Kind, Jugend und Familie des Ministeriums für soziale Entwicklung), stellte ich fest, dass viele Sozialarbeiter aufgrund der hohen emotionalen Anforderungen ihrer Aufgaben ausgebremst waren und glaubte, dass die Managementsysteme, die sie unterstützten, von einer solchen Technologie profitieren würden. Ich brachte meine Beobachtungen aus dieser Zeit mit zu MIT, und Cogito wurde später aus Dr. Pentlands Forschung am MIT Media Lab geschaffen, die das Problem direkt anzugehen schien. Cogito erhielt eine Finanzierung von der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), um eine künstliche Intelligenz-Plattform und Verhaltensmodelle zu entwickeln, um menschliche psychologische Zustände automatisch zu erkennen. Diese Technologie erwies sich als erfolgreich bei der Unterstützung von Militärveteranen, die aus dem Kampf zurückkehrten, durch Einsatz bei der Veteranenverwaltung (VA).

Die Emotion-KI-Technologie, die bei Cogito verwendet wird, wurde erstmals validiert, indem sie Gesundheitsdienstleistern half, frühe Anzeichen von PTSD und anderen psychischen Erkrankungen bei Soldaten, die aus dem Kampf zurückkehrten, zu erkennen. Können Sie einige Details zu diesem Thema und den Ergebnissen teilen?

Das Ziel der Einsetzung dieser Technologie bei Gesundheitsdienstleistern bestand darin, Depressionen und Selbstmord bei Militärveteranen, die aus dem Kampf zurückkehrten, zu erkennen und zu verhindern. Die Plattform, die wir entwickelten, ermöglichte es Ärzten, die allgemeine psychische Gesundheit von Veteranen durch Sprachsignale zu verfolgen und Ereignisse wie Obdachlosigkeit und andere Warnsignale für schlechte psychische Gesundheit zu identifizieren. Wir erkannten schnell, dass wir etwas Besonderes hatten, und dass die Anwendung dieser Technologie sich als nützlich erweisen könnte, um nicht nur Militärveteranen und Gesundheitssysteme in Bereichen mit hohen Volumina komplexer, emotional aufgeladener Gespräche zu unterstützen. Mit unseren Wurzeln immer noch im menschlichen Erleben, wurden wir zu dem Cogito, das Sie heute kennen, das Echtzeit-Coaching und -Anleitung für Callcenter-Agenten in großen Unternehmen aus verschiedenen Branchen, einschließlich Gesundheitswesen, unterstützt.

Können Sie erläutern, wie Cogito AI verwendet, um Verhaltenshinweise zu analysieren und Feedback in Echtzeit während Gesprächen zu geben?

Cogito verwendet eine leistungsstarke Kombination aus Emotion und Konversations-KI, um neue Erkenntnisse aus allen Gesprächen zu gewinnen, indem es sowohl was gesagt wurde als auch wie die Kunden die Botschaft empfangen. Diese KI-Modelle messen die Kundenerfahrung (CX) in Echtzeit auf allen Anrufen, um Auswirkungen im Moment zu haben, anstatt nur eine post-call-Analyse durchzuführen, die sich nur auf die Verbesserung zukünftiger Interaktionen konzentriert.

Cogito extrahiert und analysiert mehr als 200 akustische und Sprachsignale in Millisekunden, um Callcenter-Agenten Hinweise darauf zu geben, wie sie ihr Verhalten anpassen und die besten Empfehlungen basierend auf den diskutierten Themen und gewünschten Ergebnissen anzeigen können.

Cogito führt Live-Analyse von Sprachaufnahmen in Echtzeit durch, um das Verhalten in Echtzeit zu verbessern und bessere menschliche Verbindungen zwischen Kunden und Callcenter-Agenten zu schaffen, unabhängig davon, wo sie arbeiten.

Wie leitet dieses Feedback die Agenten an, um bessere Beziehungen zu Kunden aufzubauen?

Das Echtzeit-Feedback, das Callcenter-Agenten von Cogitos Hinweisen erhalten, ermöglicht es ihnen, konsistenter emotionale Intelligenz zu zeigen, was zu besseren Gesprächsergebnissen führt, wie verkürzten Anrufbearbeitungszeiten, erhöhter Erstkontaktlösung, verbesserter Kundenzufriedenheit und erhöhtem Kundenlebenswert.

Jeder Callcenter-Vertreter hat unterschiedliche Stärken und Schwächen. Die Echtzeit-Hinweise, die sie auf dem Anruf erhalten, helfen ihnen, ihren Kundenservice zu verbessern, sei es, um mehr Empathie zu zeigen, langsamer zu sprechen oder optimistischer zu klingen. Diese maßgeschneiderten Hinweise im Moment ermöglichen es den Agenten, eine Beziehung zum Kunden aufzubauen, basierend auf den Erfahrungen und Sprachsignalen dieses spezifischen Kunden, die vom KI-Modell erfasst werden. Dies verbessert sowohl die Kundenerfahrung als auch die Agentenerfahrung.

Echtzeit-Feedback ist nicht nur vorteilhaft für die Kundenerfahrung (CX), sondern auch für die Mitarbeitererfahrung (EX). Unsere Tools helfen Vertretern, positive Arbeitserfahrungen zu haben, was sich als treibender Faktor für höhere CX-Ebenen erwiesen hat.

Im Jahr 2019 veröffentlichte Cogito ein Papier mit dem Titel “Entschärfung von Geschlechtervorurteilen in der Sprachemotionserkennung.” Welche waren einige der wichtigsten Erkenntnisse in Bezug auf die Auswirkungen von Geschlechtervorurteilen in der Sprache im Hinblick auf Emotionen?

Unser Papier konzentrierte sich auf den Modellierungsansatz und Optimierungstechniken sowie auf Stichprobenbias. Daher muss weitere Forschung durchgeführt werden, um negative Vorurteile allgemein in der maschinellen Lerntheorie und speziell in der Sprachemotionserkennung zu mindern. Wichtige Erkenntnisse umfassen:

Weibliche Sprache tendiert dazu, höher zu sein als männliche Sprache, was zu weiter auseinander liegenden Harmoniken führt.

Modelle zur Sprachemotionserkennung können von diesem Unterschied betroffen sein. Dies kann zu einer geringeren Genauigkeit für weibliche Sprache im Vergleich zu männlicher Sprache führen.

Techniken zur Entschärfung von Vorurteilen in der maschinellen Lerntheorie können angewendet werden, um diese Genauigkeitsungleichheit zu verringern. In dem Papier stellt Cogito eine neue Entschärfungstechnik vor, die im Vergleich zur Basislinie gut abschneidet.

Wie operiert Cogito, um die Auswirkungen unerwünschter Geschlechter- oder anderer Arten von Vorurteilen zu mindern?

Cogito verwendet Modelle der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die menschliche Systeme, tiefere Lernmodelle und komplexe Regeln kombinieren, um Computern zu helfen, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und zu simulieren. Wir arbeiten kontinuierlich an der Weiterentwicklung unserer NLPs mit neuen Daten, um Vorurteile zu mindern.

Cogito hat ein umfassendes Protokoll für die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen, das explizit darauf abzielt, Vorurteile zu mindern und ethische maschinelle Lernmodelle (ML) zu gewährleisten. Dieses Protokoll umfasst Bereiche wie die Auswahl von Trainingsdaten, die Minderung von Vorurteilen bei der menschlichen Kennzeichnung und die Verwendung von Entschärfungstechniken für maschinelle Lernmodelle.

Cogito verwendet ein „Fairness“-Dataset, das aus einer großen Menge von Audio-Daten besteht, in denen die Sprecher verschiedene demografische Kategorien selbst melden. Alle Modelle werden gegen das Fairness-Dataset und gegen die verschiedenen demografischen Kategorien bewertet. Wir verwenden auch ML-Ops-Techniken, um Modelle in der Produktion objektiv zu überwachen und systematische Modellaudits mit menschlicher Kennzeichnung durchzuführen.

Was sind Ihre persönlichen Ansichten darüber, wie KI nicht nur Menschen ersetzen, sondern auch menschliches Verhalten unterstützen sollte?

Es gibt Dinge, die Menschen tun können und Nuancen, die sie in menschlichen Interaktionen bieten können, die Technologie wie KI allein nicht nachahmen kann. Zum Beispiel möchten Kunden Empathie erhalten, wenn sie den Kundenservice kontaktieren. Wenn der Kunde nur mit einem automatisierten System interagiert, das von KI angetrieben wird, kann sein Problem gelöst werden, aber er könnte sich durch die Interaktion frustriert oder verärgert fühlen. Wenn wir alle Callcenter-Agenten durch KI ersetzen, eliminieren wir das menschliche Element, das notwendig ist, um Beziehungen aufzubauen und langfristige, treue Kunden zu gewinnen und zu halten.

Wenn man an einer Service-Interaktion teilnimmt, schätzen Menschen es, mit jemandem zu sprechen, der sich in ihre Lage versetzen kann, der ähnliche Erfahrungen gemacht hat wie sie selbst. Ebenso schätzen Menschen das Gefühl, dass jemand anderes sich um die Lösung ihres Problems kümmert. Es wird lange dauern, bis eigenständige KI wirklich als etwas anderes als ein Selbsthilfewerkzeug wahrgenommen wird.

Gibt es noch etwas, das Sie über Cogito teilen möchten?

Bei Cogito entwickeln wir neue Technologien, um die nächste Generation von Callcentern einzuleiten. Anfang dieses Jahres veröffentlichten wir unseren Mitarbeitererfahrung (EX)-Score, um die Erfahrungen der Agenten zu verfolgen. Ähnlich wie unser Kundenerfahrung (CX)-Score kombiniert der EX-Score menschliche Emotion-KI und Konversations-KI, um Echtzeit-Einblicke über einzelne Instanzen oder Trends über mehrere Anrufe hinweg zu gewinnen. Trotz hoher Niveaus von Unzufriedenheit, Burnout und Fluktuation hilft der EX-Score, die Frage zu beantworten, wie man Burnout verhindern und die Agentenerfahrung unterstützen kann, was wiederum bessere Kundenerfahrungen und langfristige Geschäftsträchtigkeit antreibt.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Cogito besuchen.