Josh Feast, CEO en mede-oprichter van Cogito – Interviewreeks

Josh Feast is de CEO en mede-oprichter van Cogito, een onderneming die Emotion en Conversation AI combineert in een innovatief platform dat real-time coaching en begeleiding biedt aan contactcenteragenten, supervisors zicht geeft in live-conversaties van hun teams die overal werken, en continu de klant- en medewerkerervaringen monitort.

Het verhaal van Cogito begint in 1999, voordat het bedrijf werd opgericht. Kunt u enkele inzichten delen over deze vroege dagen bij het MIT Human Dynamics Lab en wat er werd onderzocht?

Van 1999 tot 2006 ontwikkelde Dr. Sandy Pentland fundamentele basiswetenschap die de aanwezigheid en kracht van sociale signalen in menselijke communicatie aantoonde en de mogelijkheid van machines om deze signalen te detecteren en te interpreteren.

In 2007 werd Cogito uit het MIT Media Lab gespin-off. Kunt u dit ontstaansverhaal delen?

Voordat ik mijn dagen bij MIT doorbracht, erkende ik de behoefte aan technologie die geïnformeerd is door conversatiecontext om gebruikers te helpen in emotioneel geladen situaties. Terwijl ik werkte bij de New Zealand Department of Child, Youth and Family Services (nu bekend als de Child, Youth and Family-unit van het Ministerie van Sociale Ontwikkeling), merkte ik dat veel sociaal werkers uitgeput raakten vanwege de hoge emotionele belasting van hun taken en geloofde ik dat de managementsystemen die hen ondersteunden, veel baat zouden hebben bij een dergelijke technologie. Ik bracht mijn observaties uit die tijd mee naar MIT, en Cogito werd later gecreëerd uit Dr. Pentlands onderzoek bij het MIT Media Lab, dat leek rechtstreeks het probleem aan te pakken. Cogito kreeg financiering van de Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) om een kunstmatig intelligentieplatform en gedragsmodellen te onderzoeken en ontwikkelen om menselijke psychologische staten automatisch te detecteren. Deze technologie bleek succesvol te zijn in het helpen van militaire veteranen die terugkeerden uit gevechtsmissies via inzetten bij het Department of Veteran Affairs (VA).

De Emotion AI-technologie die bij Cogito wordt gebruikt, werd voor het eerst gevalideerd door het helpen van zorgverleners om vroege tekenen van PTSD en andere psychische stoornissen bij soldaten die terugkeerden uit gevechtsmissies te detecteren. Kunt u enkele details delen over dit onderwerp en de resultaten die werden gezien?

Het doel van het inzetten van deze technologie bij zorgverleners was om depressie te detecteren en zelfmoord te voorkomen bij militaire veteranen die terugkeerden uit gevechtsmissies. Het platform dat we ontwikkelden, stelde artsen in staat om de algehele geestelijke gezondheid van veteranen te volgen via stemsignalen en om gebeurtenissen zoals dakloosheid en andere waarschuwingssignalen van slechte geestelijke gezondheid te identificeren. We realiseerden ons snel dat we iets speciaals hadden, en dat de toepassing van deze technologie nuttig kon zijn buiten het ondersteunen van militaire veteranen en gezondheidssystemen in gebieden met hoge volumes van complexe, emotioneel geladen conversaties. Met onze wortels nog steeds gericht op de menselijke ervaring, werden we de Cogito die u vandaag kent, die real-time coaching en begeleiding biedt voor contactcenteragenten in grote ondernemingen in meerdere branches, waaronder de gezondheidszorg.

Kunt u uitleggen hoe Cogito AI gebruikt om gedragsaanwijzingen te analyseren en feedback te geven tijdens conversaties?

Cogito gebruikt een krachtige combinatie van Emotion en Conversation AI om nieuwe inzichten te onthullen uit alle conversaties, waarbij zowel wat werd gezegd als hoe de klant de boodschap ontving. Deze AI-modellen meten de klantervaring (CX) in real-time op alle gesprekken om invloed te hebben op het moment, in plaats van post-call-analyse die alleen gericht is op het verbeteren van toekomstige interacties.

Cogito haalt en analyseert meer dan 200 akoestische en stemsignalen in milliseconden om contactcenteragenten aanwijzingen te geven over hoe ze hun gedrag kunnen aanpassen en de beste aanbevelingen te geven op basis van de onderwerpen die worden besproken en de gewenste resultaten.

Cogito voert live, in-call stemanalyse uit om gedrag in real-time te versterken en betere menselijke verbindingen te creëren tussen klanten en contactcenteragenten, ongeacht waar ze werken.

Hoe leidt deze feedback contactcenteragenten om betere relaties op te bouwen met klanten?

De real-time feedback die contactcenteragenten van Cogito’s hints ontvangen, stelt hen in staat om consistentere emotionele intelligentie te tonen, wat resulteert in agenten die empathie tonen bij elke oproep. Verbeterde empathie leidt tot betere conversatie-uitkomsten, zoals vermindering van de gespreksduur, verhoging van de eerste oproepoplossing, verbetering van de klanttevredenheid en verhoging van de klantlevenswaarde.

Elke contactcentervertegenwoordiger heeft verschillende sterke en zwakke punten. De real-time hints die ze op de oproep ontvangen, helpen hun klantenservice te verbeteren, of het nu gaat om meer empathie te bieden, langzamer te spreken of meer opgewekt te klinken. Deze op maat gemaakte feedback in het moment stelt agenten in staat om een relatie op te bouwen met de klant op basis van de specifieke ervaring van die klant en de stemsignalen die door de AI-modellen worden opgepikt. Dit verbetert zowel de klantervaring als de agentervaring.

Real-time feedback is niet alleen gunstig voor CX – het is ook gunstig voor de medewerkerervaring (EX). Onze tools helpen vertegenwoordigers om een positievere werkervaring te hebben, wat bewezen is om hogere niveaus van CX te stimuleren.

In 2019 publiceerde Cogito een paper getiteld “Gender de-biasing in speech emotion recognition.” Wat waren enkele van de belangrijkste inzichten met betrekking tot het effect van geslachtsbias in spraak met betrekking tot emotie?

Ons paper richtte zich op de modelaanpak en optimalisatietechnieken, evenals steekproefbias. Daarom moet meer onderzoek worden gedaan om negatieve bias in het algemeen in machine learning en specifiek in spraakemotieherkenning te mitigeren. Belangrijke inzichten zijn:

Vrouwelijke spraak heeft de neiging om een hogere toon te hebben dan mannelijke spraak, wat resulteert in meer wijd uit elkaar liggende harmonischen.

Spraakemotieherkenningmodellen kunnen worden beïnvloed door dit verschil. Dit kan leiden tot een lagere nauwkeurigheid voor vrouwelijke spraak in vergelijking met mannelijke spraak.

De-biasing machine learning-technieken kunnen worden toegepast om deze nauwkeurigheidsonevenwichtigheid te verminderen. In het paper introduceert Cogito een nieuwe de-biasingtechniek die gunstig presteert in vergelijking met de baseline.

Hoe werkt Cogito om de effecten van ongewenste geslachts- of andere soorten bias te mitigeren?

Cogito gebruikt natuurlijke taalverwerking (NLP) modellen die menselijk-bewuste AI-systemen, diepe leer machine-modellen en andere complexe regels combineren om computers te helpen menselijke taal te begrijpen, analyseren en simuleren. We werken consistent aan en evolueren onze NLP’s met nieuwe gegevens om bias te mitigeren.

Cogito heeft een uitgebreid protocol voor machine learning-modelontwikkeling, dat expliciet gericht is op het mitigeren van bias en het waarborgen van ethische machine learning (ML)-gebaseerde productfuncties. Dit protocol dekt gebieden zoals het bemonsteren van trainingsgegevens, het mitigeren van bias in menselijke labeling en het gebruik van ML-debiasingtechnieken.

Cogito gebruikt een ‘fairness’-dataset die bestaat uit een grote hoeveelheid audio-gegevens waarin de sprekers verschillende demografische categorieën zelf melden. Alle modellen worden beoordeeld tegen de fairness-dataset en tegen de verschillende demografische categorieën. We gebruiken ook ML Ops-technieken om modellen objectief te monitoren in productie en om systematisch modelaudits uit te voeren met menselijke annotatie.

Wat zijn uw persoonlijke meningen over hoe AI niet alleen mensen moet vervangen, maar ook menselijk gedrag moet versterken?

Er zijn dingen die mensen kunnen doen en nuances die ze kunnen bieden in menselijke interacties die technologie zoals AI niet alleen kan emuleren. Bijvoorbeeld, klanten willen empathie ontvangen wanneer ze contact opnemen met klantenservice. Als de klant alleen met een geautomatiseerd systeem werkt dat wordt aangedreven door AI, kan hun probleem worden opgelost, maar ze kunnen zich gefrustreerd of geïrriteerd voelen door de interactie. Als we alle contactcenteragenten vervangen door AI, elimineren we het menselijke element dat nodig is om relaties op te bouwen en om duurzame, loyale klanten te behouden.

Wanneer we deelnemen aan een service-interactie, waarderen mensen het praten met iemand die zich in hun schoenen kan verplaatsen, die soortgelijke ervaringen heeft gehad als die waar ze zelf doorheen gaan. Op dezelfde manier waarderen mensen de sensatie van iemand anders die voor hen zorgt en de oplossing van hun probleem eigenaar is. Het zal een lange tijd duren voordat standalone AI echt wordt waargenomen als iets anders dan een self-help tool.

Is er nog iets anders dat u zou willen delen over Cogito?

Bij Cogito ontwikkelen we nieuwe technologieën om de volgende generatie contactcenters in te luiden. Eerder dit jaar hebben we onze Employee Experience (EX) Score uitgebracht om de ervaringen van agenten te volgen. Net als onze customer experience (CX) score, combineert de EX Score menselijk-bewuste Emotion AI en Conversation AI, waarbij real-time inzichten worden afgeleid uit enkele instanties of trends over meerdere gesprekken. Tussen hoge niveaus van ontevredenheid, burn-out en vertrek, helpt de EX Score om het probleem op te lossen van hoe burn-out te voorkomen en de agentervaring te helpen, wat op zijn beurt leidt tot betere klantervaringen en langetermijnbedrijfsduurzaamheid.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten Cogito bezoeken.