Josh Feast, CEO y Co-Fundador de Cogito – Serie de Entrevistas

Josh Feast, es el CEO y Co-Fundador de Cogito, una empresa que combina Emoción y Conversación AI en una plataforma innovadora que proporciona coaching y orientación en tiempo real a los agentes de centros de contacto, da a los supervisores visibilidad en conversaciones en vivo de sus equipos que trabajan desde cualquier lugar, y monitorea continuamente las experiencias de los clientes y empleados.

La historia de Cogito comienza en 1999, antes de que la empresa fuera fundada. ¿Podría compartir algunas ideas sobre estos primeros días en el Laboratorio de Dinámica Humana de MIT y qué se estaba trabajando?

Desde 1999 hasta 2006, el Dr. Sandy Pentland desarrolló ciencia básica fundamental que demostró la presencia y el poder de las señales sociales en la comunicación humana y la capacidad de las máquinas para detectarlas e interpretarlas.

En 2007, Cogito se separó del Laboratorio de Medios de MIT. ¿Podría compartir esta historia de génesis?

Antes de mis días en MIT, reconocí la necesidad de tecnología informada por el contexto de la conversación para ayudar a los usuarios en situaciones cargadas de emociones. Mientras trabajaba en el Departamento de Niños, Juventud y Servicios Familiares de Nueva Zelanda (ahora conocido como la unidad de Niños, Juventud y Familia del Ministerio de Desarrollo Social), noté que muchos trabajadores sociales estaban quemados debido a la naturaleza altamente emocional de sus deberes y creía que los sistemas de gestión que los apoyaban se beneficiarían enormemente de dicha tecnología. Traje mis observaciones de ese tiempo a MIT, y Cogito se creó más tarde a partir de la investigación del Dr. Pentland en el Laboratorio de Medios de MIT que parecía abordar directamente el problema. Cogito recibió financiamiento de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) para investigar y desarrollar una plataforma de inteligencia artificial y modelos de comportamiento para detectar automáticamente estados psicológicos humanos. Esta tecnología resultó ser exitosa para ayudar a los veteranos militares que regresaban del combate a través de despliegues con el Departamento de Asuntos de Veteranos (VA).

La tecnología de Emotion AI que se utiliza en Cogito se validó por primera vez al ayudar a los proveedores de atención médica a detectar signos tempranos de TEPT y otros trastornos de salud mental en soldados que regresaban del combate. ¿Podría discutir algunos detalles sobre esto y los tipos de resultados que se vieron?

El objetivo de implementar esta tecnología en los proveedores de atención médica era detectar la depresión y prevenir el suicidio en los veteranos militares que regresaban del combate. La plataforma que desarrollamos permitió a los médicos rastrear la salud mental general de los veteranos a través de señales de voz y detectar eventos como la falta de hogar y otros signos de mala salud mental. Nos dimos cuenta rápidamente de que teníamos algo especial, y de que la aplicación de esta tecnología podría ser útil más allá de apoyar a los veteranos militares y a los sistemas de atención médica en áreas con grandes volúmenes de conversaciones complejas y cargadas de emociones. Con nuestras raíces aún centradas en la experiencia humana, nos convertimos en el Cogito que conoces hoy, apoyando el coaching y la orientación en tiempo real para agentes de centros de contacto a gran escala en múltiples industrias, incluida la atención médica.

¿Puede discutir cómo Cogito utiliza la IA para analizar señales de comportamiento y proporcionar retroalimentación en el momento durante las conversaciones?

Cogito utiliza una poderosa combinación de Emotion y Conversation AI para revelar nuevas ideas de todas las conversaciones, extrayendo tanto qué se dijo como cómo el cliente recibió el mensaje. Estos modelos de IA miden la experiencia del cliente (CX) en tiempo real en todas las llamadas para tener impactos en el momento, en lugar de análisis posteriores a la llamada que se centran solo en mejorar las interacciones futuras.

Cogito extrae y analiza más de 200 señales de voz y acústicas en milisegundos para dar a los agentes de centros de contacto pistas sobre cómo ajustar su comportamiento y mostrar las mejores recomendaciones basadas en los temas discutidos y los resultados deseados.

Cogito realiza un análisis de voz en vivo, en tiempo real, para aumentar el comportamiento en tiempo real y crear mejores conexiones humanas a gran escala entre los clientes y los agentes de centros de contacto, independientemente de dónde trabajen.

¿Cómo guía esta retroalimentación a los agentes para construir mejores relaciones con los clientes?

La retroalimentación en tiempo real que los agentes de centros de contacto reciben de los recordatorios de Cogito les permite mostrar una inteligencia emocional más consistente, lo que resulta en que los agentes entreguen empatía en cada llamada. Una mayor empatía conduce a mejores resultados conversacionales, como tiempos de manejo de llamadas reducidos, resolución de llamadas en la primera llamada, satisfacción del cliente mejorada y mayor valor de vida del cliente.

Cada representante de centro de contacto tiene diferentes fortalezas y debilidades. Los recordatorios en tiempo real que reciben en la llamada les ayudan a mejorar su servicio al cliente, ya sea para proporcionar más empatía, hablar más despacio o sonar más animado. Esta retroalimentación personalizada en el momento les permite a los agentes construir una relación con el cliente basada en la experiencia y las señales de voz de ese cliente en particular detectadas por el modelo de IA. A su vez, esto mejora tanto la experiencia del cliente como la experiencia del agente.

La retroalimentación en tiempo real no solo es beneficiosa para la CX, sino que también beneficia la experiencia del empleado (EX). Nuestras herramientas ayudan a los representantes a tener experiencias laborales más positivas, lo que se ha demostrado que impulsa niveles más altos de CX.

En 2019, Cogito publicó un documento titulado “Desviación de género en el reconocimiento de emociones en el habla.” ¿Cuáles fueron algunas de las ideas clave cuando se trataba del efecto del sesgo de género en el habla con respecto a la emoción?

Nuestro documento se centró en el enfoque de modelado y las técnicas de optimización, así como en el sesgo de muestreo. Por lo tanto, se debe realizar más investigación para mitigar el sesgo negativo en general en el aprendizaje automático y en particular en el reconocimiento de emociones en el habla. Las ideas clave incluyen:

El habla femenina tiende a ser de mayor tono que el habla masculina, lo que resulta en armónicos más espaciados.

Los modelos de reconocimiento de emociones en el habla pueden verse afectados por esta diferencia. Esto puede llevar a una menor precisión para el habla femenina en comparación con el habla masculina.

Se pueden aplicar técnicas de desviación de máquina de aprendizaje para reducir este desequilibrio de precisión. En el documento, Cogito presenta una técnica de desviación novedosa que se desempeña favorablemente en comparación con la línea base.

¿Cómo opera Cogito para mitigar los efectos de sesgos no deseados de género u otros tipos de sesgo?

Cogito utiliza modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que combinan sistemas de IA conscientes del ser humano, modelos de aprendizaje automático profundo y otras reglas complejas que ayudan a los computadoras a entender, analizar y simular el lenguaje humano. Estamos trabajando constantemente en la evolución de nuestros NLP con nuevos datos para mitigar el sesgo.

Cogito tiene un protocolo integral para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, que apunta explícitamente a mitigar el sesgo y garantizar características de productos basados en aprendizaje automático (ML) éticas. Este protocolo cubre áreas como el muestreo de datos para el entrenamiento, la mitigación del sesgo en la etiquetado humano y el uso de técnicas de desviación de ML.

Cogito utiliza un conjunto de datos de “equidad” que consta de una gran cantidad de datos de audio donde los hablantes autoinforman diferentes categorías demográficas. Todos los modelos se evalúan contra el conjunto de datos de equidad y contra las diversas categorías demográficas. También utilizamos técnicas de ML Ops para monitorear objetivamente los modelos en producción y realizar auditorías de modelo con anotación humana de manera sistemática.

¿Cuáles son sus puntos de vista personales sobre cómo la IA no debería reemplazar solo a los humanos, sino más bien aumentar el comportamiento humano?

Hay cosas que los humanos pueden hacer y matices que pueden proporcionar en interacciones humanas que la tecnología como la IA no puede emular por sí sola. Por ejemplo, los clientes quieren recibir empatía cuando contactan el soporte al cliente. Si el cliente interactúa solo con un sistema automatizado impulsado por IA, su problema puede resolverse, pero pueden terminar sintiéndose frustrados o molestos por la interacción. Si reemplazamos a todos los agentes de centros de contacto con IA, entonces estamos eliminando el elemento humano que es necesario para construir relaciones y lograr y mantener clientes leales y duraderos.

Al participar en una interacción de servicio, los humanos valoran hablar con alguien que pueda ponerse en su lugar, que haya tenido experiencias similares a las que ellos mismos están pasando. De la misma manera, los humanos valoran la sensación de que alguien más se ocupe de ellos y posea la resolución de su problema. Pasará mucho tiempo antes de que la IA autónoma sea percibida como algo más que una herramienta de autoayuda.

¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre Cogito?

En Cogito, estamos desarrollando nuevas tecnologías para dar paso a la próxima generación de centros de contacto. A principios de este año, lanzamos nuestra Puntuación de Experiencia del Empleado (EX) para rastrear las experiencias de los agentes. Similar a nuestra puntuación de experiencia del cliente (CX), la puntuación EX combina Emotion AI y Conversation AI conscientes del ser humano, derivando ideas en tiempo real en instancias individuales o tendencias en múltiples llamadas. En medio de altos niveles de insatisfacción, agotamiento y rotación, la puntuación EX ayuda a resolver la pregunta de cómo prevenir el agotamiento y ayudar a la experiencia del agente, lo que a su vez impulsa mejores experiencias del cliente y la sostenibilidad comercial a largo plazo.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más deben visitar Cogito.