Ashish Nagar, CEO și fondator al Level AI – Seria de interviuri

Ashish Nagar este CEO și fondator al Level AI, care a adus experiența sa de la Amazon (AMZN ), în echipa Alexa, pentru a utiliza inteligența artificială pentru a transforma operațiunile centrelor de contact. Cu o puternică bază în tehnologie și antreprenoriat, Ashish a fost instrumental în conducerea misiunii companiei de a îmbunătăți eficiența și eficacitatea interacțiunilor de serviciu clienți prin soluții avansate de inteligență artificială. Sub conducerea sa, Level AI a devenit un jucător cheie în spațiul centrelor de contact conduse de inteligență artificială, cunoscut pentru produsele sale de ultimă generație și implementarea superioară a inteligenței artificiale.

Ce v-a inspirat să părăsiți Amazon și să înființați Level AI? Puteți să împărtășiți punctele specifice de durere în serviciul clienților pe care le-ați vizat să le abordați cu tehnologia dvs?

Experiența mea se axează pe construirea de produse la intersecția dintre tehnologie și afaceri. Deși am o diplomă de licență în Fizică Aplicată, munca mea s-a concentrat constant pe roluri de produs și pe lansarea și construirea de noi afaceri. Pasinea mea pentru tehnologie și afaceri m-a condus către inteligența artificială.

Am început să lucrez în domeniul inteligenței artificiale în 2014, când am construit o companie de căutare mobilă de ultimă generație, numită Rel C, asemănătoare cu ceea ce este Perplexity AI astăzi. Această experiență a declanșat călătoria mea în software-ul de inteligență artificială, iar în cele din urmă, acea companie a fost achiziționată de Amazon. La Amazon, am fost lider de produs în echipa Alexa, căutând constant oportunități de a aborda probleme mai complexe de inteligență artificială.

În ultimul meu an la Amazon, în 2018, am lucrat la un proiect pe care l-am numit “calculatorul Star Trek”, inspirat de faimoasa franciză științifico-fantastică. Scopul a fost să dezvoltăm un calculator care să poată înțelege și răspunde la orice întrebare pe care o puneți. Acest proiect a devenit cunoscut sub numele de Premiul Alexa, având ca scop să permită oricui să aibă o conversație de 20 de minute cu Alexa pe orice subiect social. Am condus o echipă de aproximativ 10 oameni de știință și am lansat acest lucru ca o provocare mondială de inteligență artificială. Am lucrat îndeaproape cu minți de elită din instituții precum MIT, CMU, Stanford și Oxford. Un lucru a devenit clar: la acel moment, nimeni nu putea să rezolve complet problema.

Chiar și atunci, puteam simți o undă de inovație care urma să facă acest lucru posibil. Înaintează până în 2024, și tehnologii precum ChatGPT fac acum multe dintre ceea ce am vizionat. Au existat avansări rapide în procesarea limbajului natural, cu companii precum Amazon, Google (GOOGL ), OpenAI și Microsoft (MSFT ) care construiau modele mari și infrastructura de bază. Dar ele nu abordau neapărat fluxurile de lucru de la capăt la capăt. Am recunoscut această lacună și am vrut să o abordăm.

Primul nostru produs nu a fost o soluție de serviciu clienți; a fost un asistent vocal pentru lucrătorii din linia întâi, cum ar fi tehnicienii și angajații din magazinele de vânzare cu amănuntul. Am strâns 2 milioane de dolari în finanțare inițială și am arătat produsul potențialilor clienți. Ei au solicitat în mod covârșitor ca noi să adaptăm tehnologia pentru centrele de contact, unde aveau deja fluxuri de voce și date, dar le lipsea arhitectura modernă de inteligență artificială generativă. Acest lucru ne-a făcut să realizăm că companiile existente în acest spațiu erau blocate în trecut, luptându-se cu dilema inovatorului clasic de a decide dacă să înlocuiască sistemele lor legacy sau să construiască ceva nou. Am început de la zero și am construit prima platformă nativă de inteligență a clienților și de automatizare a serviciilor, bazată pe un model mare de limbaj.

Interesul meu profund pentru complexitățile limbajului uman și pentru cât de dificil este să rezolvi aceste probleme din perspectiva ingineriei calculatoarelor a jucat un rol semnificativ în abordarea noastră. Capacitatea inteligenței artificiale de a înțelege vorbirea umană este crucială, în special pentru industria centrelor de contact. De exemplu, utilizarea lui Siri adesea revelează cât de dificil este pentru inteligența artificială să înțeleagă intenția și contextul în limbajul uman. Chiar și întrebări simple pot încurca inteligența artificială, care se luptă să interpreteze ce întrebați.

Inteligența artificială se luptă cu înțelegerea intenției, menținerea contextului pe conversații lungi și deținerea cunoștințelor relevante despre lume. Chiar și ChatGPT are limitări în aceste domenii. De exemplu, nu poate cunoaște cele mai recente știri sau înțelege subiecte care se schimbă într-o conversație. Aceste provocări sunt direct relevante pentru serviciul clienților, unde conversațiile adesea implică multiple subiecte și necesită ca inteligența artificială să înțeleagă cunoștințe specifice, legate de domeniu. Noi abordăm aceste provocări în platforma noastră, care este proiectată pentru a gestiona complexitățile limbajului uman într-un mediu de serviciu clienți.

Tehnologia NLU de la Level AI merge dincolo de potrivirea simplă a cuvintelor cheie. Puteți explica cum inteligența dvs. artificială înțelege intenția mai profundă a clienților și care sunt beneficiile aduse serviciului clienților?

Avem șase sau șapte fluxuri de inteligență artificială diferite, adaptate pentru sarcini specifice, în funcție de sarcina de îndeplinit. De exemplu, un flux de lucru ar putea implica identificarea factorilor care determină apelurile și înțelegerea problemelor pe care clienții le au cu un produs sau serviciu, pe care le numim “vocea clientului”. Altul ar putea fi scorarea automată a fișelor de calitate pentru a evalua performanța agenților. Fiecare flux de lucru sau serviciu are propriul său flux de inteligență artificială, dar tehnologia de bază rămâne aceeași.

Pentru a face o analogie, tehnologia pe care o folosim se bazează pe modele mari de limbaj, similare cu tehnologia din spatele ChatGPT și a altor unelte de inteligență artificială generativă. Cu toate acestea, noi folosim modele de limbaj mari specializate pentru serviciul clienților, pe care le-am antrenat intern pentru aceste fluxuri de lucru specializate. Acest lucru ne permite să atingem o acuratețe de peste 85% în doar câteva zile de la începerea colaborării cu noii clienți, rezultând un timp mai rapid până la valoarea oferită, servicii profesionale minime și o acuratețe, securitate și încredere de neegalat.

Modelele noastre au o expertiză profundă și specifică în serviciul clienților. Paradigma veche implica analiza conversațiilor prin identificarea cuvintelor cheie sau a frazelor, cum ar fi “anulați contul meu” sau “nu sunt fericit”. Dar soluția noastră nu se bazează pe capturarea tuturor variațiilor posibile de fraze. În schimb, aplică inteligența artificială pentru a înțelege intenția din spatele întrebării, făcând-o mult mai rapidă și mai eficientă.

De exemplu, dacă cineva spune “vreau să anulez contul meu”, există nenumărate moduri în care ar putea exprima acest lucru, cum ar fi “sunt gata cu voi” sau “mă mut la altcineva”. Inteligența noastră artificială înțelege intenția din spatele întrebării și o leagă de context, ceea ce face ca software-ul nostru să fie mai rapid și mai precis.

O analogie utilă este că vechea inteligență artificială era ca o carte de reguli – construiai aceste cărți de reguli rigide, cu declarații if-then-else, care erau inflexibile și necesitau constant întreținere. Noua inteligență artificială, pe de altă parte, este ca un creier dinamic sau un sistem de învățare. Cu doar câteva indicii, învață dinamic contextul și intenția, îmbunătățindu-se continuu pe parcurs. O carte de reguli are un scop limitat și se rupe ușor atunci când ceva nu se potrivește cu regulile predefinite, în timp ce un sistem de învățare dinamic continuă să se extindă, să crească și are un impact mult mai mare.

Un exemplu bun din perspectiva unui client este o mare marcă de comerț electronic. Ei au mii de produse, și este imposibil să țină pasul cu actualizările constante. Inteligența noastră artificială, însă, poate înțelege contextul, cum ar fi atunci când vorbiți despre un anumit canapea, fără a necesita actualizarea constantă a unei fișe de scor sau a unui rubric cu fiecare produs nou.

Care sunt principalele provocări în integrarea tehnologiei Level AI cu sistemele existente de serviciu clienți, și cum le abordați?

Level AI este o platformă de inteligență a clienților și de automatizare a serviciilor. Ca atare, ne integrăm cu majoritatea software-ului de experiență a clienților din industrie, fie că este vorba de un CRM, CCaaS, soluții de sondaje sau de instrumentare. Acest lucru ne face să fim nucleul central, colectând date de la toate aceste surse și servind ca stratul de inteligență deasupra.

Cu toate acestea, provocarea constă în faptul că unele dintre aceste sisteme se bazează pe tehnologie non-cloud, pe premisă, sau chiar tehnologie cloud care lipsește API-urile sau integrările de date curate. Lucrăm îndeaproape cu clienții noștri pentru a aborda acest lucru, deși 80% din integrările noastre sunt acum bazate pe cloud sau native API, permițându-ne să ne integrăm rapid.

Cum oferă Level AI inteligență și informații actionabile în timp real pentru agenții de serviciu clienți? Puteți să împărtășiți exemple de moduri în care acest lucru a îmbunătățit interacțiunile cu clienții?

Există trei tipuri de inteligență și informații actionabile în timp real pe care le oferim clienților noștri:

1. Automatizarea fluxurilor de lucru manuale: Reprezentanții serviciului clienți adesea au timp limitat (6 până la 9 minute) și multiple sarcini manuale. Level AI automatizează sarcini tedioase, cum ar fi luarea notițelor în timpul și după conversații, generând rezumate personalizate pentru fiecare client. Acest lucru ne-a economisit clienților noștri 10 până la 25% din timpul de procesare a apelurilor, conducând la o eficiență mai mare.
2. CX Copilot pentru reprezentanții serviciului: Reprezentanții serviciului clienți se confruntă cu provocări de rotație și de integrare. Imaginați-vă că sunteți introduși într-un centru de contact fără a cunoaște politicile companiei. Level AI acționează ca un expert în inteligență artificială care stă lângă reprezentant, ascultând conversațiile și oferind îndrumări în timp real. Acest lucru include gestionarea obiecțiilor, oferirea de cunoștințe și oferirea de transcrieri inteligente. Această capacitate a ajutat clienții noștri să integreze și să instruiască reprezentanții serviciului clienți cu 30 până la 50% mai rapid.
3. Manager Copilot: Această funcție oferă managerilor o vizibilitate în timp real asupra modului în care echipele lor performează. Level AI oferă informații secundă de secundă despre conversații, permițând managerilor să intervină, să detecteze sentimentul și intenția și să sprijine reprezentanții în timp real. Acest lucru a îmbunătățit productivitatea agenților cu 10 până la 15% și a crescut satisfacția agenților, ceea ce este crucial pentru reducerea costurilor. De exemplu, dacă un client începe să înjure un reprezentant, sistemul semnalează acest lucru, și managerul poate prelua apelul sau oferi îndrumări tăcute reprezentantului. Acest tip de intervenție în timp real ar fi imposibil fără această tehnologie.

Puteți să explicați cum funcționează analiza de sentiment a Level AI și cum ajută agenții să răspundă mai eficient clienților?

Analiza noastră de sentiment detectează șapte emoții diferite, de la frustrare extremă la euforie, permițându-ne să măsurăm grade variate de emoții care contribuie la scorul nostru general de sentiment. Această analiză ia în considerare atât cuvintele rostite, cât și tonalitatea conversației. Cu toate acestea, am descoperit prin experimentele noastre că cuvântul rostit joacă un rol mult mai semnificativ decât tonul. Puteți spune lucruri urâte într-un ton plat sau lucruri foarte drăguțe într-un ton ciudat.

Oferim un scor de sentiment pe o scară de la 1 la 10, cu 1 indicând un sentiment foarte negativ și 10 indicând un sentiment foarte pozitiv. Analizăm 100% din conversațiile clienților noștri, oferind o perspectivă profundă asupra interacțiunilor cu clienții.

Înțelegerea contextului este, de asemenea, critică. De exemplu, dacă un apel începe cu un sentiment foarte negativ, dar se termină pozitiv, chiar dacă 80% din apel a fost negativ, interacțiunea generală este considerată pozitivă. Acest lucru se datorează faptului că clientul a început supărat, reprezentantul a rezolvat problema, și clientul a plecat mulțumit. Pe de altă parte, dacă apelul începe pozitiv, dar se termină negativ, este o altă poveste, în ciuda faptului că 80% din apel ar fi putut fi pozitiv.

Această analiză ajută atât reprezentantul, cât și managerul să identifice domenii pentru instruire, concentrându-se pe acțiuni care se corelează cu sentimentul pozitiv, cum ar fi salutarea clientului, recunoașterea preocupărilor sale și arătarea de empatie – elemente care sunt cruciale pentru interacțiuni de succes.

Cum abordează Level AI preocupările legate de confidențialitatea datelor și securitate, în special având în vedere natura sensibilă a interacțiunilor cu clienții?

Din ziua întâi, am prioritizat securitatea și confidențialitatea. Am construit sistemul nostru cu securitate și confidențialitate la nivel de întreprindere ca principii de bază. Nu externalizăm niciuna dintre capacitățile noastre de inteligență artificială generativă către furnizori terți. Totul este dezvoltat intern, ceea ce ne permite să antrenăm modele de inteligență artificială specifice clienților fără a partaja date în afara mediului nostru. De asemenea, oferim personalizare extinsă, permițând clienților să aibă propriile modele de inteligență artificială fără a partaja date între diferitele părți ale fluxului nostru de date.

Pentru a aborda o preocupare curentă a industriei, datele noastre nu sunt utilizate de modele externe pentru antrenament. Nu permitem ca modelele noastre să fie influențate de date generate de inteligență artificială de la alte surse. Acestă abordare prevenirea problemelor pe care le întâmpină unele modele de inteligență artificială, care, fiind antrenate cu date generate de inteligență artificială, pierd acuratețea. La Level AI, totul este de primă parte, și nu partajăm sau preluăm date din exterior.

Cu recenta finanțare de 39,4 milioane de dolari din seria C, care sunt planurile dvs. pentru extinderea platformei Level AI și pentru a ajunge la noi segmente de clienți?

Investiția din seria C va alimenta inițiativele noastre strategice de creștere și inovare în domenii cheie, inclusiv dezvoltarea produsului, îmbunătățirile inginerești și eforturile riguroase de cercetare și dezvoltare. Ne propunem să recrutăm talente de top la toate nivelurile organizației, permițându-ne să continuăm să inovăm tehnologii de nivel industrial care depășesc așteptările clienților și satisfac cerințele dinamice ale pieței.

Cum vedeți rolul inteligenței artificiale în transformarea serviciului clienților în următorul deceniu?

În timp ce atenția generală se axează adesea pe aspectul de automatizare – prezicând un viitor în care roboții gestionează toate serviciile clienților – perspectiva noastră este mai nuanțată. Extinderea automatizării variază în funcție de verticală. De exemplu, în domeniul bancar sau financiar, automatizarea ar putea fi mai scăzută, în timp ce în alte sectoare, ar putea fi mai ridicată. În medie, credem că atingerea unui nivel de automatizare de peste 40% în toate verticalele este dificilă. Acest lucru se datorează faptului că reprezentanții serviciului clienți fac mai mult decât să răspundă la întrebări – ei acționează ca și rezolutori de probleme, consilieri de vânzări și mai mult, roluri care nu pot fi complet replicate de inteligența artificială.

Există, de asemenea, un potențial semnificativ în automatizarea fluxurilor de lucru, pe care Level AI se concentrează. Acesta include sarcini din spatele scenei, cum ar fi asigurarea calității, trierea ticketelor și monitorizarea ecranelor. Aici, automatizarea poate depăși 80% utilizând inteligența artificială generativă. Inteligența și insight-urile din date sunt cruciale. Suntem unici în utilizarea inteligenței artificiale generative pentru a obține insight-uri din date nestructurate. Acestă abordare poate îmbunătăți semnificativ calitatea insight-urilor, reducând nevoia de servicii profesionale cu 90% și accelerând timpul până la valoarea oferită cu 90%.

O altă considerare importantă este dacă fața organizației dvs. ar trebui să fie un robot sau o persoană. Dincolo de funcțiile de bază pe care le îndeplinesc, o conexiune umană cu clienții dvs. este crucială. Abordarea noastră este să eliminăm sarcinile excesive din sarcina unei persoane, permițându-le să se concentreze pe interacțiuni semnificative.

Credem că oamenii sunt cei mai potriviți pentru comunicarea directă și ar trebui să continue să fie în acest rol. Cu toate acestea, ei nu sunt ideali pentru sarcini cum ar fi luarea notițelor, transcrierea interacțiunilor sau înregistrarea ecranului. Prin gestionarea acestor sarcini pentru ei, le eliberăm timpul pentru a se implica mai eficient cu clienții.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Level AI.