Josh Feast, CEO i współzałożyciel Cogito – seria wywiadów

Josh Feast jest CEO i współzałożycielem Cogito, przedsiębiorstwa, które łączy Emotion i Conversation AI w innowacyjną platformę, która zapewnia coaching i wskazówki w czasie rzeczywistym dla agentów centrum kontaktowego, daje kierownikom widoczność do żywych rozmów zespołów pracujących z dowolnego miejsca i nieprzerwanie monitoruje doświadczenia klientów i pracowników.

Historia Cogito zaczyna się w 1999 roku, zanim firma została założona. Czy mógłbyś podzielić się niektórymi spostrzeżeniami na temat tych wczesnych dni w MIT Human Dynamics Lab i tym, co było wówczas rozwijane?

Od 1999 do 2006 roku, dr Sandy Pentland opracował podstawowe nauki, demonstrujące obecność i moc sygnałów społecznych w komunikacji ludzkiej i zdolność maszyn do wykrywania i interpretowania ich.

W 2007 roku Cogito zostało wydzielone z MIT Media Lab. Czy mógłbyś podzielić się tą historią?

Przed moimi dniami w MIT, rozpoznałem potrzebę technologii, która jest poinformowana przez kontekst konwersacyjny, aby pomóc użytkownikom w sytuacjach emocjonalnie naładowanych. Podczas pracy w Nowej Zelandii, w Departamencie Dzieci, Młodzieży i Rodziny (obecnie znany jako jednostka Dzieci, Młodzieży i Rodziny w Ministerstwie Rozwoju Społecznego), zauważyłem, że wielu pracowników socjalnych było wypalonych z powodu wysokiego poziomu emocjonalności ich obowiązków i uwierzyłem, że systemy zarządzania, które ich wspierają, mogłyby znacznie skorzystać z takiej technologii. Przyniosłem swoje obserwacje z tego czasu do MIT, a Cogito zostało później stworzone z badań dr. Pentland’s w MIT Media Lab, które wydawały się bezpośrednio rozwiązywać problem. Cogito otrzymało dofinansowanie z Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), aby zbadać i opracować platformę sztucznej inteligencji i modele behawioralne, które automatycznie wykrywają stany psychologiczne ludzi. Ta technologia okazała się skuteczna w pomocy weteranom wojskowym powracającym z misji wojskowych za pośrednictwem departamentu spraw weteranów (VA).

Technologia Emotion AI, która jest stosowana w Cogito, została po raz pierwszy zwalidowana przez wspieranie dostawców opieki zdrowotnej w wykrywaniu wczesnych objawów PTSD i innych zaburzeń zdrowia psychicznego u żołnierzy powracających z misji wojskowych. Czy mógłbyś omówić niektóre szczegóły dotyczące tego i rodzajów wyników, które zostały zaobserwowane?

Celem wdrożenia tej technologii do dostawców opieki zdrowotnej było wykrywanie depresji i zapobieganie samobójstwom wśród weteranów wojskowych powracających z misji wojskowych. Platforma, którą opracowaliśmy, umożliwiła lekarzom śledzenie ogólnego stanu zdrowia psychicznego weteranów za pomocą sygnałów głosowych i wskazywanie zdarzeń, takich jak bezdomność i inne ostrzeżenia o złym stanie zdrowia. Szybko zrozumieliśmy, że mamy coś wyjątkowego i że zastosowanie tej technologii może okazać się przydatne poza wspieraniem weteranów wojskowych i systemów opieki zdrowotnej w obszarach o wysokim poziomie złożonych, emocjonalnie naładowanych rozmów. Z naszymi korzeniami nadal skupionymi na doświadczeniu ludzkim, staliśmy się Cogito, które znasz dzisiaj, wspierając coaching i wskazówki w czasie rzeczywistym dla agentów centrum kontaktowego na dużą skalę w różnych branżach, w tym w opiece zdrowotnej.

Czy mógłbyś omówić, jak Cogito wykorzystuje AI do analizy sygnałów behawioralnych i dostarczania informacji zwrotnej w trakcie rozmów?

Cogito wykorzystuje potężne połączenie Emotion i Conversation AI, aby ujawnić nowe spostrzeżenia z wszystkich rozmów, wyodrębniając zarówno co zostało powiedziane, jak i jak klienci odebrali przekaz. Te modele AI mierzą doświadczenie klienta (CX) w czasie rzeczywistym we wszystkich połączeniach, aby mieć wpływ na chwilę, a nie tylko analizę po rozmowie, która koncentruje się tylko na poprawie przyszłych interakcji.

Cogito wyodrębnia i analizuje ponad 200 sygnałów akustycznych i głosowych w milisekundach, aby dać agentom centrum kontaktowego wskazówki, jak dostosować swoje zachowanie i przedstawić najlepsze rekomendacje na podstawie omawianych tematów i pożądanych wyników.

Cogito wykonuje analizę głosu w czasie rzeczywistym, aby uzupełnić zachowanie w czasie rzeczywistym i tworzyć lepsze ludzkie połączenia na dużą skalę między klientami a agentami centrum kontaktowego, niezależnie od miejsca, w którym pracują.

Jak ta informacja zwrotna prowadzi agentów do budowania lepszych relacji z klientami?

Informacja zwrotna w czasie rzeczywistym, którą agenci centrum kontaktowego otrzymują od Cogito, pozwala im wykazywać bardziej spójną inteligencję emocjonalną, co skutkuje lepszymi wynikami rozmów, takimi jak zmniejszone czasy obsługi połączeń, zwiększona liczba rozwiązań w pierwszym połączeniu, poprawiona satysfakcja klientów i zwiększona wartość klienta.

Każdy przedstawiciel centrum kontaktowego ma różne mocne i słabe strony. Informacja zwrotna, którą otrzymują oni w trakcie rozmowy, pomaga im udoskonalić obsługę klienta, niezależnie od tego, czy chodzi o okazanie większej empatii, mówienie wolniej czy brzmienie bardziej optymistycznie. Ta dostosowana informacja zwrotna pozwala im budować relację z klientem na podstawie jego doświadczenia i sygnałów głosowych wykrywanych przez model AI. W ten sposób poprawia się zarówno doświadczenie klienta, jak i doświadczenie agenta.

Informacja zwrotna w czasie rzeczywistym jest nie tylko korzystna dla CX, ale także dla doświadczenia pracownika (EX). Nasze narzędzia pomagają wspierać przedstawicieli w mających bardziej pozytywne doświadczenia pracy, co jest udowodnione, że prowadzi do wyższych poziomów CX.

W 2019 roku Cogito opublikowało pracę zatytułowaną “Gender de-biasing in speech emotion recognition.” Jakie były niektóre z kluczowych spostrzeżeń dotyczących wpływu związku płciowego na mowę w odniesieniu do emocji?

Nasza praca koncentrowała się na podejściu modelowym i technikach optymalizacji, a także na stronniczości próbkowania. Dlatego też należy przeprowadzić więcej badań, aby złagodzić negatywną stronniczość ogólnie w uczeniu maszynowym i szczególnie w rozpoznawaniu emocji w mowie. Kluczowe spostrzeżenia obejmują:

Mowa kobieca ma tendencję do wyższych częstotliwości niż mowa męska, co skutkuje bardziej rozległymi harmonikami.

Modele rozpoznawania emocji w mowie mogą być wpływane przez tę różnicę. Może to prowadzić do niższej dokładności dla mowy kobiecej w porównaniu z męską.

Techniki de-biasing mogą być stosowane, aby zmniejszyć tę nierównowagę dokładności. W pracy Cogito wprowadza nową technikę de-biasing, która działa korzystnie w porównaniu z bazą.

Jak Cogito działa, aby złagodzić skutki niepożądanych związku płciowego lub innych rodzajów stronniczości?

Cogito wykorzystuje modele przetwarzania języka naturalnego (NLP), które łączą systemy AI świadome ludzi, głębokie modele uczenia maszynowego i inne złożone reguły, które pomagają komputerom zrozumieć, analizować i symulować język ludzki. Stale pracujemy nad i rozwijamy nasze NLP z nowymi danymi, aby złagodzić stronniczość.

Cogito ma kompleksowy protokół rozwoju modeli uczenia maszynowego, który ma na celu wyraźne złagodzenie stronniczości i zapewnienie etycznego rozwoju funkcji opartych na uczeniu maszynowym (ML). Ten protokół obejmuje obszary, takie jak próbkowanie danych szkoleniowych, złagodzenie stronniczości w etykietowaniu ludzkim i stosowanie technik de-biasing ML.

Cogito wykorzystuje zestaw danych „fairness” składający się z dużej ilości danych audio, w których mówcy samodzielnie zgłaszają różne kategorie demograficzne. Wszystkie modele są oceniane w odniesieniu do zestawu danych fairness i w odniesieniu do różnych kategorii demograficznych. Wykorzystujemy również techniki ML Ops, aby obiektywnie monitorować modele w produkcji i systematycznie przeprowadzać audyty modeli z adnotacjami ludzkimi.

Jakie są Twoje osobiste poglądy na to, jak AI nie powinno tylko zastępować ludzi, ale raczej uzupełniać ludzkie zachowania?

Istnieją rzeczy, które ludzie mogą robić i niuanse, które mogą zapewnić w interakcjach międzyludzkich, których technologia, taka jak AI, nie może naśladować sama. Na przykład, klienci chcą otrzymać empatię, gdy kontaktują się z obsługą klienta. Jeśli klient współpracuje tylko z systemem automatycznym zasilanym przez AI, ich problem może zostać rozwiązany, ale mogą się poczuć sfrustrowani lub zirytowani interakcją. Jeśli zastąpimy wszystkich agentów centrum kontaktowego przez AI, eliminujemy ludzki element, który jest niezbędny do budowania relacji i osiągania lojalnych klientów.

Podczas interakcji usługowej ludzie cenią rozmowę z kimś, kto może wczuć się w ich sytuację, kto miał doświadczenia podobne do tych, które oni sami przechodzą. W tym samym duchu ludzie cenią uczucie, że ktoś inny troszczy się o nich i bierze odpowiedzialność za rozwiązanie ich problemu. Będzie to trwało długo, zanim samodzielne AI będzie naprawdę postrzegane jako coś innego niż narzędzie samopomocy.

Czy jest coś, co chciałbyś jeszcze podzielić o Cogito?

W Cogito rozwijamy nowe technologie, aby wprowadzić następną generację centrów kontaktowych. Na początku tego roku, wydaliśmy nasz wskaźnik doświadczenia pracownika (EX), aby śledzić doświadczenia agentów. Podobnie jak nasz wskaźnik doświadczenia klienta (CX), wskaźnik EX łączy AI świadome emocji i rozmowy, wyodrębniając spostrzeżenia w czasie rzeczywistym na poziomie pojedynczych przypadków lub trendów w wielu połączeniach. Wśród wysokich poziomów niezadowolenia, wypalenia i odejść, wskaźnik EX pomaga rozwiązać problem, jak zapobiec wypaleniu i pomóc doświadczeniu agenta, co z kolei prowadzi do lepszych doświadczeń klienta i długoterminowej zrównoważoności biznesowej.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Cogito.