Josh Feast, VD och medgrundare av Cogito – Intervjuserie

Josh Feast, är VD och medgrundare av Cogito, ett företag som kombinerar Emotion och Conversation AI till en innovativ plattform som tillhandahåller realtidscoaching och vägledning till kontaktcenteragenter, ger chefer insyn i live-samtal från deras team som arbetar från var som helst, och kontinuerligt övervakar kund- och medarbetarupplevelser.

Berätta om Cogitos historia som började 1999, innan företaget grundades. Kan du dela några insikter om dessa tidiga dagar på MIT Human Dynamics Lab och vad som arbetades med?

Från 1999 till 2006 utvecklade Dr. Sandy Pentland grundläggande grundforskning som visade på närvaron och kraften av sociala signaler i mänsklig kommunikation och maskiners förmåga att upptäcka och tolka dem.

2007 spinndes Cogito ut från MIT Media Lab. Kan du dela denna ursprungsberättelse?

Innan mina dagar på MIT, insåg jag behovet av teknik som är informerad av samtalssammanhang för att hjälpa användarna under emotionellt laddade situationer. Medan jag arbetade på New Zealands departement för barn, ungdom och familj (nu känd som barn-, ungdoms- och familjeenheten inom socialdepartementet), noterade jag att många socialarbetare brände ut på grund av det höga emotionella innehållet i deras uppgifter och trodde att ledningssystemen som stödde dem skulle ha stor nytta av en sådan teknik. Jag förde mina observationer från den tiden till MIT, och Cogito skapades senare från Dr. Pentlands forskning på MIT Media Lab som tycktes direkt adressera problemet. Cogito fick finansiering från Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) för att forska och utveckla en artificiell intelligensplattform och beteendemodeller för att automatiskt upptäcka mänskliga psykologiska tillstånd. Denna teknik visade sig vara framgångsrik i att hjälpa militärveteraner som återvände från strid genom insatser med veteranvälfärdsdepartementet (VA).

Emotion AI-tekniken som används på Cogito validerades först genom att hjälpa vårdgivare att upptäcka tidiga tecken på PTSD och andra psykiska hälsostörningar hos soldater som återvände från strid. Kan du diskutera några detaljer om detta och de resultat som sågs?

Målet med att distribuera denna teknik till vårdgivare var att upptäcka depression och förhindra självmord hos militärveteraner som återvände från strid. Plattformen vi utvecklade möjliggjorde för läkare att spåra veteraners allmänna psykiska hälsa genom rössignaler och att identifiera händelser som hemlöshet och andra varningstecken för dålig psykisk hälsa. Vi insåg snabbt att vi hade något speciellt, och att teknikens tillämpning kunde visa sig användbar utöver att stödja militärveteraner och hälsovårdssystem i områden med höga volymer av komplexa, emotionellt laddade samtal. Med våra rötter fortfarande centrerade på den mänskliga upplevelsen, blev vi den Cogito du känner till idag, som stöder realtidscoaching och vägledning för storskaliga företagskontaktcenteragenter över flera branscher, inklusive hälsovård.

Kan du diskutera hur Cogito använder AI för att analysera beteendesignaler och ge feedback i realtid under samtal?

Cogito använder en kraftfull kombination av Emotion och Conversation AI för att avslöja nya insikter från alla samtal, extraherar både vad som sades och hur kunderna tog emot meddelandet. Dessa AI-modeller mäter kundupplevelse (CX) i realtid på alla samtal för att ha en inverkan i ögonblicket, till skillnad från post-samtalsanalys som enbart fokuserar på att förbättra framtida interaktioner.

Cogito extraherar och analyserar mer än 200 akustiska och rössignaler på millisekunder för att ge kontaktcenteragenter signaler på hur de kan anpassa sitt beteende och presentera de bästa rekommendationerna baserat på diskuterade ämnen och önskade resultat.

Cogito utför live, i-samtal röstanalys för att förstärka beteende i realtid och skapa bättre mänskliga kontakter i stor skala mellan kunder och kontaktcenteragenter, oavsett var de arbetar.

Hur vägleder denna feedback agenter att bygga bättre relationer med kunder?

Den realtidsfeedback som kontaktcenteragenter får från Cogitos puffar tillåter agenter att visa mer konsekvent emotionell intelligens, vilket resulterar i att agenter levererar empati på varje samtal. Förbättrad empati leder till bättre samtalsresultat, såsom minskade hanterings­tider, ökad första-samtals-lösning, förbättrad kund­till­freds­ställelse och ökad kund­livs­tidsvärde.

Varje kontaktcenterrepresentant har olika styrkor och svagheter. Den realtidsfeedback de får på samtalet hjälper till att förbättra deras kundservice, antingen för att ge mer empati, tala långsammare eller låta mer uppmuntrande. Denna anpassade feedback i ögonblicket tillåter agenter att bygga en relation med kunden baserat på den specifika kundens upplevelse och de rössignaler som upptas av AI-modellen. Detta förbättrar både kundupplevelsen och agentupplevelsen.

Realtidsfeedback är inte bara fördelaktigt för CX – det gynnar också medarbetarupplevelsen (EX). Våra verktyg hjälper representanter att ha mer positiva arbetsupplevelser, vilket har visat sig driva högre nivåer av CX.

2019 släppte Cogito en rapport med titeln ”Kön-debiasering i tal-emozionegenskänning.” Vad var några av de viktigaste insikterna när det gäller effekten av könsbias i tal med avseende på emotion?

Vår rapport fokuserade på modelleringstillvägagångssätt och optimeringstekniker samt urvalsbias. Därför måste mer forskning göras för att mildra negativ bias generellt i maskinlärning och specifikt i tal-emozionegenskänning. Viktiga insikter inkluderar:

Kvinnligt tal tenderar att vara högre tonläge än manligt tal, vilket resulterar i mer utspridda harmoniker.

Tal-emozionegenskänningmodeller kan påverkas av denna skillnad. Detta kan leda till lägre noggrannhet för kvinnligt tal jämfört med manligt tal.

Debiasmekanismer för maskinlärning kan tillämpas för att minska denna noggrannhetsobalans. I rapporten introducerar Cogito en ny debias-teknik som fungerar fördelaktigt i förhållande till baslinjen.

Hur opererar Cogito för att mildra effekterna av oönskad köns- eller annan typ av bias?

Cogito använder naturlig språkbehandling (NLP) modeller som kombinerar mänskligt medvetna AI-system, djupinlärningsmaskinmodeller och andra komplexa regler som hjälper datorer att förstå, analysera och simulera mänskligt språk. Vi arbetar kontinuerligt med och utvecklar våra NLP med nya data för att mildra bias.

Cogito har ett omfattande protokoll för maskinlärningsmodellutveckling, som explicit syftar till att mildra bias och säkerställa etisk maskinlärning (ML)-baserad produktfunktion. Detta protokoll täcker områden som urval av data för utbildning, mildring av bias i mänsklig märkning och användning av ML-debias-tekniker.

Cogito använder en “rättvise”-dataset som består av en stor mängd ljuddata där talarna själva rapporterar olika demografiska kategorier. Alla modeller utvärderas mot rättvise-datasetet och mot de olika demografiska kategorierna. Vi använder också ML Ops-tekniker för att objektivt övervaka modeller i produktion och systematiskt genomföra modellrevisioner med mänsklig annotering.

Vad är dina personliga åsikter om hur AI inte bara bör ersätta människor, utan snarare förstärka mänskligt beteende?

Det finns saker som människor kan göra och nyanser som de kan tillföra i mänskliga interaktioner som teknologi som AI inte kan efterhärma på egen hand. Till exempel vill kunder få empati när de kontaktar kundsupport. Om kunden interagerar enbart med ett automatiserat system driven av AI, kan deras problem lösas, men de kan ändå känna sig frustrerade eller irriterade av interaktionen. Om vi ersätter alla kontaktcenteragenter med AI, eliminerar vi den mänskliga faktorn som är nödvändig för att bygga relationer och uppnå och upprätthålla lojala kunder.

När man engagerar sig i en serviceinteraktion, värdesätter människor att tala med någon som kan sätta sig i deras skor, som har haft liknande upplevelser som de själva går igenom. På samma sätt värdesätter människor känslan av att någon annan tar hand om dem och äger lösningen på deras problem. Det kommer att ta lång tid innan fristående AI verkligen uppfattas som något annat än ett självhjälpsverktyg.

Finns det något annat du vill dela om Cogito?

På Cogito utvecklar vi nya teknologier för att införa nästa generation av kontaktcenter. Tidigare i år släppte vi vår Employee Experience (EX) Score för att spåra agenters upplevelser. Liknande vår kundupplevelse (CX)-poäng, kombinerar EX-poängen mänskligt medveten Emotion AI och Conversation AI, och drar realtidsinsikter över enskilda instanser eller trender över flera samtal. Mitt i höga nivåer av missnöje, utbrändhet och personalomsättning, hjälper EX-poängen till att lösa frågan om hur man kan förhindra utbrändhet och hjälpa agentupplevelsen, vilket i sin tur driver bättre kundupplevelser och långsiktig affärshållbarhet.

Tack för den utmärkta intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka Cogito.