ज़ैद इनाम, क्रेस्टा के सह-संस्थापक और सीईओ

ज़ैद इनाम इसके सह-संस्थापक और सीईओ हैं क्रेस्टा, उपयोगकर्ताओं द्वारा उच्च-मूल्य वाले कौशल सीखने के तरीके को बदलने के लिए AI का उपयोग करने के लक्ष्य के साथ एक कंपनी की स्थापना की गई। क्रेस्टा उद्योग के अग्रणी एआई विशेषज्ञों, दशकों के संपर्क केंद्र और बिक्री विशेषज्ञता, सिद्ध नेतृत्व और आंद्रेसेन होरोविट्ज़ और ग्रेलॉक पार्टनर्स सहित शीर्ष स्तरीय निवेशकों को एक साथ लाता है।

सबसे पहले किस चीज़ ने आपको AI की ओर आकर्षित किया? 

मैंने एआई में काम करना शुरू कर दिया क्योंकि मैं वास्तव में मस्तिष्क से प्रभावित था और यह कैसे काम करता है। बर्कले में, मैंने रेडवुड सेंटर फॉर थियोरेटिकल न्यूरोसाइंस में काम करना शुरू किया। लक्ष्य यह समझने के लिए मस्तिष्क को सॉफ्टवेयर में मॉडल करना था कि वह वैसा क्यों बन गया - दूसरे शब्दों में, मस्तिष्क का विकास कैसे हुआ। इन सबके कारण, मैं मस्तिष्क को मॉडल करने के लिए एआई और एमएल के उपयोग से आकर्षित हुआ। हालाँकि, मस्तिष्क इतना जटिल तंत्र है कि मुझे एहसास हुआ कि जिन उपकरणों का हम उपयोग कर रहे थे उनका तत्काल अनुप्रयोग होता था। इस तरह मैंने स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के प्रोफेसर और स्टैनफोर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब के प्रमुख और साथ ही उडासिटी के सह-संस्थापक और अध्यक्ष सेबेस्टियन थ्रुन के साथ काम करना शुरू किया। क्योंकि सेबस्टियन एआई के साथ वास्तव में दिलचस्प चीजें कर रहा था, मैं उसके साथ काम करना चाहता था, तंत्रिका विज्ञान में अपनी रुचि को ध्यान में रखते हुए, इसे एआई/एमएल के साथ जोड़ना और देखना चाहता था कि यह हमें कहां ले जाता है।

शुरुआत में क्रेस्टा की अवधारणा कैसे सामने आई?

सेबेस्टियन थ्रून के साथ अपने काम में, हमने एक ऐसा मंच बनाकर शुरुआत की, जिससे कंप्यूटर विज्ञान शिक्षण सहायकों और ग्रेडर्स को छात्रों को लगातार अच्छी प्रतिक्रिया देने में मदद मिली, क्योंकि हमने देखा कि प्रतिक्रिया की गुणवत्ता में एक बड़ा अंतर था। यह कुछ ऐसा था जिससे हम प्रयोगशाला में विशेष रूप से परिचित थे, इसलिए हमने एक ऐसी प्रणाली बनाने पर ध्यान केंद्रित किया जो साल-दर-साल छात्रों और टीए से सीखती थी और सामान्य गलतियों की पहचान करने और किस फीडबैक से बेहतर परिणाम मिलते थे, इस पर ध्यान केंद्रित किया जाता था। अंततः, हम ग्रेडर्स की गति को दोगुना करने में सक्षम हुए।

हालाँकि, बाज़ार स्वयं बहुत बड़ा नहीं था, और हमें एहसास हुआ कि हम इस विचार को लेना चाहते थे और इसे सभी ज्ञान कार्यों में विस्तारित करना चाहते थे। तब सेबस्टियन ने मुझे एक सलाह दी जो तब से मेरे साथ चिपकी हुई है: रेगिस्तान में जाओ। ड्राइवर रहित और उड़ने वाली कारों के साथ अपने काम में, वह एक ऐसी प्रणाली का परीक्षण और निर्माण करने के लिए रेगिस्तान में गए जो वास्तव में काम करती थी, फिर प्रयोगशाला में वापस आए और विज्ञान का अध्ययन किया, जो एक बेहतर दृष्टिकोण साबित हुआ क्योंकि यह वास्तविक था- विश्व परीक्षण किया गया।

क्रेस्टा के रेगिस्तान में कंपनियों में जाना और यह देखना शामिल था कि लोग कैसे काम कर रहे हैं, क्या कर रहे हैं, और काम को स्वचालित करने के लिए छोटे उपकरण बनाना शुरू करना। समर्थन में एक प्रारंभिक परियोजना रद्द होने वाली थी, लेकिन मैंने पूछा कि क्या हम बिक्री पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और शीर्ष-पंक्ति राजस्व दिखा सकते हैं। मेरे और दो परिवर्तित एजेंटों के बीच, हमने प्रति माह $100,000 का वृद्धिशील राजस्व साबित किया। इसके साथ, मुझे एहसास हुआ कि हमारे हाथ में एक उपकरण है जो वास्तव में लोगों की मदद कर सकता है और दुनिया पर सकारात्मक प्रभाव डाल सकता है।

क्रेस्टा को लॉन्च करने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए आपने स्टैनफोर्ड में पीएचडी कार्यक्रम छोड़ दिया, यह निर्णय आपके लिए कितना कठिन था?

यह निश्चित रूप से कठिन था, लेकिन मेरे लिए, मुझे पता था कि अगर मैं प्रयोगशाला में होता, तो मैं फंस जाता और उस वास्तविक प्रभाव को प्राप्त करने में असमर्थ होता जिसकी मुझे तलाश थी। उस लिहाज से मेरा ड्रॉप आउट होना स्वाभाविक था।

मैंने पीएचडी कार्यक्रम शुरू किया क्योंकि मैं कुछ ऐसा बनाना चाहता था जिससे भविष्य में बदलाव आए, लेकिन मैंने कुछ ऐसा बनाया जो अब बदलाव ला रहा है - हम नौकरियों को बचाने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं, नौकरियों को कम करने के लिए नहीं।

आप सबसे अच्छा वर्णन कैसे करेंगे कि क्रेस्टा मानव ग्राहक सेवा एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए एआई का उपयोग कैसे करता है?

क्रेस्टा उन शीर्ष एजेंट व्यवहारों की पहचान करता है जो सफल ग्राहक परिणामों की ओर ले जाते हैं, जैसे बातचीत के प्रवाह को बनाए रखना, सफल समस्या निवारण चरणों की पहचान करना और अपेक्षाएं निर्धारित करना, और फिर विशेष रूप से गहन सुदृढीकरण सीखने के उपयोग के माध्यम से वास्तविक समय में प्रत्येक एजेंट को इन सीखों को फिर से वितरित करता है। क्रेस्टा का सॉफ्टवेयर हमेशा सर्वोत्तम परिणामों से सीखता रहता है, एजेंटों को ग्राहकों और व्यावसायिक जरूरतों को बदलने के लिए जल्दी से अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है, जिससे प्रत्येक एजेंट को प्रभावी ढंग से तत्काल विशेषज्ञ में बदल दिया जाता है।

ग्राहक सेवा एजेंटों को कोचिंग देने के अलावा, क्रेस्टा कुछ दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने में भी सक्षम है। क्या आप हमारे साथ साझा कर सकते हैं कि इनमें से कुछ क्या हैं?

हम एजेंटों के लिए लीड और टिकट निर्माण को स्वचालित करते हैं। इसके अलावा, हम ऑर्डर प्रविष्टियाँ और खाता सत्यापन स्वचालित करते हैं। ये उपकरण दक्षता में सुधार करने में मदद करते हैं और एजेंटों का समय बचाने में मदद करते हैं जिसका उपयोग वे अन्य ग्राहकों की मदद के लिए कर सकते हैं।

क्रेस्टा का उपयोग करके उद्यमों को रूपांतरणों और अंतिम रेखा में कितना अंतर दिखाई दिया है?

शीर्ष-5 SaaS के लिए जिन्हें हम अपने ग्राहकों में गिनते हैं, हमने प्रति एजेंट राजस्व चौगुना कर दिया है और रूपांतरण दर और चैट वॉल्यूम दोगुना कर दिया है। क्रेस्टा का उपयोग करने के बाद से कॉक्स कम्युनिकेशंस के राजस्व में 12% की वृद्धि देखी गई है। इसके अलावा, एक प्रमुख रिटेलर ने प्रति चैट राजस्व में 25% की वृद्धि देखी।

एक एंटरप्राइज़ क्लाइंट के लिए जो साइन अप करने के लिए तैयार है, क्रेस्टा को एकीकृत करने के लिए कितना समय चाहिए?

हम वास्तव में क्रेस्टा को मिनटों के भीतर मौजूदा सिस्टम में एकीकृत कर सकते हैं, और हमारा एआई तुरंत काम करने लगता है। औसतन, परिणाम दिखना शुरू होने में लगभग 4-6 सप्ताह लगते हैं।

क्या क्रेस्टा के बारे में कुछ और भी है जो आप साझा करना चाहेंगे?

क्रेस्टा उस चीज़ से बचता है जिसे मैं एआई के लिए "आलसी" दृष्टिकोण कहता हूं - एक इंसान जो कुछ भी कर रहा है उसे स्वचालित करना। इसके बजाय, मुझे लगता है कि कुछ सबसे बड़ी प्रगति उन चीजों को हासिल करने के लिए एक इंसान और मशीन के संयोजन से आती है जो कोई भी अलग-अलग नहीं कर सकता। क्या इसके लिए अधिक ऊर्जा और रचनात्मकता की आवश्यकता है? बिल्कुल। लेकिन मुझे लगता है कि अंत में यह इसके लायक है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं वे आ सकते हैं शिखा।