भावनात्मक एआई कोचिंग भविष्य है, न कि केवल ट्रैकिंग और पिंग

जब हमने 2019 में सिम्पल का निर्माण शुरू किया, तो मैं एक स्वास्थ्य उत्पाद बनाना चाहता था जो लोगों को एक अच्छे शिक्षक की तरह मार्गदर्शन करे। मैं जिस तुलना पर वापस आता रहा वह डुओलिंगो के शुरुआती दिनों में थी। गेमिफिकेशन के कारण नहीं, बल्कि डुओलिंगो उन कुछ डिजिटल टूल्स में से एक था जो विश्वसनीय रूप से लोगों को प्रतिदिन एक अभ्यास में वापस लाने में सक्षम था। अधिकांश स्वास्थ्य विकल्प नाटकीय घटनाएं नहीं हैं। वे छोटे दैनिक निर्णय हैं। यदि एक ऐप किसी व्यक्ति को इतनी देर तक शामिल रख सकता है कि वे निर्णय ले सकें, तो यह वास्तविक काम कर रहा है। हम एक एआई स्वास्थ्य कोच बनाना चाहते थे जो लोगों को वापस आने, प्रतिबिंबित करने और फिर से कोशिश करने में मदद करे, भले ही वे विफल हों।

अधिकांश वजन घटाने वाले ऐप्स एक अलग धारणा पर बनाए गए हैं: एआई को एक सहायक के रूप में माना जाता है। एक “मानव-जैसा” चैटबॉट ट्रैकर के ऊपर बैठता है। अधिकांश समय, कुछ प्रश्न और उत्तर मॉड्यूल होता है जो उपयोगकर्ता द्वारा पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर देता है। साथ ही, लोगों को वापस आने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए प्रेरक पिंग होते हैं जब वे ड्रिफ्ट होते हैं। जबकि ये तत्व बिल्कुल ठीक हैं, वे उन कारणों की जड़ तक नहीं पहुंचते हैं कि लोग अनुपालन के साथ संघर्ष क्यों करते हैं। अधिकांश लोग इसलिए विफल नहीं होते क्योंकि उन्हें जानकारी की कमी है, बल्कि इसलिए कि निरंतरता बनाए रखने के लिए भावनात्मक प्रबलीकरण, जिम्मेदारी और साझेदारी की भावना की आवश्यकता होती है। एक ऐसा अनुप्रयोग जो केवल पिंग और अनुस्मारक भेजता है, वह वास्तविक व्यवहार परिवर्तन होने वाले लंबे प्लेटो चरणों में उपयोगकर्ता को पकड़ नहीं सकता है। यह पता चलता है कि एआई कर सकता है – जब सही तरीके से किया जाए।

पारंपरिक वजन घटाने वाले ऐप्स इतने अच्छे काम क्यों नहीं करते

जब हमने अनुपालन पैटर्न पर शोध शुरू किया, तो एक बात स्पष्ट हो गई। लोग तब बाहर निकलते हैं जब वे एक कठिन लक्ष्य के साथ अकेले महसूस करते हैं। कैलोरी या उपवास खिड़कियों को ट्रैक करना तब तक उपयोगी होता है जब तक उपयोगकर्ता उन क्षणों में समर्थित महसूस करता है जो अराजक या निरुत्साहित लगते हैं। अधिकांश ऐप्स उन क्षणों पर प्रतिक्रिया नहीं देते हैं, वे केवल उपयोगकर्ता डेटा को लॉग करते हैं और सामान्य सलाह प्रदान करते हैं। नतीजतन, हमारे पास ऐसे उपकरण हैं जो उस भावनात्मक स्तर पर उपयोगकर्ता से मिलने में विफल रहते हैं जहां छोड़ना एक विकल्प बन जाता है।

फिर, वहां निर्णय थकान है। स्वास्थ्य विकल्प दोहरावदार और तर्कसंगत रूप से दूर किए जा सकते हैं। एक ऐसी प्रणाली के बिना जो लोगों को अपनी भावनाओं को विनियमित करने, सेटबैक की व्याख्या करने और गति बनाए रखने में मदद करती है, ट्रैकिंग विफलता के बजाय प्रगति का एक दर्पण बन जाती है। जब कोई तीन दिनों के अधिक खाने को लॉग करता है, तो वे इसे एक साफ डैशबोर्ड में देखना नहीं चाहते हैं। वे समझ, दृष्टिकोण और एक अगला कदम चाहते हैं जो वास्तव में लिया जा सकता है।

यह वह जगह है जहां एआई एजेंट एक मापनीय बदलाव दिखाना शुरू कर रहे हैं। जब एक निरंतर साथी के रूप में डिज़ाइन किया जाता है, न कि उपयोगिताओं के रूप में, वे उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा के अर्थ को संसाधित करने में मदद करते हैं। वे सहानुभूति के साथ पैटर्न की व्याख्या करते हैं। वे छोटे सुधारों का जश्न मनाते हैं और क्षण में मुकाबला रणनीतियों की पेशकश करते हैं। एक कोचिंग-केंद्रित एआई उपयोगकर्ता और उनके自己的 निराशा के बीच एक बफर बन जाता है। यह भावनात्मक परत अधिकांश मौजूदा उत्पादों से गायब है, लेकिन यह वही है जो यह निर्धारित करता है कि क्या एक आदत पर्याप्त लंबे समय तक जीवित रहती है ताकि यह स्वचालित हो जाए।

भावनात्मक रूप से बुद्धिमान एआई कोच पर ध्यान केंद्रित करना

अनुपालन को बड़े पैमाने पर बनाने के लिए सबसे मजबूत लीवर एक संबंध बनाना है। यह वह हिस्सा है जिसे अधिकांश उत्पादों द्वारा अनदेखा किया जाता है। वे तर्क या संरचना के माध्यम से व्यवहार बदलने का प्रयास करते हैं। केवल भावना ही परिवर्तन को बनाए रखती है। जब आप समझा महसूस करते हैं, तो आप चिपके रहते हैं। जब आप मार्गदर्शन महसूस करते हैं, तो आप फिर से कोशिश करते हैं। और यहाँ ट्रिक है: यदि आप एक कार्यात्मक एआई कोच चाहते हैं, तो प्रत्येक इंटरैक्शन को संबंधपरक, यांत्रिक नहीं लगना चाहिए। यदि यह काम करता है, तो निरंतरता उपयोगकर्ता के लिए एक कोर बनना बंद कर देती है, और एक ऐसी बातचीत बन जाती है जिसमें हर कोई वापस आना चाहता है। वास्तव में, हम देख रहे हैं कि चैटजीपीटी इस स्पेक्ट्रम “संबंधपरक – यांत्रिक” पर आगे और पीछे स्विंग कर रहा है प्रत्येक नए संस्करण के साथ, जिसमें उपयोगकर्ता इसके अनुसार प्रतिक्रिया करते हैं।

तो हमारे लिए, प्रत्येक इंटरैक्शन का एक उद्देश्य होना चाहिए। चेक-इन्स केवल डेटा संग्रह नहीं हैं। वे एआई को उपयोगकर्ता की भावनात्मक स्थिति और संदर्भ को समझने में मदद करते हैं। प्रॉम्प्ट्स व्यक्तिगत पैटर्न का जवाब देते हैं। कोचिंग वॉइस उपयोगकर्ता के स्वर, पसंद और कमजोरियों के अनुसार अनुकूल होती है। समय के साथ, लोग एआई को एक स्वास्थ्य साथी के रूप में मानने लगते हैं, न कि एक उपकरण के रूप में। कई उपयोगकर्ता कोच को एक चिकित्सक और एक प्रशिक्षक के बीच कुछ बताते हैं। यह एक दुर्घटना नहीं थी। यह भावनात्मक संबंध के लिए डिज़ाइन करने का परिणाम था, कार्यक्षमता के बजाय।

कोचिंग-फर्स्ट मॉडल की ओर पुनर्निर्देशित करना

एक बिंदु पर, हमारा समाधान एक ट्रैकिंग उत्पाद के रूप में तेजी से बढ़ रहा था। उसी समय, मैं इस विश्वास को नहीं हिला सकता था कि केवल ट्रैकिंग कभी भी हमारे लिए वांछित नवाचार प्रभाव पैदा नहीं करेगी। हमने एक कठिन निर्णय लिया कि हम कोचिंग मॉडल की ओर संसाधनों को पुनर्निर्देशित करेंगे, इससे पहले कि हमारे पास इस बदलाव का समर्थन करने के लिए मेट्रिक्स थे। यह जोखिम भरा लगा, लेकिन पुराने मार्ग पर रहना जोखिम भरा लगा। जिस क्षण हमने उस दिशा में प्रतिबद्धता जताई, उत्पाद बदलना शुरू हो गया। हमने इंटरैक्शन मॉडल का पुनर्निर्माण किया, उपयोगकर्ता यात्रा को पुनः लिखा, और कोचिंग के पीछे व्यवहार विज्ञान का विस्तार किया। यह एक तेज़ परिवर्तन नहीं था, लेकिन यह सही था। भावनात्मक एआई की ओर बदलाव ने बेहतर प्रतिधारण, मजबूत परिणामों और एक स्पष्ट उत्पाद पहचान को बढ़ावा दिया है।

एक बार जब हमारा एआई कोच निर्देशों को बाहर निकालने के बजाय संबंध बनाने लगा, तो उपयोगकर्ता लंबे समय तक रहने लगे। वे उन दिनों भी ऐप खोलते थे जब वे अपने वजन के बारे में सोचना नहीं चाहते थे, अपनी वास्तविक आदतों के बारे में अधिक विवरण साझा करते थे, और पूरी तरह से बाहर निकलने के बजाय सेटबैक के बाद चेक-इन करते थे। कोचिंग एक दायित्व के बजाय एक आधार बन गई।

यह हमें कुछ ऐसा मजबूत किया जो हमने शुरू से संदेह किया था: टिकाऊ वजन परिवर्तन एक तीव्रता की प्रक्रिया नहीं है, बल्कि भावनात्मक लचीलापन बनाने की प्रक्रिया है, और एआई के साथ भावनात्मक बंधन इसे करने के लिए एक आदर्श स्थिति बनाता है।

न्यूरोडिवर्जेंट सोच ने हमें भावनाओं पर लक्ष्य करने के लिए प्रेरित किया

जितना मैं यह कहना चाहूंगा कि हमारी उत्पाद दर्शन केवल व्यापक शोध और नवाचार सोच से आता है, यह मेरे अपने मस्तिष्क के काम करने के तरीके पर बहुत अधिक निर्भर करता है। मुझे एडीएचडी है और हाइपरविजिलेंस की मजबूत प्रवृत्ति है। यह मुझे सर्पिल में खींचता है, मुझे सब कुछ संदेह में डालता है, और मुझे बहुत तेजी से विचारों के बीच कूदने का कारण बनता है। स्वाभाविक रूप से, मैंने अपने जीवन का एक न्यायसंगत हिस्सा इन आदतों को कुछ निर्माणक में पुनर्निर्देशित करने की कोशिश में बिताया है।

हाइपरविजिलेंस निकला जोखिम मॉडलिंग के लिए उत्कृष्ट है। यह तब उपयोगी होता है जब आपको उन किनारे के मामलों को देखने की आवश्यकता होती है जो होने से पहले होते हैं, विशेष रूप से जब आपका उत्पाद एक एआई सिस्टम है जो लाखों लोगों के साथ बातचीत करता है। न्यूरोडिवर्जेंट सोच स्वाभाविक रूप से असामान्य परिदृश्य, उपयोगकर्ता को खोजती है जो सामान्य से बाहर व्यवहार करता है, भावनात्मक प्रतिक्रिया जो आप उम्मीद नहीं करते हैं। यह एक एआई कोच बनाने में एक优势 साबित हुई जो सबसे ऊपर भावनात्मक रूप से बुद्धिमान होना चाहिए। हमें एक एआई की आवश्यकता नहीं थी जो केवल “औसत उपयोगकर्ता” को समझता है, यह उन लोगों को समझना चाहिए जो अभिभूत, बिखरे हुए, असंगत, परहेज करने वाले या तनावग्रस्त हैं, क्योंकि उन्हें सबसे ज्यादा समर्थन की जरूरत है।

एक मस्तिष्क जो कभी भी रुकता नहीं है और जो गलत हो सकता है उसे स्कैन करता रहता है, यह देखने में भी काफी अच्छा है कि लोग कैसा महसूस कर सकते हैं कि वे गलत समझे जा रहे हैं। यह हमारे एआई-एजेंट को उपयोगकर्ताओं की भ्रम, निराशा या संदेह का जवाब देने के तरीके को आकार देने में मदद की। यह हमारे दृष्टिकोण को सुरक्षा के प्रति भी प्रभावित किया। स्वास्थ्य के बारे में सलाह देने वाले एआई का निर्माण करने का अर्थ है कि आपको विफलता मोड का पूर्वानुमान लगाना होगा। आपको यह समझने की आवश्यकता है कि कोई व्यक्ति तनाव के क्षण में एक संदेश कैसे व्याख्या कर सकता है। न्यूरोडिवर्जेंट सोच ने हमारी टीम को स्वर, गति और भावनात्मक सूक्ष्मता के प्रति अधिक संवेदनशील बना दिया। यह हमें वास्तविक दुनिया के उपयोग में महत्वपूर्ण होने वाले गार्डरेल्स जोड़ने के लिए प्रेरित किया।

मानव मॉडलिंग की आवश्यकता एआई को चाहिए, न कि केवल मानव पर्यवेक्षण

एआई को सामान्य रूप से और विशेष रूप से स्वास्थ्य संदर्भों में तैनात करते समय मानवों को लूप में रखने के बारे में बहुत चर्चा है। यह महत्वपूर्ण है, लेकिन एक और आयाम है जिसे तकनीकी विचारक अक्सर भूल जाते हैं। प्रभावी एआई कोचिंग को न केवल पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है, बल्कि मॉडलिंग की भी आवश्यकता होती है। जो भी कोच आप बना रहे हैं, उसे मानव द्वारा देखे जाने वाले तरीके से देखभाल, निरंतरता और विश्वास के रूप में व्यवहार करना चाहिए। भावनात्मक संकेत उतने ही महत्वपूर्ण हैं जितने कि सूचनात्मक संकेत।

मानव-जैसे पैटर्न की नकल करने का अर्थ यह नहीं है कि एआई को एक व्यक्ति के रूप में प्रस्तुत करना। इसका अर्थ है उपयोगकर्ता को एक परिचित लय देना। अच्छे कोच ध्यान देते हैं, अपने स्वर को समायोजित करते हैं, निरुत्साह को उठाते हैं। वे तब संरचना प्रदान करते हैं जब कोई व्यक्ति अराजक महसूस करता है। ये बहुत ही अनुमानित मानव व्यवहार हैं। हमने एआई को इन पैटर्न को अपनाने के लिए प्रशिक्षित किया क्योंकि वे अनुपालन को आसान बनाते हैं। जब लोग भावनात्मक रूप से विनियमित महसूस करते हैं, तो वे बेहतर विकल्प चुनते हैं और उन्हें लंबे समय तक बनाए रखते हैं। यह वह मानव कारक है जिसकी हमें परवाह थी।

एआई के साथ कोचिंग का भविष्य

मैंने जो सबसे महत्वपूर्ण बात सीखी है वह यह है कि लोगों को जोरदार अनुस्मारक या अधिक डेटा की आवश्यकता नहीं है। उन्हें एक ऐसे सिस्टम के साथ संबंध की आवश्यकता है जो समझता है कि परिवर्तन कितना कठिन है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब लोगों को उस तरह से समर्थन देने में सक्षम है, कम से कम, यदि हम इसे भावनात्मक सूक्ष्मता के साथ डिज़ाइन करते हैं। जैसा कि एआई मॉडल अब भावना, संदर्भ और व्यवहार पैटर्न की व्याख्या करते हैं, वे फैंसी चैटबॉट की तरह काम करना बंद कर देंगे। मेरा पूर्वानुमान है कि भावनात्मक बुद्धिमत्ता, मॉडल के आकार के बजाय, पहले से ही वास्तविक अंतर बनाने वाला है।

जैसा कि हमारा उत्पाद जारी रहता है, दृष्टि वही रहती है: स्वास्थ्य परिवर्तन एक अभ्यास है, और अभ्यास के लिए एक साथी की आवश्यकता होती है। हमारा लक्ष्य दुनिया का सबसे भावनात्मक रूप से बुद्धिमान स्वास्थ्य कोच बनाना है। यदि लोग समझे जाते हैं, तो वे चिपके रहते हैं। यदि वे चिपके रहते हैं, तो वे बदलते हैं। और यदि वे बदलते हैं, तो उत्पाद वही कर रहा है जिसके लिए यह बनाया गया था। और मुझे यह दावा करने में संकोच नहीं है कि हम एक $160M ARR कंपनी हैं – यह प्रमाण है कि भावनात्मक एआई कोचिंग स्केल कर सकती है।