आईसाहिया एन ग्रेनेट, ब्लैंड के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

आईसाहिया एन ग्रेनेट, ब्लैंड के सह-संस्थापक और सीईओ, एक स्टार्टअप संस्थापक और इंजीनियर हैं जिनकी पृष्ठभूमि तकनीकी निष्पादन के साथ-साथ प्रारंभिक उद्यमी अनुभव और लंबे समय से सामाजिक प्रभाव कार्य के साथ मिलकर बनती है। अपने वर्तमान उद्यम को लॉन्च करने से पहले, उन्होंने ज़ेड फेलोज़ और वाई कॉम्बिनेटर में भाग लिया, लैन्टर्न में इंजीनियरिंग अनुभव बनाया, और सैन डिएगो चिल, एक गैर-लाभकारी संस्था की स्थापना की, जिसने विकासात्मक विकलांगता वाले बच्चों को खेल में पहुंच प्रदान करने के लिए 2.5 मिलियन से अधिक डॉलर जुटाए, जिससे राष्ट्रीय मान्यता मिली और आज भी उनकी बोर्ड स्तर की भागीदारी के साथ जारी है।

ब्लैंड एआई-संचालित फोन कॉल के लिए बुनियादी ढांचे का निर्माण करने पर केंद्रित है, जो व्यवसायों को ग्राहक सहायता, बिक्री और संचालन कार्यों को संभालने में सक्षम वॉयस एजेंटों को तैनात करने की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म पारंपरिक कॉल सेंटर को बदलने या पूरक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो व्यवसायिक प्रणालियों के साथ गहरे एकीकरण के साथ-साथ वास्तविक समय की प्रतिक्रिया और प्रोग्राममेबल वॉयस इंटरैक्शन प्रदान करता है, जो ग्राहकों के साथ संचार को स्वचालित करने में कंपनियों के लिए एक मूल परत के रूप में खुद को स्थापित करता है।

आपने सैन डिएगो चिल की स्थापना एक किशोर के रूप में विकासात्मक विकलांगता वाले बच्चों के लिए खेल में समावेशी पहुंच बनाने के लिए की, जो कि वाई कॉम्बिनेटर में प्रवेश करने या ब्लैंड लॉन्च करने से बहुत पहले थी। उस प्रारंभिक अनुभव ने आपको एक वॉयस-फर्स्ट एआई कंपनी की स्थापना के तरीके को कैसे प्रभावित किया जो अब उद्यमों और उनके ग्राहकों के बीच बैठती है?

मेरे जीवन और काम का एक बड़ा हिस्सा निर्माण पर केंद्रित रहा है। एक युवा उम्र से, मुझमें चीजों को जीवन में लाने की एक निरंतर इच्छा रही है। एक बार जब कोई विचार या दुनिया के बारे में एक विश्वास मेरे दिमाग में आता है, तो यह मेरे लिए इसे अनदेखा करना असंभव हो जाता है। सैन डिएगो चिल का निर्माण न केवल मुझे एक संगठन बनाने और चलाने का तरीका सिखाया, बल्कि यह मुझे दूसरों पर हमारे कार्यों के प्रभाव के बारे में भी सिखाया। एक संगठन बनाने में सक्षम होना जो अन्यथा अस्तित्व में नहीं होगा, यह कुछ गहराई से पुरस्कृत करने वाला है। चिल से सीखे गए सबक और मूल्य मुझे हर दिन साथ रहते हैं।

2023 में वाईसी से गुजरने के बाद, आपको यह क्या समझ में आया कि उद्यम वॉयस इन्फ्रास्ट्रक्चर अभी भी मूल रूप से टूटा हुआ है और एक एंड-टू-एंड सिस्टम बनाने के लिए पर्याप्त था, न कि लेगेसी आईवीआर टूल्स पर एलएलएम्स को परत करने के लिए?

अपने बैंक चैटबॉट का उपयोग करने का आखिरी समय सोचें। आप शायद उतना लंबा इंतजार करते होंगे जितना आपको करना चाहिए था, आपको एक ऐसा उत्तर मिला होगा जो वास्तव में आपके प्रश्न का समाधान नहीं करता है, और आप अंत में फोन करेंगे। फिर एक रोबोटिक आवाज आपको विकल्पों के मेनू के माध्यम से चलेगी जो आप नहीं चाहते थे, और 0 दबाने से कुछ उपयोगी नहीं हुआ।

बैंकों ने उस अनुभव को संभव बनाने के लिए अरबों डॉलर खर्च किए हैं, और चैटबॉट अभी भी ग्राहक संतुष्टि में 29% के स्कोर के साथ सबसे खराब हैं। ईमेल से भी कम। कॉल सेंटर से भी कम, जिसकी हर कोई पहले से ही शिकायत करता है।

यह गतिविधि दो दशकों से चली आ रही है। व्यवसाय ग्राहकों को अपने कर्मचारियों से दूर रखने की कोशिश कर रहे हैं। ग्राहक एक व्यक्ति तक पहुंचने की कोशिश करते रहते हैं। न तो पक्ष जीत रहा है।

मुद्दा यह नहीं है कि कंपनियां इसे ठीक करना नहीं चाहती हैं। वे बस इसे स्टाफ के साथ अच्छा अनुभव प्रदान नहीं कर सकते हैं। एक मिलियन कॉल प्रति माह को संभालने वाला एक कॉल सेंटर एक महंगा, कठिन संचालन है, और गुणवत्ता लगभग परिभाषा के अनुसार असंगत है।

जो बदल गया है वह यह है कि एआई अंततः कॉलों का समाधान करना संभव बनाता है, न कि chỉ उन्हें रूट या विचलित करता है। फोन ट्री। नहीं पकड़ संगीत। एक एजेंट जो समझता है कि ग्राहक क्या पूछ रहा है और इसका समाधान करता है।

लेकिन यह केवल तभी काम करता है जब प्रणाली वास्तविक समय के वॉयस से नीचे बनाई जाती है। जब आप लेगेसी आईवीआर टूल्स या तीसरे पक्ष की सेवाओं पर एलएलएम्स की परत बनाते हैं, तो विलंबता बढ़ जाती है और विश्वसनीयता कम हो जाती है। बातचीत टूट जाती है।

यही कारण है कि हमने अंत से अंत तक बुनियादी ढांचे का निर्माण करने पर ध्यान केंद्रित किया। वॉयस केवल तभी काम करता है जब यह तात्कालिक और प्राकृतिक लगता है। यदि यह नहीं है, तो ग्राहक लटक जाता है।

ब्लैंड ने अपने टीटीएस, अनुमान, और प्रतिलेखन स्टैक को आंतरिक रूप से बनाने और होस्ट करने का असामान्य कदम उठाया है। तीसरे पक्ष के एपीआई पर निर्भर रहने में आप किन व्यापार-बंदों को देखा जो अंततः पूरे वॉयस इन्फ्रास्ट्रक्चर परत को स्वामित्व देने की ओर ले गया?

प्रत्येक परत जिसे आप आउटसोर्स करते हैं वह विलंबता जोड़ती है और जोखिम जोड़ती है।

अधिकांश वॉयस एआई प्लेटफ़ॉर्म रीसेलर हैं। वे तीसरे पक्ष की प्रतिलेखन, तीसरे पक्ष के मॉडल, तीसरे पक्ष के टीटीएस के माध्यम से इसे रूट करते हैं, और आपको परिणाम देते हैं। यह एक नियंत्रित डेमो में काम कर सकता है। यह शायद ही कभी तब काम करता है जब कॉल वॉल्यूम बढ़ता है या श्रृंखला में कुछ गलत हो जाता है।

एक डेटा समस्या भी है। फाउंडेशन मॉडल प्रदाता, ओपनएआई का एक स्पष्ट उदाहरण, ग्राहक डेटा का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करते हैं। वे कहते हैं कि उद्यम लाइसेंस अलग हैं। शायद वे हैं। लेकिन यह अनिश्चितता ही कई सुरक्षा और अनुपालन टीमों को असहज बनाने के लिए पर्याप्त है।

जब आप पूरे स्टैक – प्रतिलेखन, अनुमान, टीटीएस, ऑर्केस्ट्रेशन – स्व-होस्ट करते हैं, तो आप हर मिलीसेकंड और हर मॉडल अद्यतन पर नियंत्रण रखते हैं। ग्राहक डेटा ग्राहक के पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर रहता है। यह तीसरे पक्ष के प्रशिक्षण पाइपलाइन को छूता नहीं है, यह बुनियादी ढांचे को छूता नहीं है जिसे आप ऑडिट नहीं कर सकते हैं, और यह तब तक नहीं चलता जब तक कि ग्राहक यह तय नहीं करता है।

आप प्रत्येक उद्यम ग्राहक को समर्पित बुनियादी ढांचा दे सकते हैं ताकि किसी अन्य कंपनी से वृद्धि उनके प्रदर्शन को कभी नहीं छुए। और जब कुछ टूट जाता है, तो आप वास्तव में इसे ठीक कर सकते हैं बजाय इसके कि आप एक विक्रेता के विक्रेता की प्रतीक्षा कर रहे हैं।

नियंत्रित उद्योगों के लिए, कुछ ग्राहकों को पूरे स्टैक की आवश्यकता होती है जो उनके अपने वीपीसी या ऑन-प्रिमाइसेस में हो। यह केवल तभी संभव है जब विक्रेता वास्तव में उस चीज़ का स्वामित्व रखता है जिसे वे तैनात कर रहे हैं।

पारंपरिक संपर्क केंद्र स्वचालन ने मुख्य रूप से सरल समर्थन कॉल को विचलित करने पर ध्यान केंद्रित किया है। आपने लंबी-पूंछ, जटिल ग्राहक इंटरैक्शन को प्राथमिकता देने का फैसला क्यों किया जबकि पहले वॉल्यूम-आधारित स्वचालन के लिए अनुकूलन नहीं किया?

पारंपरिक संपर्क केंद्र स्वचालन ने मुख्य रूप से सरल समर्थन कॉल को विचलित करने पर ध्यान केंद्रित किया है। आपने जटिल, लंबी-पूंछ वाले इंटरैक्शन पर क्यों ध्यान केंद्रित किया जबकि उच्च-वॉल्यूम उपयोग के मामलों के साथ शुरू नहीं किया?

हमने विपरीत दृष्टिकोण अपनाया। यदि हम सबसे जटिल और संवेदनशील कॉलों को विश्वसनीय रूप से संभाल सकते हैं, तो बाकी सब कुछ सीधा हो जाता है। लक्ष्य डेमो बनाना नहीं है, यह पूर्ण एजेंटिक कॉल समाधान प्रदान करना है। इसके लिए कम-विलंबता, उच्च-विश्वसनीयता प्रणाली की आवश्यकता होती है जो वास्तविक ग्राहक बातचीत को परिभाषित करने वाले किनारे के मामलों को संभाल सकती है।

आपके एजेंटों को सीआरएम और संचालन डेटाबेस में एकीकृत किया जा रहा है तो कॉलों को अंत से अंत तक हल करने के लिए। वॉयस-नेटिव स्वचालन उद्यम प्रवाह की वास्तुकला को कैसे बदलता है जब चैट-आधारित कोपायलट की तुलना में?

विरासत प्रणालियां अक्सर एक दूसरे से बात नहीं करती हैं। सीआरएम, अनुसूची उपकरण, और बिलिंग प्लेटफ़ॉर्म सिलो में हैं। उन प्रणालियों तक पहुंच के बिना, एक वॉयस एजेंट केवल सामान्य प्रश्नों का उत्तर दे सकता है और ज्यादा कुछ नहीं।

यह एक खाता नहीं देख सकता है, एक रिकॉर्ड को अपडेट नहीं कर सकता है, या एक नियुक्ति बुक नहीं कर सकता है। यह जानकारी एकत्र करता है और इसे हाथों-हाथ करता है। इस बीच, मानव प्रतिनिधि ऐसे कार्यों पर समय बिताते हैं जिन्हें व्यक्ति को छूना नहीं चाहिए: कॉल नोट्स लॉगिंग, नियुक्तियों को मैन्युअल रूप से अनुसूचित करना, रिपोर्ट खींचना ताकि यह पता लगाया जा सके कि किसे एक अनुवर्ती की आवश्यकता है।

गहरा एकीकरण वह है जो अंत-से-अंत समाधान को संभव बनाता है। इसके बिना, आपने अभिवादन को स्वचालित किया है, न कि कॉल को।

हाल ही में सोल्जा बॉय वॉयस क्लोन डेमो ने दिखाया कि कैसे बातचीत करने वाले एजेंट आंतरिक संचालन से परे ब्रांड-फेसिंग अनुभवों में विस्तार कर सकते हैं। क्या आप देखते हैं कि उद्यम वॉयस एजेंट बिक्री, समर्थन और विपणन चैनलों में संचालन के पूरे व्यवसाय प्रक्रियाओं का स्वतंत्र रूप से प्रबंधन करने में सक्षम ग्राहक-सामने वाले डिजिटल प्रतिनिधियों में विकसित हो रहे हैं?

बिल्कुल। हम एक ऐसी दुनिया की कल्पना करते हैं जहां प्रत्येक ग्राहक अपने पसंदीदा और आवश्यक व्यवसायों के साथ एक व्यक्तिगत संबंध रखता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि एआई न केवल “मजेदार” है, बल्कि वास्तव में जटिल मुद्दों का समाधान करने में सक्षम है।

वास्तविक समय वॉयस लेटेंसी, हॉलुसिनेशन और पहचान की चुनौतियों को पेश करता है जो पाठ-आधारित एआई तैनाती में मौजूद नहीं हैं। वॉयस एजेंटों का निर्माण करते समय जो एक सेकंड से कम समय में प्रतिक्रिया देने की आवश्यकता होती है, साथ ही साथ बातचीत की सटीकता को बनाए रखने के लिए, आपने किन सबसे कठिन तकनीकी प्रतिबंधों का सामना किया?

विलंबता है। यही वह जगह है जहां अधिकांश डेमो मर जाते हैं।

यदि एक चैटबॉट को तीन सेकंड लगते हैं तो प्रतिक्रिया देने में उपयोगकर्ता प्रतीक्षा करता है। यदि एक वॉयस एजेंट आपके बोलने के बाद अजीब तरह से रुक जाता है, तो बातचीत पहले से ही टूट जाती है। प्रतिक्रियाएं 400 मिलीसेकंड से कम समय में वापस आनी चाहिए। अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म वहां नहीं पहुंच सकते हैं क्योंकि वे कई तीसरे पक्ष की सेवाओं को एक साथ जोड़ रहे हैं, प्रत्येक अपनी विलंबता जोड़ रहा है।

लेकिन विलंबता केवल एक हिस्सा है। वास्तविक ग्राहक कॉल डेमो में कभी नहीं पकड़े जाते हैं। लोग बीच में बोलते हैं। पृष्ठभूमि शोर में कट जाता है। कॉलर भाषा बदल देते हैं। अनुरोध अस्पष्ट हैं। जो वॉयस एआई उत्पादन में खड़ा रहता है वह बिना संदर्भ खोए बाधाओं को संभालता है, ऑफ-स्क्रिप्ट जाने पर अनुकूलन करता है, और बफरिंग की तरह नहीं लगता है।

ग्राहक वॉयस एआई की तुलना अन्य बॉट्स से नहीं करते हैं। वे इसे एक व्यक्ति से बात करने की तुलना करते हैं। यही मानक है।

मानव-सounding एआई सिस्टम के प्रतिनिधित्व के बारे में कैसे सोचते हैं जब वे इंटरैक्शन के दौरान स्वयं को प्रस्तुत करते हैं, तो उद्यमों को संवादात्मक एजेंटों के तैनाती के बारे में पारदर्शिता के बारे में कैसे सोचना चाहिए जो मानव कर्मचारियों से अलग नहीं हो सकते हैं?

हम अंतिम उपयोगकर्ता के लिए ईमानदारी और पारदर्शिता में विश्वास करते हैं। जबकि कुछ नियमन जकड़न और दबाने वाला है, किसी भी तरह का धोखा स्वीकार्य नहीं है। हम उद्यमों के साथ मिलकर ग्राहक के साथ विश्वास के आधार पर सहज अनुभव विकसित करने के लिए काम करते हैं।

जैसे ही एआई एजेंट लाखों समकालीन ग्राहक इंटरैक्शन को संभालना शुरू करते हैं, कंपनियां पायलट तैनाती से उत्पादन-स्तर की तैनाती में स्थानांतरित होने पर कौन से संचालन चुनौतियां पहले सामने आती हैं?

कुछ चीजें व्यवहार में मायने रखती हैं। पहली मॉड्यूलर प्रॉम्प्ट आर्किटेक्चर है। मोनोलिथिक प्रॉम्प्ट लगभग असंभव हैं जो डीबग किए जा सकते हैं। जब एक कॉल गलत हो जाता है, तो आपको यह जानने की जरूरत है कि यह कहां और क्यों हुआ, निर्देशों की दीवार को देखने के बजाय जो समस्या पैदा करने वाली पंक्ति का कारण बनता है।

पूर्ण दृश्यता भी उतनी ही महत्वपूर्ण है। पोस्ट-कॉल सारांश पर्याप्त नहीं हैं। आपको हर बातचीत में हर बिंदु पर एजेंट द्वारा की जा रही हर चीज़ के लिए वास्तविक समय की दृश्यता की आवश्यकता है।

गार्डरेल भी आवश्यक हैं, विशेष रूप से नियंत्रित उद्योगों में। एजेंट को नीति के भीतर रहना होगा। यह वैकल्पिक नहीं है। और अगर यह नहीं है, तो एक सुंदर गिरावट होनी चाहिए।

अंत में, ज्ञान प्रबंधन है। एजेंट को उत्पादों, नीतियों और प्रक्रियाओं जैसे प्रोप्राइटरी डेटा तक पहुंच की आवश्यकता है। प्लेटफ़ॉर्म को वास्तविक कॉल में दिखाई देने वाले ज्ञान अंतराल को स्वचालित रूप से सतह पर लाना चाहिए, न कि बाद में जब एक ग्राहक शिकायत करता है।

आगे देखते हुए, क्या आप मानते हैं कि उद्यम वॉयस एजेंट कार्य-निर्दिष्ट उपकरण बने रहेंगे या वे स्वायत्त रूप से पूरे व्यवसाय प्रक्रियाओं का प्रबंधन करने में सक्षम सामान्य एआई एजेंटों में विकसित होंगे जो बातचीत के माध्यम से शुरू होते हैं?

यदि मुझे इसका उत्तर पता होता! मुझे लगता है कि वॉयस एजेंट पूरे व्यवसाय स्टैक में विकसित होंगे, लेकिन यह देखना मुश्किल है कि एक पूरे व्यवसाय को एक वॉयस एजेंट द्वारा चलाया जा सकता है। हालांकि, मुझे विश्वास है कि मानव एआई एजेंटों से तात्कालिक, सटीक और अधिक व्यापक सेवा प्राप्त करेंगे जो वे आज प्राप्त करते हैं। वास्तव में, हम मानते हैं कि जब ऐसा होगा तो अधिक फोन कॉल होंगे। कम नहीं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें ब्लैंड पर जाना चाहिए।