Rana Gujral, CEO da Behavioral Signals – Série de entrevistas

Rana Gujral é CEO da Behavioural Signals, uma empresa que preenche a lacuna de comunicação entre humanos e máquinas, introduzindo inteligência emocional, da fala, em conversas com IA.

Behavioural Signals é uma startup relativamente jovem lançada em 2016. Você poderia compartilhar a história da gênese?

Impulsionado pela paixão de trazer as inovadoras tecnologias patenteadas de fala para emoção e fala para comportamentos ao mercado, CTO, Alex Potamianos e cientista-chefe, Shri Narayanan fundou a Behavioral Signals em 2016. Shri é um Andrew J. Viterbi Professor de Engenharia da Universidade do Sul da Califórnia (USC). Fundou e atualmente dirige o Laboratório de Análise e Interpretação de Sinais (SAIL) na USC. Alex é um inovador conceituado na área de processamento de fala e linguagem natural, sistemas interativos de resposta de voz e informática comportamental. Ele tem mais de 20 anos de experiência em liderança nos lados corporativo e empreendedor dos negócios, enquanto sua experiência inclui trabalho na AT&T Labs-Research, Bell Labs e Lucent Technologies.

Com o objetivo de aprimorar e mudar para sempre o mundo dos negócios, acreditamos que a tecnologia está no centro do que pode ser alcançado. Os algoritmos da Behavioral Signals analisam emoções e comportamentos humanos, transformam dados em informações utilizáveis ​​e levam a melhores decisões de negócios e aumento de lucros. Até agora, a emoção humana foi considerada impossível de quantificar e impossível de medir. Com nosso mecanismo de análise patenteado, medimos e interpretamos a parte “como” das interações humanas.

Behavioral Signals depende de um tipo de computação afetiva de aprendizado de máquina (também conhecida como Emotion AI). Você poderia explicar o que é isso?

A inteligência artificial emocional, também chamada de Emotion AI ou computação afetiva, está sendo usada para desenvolver máquinas capazes de ler, interpretar, responder e imitar o afeto humano – a maneira como nós, como humanos, experimentamos e expressamos emoções. O que isso significa para os consumidores? Isso significa que seus dispositivos, como seu smartphone ou alto-falantes inteligentes, poderão oferecer uma interação mais natural do que nunca, simplesmente lendo as dicas emocionais em sua voz.

À medida que nossa dependência da IA ​​cresce, aumenta também a necessidade de uma IA emocionalmente inteligente. Uma coisa é pedir ao seu assistente virtual para ler as pontuações do jogo de hoje, mas outra coisa é confiar seus pais idosos aos cuidados de um bot controlado por IA. Atualmente, a IA pode fazer coisas incríveis, como diagnosticar condições médicas e traçar tratamentos, mas ainda precisa de inteligência emocional para se comunicar com os pacientes de maneira mais humana.

Que outros tipos de tecnologias de aprendizado de máquina são usados?

Quando se trata de aprendizado de máquina, utilizamos principalmente aprendizado profundo e PNL em nossos modelos de análise de processamento de sinais comportamentais. Para explicar isso um pouco melhor, fomos pioneiros em um campo, Processamento de Sinais Comportamentais, baseado em mais de uma década de pesquisas premiadas e patenteadas, para detectar automaticamente informações que são codificadas na voz humana a partir do áudio e medir a qualidade de interação humana. É uma disciplina emergente que une a engenharia às ciências comportamentais e visa quantificar e interpretar a interação e a comunicação humanas por meio do uso de inovações de engenharia e computação. O aprendizado profundo é a ferramenta que ajuda a criar melhores modelos preditivos.

Que tipo de dados você coleta do tom de voz?

Nossa tecnologia de IA de aprendizado profundo analisa o que e como algo está sendo dito, em ambos os lados de uma conversa, medindo emoções e comportamentos. A gama de emoções é bastante diversa mas o que realmente importa é a inteligência agregada desta análise. Para dar um exemplo, considere uma conversa entre um funcionário do banco e um cliente; podemos capturar e medir polidez, compostura (calma x agitação), empatia em relação ao cliente, reações do cliente e estilo geral de fala como lento, rápido, engajado ou desengajado, para calcular o índice de qualidade da conversa, a eficácia do resultado, e o desempenho do empregado.

Que tipo de análise de dados é feita para prever a intenção?

A previsão de intenção é muito semelhante ao que já foi mencionado. Usamos sinais comportamentais na voz para prever a intenção de um cliente em comprar um produto, renovar uma assinatura ou se um devedor pagará sua dívida. A previsão de intenção pode ajudar as empresas a aumentar seus índices de vendas e cobrança, reduzir seus custos e, por fim, melhorar a satisfação do cliente.

Behavioural Signals foi 6 vezes vencedora de ouro da qualidade INTERSPEECH de interações humanas e desafio de paralinguística computacional. Qual é esse desafio e quão significativa é uma conquista?

Interdiscurso é a maior conferência técnica do mundo focada em processamento de fala e suas aplicações. Ela se orgulha de ter o maior público neste domínio e um número significativo de artigos de pesquisa. A conferência enfatiza abordagens interdisciplinares que abordam todos os aspectos da ciência e tecnologia da fala, desde teorias básicas até aplicações avançadas. Seus desafios são considerados o Prêmio Turing nas disciplinas de reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural. Conquistá-lo é um importante reconhecimento do nosso trabalho científico e da nossa capacidade única de detectar sinais de dados de áudio associados a comportamentos e características que direcionam a tomada de decisões humanas.

Com que rapidez os sinais comportamentais podem se adaptar a diferentes idiomas e qual o tamanho de um conjunto de dados necessário?

Nossa tecnologia é independente de linguagem. nós ouvimos como algo está sendo dito e não o que é realmente dito. Ouvimos as emoções expressas, que são bastante universais em todas as línguas. Claro, cada idioma tem suas próprias características únicas que podem exigir ajustes em nossos algoritmos, mas a diferença em nossos modelos analíticos preditivos geralmente é pequena.

Você pode discutir a solução mais recente da Behavioral Signals, a conversa mediada por IA?

Conversas mediadas por IA (AI-MC) é uma solução automatizada de roteamento de chamadas que usa IA emocional e dados de voz para combinar o cliente com o funcionário mais adequado para lidar com uma chamada específica. Se voltarmos ao exemplo acima, do funcionário do banco e do cliente, nossa tecnologia pode orientar a dinâmica da conversa com o objetivo final de melhorar o resultado, seja com melhor experiência do cliente, aumento de cobranças ou tempos de resolução mais rápidos . Seja qual for o objetivo, há sempre um catalisador que permitiria a ambos os lados alcançar o resultado desejado. Esse fator contribuinte é geralmente um processo humano simples e natural: a afinidade ou relacionamento desenvolvido entre as pessoas. Independente do tipo de comunicação empresarial (chamada de vendas, suporte, cobrança), ela sempre será uma interação entre humanos reais, onde raramente a afinidade é idêntica entre duas duplas de pessoas. Temos comportamentos e características específicas que nos ajudam a conviver melhor com algumas pessoas do que com outras. Esta correspondência é baseada em dados de perfil e nossos algoritmos superiores desenvolvidos a partir de anos de pesquisa e experiência em PNL e Processamento de Sinais Comportamentais.

Implementamos recentemente a solução AI-MC da Behavioral Signals para aumentar a eficácia e a eficiência do call center de um banco da UE. O estudo de caso foi reconhecido pelo Gartner e incluído em seu Emotion AI Adoption Report. A solução demonstrou um ROI significativo com um aumento de 20% nos pedidos de reestruturação de dívida ativa. Além disso, essa melhoria foi alcançada com 7.6% menos chamadas, levando a reduções adicionais de custos. Em números absolutos, esses resultados representaram um upside de US$ 300 milhões para o banco.

Há mais alguma coisa que você gostaria de compartilhar sobre Sinais Comportamentais?

Embora tenhamos muito orgulho de nossas realizações em pesquisa, somos igualmente gratos pelos elogios da indústria. No outono de 2019, nossa tecnologia foi listada como líder em casos de uso na cobiçada Maverick Research do Gartner, que traça o perfil de tecnologias de ponta. No início deste ano, fomos incluídos no Hype Cycle do Gartner, onde nossa tecnologia foi classificada como 'transformadora'. No mês passado, fomos listados como Gartner Cool Vendor 2020.

Obrigado pela ótima entrevista, os leitores que desejam aprender mais devem visitar Sinais Comportamentais.