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

जब हमने 2019 में सिंपल 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 था, वह डुओलिंगो के शुरुआती दिनों में थी। न कि गेमिफिकेशन के कारण, बल्कि इसलिए कि डुओलिंगो उन कुछ डिजिटल उपकरणों 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 पर्याप्त लंबे समय तक शामिल रख सकता है ताकि वे निर्णय जोड़ 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 के प्रश्नों का उत्तर देता है। इसके अलावा, 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 विफल नहीं होते क्योंकि उन्हें जानकारी की कमी है, बल्कि इसलिए कि निरंतरता बनाए रखने के लिए भावनात्मक प्रबलीकरण, जवाबदेही और साझेदारी की आवश्यकता होती है। एक अनुप्रयोग जो केवल पिंग और अनुस्मारक भेजता है, वास्तविक व्यवहार परिवर्तन होने वाले लंबे समय तक 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 हमारी अपेक्षा के अनुसार क्यों नहीं काम 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 है जब तक उपयोगकर्ता उन क्षणों में समर्थित महसूस करता है जो अराजक या निराशाजनक लगते हैं। अधिकांश ऐप्स उन क्षणों पर प्रतिक्रिया नहीं देते हैं, वे केवल उपयोगकर्ता डेटा को लॉग करते हैं और सामान्य सलाह देते हैं। नतीजतन, हमारे पास ऐसे उपकरण हैं जो उपयोगकर्ता के साथ भावनात्मक स्तर पर नहीं मिलते 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। बिना किसी प्रणाली के, जो लोगों को अपनी भावनाओं को विनियमित करने, सेटबैक की व्याख्या करने और गति बनाए रखने में मदद करती है, ट्रैकिंग विफलता का एक दर्पण बन जाती है, न कि प्रगति का। जब कोई व्यक्ति तीन दिनों के अधिक खाने को लॉग करता है, तो वे एक साफ डैशबोर्ड में यह देखना नहीं चाहते हैं। वे समझ, दृष्टिकोण और एक अगला कदम चाहते हैं जो वे वास्तव में ले सकते हैं।

यह वह जगह है जहां एआई एजेंट एक मापनीय बदलाव दिखाना शुरू कर रहे हैं। जब उन्हें 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 सामना करने वाली रणनीतियों की पेशकश करते हैं। एक कोचिंग-केंद्रित एआई उपयोगकर्ता और उनकी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 निर्धारित करता है कि एक आदत कब तक स्वचालित हो जाती है।

एक भावनात्मक रूप से बुद्धिमान एआई कोच पर ध्यान केंद्रित करना

अनुपालन बनाने के लिए सबसे मजबूत लीवर एक संबंध बनाना है। यह वह हिस्सा है जिसे अधिकांश उत्पाद अनदेखा करते हैं। वे तर्क या संरचना के माध्यम से व्यवहार बदलने का प्रयास करते हैं। केवल भावना ही परिवर्तन को बनाए रखती है। जब आप समझा हुआ महसूस करते हैं, तो आप चिपके रहते हैं। जब आप मार्गदर्शन महसूस करते हैं, तो आप फिर से कोशिश करते हैं। और यहाँ चाल है: यदि आप एक कार्यात्मक एआई कोच चाहते हैं, तो हर बातचीत को संबंधपरक महसूस कराने की आवश्यकता है, न कि यांत्रिक। यदि यह काम करता है, तो निरंतरता एक उपयोगकर्ता के लिए एक कोर बनना बंद कर देती है, और एक बातचीत बन जाती है जिसे हर कोई वापस आना चाहता है। वास्तव में, हम देख रहे हैं कि चैटजीपीटी वापस और आगे इस स्पेक्ट्रम “संबंधपरक – यांत्रिक” पर हर नए संस्करण के साथ, उपयोगकर्ता के अनुसार प्रतिक्रिया करते हैं।

तो हमारे लिए, प्रत्येक बातचीत 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, प्राथमिकताओं और कमजोरियों के अनुसार अनुकूलित 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 का वर्णन एक चिकित्सक और एक प्रशिक्षक के बीच कुछ के रूप में करते हैं। यह एक दुर्घटना नहीं थी। यह भावनात्मक संबंध बनाने के लिए डिज़ाइन करने का परिणाम था, न कि केवल कार्यक्षमता के लिए।

एक कोचिंग-पहले मॉडल की ओर मोड़ना

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 ट्रैकिंग अकेले कभी भी हमारे लिए वांछित नवाचारी प्रभाव नहीं पैदा करेगी। हमने एक कठिन निर्णय लिया कि संसाधनों को कोचिंग मॉडल की ओर मोड़ दिया जाए, इससे पहले कि हमारे पास इस बदलाव का समर्थन करने के लिए मेट्रिक्स थीं। यह जोखिम भरा लगा, लेकिन पुराने मार्ग पर रहना जोखिम भरा लगा। जिस क्षण हमने उस दिशा में प्रतिबद्धता जताई, उत्पाद बदलने लगा। हमने इंटरैक्शन मॉडल का पुनर्निर्माण किया, उपयोगकर्ता यात्रा को फिर से 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 परिणाम, और एक स्पष्ट उत्पाद पहचान को बढ़ावा दिया।

एक बार जब हमारा एआई कोच संबंध बनाने लगा, तो उपयोगकर्ताओं ने लंबे समय तक रहना शुरू कर दिया। वे उन दिनों भी ऐप खोलते थे जब वे अपने वजन के बारे में सोचना नहीं चाहते थे, वे अपनी वास्तविक आदतों के बारे में अधिक विवरण साझा करते थे, और सेटबैक के बाद चेक-इन करते थे, न कि पूरी तरह से छोड़ देते थे। कोचिंग एक दायित्व के बजाय एक आधार बन गई।

यह हमें कुछ ऐसा सुदृढ़ करता है 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 स्वचालित बनाने के लिए आदर्श स्थिति पैदा करता है।

न्यूरोडिवर्जेंट सोच ने हमें भावनाओं को लक्षित करने के लिए प्रेरित कैसे

जितना मैं यह कहना चाहूंगा कि हमारी उत्पाद दर्शन केवल व्यापक शोध और नवाचारी सोच से आता है, यह मेरे अपने मस्तिष्क के काम करने के तरीके पर बहुत अधिक निर्भर करता है। मुझे एडीएचडी है और अति-सावधानी की मजबूत प्रवृत्ति है। यह मुझे सर्पिल में खींचता है, मुझे हर चीज पर संदेह कराता है, और मुझे विचारों के बीच बहुत तेजी से कूदने का कारण बनता है। स्वाभाविक रूप से, मैंने अपने जीवन का एक बड़ा हिस्सा इन आदतों को कुछ निर्माणकारी में बदलने की कोशिश में बिताया है।

अति-सावधानी जोखिम मॉडलिंग के लिए उत्कृष्ट साबित हुई। यह तब उपयोगी है जब आपको उन किनारे के मामलों को देखने की आवश्यकता होती है जो होने से पहले ही, खासकर जब आपका उत्पाद लाखों लोगों के साथ बातचीत करने वाला एक एआई सिस्टम है। न्यूरोडिवर्जेंट सोच असामान्य परिदृश्य, नॉर्म से बाहर व्यवहार करने वाले उपयोगकर्ता, भावनात्मक प्रतिक्रिया जो आप उम्मीद नहीं करते हैं, का अन्वेषण करती है। यह एक 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, परहेज़, शर्मिंदा या तनावग्रस्त हैं, क्योंकि वे समर्थन की सबसे ज्यादा जरूरत है।

एक मस्तिष्क जो कभी भी गलत होने की संभावना के लिए स्कैनिंग बंद नहीं करता है, यह भी देखने में बहुत अच्छा है कि लोग कैसे गलत समझा हुआ महसूस कर सकते हैं। यह हमारे एआई-एजेंट को उपयोगकर्ता की भ्रम, निराशा, या संदेह का जवाब देने के तरीके को आकार देने में मदद की। यह हमारे सुरक्षा दृष्टिकोण को भी प्रभावित किया। स्वास्थ्य के बारे में सलाह देने वाले एआई का निर्माण करने का मतलब है कि आपको विफलता मोड का पूर्वानुमान लगाना होगा। आपको यह समझने की आवश्यकता है कि कोई व्यक्ति तनाव के क्षण में एक संदेश की व्याख्या कैसे कर सकता है। न्यूरोडिवर्जेंट सोच ने हमारी टीम को स्वर, गति और भावनात्मक सूक्ष्मता के प्रति अधिक संवेदनशील बनाया। यह हमें ऐसे गार्डरेल जोड़ने के लिए प्रेरित किया जो स्पष्ट नहीं थे लेकिन वास्तविक दुनिया में उपयोग में महत्वपूर्ण हो गए।

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

एआई को सामान्य और 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 निरीक्षण की आवश्यकता नहीं है, बल्कि मॉडलिंग की आवश्यकता है। जो भी कोच आप बना रहे हैं, उसे मानवों 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 हैं। मानव जैसे पैटर्न की नकल करने का मतलब यह नहीं है कि एआई को एक व्यक्ति के रूप में पेश करना। इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता को एक परिचित लय देना। अच्छे कोच ध्यान देते हैं, अपने स्वर को समायोजित करते हैं, निराशा 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 बनाते हैं और उन्हें लंबे समय तक बनाए रखते हैं। यह मानव कारक है जिसकी हमें परवाह है।

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 संबंध की आवश्यकता है जो परिवर्तन की कठिनाई को समझता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब उस तरह से लोगों का समर्थन करने में सक्षम है, कम से कम, अगर हम इसे भावनात्मक सूक्ष्मता के साथ डिज़ाइन करते हैं। जैसा कि एआई मॉडल अब भावना, संदर्भ और व्यवहार पैटर्न की व्याख्या करते हैं, वे उम्मीद है कि वे महंगे चैटबॉट की तरह काम करना बंद कर देंगे। मेरा पूर्वानुमान है कि भावनात्मक बुद्धिमत्ता, मॉडल के आकार के बजाय, पहले से ही वास्तविक अंतर बन रही है। जब हमारा उत्पाद बढ़ता रहता है, तो दृष्टि वही रहती है: स्वास्थ्य परिवर्तन एक अभ्यास है, और अभ्यास के लिए एक साथी की आवश्यकता होती है। हमारा लक्ष्य दुनिया में सबसे भावनात्मक रूप से बुद्धिमान स्वास्थ्य कोच बनाना है। यदि लोग समझा हुआ महसूस करते हैं, तो वे वापस आते हैं। यदि वे वापस आते हैं, तो वे बदल जाते हैं। और यदि वे बदल जाते हैं, तो उत्पाद वही कर रहा है जिसके लिए यह बनाया गया था। और ब्रैग नहीं करने के लिए, लेकिन हम अब एक $160M ARR कंपनी हैं – यह प्रमाण है कि भावनात्मक एआई कोचिंग स्केल कर सकती है।