ज़ैद एनाम, क्रेस्टा के सह-संस्थापक और सीईओ

ज़ैद एनाम क्रेस्टा के सह-संस्थापक और सीईओ हैं, जो एक कंपनी है जिसका उद्देश्य उच्च-मूल्य कौशल सीखने के तरीके को बदलने के लिए एआई का उपयोग करना है। क्रेस्टा उद्योग के अग्रणी एआई विशेषज्ञों, दशकों के संपर्क केंद्र और बिक्री विशेषज्ञता, सिद्ध नेतृत्व और शीर्ष-स्तरीय निवेशकों जैसे एंड्रेसेन होरोविट्ज़ और ग्रेलॉक पार्टनर्स को एक साथ लाती है।

आपको एआई में क्या आकर्षित किया?

मैं एआई में काम करना शुरू किया क्योंकि मैं वास्तव में मस्तिष्क और इसके कार्यों 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 की विकास कैसे हुई। इसके कारण, मैं एआई और एमएल का उपयोग करके मस्तिष्क को मॉडल करने में रुचि रखता था। मस्तिष्क एक जटिल प्रणाली है, हालांकि, मुझे एहसास हुआ कि हम जिन उपकरणों का उपयोग कर रहे थे उन्हें तुरंत अनुप्रयोग मिले। यही कारण है कि मैं स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के प्रोफेसर और स्टैनफोर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब के प्रमुख सेबेस्टियन थ्रन के साथ काम करना शुरू किया, जो उडेसिटी के सह-संस्थापक और अध्यक्ष भी हैं।

क्रेस्टा की अवधारणा आपको कैसे मिली?

सेबेस्टियन थ्रन के साथ मेरे काम में, हमने एक मंच बनाना शुरू किया जो कंप्यूटर विज्ञान 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 प्रयोगशाला में विशेष रूप से परिचित थे, इसलिए हमने एक प्रणाली बनाने पर ध्यान केंद्रित किया जो छात्रों और टीए से सीखती थी और वर्ष-दर-वर्ष सामान्य गलतियों की पहचान करती थी और कौन सी प्रतिक्रिया बेहतर परिणाम देती 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 थे और इसे सभी ज्ञान कार्य में विस्तारित करना चाहते थे। सेबेस्टियन ने मुझे एक सलाह दी जो मुझे हमेशा याद रहेगी: रेगिस्तान में जाओ। अपने ड्राइवरलेस और फ्लाइंग कारों के साथ काम करते समय, उन्होंने रेगिस्तान में जाने के लिए एक प्रणाली का परीक्षण और निर्माण किया जो वास्तव में काम करती थी, फिर प्रयोगशाला में वापस आए और विज्ञान का अध्ययन किया, जो एक बेहतर दृष्टिकोण था क्योंकि यह वास्तविक दुनिया में परीक्षण किया गया था।

क्रेस्टा का रेगिस्तान कंपनियों में जाने और देखने के लिए था कि लोग कैसे काम कर रहे थे, वे क्या कर रहे थे, और छोटे उपकरणों का निर्माण करने के लिए शुरू करने के लिए जो काम को स्वचालित करते थे। एक प्रारंभिक परियोजना में समर्थन के बारे में थी 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 100,000 डॉलर के मासिक राजस्व को साबित किया। इससे मुझे एहसास हुआ कि हमारे पास एक उपकरण था जो वास्तव में लोगों की मदद कर सकता था और दुनिया पर एक सकारात्मक प्रभाव डाल सकता था।

आपने स्टैनफोर्ड में पीएचडी कार्यक्रम छोड़ दिया क्रेस्टा लॉन्च करने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए, 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 मुझे तलाश थी। इस संबंध में, यह मेरे लिए स्वाभाविक था कि मैं बाहर निकल जाऊं।

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

क्रेस्टा मानव ग्राहक सेवा एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए एआई का उपयोग कैसे करता है?

क्रेस्टा सफल ग्राहक परिणामों के लिए शीर्ष एजेंट व्यवहारों की पहचान करता है, जैसे कि बातचीत को बनाए रखना, सफल समस्या निवारण चरणों की पहचान करना और अपेक्षाओं को निर्धारित करना, और फिर इन सीखों को वास्तविक समय में गहरे प्रबल学习 का उपयोग करके हर एजेंट को वितरित करता है। क्रेस्टा का सॉफ्टवेयर हमेशा सर्वोत्तम परिणामों से सीखता है, जिससे एजेंट तेजी से बदलते ग्राहक और व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुकूल हो सकते हैं, जिससे हर एजेंट एक तुरंत विशेषज्ञ बन जाता है।

ग्राहक सेवा एजेंटों को कोचिंग देने के अलावा, क्रेस्टा कुछ दोहराए जाने वाले कार्यों को भी स्वचालित कर सकता है। क्या आप हमें कुछ उदाहरण दे सकते हैं?

हम एजेंटों के लिए लीड और टिकट बनाने को स्वचालित करते हैं। इसके अलावा, हम ऑर्डर एंट्री और खाता सत्यापन को स्वचालित करते हैं। ये उपकरण एजेंटों की दक्षता में सुधार करने में मदद करते हैं और उन्हें अन्य ग्राहकों की मदद करने के लिए समय बचाते हैं।

क्रेस्टा का उपयोग करके उद्यमों ने रूपांतरण और निचले स्तर पर कितना अंतर देखा है?

हमारे ग्राहकों में से एक शीर्ष-5 सास है, जिसने एजेंट प्रति राजस्व को चौगुना कर दिया है और रूपांतरण दर और चैट वॉल्यूम को दोगुना कर दिया है। कॉक्स कम्युनिकेशन्स ने क्रेस्टा का उपयोग करने के बाद 12% की वृद्धि देखी है। इसके अलावा, एक प्रमुख रिटेलर ने प्रति चैट राजस्व में 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 कुछ ही मिनटों में एकीकृत कर सकते हैं, और हमारा एआई तुरंत काम करना शुरू कर देता है। औसतन, यह परिणाम देखने में 4-6 सप्ताह लगते हैं।

क्रेस्टा के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?

क्रेस्टा एक “लेजी” दृष्टिकोण से बचता है – मानव द्वारा की जाने वाली हर चीज को स्वचालित करना। इसके बजाय, मुझे लगता है कि सबसे बड़ी प्रगति मानव और मशीन को मिलाकर ऐसी चीजें हासिल करने में आती है जो अलग-अलग नहीं की जा सकती हैं। क्या इसके लिए 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 अधिक जानना चाहते हैं वे क्रेस्टा पर जा सकते हैं।