समर्थन में संवादात्मक AI की स्थिति

स्ट्राइप महान समर्थन का पर्याय है, जो अक्सर आश्चर्य और प्रसन्नता के लिए अतिरिक्त प्रयास करता है। हालाँकि, महान समर्थन केवल हस्तलिखित नोट्स और 3 डी-मुद्रित टोटेम से कहीं अधिक है, जिसे हम ट्विटर पर देखते हैं। एक दशक से अधिक की मानव और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की मेहनत ने स्ट्राइप को ऐसी ग्राहक सेवा प्रदान करने में सक्षम बनाया है जो प्रति वर्ष लाखों व्यवसायों को सहायता प्रदान करती है। मैं 2015 में स्ट्राइप में शामिल हुआ था, जब कंपनी ने सिर्फ 200 लोगों को टिप दी थी, और सहायता टीम एक सम्मेलन टेबल के आसपास फिट थी।

मैं डबलिन में पहली नियुक्तियों में से एक था, जो स्ट्राइप के वैश्विक समर्थन कवरेज में एक प्रारंभिक स्थान था। वहां मेरे पांच वर्षों के कार्यकाल में, स्ट्राइप ने सहायता टीम को विशेषज्ञताओं के आधार पर पुनर्गठित किया, टियर 1 सहायता के रूप में बाहरी विक्रेताओं को शामिल किया, चैनलों का विस्तार किया, भाषाएं जोड़ीं और अंततः सशुल्क सहायता योजनाएं शुरू कीं। इन विकसित हो रहे समर्थन कार्यक्रमों को डिजाइन और परीक्षण करने में मदद करने के बाद, मैंने ग्राहक सेवा को बढ़ाने की जटिलताओं को प्रत्यक्ष रूप से देखा - ऐसी जटिलताएं जिन्हें संवादात्मक एआई द्वारा सुव्यवस्थित किया जा सकता था।

जब मैं स्ट्राइप में शामिल हुआ, तो मेरा काम था जितना संभव हो सके उतना अधिक उत्पाद ग्रहण करना। अपने प्रशिक्षण के एक भाग के रूप में, मैं अधिक अनुभवी एजेंटों के साथ काम करता था, तथा पूर्व समर्थन इंटरैक्शन के माध्यम से सीखता था - यह बिल्कुल वैसा ही तरीका था, जैसा कि एक AI एजेंट सीखता है।

एआई पैटर्न पहचानने में बहुत अच्छा है, तथा इसमें अधिकांश सहायता पैटर्न पहचानने के अभ्यास पर आधारित होती है। इसकी शुरुआत उपयोगकर्ता द्वारा अपनी समस्या बताने से होती है। सहायता एजेंट उस जानकारी को संसाधित करता है, उसे अपने मौजूदा ज्ञान से मिलाने का प्रयास करता है, तथा उपयोगकर्ता को उत्तर प्रस्तुत करता है। हालांकि, समर्थन केवल ज्ञान के आधार को दोहराने से कहीं अधिक है; अच्छी ग्राहक सेवा के लिए सहानुभूति, रचनात्मकता और उपयोगकर्ता के साथ मिलकर उनकी समस्या का समाधान करने की आवश्यकता होती है। दुर्भाग्यवश, अधिकांश समर्थन संबंधी बातचीत में कमी पाई जाती है।

समर्थन की यथास्थिति

समर्थन एक महत्वपूर्ण स्पर्शबिंदु है, लेकिन यह अक्सर पीड़ादायक होता है। उस समय के बारे में सोचें जब आपको आखिरी बार किसी एयरलाइन को कॉल करना पड़ा था। आप घंटों प्रतीक्षा में रहते हैं और जब अंततः आप किसी से बात कर पाते हैं तो आपको बताया जाता है कि आपकी समस्या किसी अन्य विभाग से संबंधित है, और यह चक्र चलता रहता है।

यह परेशानी सिर्फ ग्राहकों को ही नहीं है। एक बेहतरीन समर्थन अनुभव प्रदान करना कठिन है, और बड़े पैमाने पर तो यह और भी कठिन है। बिट्स की हमारी सॉफ्टवेयर-केंद्रित दुनिया में, समर्थन काफी हद तक एटम्स द्वारा सीमित है। कल्पना कीजिए कि आपको रातों-रात बड़ी संख्या में ग्राहक मिल जाएं: आप अपनी साइट को चालू रखने के लिए बस एक AWS इंस्टैंस चालू कर सकते हैं; आप बस एक स्विच दबाकर समर्थन चालू नहीं कर सकते।

किसी सहायता कार्य को बढ़ाने में समय और धन लगता है। उत्तरी अमेरिका में, सहायता एजेंट को ढूंढने, प्रशिक्षित करने और उसे शामिल करने में लगभग 12,000 डॉलर का खर्च आता है। प्रारंभिक व्यय सहित, एक सहायता एजेंट की औसत लागत लगभग 30-40 डॉलर प्रति घंटा है। कुछ कंपनियां अपने सहायता एजेंटों को आउटसोर्स करने का विकल्प चुनती हैं, जिनकी प्रति घंटा दर 8-30 डॉलर होती है। सतह पर तो यह आकर्षक लगता है, लेकिन कम कीमत के साथ जवाबदेही, प्रक्रियाओं और समर्थन की गुणवत्ता पर नियंत्रण की कमी भी आती है।

लेकिन क्या होगा यदि आप मिनटों में समर्थन जुटा सकें, और इसे असीमित रूप से बढ़ा सकें? क्या होगा यदि आपको कम लागत पर उच्च गुणवत्ता वाली सहायता मिल सके? यही वादा है Conversational AI, और समर्थन में वर्षों तक काम करने के बाद, मेरा मानना ​​है कि यह पूरी तरह से खेल-परिवर्तक है।

एलेक्सिस इलेवनलैब्स के एआई एजेंट का एक उदाहरण है। इसे एक सहायता एजेंट के रूप में बनाया गया था ElevenLabs दस्तावेज़ के अंदर और अब यह प्रतिदिन सौ से अधिक कॉल संभालता है।

कल्पना कीजिए एलेक्सिस मानव होता। सबसे पहले, मेरा मानना ​​है कि कई मानव सहायता एजेंट एक दिन में 100 कॉलों को संभाल नहीं सकते। यदि आपके पास बहुत कुशल एजेंट और सीधी-सादी कॉलें हों, तो वे लगभग 60 कॉलें कर सकते हैं, तथा कम कुशल एजेंट या अधिक जटिल प्रश्नों के लिए संभवतः 40 कॉलें कर सकते हैं। इसलिए आपको कम से कम दो एजेंट नियुक्त करने होंगे और संभवतः कुछ ओवरटाइम भी देना होगा।

यदि एजेंट उत्तरी अमेरिका में स्थित होते, तो उनके लिए 100 कॉलों को संभालने की लागत कम से कम $700, औसतन लगभग $1719, तथा अधिकतम $4094 होती। यह बहुत ज्यादा है, इसलिए आप आउटसोर्सिंग का निर्णय ले सकते हैं। यह 128 डॉलर से 480 डॉलर के बीच होगा, अर्थात औसतन 288 डॉलर - पहली नजर में यह काफी सस्ता है, लेकिन इन आउटसोर्सिंग कम्पनियों को शामिल करने और उनकी देखरेख करने में कुछ छुपी हुई लागतें हैं, साथ ही यदि वे आपके मानकों के अनुरूप नहीं हैं तो ब्रांड और प्रतिष्ठा संबंधी जोखिम भी है।

एआई सपोर्ट एजेंट चलाने की लागत ऑडियो घटक के लिए प्रति मिनट $0.015 जितनी कम हो सकती है। एलएलएम की लागत प्रति मिनट एक पैसे से लेकर कुछ सेंट तक हो सकती है, जो आपके द्वारा चुने गए मॉडल और आपके ज्ञान के आधार के आकार पर निर्भर करता है। तो, एक सौ कॉल के लिए यह लगभग 13-18 डॉलर होगा। यह औसत आंतरिक एजेंट से 110 गुना सस्ता है, तथा औसत आउटसोर्स एजेंट से 18 गुना सस्ता है। एक वस्तुनिष्ठ समर्थन अनुभव के रूप में, मैं सोचता हूं कि एलेक्सिस बहुत बढ़िया है। इस मूल्य बिंदु पर, वह अविश्वसनीय है।

संवादात्मक ए.आई. का क्रियान्वयन

आपूर्ति श्रृंखला की व्यापक रूप से एनालॉग दुनिया में, ट्राबा यह प्रतिभा के लिए एक तकनीकी सेतु है, जो औद्योगिक व्यवसायों को अपने श्रमिकों की भर्ती और प्रबंधन में मदद करता है। जबकि ट्राबा ऐप्स और डैशबोर्ड प्रदान करता है, फोन संचार अब भी उन कर्मचारियों के लिए एक महत्वपूर्ण कनेक्टर बना हुआ है जो टाइमशीट और कॉर्क जॉब बोर्ड का उपयोग करते हैं। 

ट्राबा ने देखा कि उसकी परिचालन टीम किन फोन कॉलों पर सबसे अधिक समय व्यतीत करती है, और पाया कि इनमें दो प्रमुख क्षेत्र हैं: समर्थन प्रश्नों का उत्तर देना या शेड्यूलिंग चेकलिस्ट पर काम करना। सीटीओ अक्षय बुडिगा के लिए स्वचालन स्पष्ट उत्तर था, लेकिन समय भी महत्वपूर्ण है। "जब हम किसी ऐसी प्रक्रिया की पहचान करते हैं जिसे हम अधिक कुशल बनाना चाहते हैं, तो हम बाद में समाधान निकालने की कोशिश करने के बजाय स्वचालन को शुरू में ही शामिल करना पसंद करते हैं।"

ट्राबा का पूरा ध्यान यूनिट इकोनॉमिक्स पर है और वह तकनीकी नवाचार में अग्रणी बने हुए हैं, इसलिए इन कॉल्स को संवादात्मक एआई में स्थानांतरित करना कई कारणों से आकर्षक था। गति और लागत को ध्यान में रखते हुए, टीम समाधान तलाशने लगी। लेकिन उपयोगकर्ता अनुभव भी महत्वपूर्ण था। जैसा कि सॉफ्टवेयर इंजीनियर जोसेफ बेसगेन ने बताया: "हम चाहते थे कि यह एक वार्तालाप की तरह लगे, न कि केवल एक रिकॉर्डिंग सुनने जैसा।" इलेवनलैब्स का डेमो इतना वास्तविक लग रहा था कि परीक्षण के दौरान ट्राबा के एक कर्मचारी के पिता यह नहीं बता सके कि यह एआई है या उनके बेटे की टीम का कोई सदस्य है। 

जबकि हजारों प्रकाश उद्योग श्रमिकों को शेड्यूल करने में एक अंतर्निहित जटिलता है, एक (1) डॉक्टर की नियुक्ति को शेड्यूल करना उतना कठिन नहीं होना चाहिए। लेकिन क्या आपने हाल ही में अपने डॉक्टर को बुलाने की कोशिश की है? यह मरीजों के लिए निराशाजनक है तथा स्वास्थ्य कर्मचारियों के समय का अकुशल उपयोग है। इलेवनलैब्स के साथ साझेदारी में, EliseAI का सहायक स्वास्थ्य सेवा प्रशासन में कमी को पूरा कर रहे हैं, तथा नियुक्ति निर्धारण से लेकर बिलिंग तक का सारा काम कर रहे हैं। एक अस्पताल में अब 86% कॉल पूरी तरह से एआई एजेंटों द्वारा संभाली जाती हैं। इससे न केवल प्रति कॉल लागत में 66% की कमी आती है, बल्कि प्रशासनिक कर्मचारियों की कार्यकुशलता में भी वृद्धि होती है। एलिसएआई ने गैर-अंग्रेजी भाषी समुदायों के लिए स्वास्थ्य सेवा तक पहुंच भी बढ़ा दी है। 

भविष्य

जब हम क्षेत्रवार संवादात्मक एआई के विकास पर विचार करते हैं तो कुछ दिलचस्प रुझान सामने आते हैं। एडटेक पहला उद्योग था जिसने संवादात्मक एआई को अपनाया - क्योंकि कंपनियां अंततः सस्ती कीमत पर अनुकूलित एक-पर-एक ट्यूशन और भाषा सीखने की सुविधा प्रदान कर सकती थीं। ग्राहक सहायता अनुप्रयोगों ने भी शीघ्र ही इसका अनुसरण किया, क्योंकि सहायता संबंधी बातचीत विशेष रूप से उपयुक्त थी, क्योंकि वे पैटर्न-पहचान अभ्यास थे: उत्तर ज्ञान आधार में मौजूद था, और एआई एजेंट उसे उपयोगकर्ता के प्रश्न से मिलान करने के लिए काम करता था। हम वर्टिकलाइज्ड एंड-टू-एंड अनुप्रयोगों में भी वृद्धि देख रहे हैं, विशेष रूप से लॉजिस्टिक्स और हेल्थकेयर जैसे क्षेत्रों में - उदाहरण के लिए ट्राबा और एलीज़एआई। पुनः, ये ऐसे क्षेत्र हैं जो दोहराव वाले और पूर्वानुमान योग्य हैं, इसलिए इन्हें AI एजेंट द्वारा आसानी से नियंत्रित किया जा सकता है।

Conversational AI परमाणु क्षेत्र से बिट्स की दुनिया में समर्थन लाता है। अब, कम्पनियों और उनके ग्राहकों के लिए समर्थन एक बेहतर अनुभव हो सकता है। आपके क्लाउड प्रदाता की तरह, आपकी AI सहायता टीम भी अपने स्तर को बढ़ा या घटा सकती है। आपके ग्राहकों को कभी भी प्रतीक्षा नहीं करनी पड़ेगी, और आप विश्व भर में सहायता केंद्र खोलने के परिचालन संबंधी सिरदर्द से भी बच जाएंगे।

पिछले एक साल से वॉयस एजेंट बातचीत और ज्ञान प्राप्ति में अच्छे रहे हैं, लेकिन मुझे लगता है कि यह तो बस शुरुआत है। मेरा मानना ​​है कि 2025 में एआई वॉयस एजेंट इनबाउंड मीटिंग शेड्यूलिंग और "उत्पाद विशेषज्ञ" प्रकार के समर्थन मुद्दों के लिए मानक प्रोटोकॉल होगा। यद्यपि वे ज्ञान-पुनर्प्राप्ति कॉल तक सीमित हो सकते हैं, लेकिन इससे समर्थन मात्रा पर बड़ा असर पड़ेगा और मानव टीमों को उच्च-मूल्य वाले कार्य करने के लिए मुक्त किया जा सकेगा।

2026 तक हम ज्ञान प्राप्त करने से लेकर कार्य करने तक आगे बढ़ चुके होंगे। मानक एआई वॉयस एजेंट एपीआई कॉल करेगा और तीसरे पक्ष के ऐप्स से कनेक्ट होगा। वे नियमित रूप से बैठकें बुक करने और रिफंड जारी करने जैसे कार्य करेंगे।

2027 में, मैं एआई वॉयस एजेंटों को समर्थन से लेकर ग्राहक सफलता तक प्रगति करते हुए देखता हूं। मेरा मानना ​​है कि सम्पूर्ण बिक्री सौदे जैसे काम एआई एजेंट द्वारा चलाए जाएंगे, संभवतः क्रेता और विक्रेता दोनों पक्षों पर। कई लोगों के लिए यह अंतिम सीमा जैसा लगता है, लेकिन मुझे लगता है कि यह तो बस शुरुआत है। गहन प्रासंगिक और रचनात्मक कार्य, जिनके बारे में हम कभी मानते थे कि वे केवल मानवीय कार्य हैं, तेजी से एआई का क्षेत्र बनते जाएंगे।

समर्थन को लागत-केन्द्र से रूपान्तरित किया जाएगा: पहले व्ययों को निष्प्रभावी किया जाएगा, और अंततः व्यवसाय के लिए लाभ-केन्द्र बन जाएगा। एआई वॉयस एजेंट सक्रिय रूप से ग्राहकों तक पहुंचेंगे, जिससे ग्राहकों का रुझान कम होगा और ग्राहक LTV में वृद्धि होगी। संवादात्मक ए.आई. मानवीय सहायता के कई लाभ प्रदान करता है, लेकिन इसके साथ ही यह उत्तम स्मरण शक्ति, दसियों भाषाओं का ज्ञान भी प्रदान करता है, तथा 24/7 क्रियाशील रहता है। भविष्य आ रहा है, और कई मायनों में, यह पहले से ही आ चुका है। हर बार तत्काल, सहानुभूतिपूर्ण, प्रभावी सहायता की कल्पना करें। जल्द ही आप मजे के लिए किसी एयरलाइन को कॉल करना चाहेंगे।