साक्षात्कार
रयान पीटरसन, कॉन्सेंट्रिक्स के चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर – साक्षात्कार श्रृंखला
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रयान पीटरसन कॉन्सेंट्रिक्स में एग्जीक्यूटिव वाइस प्रेसिडेंट और चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर के रूप में कार्य करते हैं, जो वैश्विक उत्पाद और प्रौद्योगिकी रणनीति को चला रहे हैं। एक परिवर्तनकारी नेता जो उत्पाद विकास, डेटा और एआई में गहरी विशेषज्ञता रखते हैं, रयान नवाचार और विकास को बढ़ावा देते हैं। इससे पहले, उन्होंने अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) में कार्यकारी भूमिकाएं निभाईं, जहां उन्होंने अमेज़ॅन कनेक्ट (सीएक्सई) और एडब्ल्यूएस स्टोरेज का नेतृत्व किया, जहां उन्होंने दोनों व्यवसायों का विस्तार किया और बाजार में उतारने, बिक्री और समाधान वास्तुकला में विशेषज्ञता प्राप्त की। डेटा प्रबंधन में दो दशकों के अनुभव के साथ, रयान एआई तैनाती पर एक तेज दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। उनके पास डेटा स्टोरेज और सुरक्षा में आठ पेटेंट हैं।
(AMZN )कॉन्सेंट्रिक्स एक सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली वैश्विक ग्राहक अनुभव समाधान और प्रौद्योगिकी प्रदाता है, जो डिज़ाइन, निर्माण और चलाने के चरणों में सेवाएं प्रदान करती है ताकि संगठन अपने संचालन को आधुनिक बना सकें और प्रदर्शन में सुधार कर सकें। यह 70 से अधिक देशों और छह महाद्वीपों में कार्य करता है, और 2020 में स्पिन ऑफ होने के बाद से यह कॉनवर्ग्स, वेबहेल्प और ब्लिंकसीएक्स जैसे प्रमुख अधिग्रहणों के माध्यम से विस्तारित हुआ है, जिससे इसकी क्षमता और पैमाने में वृद्धि हुई है।
आइए व्यक्तिगत रूप से शुरू करें—आपकी यात्रा स्टार्टअप्स, अमेज़ॅन और अब कॉन्सेंट्रिक्स में फैली हुई है। ग्राहक अनुभव या उत्पाद विकास के बारे में क्या सबक आपके साथ चिपका हुआ है जो इन सभी भूमिकाओं में है?
यह सरल है: ग्राहक से पहले शुरू करें और वहां से पीछे की ओर काम करें। यह सच है चाहे आप एक तीन-व्यक्ति स्टार्टअप पर हों या एक फॉर्च्यून 500 कंपनी के लिए वैश्विक स्तर पर प्रणालियों को स्केल कर रहे हों। यह आसान है कि टीमें जो बना रही हैं उसमें खो जाएं जो उन्हें रोमांचक और दिलचस्प लगता है, लेकिन अगर यह वास्तविक लोगों के लिए वास्तविक समस्या का समाधान नहीं कर रहा है, तो यह समय की बर्बादी है। मैंने जो सबसे प्रभावी समाधान देखे हैं वे हमेशा ग्राहक को पहले समझने से आते हैं और फिर उस दिशा में निर्माण करने से।
एक हालिया कॉन्सेंट्रिक्स उपभोक्ता सर्वेक्षण दिखाता है कि केवल 31% अमेरिकी उपभोक्ता एजेंटिक एआई की अवधारणा से परिचित हैं। उद्योग में इतनी चर्चा के बावजूद जागरूकता अभी भी इतनी कम क्यों है?
क्योंकि हमने इसे जितना आवश्यक था उससे अधिक जटिल बना दिया है। पांच लोगों से पूछें कि “एजेंटिक एआई” का क्या अर्थ है, और आपको शायद पांच अलग-अलग उत्तर मिलेंगे। यह शब्द एक साझा परिभाषा में नहीं बसा है क्योंकि उद्योग ने इसे रोजमर्रा की भाषा में समझाने का अच्छा काम नहीं किया है। यह मुख्य मुद्दा है। जब मैं इसे किसी अन्य इकाई के लिए कार्य करने वाले एआई के रूप में वर्णित करता हूं, जो प्रॉम्प्ट की आवश्यकता नहीं है, तो लोग आमतौर पर इसे समझते हैं। जब तक यह मानक व्याख्या नहीं बन जाती, अधिकांश उपभोक्ता भ्रमित रहेंगे, और यह अधिक एक बाजार के शब्द से अधिक मुख्यधारा का विचार बना रहेगा।
एक सबसे हड़ताली आंकड़ा यह है कि 76% लोग अभी भी ब्रांडों को अधिक विश्वसनीय मानते हैं जब एक मानव, न कि एआई, उनकी मदद करता है। आप इसे एआई-मूल ग्राहक अनुभव बनाने के संदर्भ में कैसे व्याख्या करते हैं?
यह आंकड़ा एआई के खिलाफ नहीं है, यह विश्वास के पक्ष में है। लोग आमतौर पर एआई पर विश्वास नहीं करते हैं, और वे निश्चित रूप से इसका उपयोग तब नहीं करना चाहते जब उन्हें मदद की आवश्यकता होती है। बस उस आखिरी बार के बारे में सोचें जब आपने एक ग्राहक सहायता लाइन में कॉल किया और पहले एक एआई बॉट से जुड़े थे। अधिकांश लोग शून्य पर दबाते हैं या इसे एक मानव एजेंट तक पहुंचने के लिए बायपास करने का प्रयास करते हैं। एआई, इसकी वर्तमान स्थिति में, हमेशा समस्या का समाधान नहीं करता है, यह अक्सर घर्षण पैदा करता है। यदि एआई ग्राहक यात्रा में घर्षण जोड़ता है, तो यह अनुभव को बढ़ा नहीं रहा है; यह रास्ते में आ रहा है। ग्राहक वास्तव में एक चिकनी अनुभव चाहते हैं जो उन्हें अपनी समस्या का समाधान करने में मदद करे। जब एआई मानव निर्णय के साथ सामंजस्य में काम करता है, तो यही वह समय है जब विश्वास अर्जित किया जाता है। भविष्य एआई-केवल के बारे में नहीं है, यह मानव बुद्धिमत्ता द्वारा समर्थित एआई के बारे में है, जो अनुभव को निर्बाध और प्रभावी बनाता है।
क्या डेटा में कोई आश्चर्यजनक या विरोधाभासी अंतर्दृष्टि थी जिसने आपको एजेंटिक एआई को रोल आउट करने के तरीके के बारे में फिर से सोचने के लिए प्रेरित किया—चाहे वह डिज़ाइन, संदेश, या उपयोग के मामलों के संदर्भ में हो?
सबसे बड़ा आश्चर्य संख्या में नहीं था, लेकिन जो यह उजागर करता था। कई कंपनियां एआई लॉन्च करने के लिए जल्दी कर रही हैं और ज्ञान आधार को पूरी तरह से तैयार करने के लिए आवश्यक काम को छोड़ देती हैं। यह एक स्व-ड्राइविंग कार के लिए एक मानचित्र के बिना निर्माण करने जैसा है। आप एक एआई से विश्वसनीय उत्तर देने की उम्मीद नहीं कर सकते हैं यदि अंतर्निहित सामग्री पुरानी या अधूरी है। लेकिन इसके अलावा, हमने देखा है कि एआई को केवल दक्षता के लिए अनुकूलित करना – जैसे पूर्ण स्वचालन या सीमांतकरण – पीछे की ओर जा सकता है। पूरी तरह से मानवों को हटाने से संकेतों को याद करने, उच्च परित्याग, या वास्तविक बातचीत में ही सामने आने वाले राजस्व के अवसरों को खोने का कारण बन सकता है। असली चुनौती एआई को प्रदर्शन करने के लिए नहीं है, यह प्रणालियों को डिज़ाइन करने के लिए है जहां मानव और एआई सही परिणामों को चलाने के लिए संयुक्त रूप से काम कर सकते हैं।
नींव को सही तरीके से प्राप्त करना हमेशा आकर्षक नहीं होता है। यह एक मानव एजेंट की तरह है जिसे कॉल लेने से पहले प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। यह सबसे रोमांचक हिस्सा नहीं हो सकता है, लेकिन यह एजेंट के लिए अपना काम अच्छी तरह से करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है। एआई के लिए भी यही बात लागू होती है। यहां तक कि सबसे अच्छी एजेंटिक रणनीति भी काम नहीं करेगी अगर डेटा और तैयारी इसके पीछे ठोस नहीं है।
विश्वास निश्चित रूप से एक-आकार-फिट-सभी नहीं है। उपभोक्ता वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे उच्च-जोखिम वाले क्षेत्रों में एआई के प्रति प्रौद्योगिकी या यात्रा की तुलना में बहुत अधिक संदेहपूर्ण हैं। उच्च-जोखिम वाले क्षेत्रों में कंपनियों को एआई एकीकरण के बारे में कैसे संपर्क करना चाहिए?
वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे उच्च-जोखिम वाले क्षेत्रों में, विश्वास वैकल्पिक नहीं है, यह आधारभूत है। जबकि उपभोक्ता वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसी चीजों के लिए एआई का स्वागत कर सकते हैं, जैसे कि दस्तावेज़ प्रसंस्करण को तेज करना या आंतरिक कार्य प्रवाह को सुव्यवस्थित करना, वे व्यक्तिगत, नैदानिक या उच्च-प्रभाव वाली चीजों को छूने पर बहुत अधिक संदेहपूर्ण हैं। इसका मतलब है कि कंपनियों को यह बहुत सावधानी से तय करना होगा कि वे कौन से उपयोग के मामलों को स्वचालित करते हैं और कैसे। एआई वित्त में मूल्य ड्राइव कर सकता है – जैसे कि तेजी से धोखाधड़ी का पता लगाना, क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन, स्वचालित संग्रह, और वेल्थ मैनेजमेंट के लिए व्यक्तिगत अंतर्दृष्टि – लेकिन केवल जब यह सख्ती से शासित हो और मानव पर्यवेक्षण हो। जिस क्षण एआई सीधे लोगों के पैसे, स्वास्थ्य या सुरक्षा को प्रभावित करने वाले निर्णय लेना शुरू कर देता है, विश्वास का मानक काफी बढ़ जाता है। उन मामलों में, ग्राहक कहते हैं कि एआई मानव निर्णय का समर्थन करेगा, इसे प्रतिस्थापित नहीं करेगा।
सर्वेक्षण से पता चलता है कि लोग पारदर्शिता, ओवरराइड विकल्प और मजबूत गोपनीयता गारंटी चाहते हैं। आप इन विश्वास एंकरों को कॉन्सेंट्रिक्स के बुद्धिमान अनुभव प्लेटफ़ॉर्म में कैसे एम्बेड कर रहे हैं?
हमारे पास 40+ वर्षों का अनुभव है जो दुनिया के सर्वश्रेष्ठ ब्रांडों को समर्थन देने का है, और उस समय के दौरान हमने सीखा है कि ग्राहक क्या चाहते हैं और क्या उम्मीद करते हैं। हम अपने ग्राहकों को उपभोक्ताओं के साथ उस कमी को पूरा करने में मदद कर रहे हैं जो उन्हें एआई एजेंटों के व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए उपकरण प्रदान करके जो वे चाहते हैं – विरोधी एलएलएम से लेकर जो किसी भी संदिग्ध चीज़ को बुलाने वाले वॉचडॉग की तरह कार्य करते हैं जो ग्राहक तक पहुंचने से पहले ही हिट होते हैं, सुरक्षा टीमों को यह परिभाषित करने देने के लिए नीति इंजन कि क्या अनुमत है या ब्लॉक किया गया है। लेकिन उपभोक्ता विश्वास का प्रबंधन एआई के लॉन्च पर रुकता नहीं है। व्यावसायिक आवश्यकताएं हमेशा विकसित हो रही हैं और उत्तर बदलते हैं, इसलिए हमने एआई को डिज़ाइन, तैनात और निरंतर प्रबंधन के लिए एक जानबूझकर तरीके के रूप में एजेंटिक इंजीनियरिंग की शुरुआत की है। इसमें एआई के साथ तालमेल बिठाने, लेखा परीक्षा करने और अच्छे निर्णय में आधारित होने के लिए मानवों को वापस लूप में लाना शामिल है। हमने अपनी नई एजेंटिक रेडीनेस पेशकश भी शुरू की है। यह कंपनियों को यह समझने में मदद करता है कि वे कहां जिम्मेदारी से एजेंटिक एआई तैनात करने के अवसर हैं। हम उन्हें मार्गदर्शन करते हैं कि एआई तैनाती में क्या से बचना चाहिए और सुरक्षित रूप से कैसे स्केल करना चाहिए। लक्ष्य उपभोक्ताओं और उनके व्यवसाय को सबसे अधिक लाभ पहुंचाना है। एआई को विश्वसनीय होने के लिए संरचना की आवश्यकता है, और हमने इसे अपने डीएनए का हिस्सा बना दिया है, जो बदले में ब्रांड वफादारी को चलाने वाले सकारात्मक अनुभवों को वितरित करने में मदद करता है।
केवल 8% उपभोक्ता पूरी तरह से स्वायत्त एआई समर्थन के साथ सहज हैं। हालांकि, उद्योग पूरी तरह से स्वचालन के साथ आगे बढ़ रहा है। आप इस अंतर को कैसे सुलझाते हैं कि क्या संभव है और क्या स्वीकार्य है?
समस्या यह है कि बहुत सारे एआई को ऐसी जगहों पर तैनात किया जा रहा है जहां ग्राहक सबसे ज्यादा नोटिस करते हैं, और अच्छे तरीके से नहीं। कंपनियां भूल जाती हैं कि लोगों को धोखा देना पसंद नहीं है। हम सभी एआई की सराहना करते हैं जब यह चीजों को आसान बनाता है, जैसे नेटफ्लिक्स या यूट्यूब से स्मार्ट सिफारिशें क्योंकि वे काम करते हैं और अदृश्य महसूस करते हैं। लेकिन जब आप बारिश में एयरबीएनबी से बाहर निकाले जाते हैं, तो यह एआई का समय नहीं है – यह एक मानव के लिए समय है जो समस्या को जल्दी और सहानुभूति के साथ हल कर सकता है। विश्वास नहीं खोया जाता है क्योंकि एआई मौजूद है, यह तब खो जाता है जब एआई घर्षण, निराशा और गलत स्थानों पर दिखाई देता है, जिससे नकारात्मक ब्रांड अनुभव और अंततः ग्राहकों को दूर करने का कारण बनता है।
(ABNB )नियामक ढांचे को पकड़ने के लिए कई कंपनियां इंतजार नहीं करना चाहती हैं। उद्यम नेताओं को अपने स्वयं के नैतिक मानकों को निर्धारित करने में क्या भूमिका निभानी चाहिए?
यदि आप एआई तैनात कर रहे हैं और आपने गार्डरेल नहीं बनाए हैं, तो आप पहले से ही पीछे हैं – यह नवाचार नहीं है, यह लापरवाही है। एक ऐसा दृश्य की कल्पना करें जहां एक एयरलाइन एक एआई-संचालित चैट सहायक को बुकिंग और परिवर्तनों में मदद के लिए रोल आउट करती है, लेकिन जब ग्राहक देरी से उड़ानों के लिए मुआवजे के बारे में पूछते हैं, तो सिस्टम गलत रिफंड जानकारी देता है। न कि इसलिए कि एआई टूटा हुआ था, बल्कि इसलिए कि किसी ने स्पष्ट नीति सीमा, एस्केलेशन नियमों और सही तरीके से अपने एजेंटिक ज्ञान आधार की तैयारी नहीं की। इस तरह की गलती ग्राहकों के साथ भ्रम पैदा करती है, ब्रांड विश्वास को नुकसान पहुंचाती है, और कानूनी जोखिम का दरवाजा खोल सकती है। जो कंपनियां इस स्थान में अग्रणी होंगी वे हैं जो नैतिकता और शासन को लॉन्च आवश्यकताओं के रूप में मानते हैं, न कि बाद के विचार के रूप में।
आगे देखते हुए, आप कैसे देखते हैं कि एजेंटिक एआई उद्यम संचालन को आंतरिक रूप से बदल देगा – केवल ग्राहक-सामने वाले उपयोग के मामलों से परे?
आंतरिक पक्ष वह है जहां हम सबसे तेज़ आरओआई देख रहे हैं। एआई पहले से ही कर्मचारियों को दिन-प्रतिदिन के कार्यों में मदद कर रहा है, जैसे कि ईमेल लिखने, बैठकों को सारांशित करने और शोर वाली प्रणालियों से अंतर्दृष्टि निकालने, जो उन्हें उच्च-प्रभाव वाले काम पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करता है – और कोई भी इसका विरोध नहीं कर रहा है क्योंकि यह वास्तव में मदद करता है। हमारे आंतरिक एआई-संचालित अनुप्रयोग iX हैलो में, हमने 80% तक की समय में कमी और व्यावसायिक कार्यों में 20% अधिक आउटपुट देखा है। यह कम जोखिम वाला स्थान है जहां कंपनियों को पहले प्रयोग करना चाहिए। यदि आप अपनी खुद की टीमों के लिए एआई को अच्छी तरह से काम नहीं करा सकते हैं, तो आपके पास अपने ग्राहकों के सामने इसे रखने का कोई व्यवसाय नहीं है। इसे घर पर पहले उपयोग करें, फिर आत्मविश्वास के साथ इसे स्केल करें। दीर्घकाल में, यह केवल कंपनी के कर्मचारियों की दक्षता और उत्पादकता को सुनिश्चित करने में मदद करेगा, साथ ही साथ इसके ब्रांड के माध्यम से निरंतरता बनाए रखेगा।
यदि हम 12 महीनों में वापस जाएं, तो कॉन्सेंट्रिक्स के एआई पहलों के लिए सफलता क्या दिखेगी – न केवल गोद लेने में, बल्कि उपभोक्ता विश्वास अर्जित करने और बनाए रखने में?
सफलता हमारे लिए अपने ग्राहकों को अपने संचालन को बोट्स लॉन्च करने से परे बदलने में मदद करने के बारे में है। लेकिन यह केवल उनके संचालन में सुधार करने के बारे में नहीं है, यह उपभोक्ताओं के जीवन को आसान बनाने के बारे में है। वास्तविक सफलता का माप उपभोक्ता संतुष्टि में एक चिह्नित सुधार देखेगा। जब एआई सही तरीके से उपयोग किया जाता है, तो यह उपभोक्ताओं के लिए अनुभव को बढ़ाना चाहिए, उनके इंटरैक्शन को चिकना और अधिक कुशल बनाना चाहिए। हमने पहले से ही ग्राहक यात्रा के माध्यम से बेहतर अनुभव बनाने वाली एआई प्रौद्योगिकी में भारी निवेश किया है, और हमने कॉन्सेंट्रिक्स में 7,000 से अधिक बॉट तैनात किए हैं। अब, हम ऑपरेशनल मॉडल को स्केल कर रहे हैं, न कि केवल तकनीक। जब एआई पूरी तरह से एकीकृत, जवाबदेह और व्यवसायों के भीतर प्रबंधित हो जाता है, तो यह उपभोक्ताओं के लिए बेहतर परिणामों की ओर ले जाता है, जो बदले में स्थायी विश्वास बनाता है।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें कॉन्सेंट्रिक्स पर जाना चाहिए या वे यहां संदर्भित कॉन्सेंट्रिक्स उपभोक्ता सर्वेक्षण तक पहुंच सकते हैं।
