ज़ैद एनाम, क्रेस्टा के सह-संस्थापक और सीईओ

ज़ैद एनाम क्रेस्टा के सह-संस्थापक और सीईओ हैं, एक कंपनी जिसका गठन उच्च-मूल्य वाले कौशल सीखने के तरीके को बदलने के लिए एआई का उपयोग करने के उद्देश्य से किया गया था। क्रेस्टा उद्योग के अग्रणी एआई विशेषज्ञों, दशकों के संपर्क केंद्र और बिक्री विशेषज्ञता, सिद्ध नेतृत्व और शीर्ष-स्तरीय निवेशकों को एक साथ लाता है, जिनमें एंड्रीसेन होरोविट्ज़ और ग्रेलॉक पार्टनर्स शामिल हैं।

आपको एआई में क्या आकर्षित किया?

मैं एआई में काम करना शुरू किया क्योंकि मैं वास्तव में मस्तिष्क और इसके कार्य करने के तरीके से आकर्षित था। बर्कले में, मैंने रेडवुड सेंटर फॉर थियोरेटिकल न्यूरोसाइंस में काम करना शुरू किया। लक्ष्य मस्तिष्क को सॉफ्टवेयर में मॉडल करना था ताकि यह समझा जा सके कि यह कैसे विकसित हुआ – अर्थात, मस्तिष्क के विकास कैसे हुआ। इसके कारण, मैं एआई और एमएल का उपयोग करके मस्तिष्क को मॉडल करने से आकर्षित था। मस्तिष्क एक जटिल प्रणाली है, हालांकि, मैंने महसूस किया कि हम जिन उपकरणों का उपयोग कर रहे थे उन्हें तुरंत अनुप्रयोग मिला। यही कारण है कि मैं स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के प्रोफेसर और स्टैनफोर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब के प्रमुख सेबेस्टियन थ्रन के साथ काम करना शुरू किया, साथ ही साथ यूडेसिटी के सह-संस्थापक और अध्यक्ष। सेबेस्टियन एआई के साथ वास्तव में दिलचस्प चीजें कर रहे थे, इसलिए मैं उनके साथ काम करना चाहता था, अपने तंत्रिका विज्ञान में रुचि को एआई/एमएल के साथ जोड़कर और देखने के लिए कि यह हमें कहां ले जाता है।

आपको क्रेस्टा की अवधारणा कैसे मिली?

सेबेस्टियन थ्रन के साथ मेरे काम में, हमने एक मंच बनाना शुरू किया जो कंप्यूटर विज्ञान के शिक्षण सहायकों और ग्रेडर्स को छात्रों को लगातार अच्छी प्रतिक्रिया देने में मदद करता था, क्योंकि हमने देखा कि प्रतिक्रिया की गुणवत्ता में एक बड़ा अंतर था। यह कुछ ऐसा था जिसके साथ हम विशेष रूप से परिचित थे प्रयोगशाला में, इसलिए हमने एक प्रणाली बनाने पर ध्यान केंद्रित किया जो छात्रों और टीए के साथ वर्ष-दर-वर्ष सीखती थी, सामान्य गलतियों और प्रतिक्रिया की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करती थी जो बेहतर परिणाम उत्पन्न करती थी। अंततः, हम ग्रेडर्स की गति को दोगुना करने में सक्षम थे।

हालांकि, बाजार स्वयं बहुत बड़ा नहीं था, और हमने महसूस किया कि हम विचार को लेना चाहते हैं और इसे सभी ज्ञान कार्यों में विस्तारित करना चाहते हैं। सेबेस्टियन ने मुझे एक सलाह दी जो मुझे हमेशा याद रहेगी: रेगिस्तान में जाओ। अपने ड्राइवरलेस और फ्लाइंग कारों के साथ काम में, उन्होंने रेगिस्तान में जाने के लिए एक प्रणाली का परीक्षण और निर्माण किया, फिर प्रयोगशाला में वापस आए और विज्ञान का अध्ययन किया, जो वास्तव में एक बेहतर दृष्टिकोण था क्योंकि यह वास्तविक दुनिया में परीक्षण किया गया था।

क्रेस्टा का रेगिस्तान कंपनियों में जाने और देखने में शामिल था कि लोग कैसे काम कर रहे थे, वे क्या कर रहे थे, और छोटे उपकरणों का निर्माण करना शुरू कर रहे थे जो काम को स्वचालित करते थे। एक प्रारंभिक परियोजना में समर्थन के बारे में था जो रद्द होने वाली थी, लेकिन मैंने पूछा कि क्या हम बिक्री में बदल सकते हैं और शीर्ष-रेखा राजस्व दिखा सकते हैं। मेरे और दो परिवर्तित एजेंटों के बीच, हमने प्रति माह 100,000 डॉलर के अतिरिक्त राजस्व का प्रमाण दिया। इससे मुझे एहसास हुआ कि हमारे पास एक उपकरण है जो वास्तव में लोगों की मदद कर सकता है और दुनिया पर सकारात्मक प्रभाव डाल सकता है।

आपने स्टैनफोर्ड में पीएचडी कार्यक्रम से बाहर निकलने का फैसला किया ताकि आप क्रेस्टा को लॉन्च करने पर ध्यान केंद्रित कर सकें। यह निर्णय आपके लिए कितना कठिन था?

यह कठिन था, लेकिन मेरे लिए, मुझे पता था कि अगर मैं प्रयोगशाला में था, तो मैं फंस जाऊंगा और वास्तविक प्रभाव नहीं डाल पाऊंगा जिसकी मैं तलाश कर रहा था। इस संबंध में, यह मेरे लिए स्वाभाविक था कि मैं बाहर निकल जाऊं।

मैंने पीएचडी कार्यक्रम शुरू किया क्योंकि मैं भविष्य में कुछ बनाना चाहता था जो अंतर बनाता है, लेकिन मैंने कुछ ऐसा बनाया है जो अब अंतर बना रहा है – हम एआई का उपयोग नौकरियों को बचाने के लिए कर रहे हैं, नौकरियों को कम करने के लिए नहीं।

आप क्रेस्टा का उपयोग करके मानव ग्राहक सेवा एजेंटों को प्रशिक्षित करने के तरीके का वर्णन कैसे करेंगे?

क्रेस्टा सफल ग्राहक परिणामों के लिए शीर्ष एजेंट व्यवहार की पहचान करता है, जैसे कि बातचीत को बनाए रखना, सफल समस्या निवारण चरणों की पहचान करना और अपेक्षाओं को निर्धारित करना, और फिर वास्तविक समय में गहरे प्रबलीकरण सीखने का उपयोग करके इन सीखने को हर एजेंट को पुनः वितरित करता है। क्रेस्टा का सॉफ्टवेयर हमेशा सर्वोत्तम परिणामों से सीखता है, जिससे एजेंट तेजी से बदलते ग्राहक और व्यवसाय की जरूरतों के अनुकूल हो सकते हैं, प्रभावी ढंग से हर एजेंट को तुरंत विशेषज्ञ बना देता है।

ग्राहक सेवा एजेंटों को कोचिंग देने के अलावा, क्रेस्टा कुछ दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने में भी सक्षम है। क्या आप हमें कुछ बता सकते हैं?

हम एजेंटों के लिए लीड और टिकट बनाने को स्वचालित करते हैं। इसके अलावा, हम ऑर्डर एंट्री और अकाउंट सत्यापन को स्वचालित करते हैं। ये उपकरण एजेंटों की दक्षता में सुधार करने में मदद करते हैं और एजेंटों को समय बचाते हैं जो वे अन्य ग्राहकों की मदद के लिए उपयोग कर सकते हैं।

क्रेस्टा का उपयोग करके उद्यमों ने रूपांतरण और नीचे की पंक्ति में कितना अंतर देखा है?

हमारे ग्राहकों में से एक शीर्ष-5 सास के लिए, हमने प्रति एजेंट राजस्व को चौगुना कर दिया है और रूपांतरण दर और चैट की मात्रा को दोगुना कर दिया है। कॉक्स संचार ने क्रेस्टा का उपयोग करने के बाद 12% की वृद्धि देखी है। इसके अलावा, एक प्रमुख खुदरा विक्रेता ने प्रति चैट 25% की वृद्धि देखी है।

एक उद्यम ग्राहक जो साइन अप करने के लिए तैयार है, क्रेस्टा को एकीकृत करने में कितना समय लगता है?

हम वास्तव में मौजूदा प्रणालियों में क्रेस्टा को एकीकृत कर सकते हैं और हमारा एआई तुरंत काम करना शुरू कर देता है। औसतन, यह परिणाम देखने के लिए 4-6 सप्ताह लगते हैं।

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

क्रेस्टा एक “आलसी” दृष्टिकोण से बचता है – एक मानव द्वारा की जाने वाली हर चीज को स्वचालित करना। इसके बजाय, मुझे लगता है कि सबसे बड़ी प्रगति तब होती है जब मानव और मशीन दोनों को मिलाकर ऐसी चीजें हासिल की जा सकती हैं जो अलग-अलग नहीं हो सकती हैं। क्या यह अधिक ऊर्जा और रचनात्मकता की आवश्यकता है? बिल्कुल। लेकिन मुझे लगता है कि यह अंत में इसके लायक है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो और जानना चाहते हैं वे क्रेस्टा पर जा सकते हैं।