जोश फीस्ट, सीईओ और कोगिटो के सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

जोश फीस्ट Cogito के सीईओ और सह-संस्थापक हैं। कंपनी भावनात्मक एआई और संवादात्मक एआई को एक अभिनव प्लेटफ़ॉर्म में जोड़ती है, जो संपर्क-केंद्र एजेंटों को वास्तविक समय में कोचिंग तथा मार्गदर्शन देता है। वह पर्यवेक्षकों को कहीं से भी काम कर रही उनकी टीमों की लाइव बातचीत देखने की सुविधा देता है और ग्राहक तथा कर्मचारी अनुभवों की लगातार निगरानी करता है।

कोगिटो की कहानी 1999 में शुरू होती है, कंपनी की स्थापना से भी पहले। क्या आप उन शुरुआती दिनों के बारे में कुछ जानकारी साझा कर सकते हैं और एमआईटी ह्यूमन डायनामिक्स लैब में क्या काम किया जा रहा था?

1999 से 2006 तक, डॉ सैंडी पेंटलैंड ने मानव संचार में सामाजिक संकेतों की उपस्थिति और शक्ति का प्रदर्शन करने वाले मूलभूत बुनियादी विज्ञान का विकास किया और मशीनों की उनका पता लगाने और व्याख्या करने की क्षमता का प्रदर्शन किया।

2007 में, कोगिटो को एमआईटी मीडिया लैब से अलग किया गया था। क्या आप इस उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?

एमआईटी आने से पहले, मैंने महसूस किया कि भावनात्मक रूप से तीव्र स्थितियों में उपयोगकर्ताओं की मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी की आवश्यकता है जो संवादात्मक संदर्भ से सूचित है। न्यूजीलैंड के बाल, युवा और परिवार सेवाओं विभाग (अब सामाजिक विकास मंत्रालय के बाल, युवा और परिवार इकाई के रूप में जाना जाता है) में, मैंने देखा कि कई सामाजिक कार्यकर्ता अपने काम की भावनात्मक तीव्रता के कारण मानसिक थकान का अनुभव कर रहे थे और मुझे लगता था कि उनका समर्थन करने वाली प्रबंधन प्रणालियों को ऐसी प्रौद्योगिकी से लाभ होगा। मैंने अपने अवलोकनों को एमआईटी में लाया और कोगिटो बाद में डॉ पेंटलैंड के एमआईटी मीडिया लैब शोध से बनाया गया था जो समस्या का सीधा समाधान प्रतीत होता था। कोगिटो को रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी (डीएआरपीए) से वित्त पोषण मिला था ताकि मानव मनोवैज्ञानिक अवस्थाओं का पता लगाने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मंच और व्यवहार मॉडल विकसित किया जा सके। वेटरन्स अफेयर्स विभाग (VA) में लागू किए जाने पर यह तकनीक युद्ध से लौटे पूर्व सैनिकों की सहायता करने में सफल रही।

कोगिटो में उपयोग की जाने वाली भावना एआई प्रौद्योगिकी पहले स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को सैनिकों में पीटीएसडी और अन्य मानसिक स्वास्थ्य विकारों के शुरुआती संकेतों का पता लगाने में मदद करने के लिए मान्य थी। क्या आप इसके बारे में कुछ विवरण चर्चा कर सकते हैं और जो परिणाम देखे गए थे?

इस प्रौद्योगिकी को स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को तैनात करने का उद्देश्य युद्ध से लौटे पूर्व सैनिकों में अवसाद का पता लगाना और आत्महत्या रोकना था। हमने जिस मंच को विकसित किया था वह डॉक्टरों को आवाज संकेतों के माध्यम से सैनिकों के समग्र मानसिक स्वास्थ्य को ट्रैक करने और घटनाओं जैसे बेघरता और खराब मानसिक स्वास्थ्य के अन्य चेतावनी संकेतों को इंगित करने में सक्षम बनाता था। हमें जल्द ही एहसास हुआ कि हमारे पास कुछ विशेष है और प्रौद्योगिकी का अनुप्रयोग सैनिकों और स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों से परे उपयोगी साबित हो सकता है जो जटिल, भावनात्मक रूप से तीव्र बातचीत की बड़ी मात्रा में है। हमारी जड़ें अभी भी मानव अनुभव पर केंद्रित हैं, हम आज के कोगिटो बन गए, जो वास्तविक समय में कोचिंग और मार्गदर्शन के लिए बड़े पैमाने पर उद्यम संपर्क केंद्र एजेंटों का समर्थन करता है।

क्या आप बता सकते हैं कि कोगिटो व्यवहार संकेतों का विश्लेषण करने और बातचीत के दौरान वास्तविक समय में प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए एआई का उपयोग कैसे करता है?

कोगिटो भावना और बातचीत एआई के एक शक्तिशाली संयोजन का उपयोग करके सभी बातचीत से नई अंतर्दृष्टियाँ प्रकट करता है, जो न केवल क्या कहा गया था, बल्कि कैसे ग्राहकों ने संदेश प्राप्त किया। ये एआई मॉडल वास्तविक समय में ग्राहक अनुभव (सीएक्स) को मापते हैं, जो प्रत्येक कॉल पर प्रभाव डालते हैं, न कि केवल भविष्य की बातचीत में सुधार के लिए पोस्ट-कॉल विश्लेषण।

कोगिटो 200 से अधिक ध्वनि और आवाज संकेतों को मिलीसेकंड में निकालता है और विश्लेषण करता है ताकि संपर्क केंद्र एजेंटों को अपने व्यवहार को समायोजित करने और चर्चा किए गए विषयों और वांछित परिणामों के आधार पर सर्वोत्तम सिफारिशों को प्रस्तुत करने के लिए संकेत प्रदान किए जा सकें।

कोगिटो वास्तविक समय में आवाज विश्लेषण करता है और व्यवहार को वास्तविक समय में बढ़ाता है ताकि ग्राहकों और संपर्क केंद्र एजेंटों के बीच बेहतर मानव संबंध बनाए जा सकें, चाहे वे कहीं से भी काम कर रहे हों।

यह प्रतिक्रिया एजेंटों को ग्राहकों के साथ बेहतर संबंध बनाने में कैसे मार्गदर्शन करती है?

कोगिटो के संकेतों से संपर्क केंद्र एजेंटों को वास्तविक समय में प्रतिक्रिया मिलती है, जो उन्हें अधिक सुसंगत भावनात्मक बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करने और हर कॉल पर सहानुभूति दिखाने में सक्षम बनाती है। बेहतर सहानुभूति से बेहतर संवादात्मक परिणाम होते हैं, जैसे कि कम कॉल हैंडल समय, पहले कॉल रिजॉल्यूशन में वृद्धि, ग्राहक संतुष्टि में सुधार और ग्राहक जीवनकाल मूल्य में वृद्धि।

प्रत्येक संपर्क केंद्र प्रतिनिधि की अलग-अलग ताकत और कमजोरियां होती हैं। वे प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं जो उन्हें अपनी ग्राहक सेवा में सुधार करने में मदद करती है, चाहे वह अधिक सहानुभूति प्रदान करना हो, धीरे बोलना हो या अधिक उत्साही लगना हो। यह अनुकूलित प्रतिक्रिया एजेंटों को ग्राहक के अनुभव और उनके द्वारा उठाए गए आवाज संकेतों के आधार पर ग्राहक के साथ संबंध बनाने में मदद करती है। इसके परिणामस्वरूप, ग्राहक अनुभव और एजेंट अनुभव दोनों में सुधार होता है।

वास्तविक समय की प्रतिक्रिया केवल ग्राहक अनुभव (CX) के लिए लाभकारी नहीं है; वह कर्मचारी अनुभव (EX) को भी बेहतर बनाती है। हमारे उपकरण प्रतिनिधियों को अधिक सकारात्मक कार्य-अनुभव प्राप्त करने में मदद करते हैं, जिससे बेहतर ग्राहक अनुभव मिलने का प्रमाण है।

2019 में, कोगिटो ने “वाणी में भावनाओं की पहचान में लिंग डी-बायसिंग” शीर्षक से एक पत्र प्रकाशित किया। वाणी में भावनाओं की पहचान पर लैंगिक पूर्वाग्रह के प्रभाव से जुड़ी मुख्य जानकारियाँ क्या थीं?

हमारे पत्र ने मॉडलिंग दृष्टिकोण और अनुकूलन तकनीकों पर ध्यान केंद्रित किया, साथ ही साथ नमूना पूर्वाग्रह पर भी। इसलिए, मशीन लर्निंग में सामान्य रूप से और विशेष रूप से वाणी में भावनाओं की पहचान में नकारात्मक पूर्वाग्रह को कम करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है। मुख्य अंतर्दृष्टि में शामिल हैं:

महिला भाषण पुरुष भाषण की तुलना में उच्च पिच होता है, जिसके परिणामस्वरूप एक-दूसरे से अधिक दूरी पर स्थित हार्मोनिक होते हैं।

वाणी में भावनाओं की पहचान मॉडल इस अंतर से प्रभावित हो सकते हैं। इसके परिणामस्वरूप पुरुषों के भाषण की तुलना में महिलाओं के भाषण के लिए कम सटीकता हो सकती है।

मशीन लर्निंग तकनीकों को डी-बायसिंग लागू किया जा सकता है ताकि सटीकता के इस असंतुलन को कम किया जा सके। पत्र में, कोगिटो एक नई डी-बायसिंग तकनीक पेश करता है जो बेसलाइन के सापेक्ष अनुकूल प्रदर्शन करता है।

कोगिटो अवांछित लिंग या अन्य प्रकार के पूर्वाग्रह के प्रभावों को कम करने के लिए कैसे काम करता है?

कोगिटो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मॉडल का उपयोग करता है जो मानव-जागरूक एआई प्रणालियों, गहन अधिगम वाले मशीन मॉडल और जटिल नियमों को जोड़ती हैं जो कंप्यूटरों को मानव भाषा को समझने, विश्लेषण करने और अनुकरण करने में मदद करते हैं। हम अपने एनएलपी को नए डेटा के साथ लगातार काम कर रहे हैं और विकसित कर रहे हैं ताकि पूर्वाग्रह को कम किया जा सके।

कोगिटो में मशीन लर्निंग मॉडल विकास के लिए एक व्यापक प्रोटोकॉल है जो पूर्वाग्रह को कम करने और नैतिक मशीन लर्निंग (एमएल) आधारित उत्पाद सुविधाओं को सुनिश्चित करने पर केंद्रित है। यह प्रोटोकॉल प्रशिक्षण के लिए डेटा के नमूने जैसे क्षेत्रों को कवर करता है, मानव लेबलिंग में पूर्वाग्रह को कम करता है, और एमएल डी-बायसिंग तकनीकों का उपयोग करता है।

कोगिटो एक ‘निष्पक्षता’ डेटासेट का उपयोग करता है जो एक बड़े ऑडियो डेटा निकाय से बना है जहां वक्ता विभिन्न जनसांख्यिकीय श्रेणियों की स्व-रिपोर्ट करते हैं। सभी मॉडलों का मूल्यांकन निष्पक्षता डेटासेट और विभिन्न जनसांख्यिकीय श्रेणियों के खिलाफ किया जाता है। हम एमएल ऑप्स तकनीकों का भी उपयोग करते हैं ताकि उत्पादन में मॉडल की निगरानी की जा सके और मानव द्वारा किए गए एनोटेशन के साथ मॉडल ऑडिट को नियमित रूप से किया जा सके।

आपके व्यक्तिगत दृष्टिकोण क्या हैं कि एआई को न केवल मानवों को बदलना चाहिए, बल्कि मानव व्यवहार को बढ़ाना चाहिए?

मानव संबंधों में कुछ चीजें हैं जो मानव कर सकते हैं और जटिलताएं हैं जो प्रौद्योगिकी जैसे एआई द्वारा अकेले अनुकरण नहीं की जा सकती हैं। उदाहरण के लिए, जब ग्राहक ग्राहक सहायता से संपर्क करते हैं, तो वे सहानुभूति प्राप्त करना चाहते हैं। यदि ग्राहक केवल एक स्वचालित प्रणाली के साथ बातचीत करता है जो एआई द्वारा संचालित है, तो उनकी समस्या का समाधान हो सकता है, लेकिन वे बातचीत से निराश या परेशान महसूस कर सकते हैं। यदि हम सभी संपर्क केंद्र एजेंटों को एआई से बदल देते हैं, तो हम उस मानव तत्व को समाप्त कर देंगे जो संबंध बनाने और दीर्घकालिक, वफादार ग्राहकों को बनाए रखने के लिए आवश्यक है।

सेवा संबंधी बातचीत में लोग ऐसे व्यक्ति से बात करना पसंद करते हैं जो उनकी स्थिति समझ सके और उनके जैसे अनुभवों से गुज़रा हो। इसी तरह, लोग यह महसूस करना चाहते हैं कि कोई उनका ध्यान रख रहा है और उनकी समस्या के समाधान की ज़िम्मेदारी ले रहा है। स्वतंत्र एआई को स्व-सहायता उपकरण से अलग किसी चीज़ के रूप में देखा जाने में अभी बहुत समय लगेगा।

क्या आपको कोगिटो के बारे में और कुछ साझा करना है?

कोगिटो में, हम संपर्क केंद्रों की अगली पीढ़ी के लिए नई प्रौद्योगिकियों पर काम कर रहे हैं। इस साल की शुरुआत में, हमने अपना कर्मचारी अनुभव (ईएक्स) स्कोर जारी किया ताकि एजेंटों के अनुभवों को ट्रैक किया जा सके। हमारे ग्राहक अनुभव (सीएक्स) स्कोर की तरह, ईएक्स स्कोर मानव-जागरूक भावना एआई और बातचीत एआई को जोड़ती है, जो एकल उदाहरणों या कई कॉलों में रुझानों के पार वास्तविक समय में अंतर्दृष्टि प्राप्त करती है। उच्च स्तर की असंतुष्टता, मानसिक थकान और नौकरी छोड़ने के स्तर के बीच, ईएक्स स्कोर मानसिक थकान रोकने और एजेंट अनुभव में मदद करने में मदद करता है, जो बेहतर ग्राहक अनुभव और दीर्घकालिक व्यावसायिक स्थिरता को बढ़ावा देता है।

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