감정 지능이 있는 AI 코칭이 미래다, 단순한 추적과 핑은 아니다

2019년 Simple을 시작했을 때, 나는 사람들을 좋은 교사처럼 지導하는 건강 제품을 만들고 싶었다. 나는 계속해서 돌아온 비교는 초기 Duolingo였다. 게임화 때문이 아니라, Duolingo는 매일 연습에 사람들을 끌어들이는 몇 가지 디지털 도구 중 하나였기 때문이다. 대부분의 건강 선택은 극적인 사건이 아니다. 그것들은 작고 일상적인 결정이다. 애플리케이션이 사용자를 충분히 오래 끌어들이는 경우, 그것은 실제로 일을 한다. 우리는 사람들이 돌아오고, 반성하고, 실패할 경우에도 다시 시도할 수 있는 AI 건강 코치를 구축하고 싶었다.

대부분의 체중 감량 앱은 다른 가정에 기반한다: AI는 부속품으로 취급된다. “인간 같은” 채팅봇이 트래커 위에 있다. 대부분의 경우, 사용자에게 질문에 답변하는 Q&A 모듈이 있다. 또한 사용자가漂移할 때 돌아오도록 격려하는 동기 부여 메시지가 있다. 이러한 요소들은 완벽하게 괜찮지만, 사람들이 지속성을 어려워하는 이유의 근본 원인은 해결하지 않는다. 대부분의 사람들은 정보가 부족해서 실패하는 것이 아니라, 일관성을 유지하는 데 감정적 지원, 책임, 파트너십이 필요하기 때문이다. 사용자를 끌어들이는 것이 아니라, 데이터를 기록하고 일반적인 조언을 제공하는 애플리케이션은 실제 행동 변화가 발생하는 장기적인 고원기에서 사용자를 유지할 수 없다. 하지만, 올바르게 구축된 AI는 할 수 있다.

전통적인 체중 감량 앱이 우리가 원하는 만큼 잘 작동하지 않는 이유

우리가 지속성 패턴을 연구하기 시작했을 때, 한 가지 명백한 事實이 되었다. 사람들은 어려운 목표와 함께 혼자 느낄 때 탈락한다. 칼로리 또는 단식 창을 추적하는 것은 사용자가 혼란스럽거나 낙담하는 순간에 지원을 받을 때만 유용하다. 대부분의 앱은 그런 순간에 반응하지 않고, 사용자 데이터를 기록하고 일반적인 조언을 제공한다. 결과적으로, 사용자와的情感적 수준에서 만나는 도구를 가지지 못했다. 지속성이 실패하는 이유는 정보가 부족해서가 아니라, 지원이 부족해서이다.

그런 다음, هناك 결정 피로가 있다. 건강 선택은 반복적이고 합리화하기 쉽다. 감정을 조절하고 실패를 해석하며 गत기를 유지하는 시스템이 없으면, 추적은 실패의鏡이 아니라 진행 상황이 된다. 누군가가 3일 동안 과식했다면, 그것을 정리된 대시보드에서 볼 수 없다. 이해, 관점, 실제로 취할 수 있는 다음 단계가 필요하다.

이것은 AI 에이전트가 측정 가능한 변화를 보여주기 시작하는 곳이다. 연속적인 동반자로 설계되었을 때, 사용자의 데이터 의미를 처리하는 데 도움이 된다. 그것은 공감을 가지고 패턴을 설명한다. 그것은 작은 개선 사항을 축하하고 순간에 대처 전략을 제공한다. 코칭 중심의 AI는 사용자와 사용자의 낙담 사이의 완충제가 된다. 대부분의 기존 제품에서 빠진 감정적 계층이 именно 지속성이 결정되는 곳이다.

감정 지능이 있는 AI 코치에 집중

지속성을 대규모로 생성하는 가장 강력한 레버는 관계를 구축하는 것이다. 그것은 대부분의 제품이 간과하는 부분이다. 그들은 논리 또는 구조를 통해 행동을 변경하려고 한다. 감정만이 변화를 유지한다. 이해를 받을 때, 당신은 머무른다. 지도를 받을 때, 당신은 다시 시도한다. 그리고 여기서 비법이 있다: 기능적인 AI 코치를 원한다면, 모든 상호작용은 기계적인 것이 아니라 관계적인 것으로 느껴져야 한다. 그것이 작동하면, 일관성이 사용자에게 작업이 아닌 대화가 된다. 실제로, 우리는 ChatGPT가 관계적-기계적인 스펙트럼에서 앞뒤로 흔들리고 있으며, 사용자들이 그에 따라 반응한다는 것을 보았다.

따라서 우리에게 각 상호작용에는 목적이 필요했다. 체크인은 단순히 데이터 수집이 아니다. 그것은 AI가 사용자의 감정 상태와 상황을 이해하는 데 도움이 된다. 프롬프트는 개인 패턴에 반응한다. 코칭 목소리는 사용자의 톤, 선호도, 취약성에 따라 적응한다. 시간이 지남에 따라, 사람들은 AI를 도구가 아니라 건강 동반자로 취급하기 시작한다. 많은 사용자들은 코치를 치료사와 트레이너 사이의 것으로 묘사한다. 그것은 우연이 아니었다. 그것은 감정적 연결을 설계한 결과였다.

코칭 중심 모델로의 전환

한 번, 우리의 솔루션은 추적 제품으로 빠르게 성장하고 있었다. 동시에, 나는 추적만으로 혁신적인 영향을 미칠 수 없다는 믿음을 떨쳐버릴 수 없었다. 우리는 어려운 결정을 내렸고, 메트릭이 변화를 뒷받침하기 전에 코칭 모델로 자원을 재할당했다. 그것은 위험하게 느껴졌지만, 옛 길을 따라가는 것이 더 위험했다. 우리는 그 방향으로 확신했을 때, 제품이 변하기 시작했다. 우리는 상호작용 모델을 재구축하고, 사용자 경로를 재작성하고, 코칭의背後에 있는 행동 과학을 확장했다. 그것은 빠른 전환이 아니었다. 하지만 올바른 전환이었다. 감정적 AI로의 전환은 더好的 유지, 더 강한 결과, 더 분명한 제품 정체성을 가져왔다.

한 번 우리의 AI 코치가 관계를 형성하기 시작했을 때, 사용자들은 더 오래 머물기 시작했다. 그들은 건강에 대해 생각하지 않으려는 날에도 앱을 열었고, 실제 습관에 대한 더 많은 세부 정보를 공유하고, 전환하기 전에 체크인했다. 코칭은 의무가 아니라 안정감이 되었다.

이것은 우리가 일찍부터 의심한 것을 강화했다: 지속 가능한 체중 변화는 강度의 과정이지 않다. 감정적 회복력과 감정적 결합을 구축하는 과정이다. AI와의 감정적 결합은 이를 위한 완벽한 조건을 만든다.

신경 발산적 사고가 감정을 목표로 하는데 어떻게 도움이 되었는가

제품 철학이 철저한 연구와 혁신적인 사고만에서 나온다고 말하고 싶지만, 그것은 내 뇌가 어떻게 작동하는지에 많이 의존한다. 나는 ADHD와 강한 경계를 가지고 있다. 그것은 나에게 나선을 만들고, 모든 것을 의심하게 만들고, 아이디어 사이를 너무 빠르게 점프하게 만든다. 당연히, 나는 이런 습관을 무언가 건설적인 것으로 돌리려고 많은 시간을 보냈다.

경계는 예를 들어 위험 모델링에 탁월했다. 특히 제품이 수백만 명의 사람들과 상호작용하는 AI 시스템인 경우, 에지 케이스를 발생하기 전에 볼 수 있다. 신경 발산적 사고는 비정상적인 시나리오, 규범에서 벗어난 사용자, 예상치 못한 감정적 반응을 자연스럽게 탐색한다. 그것은 감정적으로 지능적인 코치를 구축하는 데优势였다. 우리는 “평균 사용자”만 이해하는 AI가 필요하지 않았다. 우리는 압도당한, 산만한, 일관성이 없는, 회피적, 부끄러운, 스트레스를 받은 사용자를 이해해야 했다. 왜냐하면 그들은 지원이 가장 필요하기 때문이다.

무언가 잘못된 것을扫描하는 뇌는 또한 사람들이 어떻게 오해를 받을 수 있는지 보는 데에도 탁월하다. 그것은 우리의 AI 에이전트가 사용자의 혼란, 좌절 또는 의심에 어떻게 반응하는지 형성했다. 또한 우리의 안전 접근 방식을影响했다. 건강에 대한 조언을 제공하는 AI를 구축하는 것은 실패 모드를 예상해야 한다는 것을 의미한다. 스트레스의 순간에 메시지를 어떻게 해석할 수 있는지 이해해야 한다. 신경 발산적 사고는 우리 팀을 음调, 속도, 감정적 뉴앙스에 더 민감하게 만들었다. 그것은 실제 사용에서 결정적인 것이 된 가드레일을 추가하도록 우리를 밀었다.

인간 모델링이 필요한 AI, 단순한 인간 감시만이 아님

AI를 일반적으로 배치하고, 특히 건강 컨텍스트에서 AI를 배치할 때, 인간을 루프에 유지하는 것에 대한 많은 논의가 있다. 그것은 중요하지만, 기술적인 사고가 종종 잊는 또 다른 차원이 있다. 효과적인 AI 코칭은 감시만이 아니라 모델링을 필요로 한다. 구축하는 코치가 인간이 직관적으로 인식하는 것처럼, 돌봄, 일관성, 신뢰를 행동하는 방식이어야 한다. 감정적 큐는 정보 큐만큼 중요하다.

인간 같은 패턴을 모델링한다는 것은 AI가 사람인 척하는 것을 의미하지 않는다. 그것은 사용자에게 친숙한 리듬을 제공하는 것을 의미한다. 좋은 코치는 주의를 기울이고, 음调을 조정하고, 낙담을 인식한다. 그들은 혼란을 느끼는 사람에게 구조를 제공한다. 이것들은 매우 예측 가능한 인간 행동이다. 우리는 사용자에게 감정적으로 조절되도록 하는 이러한 패턴을 채택하도록 AI를 훈련시켰다. 사람들은 감정적으로 조절될 때, 더好的 선택을 하고, 더 오래 지속한다. 그것이 우리가 관심을 가진 인간적 요인이다.

AI와의 코칭의 미래

내가 배운 가장 중요한 것은 사람들이 더 큰 리마인더나 더 많은 데이터를 필요로 하지 않는다는 것이다. 그들은 어려운 변화가 무엇인지 이해하는 시스템과 관계를 필요로 한다. 인공지능은 이제 사람들을那样 지원할 수 있다. 적어도, 우리가 감정적 뉴앙스를 고려하여 설계한다면. AI 모델이 감정, 컨텍스트, 행동 패턴을 더ニュアンス 있게 해석할 수 있으므로, 이제는 화려한 채팅봇처럼 작동하지 않을 것이다. 내 예측은 감정적 지능이 모델의 크기보다 이미 실제 차별점이 된다는 것이다.

제품이 계속 성장함에 따라, 비전은 같다: 건강한 변화는 관행이고, 관행에는 파트너가 필요하다. 우리의 목표는 세계에서 가장 감정적으로 지능적인 건강 코치를 구축하는 것이다. 사람들이 이해를 받을 때, 돌아온다. 돌아올 때, 변한다. 그리고 변할 때, 제품은 그것을 위해 구축된 것을 한다. 그리고 자랑하고 싶지 않지만, 우리는 현재 1억 6천만 달러의 연간 매출을 달성한 회사이다 — 감정적 AI 코칭이 확장할 수 있다는 증거이다.