McKinsey और ElevenLabs मिलकर प्राकृतिक AI बातचीत को एंटरप्राइज़ स्तर तक ले जा रहे हैं
- लेखक
- Ashish Uchil
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कन्वर्सेशनल AI में ग्राहक सेवा और अनुभव को बदलने की क्षमता है। इससे संगठन ग्राहकों के अनुरोधों को तेज़ी से हल कर सकते हैं, सेवा की गुणवत्ता बेहतर बना सकते हैं और सेवा देने की लागत घटा सकते हैं। लेकिन सिर्फ़ प्राकृतिक लगने वाली बातचीत काफ़ी नहीं है। ठोस असर देने के लिए AI एजेंट्स को ग्राहकों की ज़रूरतें समझनी होंगी, जटिल एंटरप्राइज़ सिस्टम्स में काम करना होगा और अनुरोधों को भरोसेमंद ढंग से हल करना होगा।
McKinsey दुनिया भर के संगठनों के साथ काम करता है, ताकि गहरी उद्योग विशेषज्ञता, एंटरप्राइज़ ट्रांसफ़ॉर्मेशन क्षमताओं और QuantumBlack, AI by McKinsey की AI इंजीनियरिंग विशेषज्ञता को मिलाकर AI की क्षमता को मापने योग्य व्यावसायिक असर में बदला जा सके। अवसर यह है कि रणनीति से मूल्य दिखाने तक तेज़ी से पहुँचा जाए, व्यापक अपनाव का आधार बनाया जाए, AI को मुख्य कार्यप्रणालियों में शामिल किया जाए और स्थायी असर देने के लिए समाधानों को बड़े स्तर पर लागू किया जाए।
McKinsey और ElevenLabs ने आज साझेदारी की घोषणा की है, जिससे संगठन शुरुआती उपयोग मामलों के ज़रिए कन्वर्सेशनल AI का मूल्य तेज़ी से साबित कर सकें और फिर समाधानों को पूरे एंटरप्राइज़ में बड़े स्तर पर लागू कर सकें। इसमें McKinsey की गहरी उद्योग और एंटरप्राइज़ ट्रांसफ़ॉर्मेशन विशेषज्ञता, जिसे QuantumBlack की AI इंजीनियरिंग क्षमताओं का समर्थन प्राप्त है, और ElevenLabs की अत्याधुनिक कन्वर्सेशनल AI टेक्नोलॉजी व एजेंट्स प्लेटफ़ॉर्म शामिल हैं। साथ मिलकर ये क्षमताएं ग्राहकों को कन्वर्सेशनल AI को तेज़ी से तैनात और बड़े स्तर पर लागू करने में मदद करेंगी, साथ ही मापने योग्य व्यावसायिक असर भी देंगी।
ग्राहक पहली बार किसी AI एजेंट से उसकी आवाज़ के ज़रिए जुड़ सकते हैं, लेकिन लंबे समय तक भरोसा बनना उसके पीछे की इंटेलिजेंस पर निर्भर करता है। असली काम ऐसे एजेंट्स को इंजीनियर करने में है, जो ग्राहक के अनुरोध को समझ सकें और उस पर तर्क कर सकें, एंटरप्राइज़ सिस्टम्स में कार्रवाई कर सकें और हर इंटरैक्शन के साथ लगातार बेहतर हो सकें। ElevenLabs के साथ मिलकर McKinsey और QuantumBlack ग्राहकों को इस रोमांचक क्षमता को तेज़ी से आगे बढ़ाने में मदद कर रहे हैं, साथ ही शुरुआत से ही इसका मूल्य दिखा रहे हैं।
यह साझेदारी कन्वर्सेशनल एजेंटिक क्षमताओं पर केंद्रित है, जिन्हें कई ग्राहक सफ़रों में तेज़ी से अनुकूलित और बड़े स्तर पर लागू किया जा सकता है। हर तैनाती में बहुभाषी कन्वर्सेशनल टेक्नोलॉजी को एजेंट डिज़ाइन, सिस्टम्स इंटीग्रेशन और व्यावसायिक असर को तेज़ी से व बड़े स्तर पर देने के लिए ज़रूरी ऑपरेटिंग मॉडल बदलावों के साथ जोड़ा जाता है।
हम अपने ElevenAgents प्लेटफ़ॉर्म को McKinsey की एंटरप्राइज़ ट्रांसफ़ॉर्मेशन और उद्योग विशेषज्ञता के साथ जोड़ने के लिए उनके साथ साझेदारी कर रहे हैं। हम इसे डच टेलीकॉम कंपनी KPN के साथ पहले ही काम करते देख रहे हैं, जो अपने ग्राहकों को बेहतर और नई सेवाएं देने के लिए नए AI-संचालित समाधानों का उपयोग कर रही है। अब हम इसी तरीके को और ग्राहकों तक ले जाने के लिए उत्साहित हैं और ऐसे एजेंट्स बना रहे हैं, जो पहली तैनाती से ही वास्तविक मूल्य दें।
वॉइस इनोवेशन से हमारे ग्राहकों के लिए वास्तविक असर तक
कन्वर्सेशनल AI का अवसर अलग-अलग उपयोग मामलों से आगे बढ़कर ऐसी दोबारा इस्तेमाल की जा सकने वाली क्षमताएं बनाने में है, जिन्हें ग्राहक सफ़रों में अनुकूलित और बड़े स्तर पर लागू किया जा सके। McKinsey और ElevenLabs की साझेदारी अत्याधुनिक कन्वर्सेशनल AI टेक्नोलॉजी, AI इंजीनियरिंग और एंटरप्राइज़ ट्रांसफ़ॉर्मेशन विशेषज्ञता को साथ लाती है, ताकि संगठन शुरुआती तैनाती से व्यापक अपनाव की ओर बढ़ सकें। वास्तविक कार्यान्वयनों से मिले सबक के आधार पर, इस साझेदारी का लक्ष्य ग्राहकों को तैनाती तेज़ करने, एजेंट प्रदर्शन में लगातार सुधार करने और बड़े स्तर पर मापने योग्य व्यावसायिक असर देने में मदद करना है।
हम अपने कई ग्राहकों के साथ ऐसा होते देख रहे हैं, जैसे KPN में, जहां हमने ElevenLabs के साथ मिलकर रोज़मर्रा के ग्राहक इंटरैक्शंस में इंटेलिजेंट एजेंट्स को शामिल किया—ऑर्डर संबंधी पूछताछ से लेकर तकनीकी अपॉइंटमेंट प्रबंधन तक। हमने कस्टम-बिल्ट लार्ज लैंग्वेज मॉडल फ्रेमवर्क का इस्तेमाल करके अनाम किए गए कॉल ट्रांसक्रिप्ट्स और चैट इंटरैक्शंस का विश्लेषण किया। इससे हमें ग्राहकों की सबसे आम ज़रूरतों की पहचान करने और यह प्राथमिकता तय करने में मदद मिली कि AI सबसे अधिक मूल्य कहां दे सकता है। इस डेटा-आधारित तरीके ने ऐसी एजेंटिक क्षमताएं बनाने की नींव रखी, जिन्हें ग्राहक सफ़रों में बेहतर बनाया और बड़े स्तर पर लागू किया जा सकता है।
KPN में हमारे काम से मिली एक अहम सीख यह है कि प्राकृतिक लगने वाले वॉइस बॉट को तैनात करना सिर्फ़ शुरुआत है। असल मायने एजेंट्स को एंटरप्राइज़ सिस्टम्स और वर्कफ़्लोज़ से जोड़ने, उनके व्यवहार को लगातार बेहतर बनाने और वॉइस मॉडल्स को स्थानीय ग्राहकों की ज़रूरतों के अनुसार ढालने के हैं। इसी तरह हम इंटरैक्शंस को अधिक प्राकृतिक और भरोसेमंद बना सकते हैं, साथ ही मानव सहकर्मियों को अधिक जटिल अनुरोधों पर ध्यान देने में सक्षम बना सकते हैं।
मॉडल को विभिन्न उद्योगों में ले जाना: बीमा से शुरुआत
इस साझेदारी की महत्वाकांक्षाएं दूरसंचार से आगे बीमा जैसे अन्य सेवा-केंद्रित उद्योगों तक जाती हैं। वहां कन्वर्सेशनल एजेंट्स क्लेम दर्ज करने, पॉलिसी सेवा और रोज़मर्रा के ग्राहक सवालों में मदद कर सकते हैं, जिससे मानव टीमें ग्राहकों की अधिक संवेदनशील ज़रूरतों पर ध्यान दे सकें।
लक्ष्य सिर्फ़ अधिक बातचीत को ऑटोमेट करना नहीं है, बल्कि हर इंटरैक्शन को अधिक प्रभावी बनाना है - ग्राहकों की अपेक्षित प्राकृतिक बातचीत को एंटरप्राइज़ के लिए ज़रूरी भरोसेमंदी, इंटीग्रेशन और पैमाने के साथ जोड़ना।
McKinsey का मानना है कि सहयोग से इनोवेशन पनपता है। फर्म ElevenLabs के अलावा अग्रणी टेक्नोलॉजी और AI प्रदाताओं के व्यापक इकोसिस्टम के साथ काम करती है, ताकि ग्राहकों को AI के हर पहलू में बेहतरीन इनोवेशन मिल सके।
Ashish Uchil ElevenLabs में वैश्विक बिज़नेस डेवलपमेंट और पार्टनरशिप्स का नेतृत्व करते हैं। उन्हें दुनिया भर में एंटरप्राइज़ SaaS, क्लाउड और फिनटेक बिज़नेस बनाने और बढ़ाने का 20+ वर्षों का अनुभव है। इससे पहले, उन्होंने Brex, Meta और Microsoft में वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाएं निभाईं, जहां उन्होंने वैश्विक बाज़ारों में एंटरप्राइज़ ग्रोथ, रणनीतिक पार्टनरशिप्स और GTM विस्तार को आगे बढ़ाया।
