Traba ने औद्योगिक स्टाफिंग को बड़े पैमाने पर बढ़ाने के लिए AI इंटरव्यू एजेंट्स तैनात किए

Traba औद्योगिक सप्लाई चेन के लिए अगली पीढ़ी का स्टाफिंग प्लेटफ़ॉर्म बना रहा है। उनका लक्ष्य व्यवसायों को सत्यापित, योग्य अस्थायी कर्मचारियों से बड़े पैमाने पर जोड़ना है।

इस लक्ष्य को पाने के लिए Traba ने Scout बनाया, जो उनके ऑपरेशंस में सीधे इंटीग्रेटेड AI-संचालित इंटरव्यू सिस्टम है। Scout अब वेयरहाउसिंग, लॉजिस्टिक्स और मैन्युफैक्चरिंग भूमिकाओं में हर महीने 50,000 से अधिक इंटरव्यू करता है — मैन्युअल काम घटाता है, प्लेसमेंट दरें सुधारता है और हर क्षेत्र में एक समान मूल्यांकन देता है।

औद्योगिक सप्लाई चेन्स में स्टाफिंग सबसे बड़ी बाधा है

भले ही लाखों कर्मचारी काम करने के लिए तैयार हैं, जटिल भर्ती प्रक्रियाएं फुलफिलमेंट सेंटर्स, लॉजिस्टिक्स हब्स और मैन्युफैक्चरर्स को अपनी सर्वोच्च क्षमता पर काम करने से रोकती हैं।

इन नौकरियों के लिए योग्य होना ज़रूरी है। शिफ्ट के शेड्यूल अलग-अलग होते हैं। भाषा संबंधी बाधाएं होती हैं। नियामक आवश्यकताओं का पालन करना पड़ता है। इन सब से स्टाफिंग धीमी हो जाती है।

Traba को हजारों रिक्रूटर्स नियुक्त किए बिना बड़े पैमाने पर बढ़ना था। उन्हें एक ऐसा स्थिर, भरोसेमंद सिस्टम चाहिए था जो कर्मचारी की उपयुक्तता का तेज़ी से आकलन कर सके।

Traba ने ElevenLabs को क्यों चुना

2024 के अंत तक, फ़ोन पर इंटरव्यू के लिए रियल-टाइम टेक्स्ट टू स्पीच और स्पीच टू टेक्स्ट व्यवहार्य हो गए थे। Traba ने एक लक्ष्य के साथ वेंडर्स का परीक्षण शुरू किया: ऐसा पार्टनर ढूंढना जो पूरी पाइपलाइन का स्वामित्व लिए बिना उन्नत कन्वर्सेशनल AI को सपोर्ट कर सके।

ElevenLabs ने दिया:

• उच्च-गुणवत्ता वाली आवाज़ें: स्वाभाविक, बहुभाषी आवाज़ें, जिनसे बातचीत रोबोटिक नहीं बल्कि मानवीय लगी। 
• कम लेटेंसी: असहज देरी के बिना रियल-टाइम इंटरैक्शन के लिए पर्याप्त तेज़। 
• लचीलापन और नियंत्रण: कई एजेंट्स को ऑर्केस्ट्रेट करने, प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों के साथ प्रयोग करने और सीधे उनके सिस्टम्स में इंटीग्रेट करने की क्षमता।
• कम जटिलता: ऑडियो पाइपलाइन के चुनौतीपूर्ण हिस्सों को संभालना, ताकि वे अपने खास वर्कफ़्लोज़ पर ध्यान दे सकें।

AI इंटरव्यूअर बनाना

Scout को सिंगल-एजेंट आर्किटेक्चर के साथ लॉन्च किया गया। इसके पहले वर्ज़न ने साबित किया कि AI संरचित इंटरव्यू कर सकता है, उम्मीदवारों को योग्य ठहरा सकता है और उपयोगी मूल्यांकन दे सकता है।

Scout V1:

• एकभाषी: केवल अंग्रेज़ी समर्थित थी, जिससे पहुंच सीमित रही
• सिंगल-एजेंट लॉजिक: एक LLM ने सभी चरण संभाले — परिचय, Q&A, लॉजिस्टिक्स
• स्थिर प्रश्न सेट: सीमित लचीलेपन के साथ, भूमिका-आधारित और पहले से तय प्रश्न
• बुनियादी मूल्यांकन: इंटरव्यू के अंत में एक बार चलने वाला सारांश प्रॉम्प्ट
• ऑपरेटर को हैंडऑफ: AI ने दिशा-सूचक संकेत दिया; अंतिम निर्णय इंसानों ने लिए

अपनी सरलता के बावजूद, V1 ने समानांतर रूप से हजारों कॉल्स चलाईं और तुरंत समय की बचत की।

250,000+ कॉल्स तक विस्तार: गहराई, गति और निरंतरता की चुनौती हल करना

मार्च 2025 तक, Scout 17,000 से अधिक इंटरव्यू कर चुका था और मैन्युअल वेटिंग के 1,400 से अधिक घंटे बचा चुका था। मौसमी मांग के चरम के लिए तैयार होने हेतु, सिस्टम को स्वायत्त रूप से काम करने के लिए फिर से बनाया गया।

मुख्य अपग्रेड्स में शामिल थे:

बहुभाषी आवाज़ें और डायनामिक स्विचिंग

ElevenLabs ने बहुभाषी सपोर्ट लॉन्च किया, जिससे Scout यूज़र की पसंद के आधार पर कॉल के दौरान अंग्रेज़ी और स्पैनिश के बीच स्विच कर सका। इससे कर्मचारियों के उस वर्ग तक पहुंच मिली, जिसे पहले पर्याप्त सेवा नहीं मिली थी।

मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन

जैसे-जैसे इंटरव्यू का संदर्भ बढ़ा, Traba को मॉडल की गुणवत्ता में गिरावट का सामना करना पड़ा। ElevenLabs ने कॉल्स को विशेषज्ञ एजेंट्स — परिचय, वेटिंग, लॉजिस्टिक्स और FAQ सपोर्ट — में बांटने के टूल्स दिए, जिनमें बातचीत के दौरान सहज ट्रांज़िशन होते थे।

डुप्लिकेट-मुक्त इंटरव्यू लॉजिक

कई नौकरियों के लिए आवेदन करने वाले कर्मचारियों से एक ही सवाल बार-बार पूछे जा रहे थे। Traba ने इंटरव्यू के बीच अर्थ के स्तर पर मिलते-जुलते सवालों की डुप्लिकेशन हटाने के लिए एक प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन बनाई। इससे हर उम्मीदवार के लिए दोहराव में 20% तक की कमी आई।

कस्टम मूल्यांकन फ्रेमवर्क

ऑपरेटर्स को आकलन पर ज़्यादा नियंत्रण चाहिए था। Traba ने Custom Scout बनाया, एक ऐसा फ्रेमवर्क जो हर प्रश्न के लिए यह तय करता है कि ‘अच्छे’ जवाब कैसे दिखते हैं। अब मूल्यांकन हर क्लाइंट के खास मानदंडों के अनुरूप हैं।

ग्राउंड ट्रुथ फ़ीडबैक और प्रॉम्प्ट इटरेशन

Traba ने तुरंत फ़ीडबैक लूप्स वाला एक आंतरिक प्रॉम्प्ट टेस्टिंग फ्रेमवर्क विकसित किया। Langfuse के ज़रिए इंसानों द्वारा सत्यापित डेटासेट बनाकर, टीम वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन के आधार पर प्रॉम्प्ट्स का A/B परीक्षण कर सकी — जिससे बड़े पैमाने पर तेज़ी से इटरेशन संभव हुआ।

नतीजे

Traba का AI-नेतृत्व वाला इंटरव्यू सिस्टम अब हर महीने 50,000 से अधिक इंटरव्यू संचालित करता है और प्लेटफ़ॉर्म पर सभी कर्मचारी वेटिंग का 85% पूरी तरह स्वचालित है। हर बातचीत का औसत समय 5 मिनट है, और इससे हर महीने ऑपरेटर्स के 4k से अधिक घंटे बचते हैं।

• AI-योग्य कर्मचारियों की शिफ्ट पूरी करने की दर 15% अधिक है, मानव-योग्य कर्मचारियों की तुलना में
• भूमिकाओं, शिफ्ट्स और भौगोलिक क्षेत्रों में एक समान मूल्यांकन
• संरचित, निर्णय-योग्य मूल्यांकन के साथ भर्ती में कम समय
• कम से कम ऑपरेटर इनपुट के साथ 24/7 चलने वाली स्केलेबल वेटिंग लेयर

निरंतर फ़ीडबैक के ज़रिए अपने प्रश्न बैंक्स, मूल्यांकन लॉजिक और कॉल फ़्लोज़ को बेहतर बनाकर, Traba ने ऐसा सिस्टम बनाया जो नतीजों की गुणवत्ता सुधारते हुए बड़े पैमाने पर बढ़ता है।

आगे क्या है

Traba के रोडमैप में एजेंट-आधारित ऑनबोर्डिंग, वीडियो-आधारित Q&A, टाइमशीट प्रोसेसिंग और मल्टीमॉडल LLMs के ज़रिए भावना पहचान शामिल हैं। वे एजेंट-आधारित प्रॉम्प्ट रिफ़ाइनमेंट पर भी काम कर रहे हैं, जिसमें प्रदर्शन डेटा का उपयोग करके ऐसे एजेंट्स को प्रशिक्षित किया जाता है जो इंटरव्यू डिज़ाइन को स्वायत्त रूप से बेहतर बनाते हैं।

इस पूरे सफर में, Traba हमारे साथ साझेदारी जारी रखता है, क्योंकि हम अपने Agents Platform की अगली पीढ़ी विकसित कर रहे हैं और जटिल वास्तविक दुनिया के वर्कफ़्लोज़ में भाषा इंटेलिजेंस की सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं।