Sharone Ben-Levi, Küresel Satış ve İş Geliştirme Başkan Yardımcısı, Çağrı Merkezi, AudioCodes – Röportaj Serisi

Sharone Ben-Levi, AudioCodes’un Çağrı Merkezi, Küresel Satış ve İş Geliştirme Başkan Yardımcısı, 25 yılı aşkın bir süredir satış, pazarlama, iş geliştirme ve çağrı merkezi yenilikleri dahil olmak üzere çeşitli alanlarda deneyim sahibi bir iletişim teknolojileri yöneticisidir. AudioCodes’da geçen 20 yılı aşkın kariyeri boyunca, şirket içi iletişim, müşteri deneyimi çözümleri ve AI destekli çağrı merkezi teknolojileri alanlarında büyümeyi teşvik etmeye odaklanan çeşitli üst düzey liderlik pozisyonlarında bulunmuştur. AudioCodes’dan önce NICE Systems’de çalışmış ve müşteri etkileşimi ve şirket içi yazılım konularında değerli deneyimler kazanmıştır. Kariyeri boyunca, Ben-Levi, bulut iletişimi, otomasyonu ve konuşma AI’sini kullanarak müşteri etkileşimlerini modernize etmeye yardımcı olmak için çalışmış ve çağrı merkezi teknolojisindeki evrimde tanınmış bir isim haline gelmiştir.

AudioCodes, şirket içi ses, çağrı merkezi ve AI destekli müşteri deneyimi çözümlerinde uzmanlaşmış bir iletişim teknolojileri şirketidir. 1993 yılında kurulmuş olan şirket, ses ağları ve VoIP altyapısı sağlayıcılığından akıllı ses iletişimi liderliğine doğru evrimleşmiştir ve şirket içi müşteri ve çalışan etkileşimlerini bulut, hibrit ve şirket içi ortamlarda modernize etmeye yardımcı olmaktadır. Portföyü, ses AI platformları, konuşma AI çözümleri, oturum sınır denetleyicileri, Microsoft Teams ses entegrasyonları, CPaaS teklifleri ve çağrı merkezi modernizasyon araçlarını içerir. VoiceAI Connect ve Live Hub gibi platformlar aracılığıyla, AudioCodes, şirketlere ses botları, AI ajanları, ajan yardımı yetenekleri, konuşma IVR çözümleri ve gerçek zamanlı iletişim hizmetleri dağıtmalarını sağlar ve bunları mevcut telefoni ve çağrı merkezi altyapısı ile entegre eder.

Audiocodes’da geçen 20 yılı aşkın süreniz, gömülü sistem mühendisliğinden üretkenlik uygulamalarına liderlik etmeye kadar çeşitli alanlarda deneyim kazanmanıza olanak tanıdı. Bu yolculuk, şirket içi ortamlarda ses AI’sinin güvenilir olmasını sağlamak için neler gerektiğini düşünmenize nasıl etkiledi?

Şirket içi iletişimi birden fazla perspektiften gördüm ve bu yolculuk, bana temel bir ders öğretti: güvenilirlik, sistemdeki her katmana baştan inşa edilmelidir.

Gömülü sistemler üzerinde çalışmak, küçük teknik kararların üretim ortamlarında büyük bir etkiye sahip olduğunu öğretti. Gecikme, ses kalitesi, transkript doğruluğu, doğal dönüş, her bir öğenin güvenilirlik dikkate alınarak tasarlanması gerekir, çünkü herhangi birini başarısız olursa, tüm sistem başarısız olur. İdeal koşullar altında çalışan bir ses AI sistemini çalışıyor olarak iddia edemezsiniz.

Liderlik pozisyonuna geçmek, bunu daha da netleştirdi. Şirketler, sıkı çalışma saatleri gerektiren karmaşık altyapılarda binlerce kullanıcıyı desteklemektedir. Pilot aşamasında iyi çalışan ancak gerçek dünya yükü altında performansını düşüren bir sistem, sorunu çözmemiştir.

Bu, kariyerimin bana öğrettiği şeydir: şirket içi ortamlarda ses AI’sinin standardı, güvendir. Ve güven, ancak şirketlerin sistemden kritik iş süreçlerinin bir parçası olarak güvenilir bir şekilde çalışacağından emin oldukları zaman kurulabilir.

Çok sayıda kuruluş, sohbet botları ile deneysel çalışmalar yaptı, ancak ses, farklı bir karmaşıklık katmanı ekliyor. Metin tabanlı AI’den tam olarak konuşmalı ses sistemlerine geçişin en büyük teknik zorlukları nelerdir?

En büyük zorluk, şirket içi ses ortamlarının karmaşıklığıdır, bunlar genellikle SIP tabanlı telefoni protokollerini ve AI’nin HTTP/SSE tabanlı API’lerini birleştirmek gereken ayrı “adalar” haline gelir. Ayrıca, çok az mühendis hem SIP hem de HTTP/SSE bilir. Ayrıca, metin tabanlı sistemlerin aksine, ses, gerçek zamanlı işleme ve orkestrasyonu gerektirir, bu da sistemlerin sorunsuz bir şekilde iletişim kurmasını önemli ölçüde daha zor hale getirir. Gecikme, arka plan gürültüsü, aksan ve parazit, metin yalnızca sistemlerde mevcut değildi.

AudioCodes, geleneksel telefoni sistemlerini modern AI platformlarıyla bağlamak üzerine odaklanıyor. VoiceAI Connect gibi çözümler, miras altyapıyı gelişmiş AI modelleriyle nasıl entegre ediyor?

VoiceAI Connect, geleneksel müşteri temas noktalarını (telefon numaraları, SIP trunks ve çağrı merkezi telefoni) doğrudan üçüncü taraf konuşma AI platformlarına (Google CX Agent Studio, Amazon Lex, Microsoft Copilot ve 30’dan fazla diğer) bağlayan köprüdür. Gerçek zamanlı ses orkestrasyonunu, konuşma metne ve metne konuşma dönüşümünü ve bot çerçevesi yönlendirmesini ele alır, böylece şirketler, miras telefoni kurulumlarını terk etmeden, tercih ettikleri AI botlarını sesli olarak etkinleştirebilirler. Miras platformlar genellikle medya sunucularından yeni Ses AI tekliflerine API entegrasyonlarına sahip değildir. Biz de bunları SIP telefoni arayüzleri aracılığıyla bağlanarak ve modern AI arayüzlerine bağlanarak bu sorunu çözmekteyiz.

Şirketler, pilot projelerin ötesine geçmekte sıkıntıya uğruyor. Ses AI’sinin tüm organizasyonlar genelinde ölçeklenmesini engelleyen ana mimari veya operasyonel engeller nelerdir?

Ses AI’si hala gelişmektedir. Bir şirket, bir AI teknolojisini pilot aşamasına getirdiğinde, daha yeni ve daha iyi bir teknoloji ortaya çıkar. AudioCodes, sürekli olarak en yeni ses AI çözümlerini entegre ederek, şirketlerin farklı AI botlarını denemesine, performansını, maliyetini, dilini ve uyumluluğunu dikkate alarak ortamını geleceğe hazırlamasına olanak tanır. Bu da başarılı bir geçişin şansını artırır.

Diğer üretim orkestrasyonu dikkate alınması gerekenler, ölçeklenebilirlik, iş sürekliliği ve dünya çapındaki birden fazla çağrı merkezi ortamına bağlanmayı içerir.

Gerçek dünya dağıtımlarında, bir AI destekli arama deneyimi, son kullanıcının perspektifinden nasıl görünür ve insan benzeri etkileşimlere ulaşma konusunda ne kadar ileriyiz?

2020 ve 2021 yıllarında bizimle başlayan çok büyük müşterilerimiz var. Bunlar, insan benzeri etkileşimlerin ölçeklenebilir şekilde çalıştığını kanıtlamaktadır. Gerçek yaşam kullanım örnekleri, arama yönlendirmesi, randevu ayarlanması ve para transferi gibi müşteri odaklı görevleri ve AI çağrı özeti, gerçek zamanlı bilgi rehberliği ve canlı ses çevirisi gibi ajan odaklı araçları içerir.

Son kullanıcının AI destekli arama deneyimi, doğal konuşma yoluyla sorunsuz bir şekilde ilerler. Rijit menü ağaçlarını (1’i için basın, 2’yi için basın) gezmek yerine, çağrıcılar, konuşma IVR sistemleri aracılığıyla kendi sözleriyle doğal bir şekilde konuşabilir ve bu sistemler niyeti anlar ve uygun şekilde yanıt verir. Bu, ilk temas noktasından itibaren daha sezgisel ve verimli bir etkileşim yaratır.

Endüstri, henüz tam olarak insan benzeri karmaşık etkileşimlere ulaşmış değil, ancak bu yetenekler şirketleri önemli ölçüde bu hedefe yaklaştırmaktadır. AI ve otomasyonu insan desteğiyle birleştirerek, şirketler daha doğru ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunabilir.

Ses tanıma, doğal dil anlaşılması ve gerçek zamanlı işleme bağımlı olan Ses AI’sinde, bugün en büyük tıkanıklıklar nerede ve bunlar nasıl ele alınmaktadır?

Büyük bir şirketin Ses AI’sini benimsemesindeki en büyük tıkanıklık, entegrasyondur. Opus Research’ın bir raporuna göre, sadece %38’lik bir oran, maliyetin bir engel olduğunu belirtirken, %65’lik bir oran, mevcut sistemlerle entegrasyonu ve %60’lık bir oran, entegrasyon karmaşıklığını bir engel olarak görmektedir.

CCaaS satıcıları, getirdiğiniz bot modelini engeller ya da finansal olarak uygulanamaz hale getirerek, entegrasyonları increasingly zorlaştırmaktadır. Eski sistemler, genellikle güncel API entegrasyonlarına sahip değildir. AudioCodes’un Voice AI Connect, mevcut çağrı merkezi ortamlarına standart SIP üzerinden bağlanır ve 30’dan fazla ses AI bot çerçevesi ve 20’den fazla Konuşma Metne ve Metne Konuşma motoruna API entegrasyonlarına sahiptir, bu da bu API’lerin manuel olarak yazılma ihtiyacını ortadan kaldırır.

Aynı rapor, genel performans kalitesini (ses kalitesi, konuşma akışı vb.) benimsemenin en büyük nedeni (%72) olarak vurgulamaktadır. Voice AI Connect, bot çerçevelerini, Konuşma Metne ve Metne Konuşma motorlarını karıştırmaya ve optimize etmeye olanak tanır, çünkü her AI her kullanım durumuna uymaz ve varyasyonlar da jargon ve diller için gereklidir. Ayrıca, AI endüstrisi hızla evrimleşmektedir, bu da teknoloji geliştikçe yeni bir AI sağlayıcısına kolayca geçiş yapmayı gerektirir.

Entegrasyon, düşük gecikme, uygun maliyet, sorunsuz dağıtım, güvenlik ve hata ayıklama, iş sürekliliğini sağlama ve şirket içi bir seçenek sunma harusudur.

AudioCodes, birden fazla AI ve konuşma sağlayıcısıyla bağlantıyı sağlayan esnek bir yaklaşımı teşvik ediyor. Şirket içi Ses AI sistemlerini oluştururken, sağlayıcı esnekliği ne kadar önemlidir?

Şirket içi Ses AI sistemlerini oluştururken, sağlayıcı esnekliği kritiktir, çünkü şirketler genellikle tek bir sağlayıcı ortamında çalışmaz ve pazarında çeşitli AI, konuşma, telefoni ve iletişim çözümleri mevcuttur. Gerçek birleşik bir Ses AI stratejisi oluşturmak için, şirketler bu farklı çözümleri birleştirebilmeli ve tümünün arasında işbirliğini sağlarken, maliyeti, gecikmeyi, kullanım durumlarını, dilleri ve jargonları optimize etmelidir.

Esnek bir yaklaşım, şirketlerin birden fazla sağlayıcıyla entegre olmasına, farklı kullanım durumları için doğru teknolojileri seçmesine ve pazarın gelişimiyle birlikte uyum sağlamasına olanak tanır.

Düzenlenmiş endüstrilerde, ses etkileşim verilerinin toplanması ve analiz edilmesi, tipik bulut tabanlı AI iş akışlarından nasıl farklılık gösterir?

Ses verilerinin işlenmesi, katı gizlilik ve uyumluluk gereksinimlerine tabidir ve bu da bulut tabanlı AI araçlarının kullanımını önemli ölçüde sınırlar. Bunu yönetmek için, birçok düzenlenmiş kuruluş, hassas verilerin şirket içi altyapısında kalmasını ve hiçbir zaman altyapının dışına çıkmamasını sağlamak için şirket içi dağıtımları benimser.

Uyumluluk standartları, ses etkileşimlerinin kaydedilmesini ve yıllar boyunca belirli formatlarda depolanmasını gerektirir, bu da denetlenebilirlik için yüksek doğrulukta, kelimesi kelimesine transkriptler gerektirir. Örneğin, finans sektöründe, bir ticaret şirketi, düzenleyici denetimler için tam olarak konuştuğu gibi her kayıtlı aramayı ve transkripti depolamak zorundadır – veri değiştirilemez veya özetlenemez. Sağlık sektöründe, hasta çağrılarını işleyen bir sağlayıcı, kayıtları ve transkriptleri tam olarak güvenli ve HIPAA uyumlu tutmak zorundadır. Genel olarak, veri genellikle dış bulut hizmetlerine maruz kalmaktan korumak için şirket içi olarak işlenmelidir.

Şirketler, yalnızca yanıt vermek yerine eylemler gerçekleştirebilen AI ajanlarını dağıtmaya başladığında, müşteri hizmetleri ve iç operasyonlarda ses arayüzlerinin rolü nasıl değişir?

Ses arayüzleri, pasif araçlardan proaktif, zeki sistemlere evrimleşmektedir, bu sistemler gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve eylemde bulunabilir. Artık sadece kayıtları veya görüşmeleri yönlendirmekle kalmaz, müşteri sorunlarını çözebilir, arka plan işlemlerini tetikleyebilir veya bir çalışanın bir IT sorununu çözmesine yardımcı olabilir. Bu değişiklik özellikle güçlüdür, çünkü ses genellikle ilk ve en doğal temas noktasıdır.

AI Ajanları, bir insan denetçiye – örneğin, bir müşteriye indirim onaylamak için – proaktif olarak ulaşabilir. Doğrudan eylemler gerçekleştirebilir, örneğin bir müşterinin web sepetine öğeler ekleyebilir. Ayrıca, müşteriler tarafından paylaşılan fotoğrafları analiz edebilen uzmanlaşmış becerilere sahip diğer botlarla işbirliği yapabilir. Her biri, öncekinden daha sofistike bir seviyeyi temsil eder.

İleriye bakıldığında, sesin şirket içi AI sistemlerinin birincil arayüzü haline geleceğini mi yoksa daha geniş bir çok modlu deneyimın bir parçası olarak kalacağını mı düşünüyorsunuz?

Kişisel bir örnek vermek istiyorum. İki genç çocuğum var. Müşteri hizmetleri temsilcisiyle etkileşime girmektense, bir botla konuşmayı tercih ederler. Ancak, bir botla metin tabanlı olarak iletişime geçmek yerine, bir botla konuşmayı tercih ederler. Ses, milyonlarca yıldır insanların doğal iletişim aracı olmuştur. Klavye veya fareye göre tercih edilir, en azından zihin okuma gerçekleştikçe.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular AudioCodes sitesini ziyaret edebilir.