ओफर रोनेन, टोमाटो.ai के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

ओफर रोनेन टोमाटो.ai के सह-संस्थापक और सीईओ हैं, जो एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो एक एआई संचालित वॉइस फ़िल्टर प्रदान करता है जो तटस्थ एजेंटों की आवाज़ को नरम बनाने के लिए उपयोग किया जाता है, जिससे सीएसएटी और बिक्री मेट्रिक्स में सुधार होता है।

ओफर ने पहले तीन टेक स्टार्टअप्स बेचे थे, जिनमें से दो गूगल को और एक आईएसी को बेचे गए थे। उन्होंने पिछले पांच वर्षों में गूगल में एरिया 120 इनक्यूबेटर के भीतर संपर्क केंद्र एआई समाधानों पर काम किया था। उन्होंने इन नए समाधानों के लिए 500 मिलियन डॉलर से अधिक के सौदे बंद किए। उन्होंने मिशिगन विश्वविद्यालय से कंप्यूटर इंजीनियरिंग में एमएस किया है, जिसमें एआई पर ध्यान केंद्रित किया गया है, और कॉर्नेल से एमबीए किया है। (GOOGL )

आपको मशीन लर्निंग और एआई में क्या आकर्षित किया?

एआई का एक लंबा इतिहास रहा है जिसमें उतार-चढ़ाव देखे गए हैं। ऐसे समय होते हैं जब इस तकनीक से उद्योगों को बदलने की उम्मीदें होती हैं, लेकिन फिर ऐसे समय भी होते हैं जब यह उम्मीदों पर खरा नहीं उतरता है।

जब मैं विश्वविद्यालय में एआई में मास्टर्स कर रहा था, तब यह एक ऐसा समय था जब एआई का प्रभाव नहीं पड़ रहा था। मुझे यह विचार आकर्षित किया कि कंप्यूटरों को उदाहरणों के माध्यम से कार्य करने के लिए सिखाया जा सकता है, न कि पारंपरिक तरीकों से जिसमें विशिष्ट निर्देश देने की आवश्यकता होती है। उस समय मैं एक एआई अनुसंधान प्रयोगशाला में काम कर रहा था जहां हम वर्चुअल एजेंटों पर काम कर रहे थे जो शिक्षकों को उनके पाठ्यक्रम के लिए ऑनलाइन संसाधन खोजने में मदद करते थे। उस समय हमारे पास आज के जैसे बड़े डेटा, शक्तिशाली कंप्यूटिंग संसाधन या उन्नत न्यूरल नेटवर्क नहीं थे, इसलिए हमारी क्षमताएं सीमित थीं।

2016 से 2019 तक आप गूगल के एरिया 120 इनक्यूबेटर में काम करते थे, जहां आपने संपर्क केंद्रों के लिए अत्यधिक मजबूत वर्चुअल एजेंटों को डिज़ाइन किया था। यह समाधान क्या था?

हाल ही में, मैंने गूगल के एरिया 120 इनक्यूबेटर में कुछ सबसे बड़े वॉइस वर्चुअल एजेंटों को तैनात किया, जिसमें फॉर्च्यून 50 कंपनियों के लिए परियोजनाएं शामिल थीं जिनमें एक वर्ष में 100 मिलियन से अधिक समर्थन कॉल थे।

जटिल बातचीत को संभालने में सक्षम अधिक मजबूत वॉइस वर्चुअल एजेंटों को बनाने के लिए, हमने मानवों के बीच लाखों ऐतिहासिक बातचीत का उपयोग किया और ग्राहकों द्वारा अपनी प्रारंभिक समस्या के बeyond के अनुवर्ती प्रश्नों का पता लगाया। अनुवर्ती प्रश्नों और विभिन्न तरीकों से ग्राहकों द्वारा प्रत्येक प्रश्न को व्यक्त करने का खनन करके, हमने लचीले वर्चुअल एजेंटों का निर्माण किया जो भटकाव वाली बातचीत कर सकते थे। यह मानव एजेंटों के साथ ग्राहकों की बातचीत को बेहतर ढंग से दर्शाता था। परिणामस्वरूप, वर्चुअल एजेंटों द्वारा पूरी तरह से संभाले गए कॉलों की कुल संख्या में काफी वृद्धि हुई।

2021 और 2022 में, आपने एरिया 120 में दूसरा स्टार्टअप बनाया, क्या आप इस कंपनी के बारे में बता सकते हैं और आप इस अनुभव से क्या सीखे?

मेरा दूसरा स्टार्टअप एरिया 120 में फिर से कॉल सेंटर पर केंद्रित था। हमारा समाधान ग्राहकों को समर्थन कॉल के तुरंत बाद पहुंचाने पर केंद्रित था जहां ग्राहक ने अपनी समस्या व्यक्त की थी लेकिन समाधान नहीं मिला था। यह पहुंच वर्चुअल एजेंटों द्वारा की जाती थी जो उन खुले मुद्दों को संबोधित करने के लिए प्रशिक्षित थे। मैंने इस अनुभव से सीखा कि चूर्ण एक कठिन मीट्रिक है जिसे समय पर मापना मुश्किल है। यह परिवर्तनों के लिए सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त करने के लिए 6 महीने लग सकते हैं। यह अनुभव को जल्दी से अनुकूलित करने और ग्राहकों को यह विश्वास दिलाने में मुश्किल बनाता है कि समाधान काम कर रहा है।

टोमाटो.ai के पीछे की उत्पत्ति की कहानी साझा करें और आप गूगल के भीतर काम करने के बजाय इसे स्वयं करने का निर्णय क्यों लिया?

टोमाटो.ai, मेरे तीसरे कॉन्टैक्ट सेंटर एआई स्टार्टअप का विचार मेरे सह-संस्थापक और सीटीओ जेम्स फैन से आया था। जेम्स ने सोचा कि यदि कोई फ्रेंच अक्सेंट में वाइन बेचने में अधिक प्रभावी हो सकता है, तो क्या होगा अगर कोई भी फ्रेंच लग सकता है?

यह विचार का बीज था, और जब हमने इसकी जांच की, तो हमने एक अधिक तीव्र दर्द बिंदु पाया जो ग्राहकों को तटस्थ एजेंटों के साथ बातचीत करते समय महसूस होता है। ग्राहकों को समझने और विश्वास करने में परेशानी होती थी। यह एक बड़ा बाजार अवसर प्रस्तुत करता है। हमारी पृष्ठभूमि को देखते हुए, हमें एहसास हुआ कि इसका कॉल सेंटरों पर काफी प्रभाव पड़ेगा, जो अपनी बिक्री और समर्थन मेट्रिक्स में सुधार करेंगे। हम इस प्रकार के समाधान को अब एक्सेंट सॉफ्टनिंग कहते हैं।

जेम्स और मैंने पहले स्टार्टअप्स का नेतृत्व किया और बेचा, जिनमें से प्रत्येक ने गूगल को एक स्टार्टअप बेचा था।

हमने गूगल छोड़ने और टोमाटो.ai शुरू करने का फैसला किया क्योंकि हम कई वर्षों तक गूगल में रहने के बाद अपनी खुद की कंपनी शुरू करने और चलाने के लिए उत्सुक थे।

टोमाटो.ai कॉल सेंटरों के साथ एक महत्वपूर्ण दर्द बिंदु का समाधान करता है, जो एजेंटों के लिए एक्सेंट को नरम बनाना है। आप बताएं कि वॉइस फिल्टर एजेंट प्रशिक्षण के लिए एक पसंदीदा समाधान क्यों हैं?

टोमाटो.ai पर, हम कॉल सेंटरों में स्पष्ट संचार के महत्व को समझते हैं, जहां कभी-कभी अक्सेंट बाधाएं पैदा कर सकते हैं। पारंपरिक एजेंट प्रशिक्षण पर निर्भर रहने के बजाय, हमने वॉइस फिल्टर विकसित किए हैं, जिन्हें हम “एक्सेंट सॉफ्टनिंग” कहते हैं। ये फिल्टर एजेंटों को उनकी अनोखी आवाज बनाए रखने की अनुमति देते हुए उनके अक्सेंट को कम करते हैं, जिससे कॉलरों के लिए स्पष्टता में सुधार होता है। वॉइस फिल्टर का उपयोग करके, हम बेहतर संचार सुनिश्चित करते हैं और एजेंटों और कॉलरों के बीच विश्वास बनाते हैं, जिससे हर इंटरैक्शन अधिक प्रभावी और संतोषजनक हो जाता है। इसलिए, व्यापक प्रशिक्षण कार्यक्रमों की तुलना में, वॉइस फिल्टर अक्सेंट से संबंधित चुनौतियों का समाधान करने के लिए एक सरल और तुरंत समाधान प्रदान करते हैं।

जैसे ही मौजूदा एजेंट इन उपकरणों का लाभ उठाते हैं और अपने प्रदर्शन में सुधार करते हैं, वे उच्च दरों को कमाने में सक्षम होंगे जो उनके द्वारा प्रदान किए जाने वाले असाधारण ग्राहक अनुभवों को प्रतिबिंबित करते हैं। साथ ही, जनरेटिव एआई का लोकतांत्रिकरण प्रभाव नए प्रवेश स्तर के एजेंटों को ला रहा है, जो प्रतिभा पूल का विस्तार कर रहा है और प्रति घंटे की दरों को कम कर रहा है। यह द्वंद्व कॉल सेंटर सेवाओं के उद्योग में एक मूलभूत परिवर्तन को दर्शाता है, जहां प्रौद्योगिकी और मानव विशेषज्ञता उद्योग के परिदृश्य को फिर से आकार दे रही है, जो एक अधिक समावेशी और प्रतिस्पर्धी भविष्य के लिए मार्ग प्रशस्त कर रही है।

वॉइस फिल्टरिंग को सक्षम करने के लिए उपयोग की जाने वाली विभिन्न मशीन लर्निंग और एआई प्रौद्योगिकियों के बारे में बताएं?

वास्तविक समय वॉइस फिल्टरिंग समाधान कुछ वर्षों पहले संभव नहीं था। भाषण अनुसंधान में प्रगति, नए आर्किटेक्चर जैसे ट्रांसफॉर्मर मॉडल और डीप न्यूरल नेटवर्क, और अधिक शक्तिशाली एआई हार्डवेयर (जैसे गूगल के टीपीयू और एनवीडिया के जीपीयू) ने इसे आज संभव बनाया है। यह अभी भी एक बहुत ही कठिन समस्या है जिसके लिए हमारी टीम को वास्तविक समय में निम्न-विलंबता और उच्च-गुणवत्ता वाले भाषण-से-भाषण मॉडल के लिए नए तकनीकों का आविष्कार करने की आवश्यकता है।

कॉल सेंटरों से आपको किस प्रकार की प्रतिक्रिया मिली है, और यह कर्मचारी परिवर्तन दरों पर कैसे प्रभाव डालता है?

हमें बड़े और छोटे तटस्थ कॉल सेंटरों से हमारे एक्सेंट सॉफ्टनिंग समाधान को आजमाने के लिए मजबूत मांग मिली है। ये कॉल सेंटर यह पहचानते हैं कि टोमाटो.ai उनकी शीर्ष दो समस्याओं (1) तटस्थ एजेंटों के प्रदर्शन मेट्रिक्स तटस्थ एजेंटों की तुलना में ऑनशोर एजेंटों की तुलना में कम हैं (2) भारत और फिलीपींस जैसे तटस्थ बाजारों में पर्याप्त योग्य एजेंटों को नियुक्त करना मुश्किल है।

हम आने वाले हफ्तों में मामलों के अध्ययन की उम्मीद करते हैं जो कॉल सेंटरों द्वारा एक्सेंट सॉफ्टनिंग का उपयोग करने से होने वाले प्रभाव का प्रकार दिखाते हैं। हम बिक्री कॉलों में राजस्व, बंद दरों और लीड योग्यता दरों जैसे प्रमुख मेट्रिक्स में तुरंत वृद्धि की उम्मीद करते हैं। साथ ही, हम समर्थन कॉलों में हैंडल समय, फिर से कॉल और सुधारित सीएसएटी में कमी की उम्मीद करते हैं।

जैसा कि ऊपर उल्लेखित है, परिवर्तन दरों को मान्य करने में अधिक समय लगता है, इसलिए उन सुधारों के साथ मामलों के अध्ययन बाद की तारीख में आएंगे।

टोमाटो.ai ने हाल ही में 10 मिलियन डॉलर के वित्तपोषण दौर को उठाया है, इसका मतलब कंपनी के भविष्य के लिए क्या है?

जैसे ही टोमाटो.ai अपने उद्घाटन उत्पाद लॉन्च के लिए तैयार है, टीम वैश्विक संचार और काम के भविष्य के परिदृश्य को एक बार में एक बातचीत के माध्यम से फिर से आकार देने के अपने प्रतिबद्धता पर दृढ़ रहती है।

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