როგორც წესი, ადამიანები ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს იმიტომ წვრთნიან, რომ მათ ადამიანები ჩაანაცვლონ. ASAPP-ის პროგრამული უზრუნველყოფა მომხმარებელთა სერვისის წარმომადგენლებს წვრთნის, ისინი უკეთეს ადამიანებად რომ აქციოს.
თუ აგენტთან დასაკავშირებლად 40-წუთიანი მოლოდინის შემდეგ გიგრძნიათ, როგორ გაწვებათ სისხლი თავში… აგენტთან, რომელიც შემდეგ კვლავ მოლოდინის რეჟიმში გადაგრთავთ…. მაშინ წარმოიდგინეთ, რომ სატელეფონო ხაზის მეორე მხარეს სიტუაცია ხშირად კიდევ უფრო მძიმეა. ასე, მაგალითად, JetBlue-ს მომხმარებელთა სერვისის წარმომადგენელს შესაძლოა, ათ ან მეტ კომპიუტერულ პროგრამაში მოუხდეს სწრაფად ქექვა, რათა თქვენი, ბონუსებით მოსარგებლე მგზავრის, ნომერი დაუკავშიროს კონკრეტულ მარშრუტს.
“წარმოიდგინეთ, რამხელა კოგნიტური ტვირთია, როცა ვიღაც გიკივით ან რაღაც სერიოზული პრობლემის გამო ჩივის, თქვენ კი ოც ეკრანს შორის დახტიხართ, რათა ნახოთ, რომელი ეკრანი გჭირდებათ, ამ ადამიანს რომ გაუწიოთ დახმარება“, – ამბობს 34 წლის გუსტავო საპოზნიკი, ASAPP-ის დამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი – ნიუ-იორკში დაფუძნებული დეველოპერისა, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტზე მომუშავე პროგრამულ უზრუნველყოფას ქმნის მომხმარებელთა სერვისისთვის.
საპოზნიკს ახლაც თვალწინ უდგას მსგავსი სცენა, როცა პრაქტიკას გადიოდა ერთ “ძალიან დიდ“ კომპანიაში (არ ასახელებს) და აკვირდებოდა ქოლ- ცენტრის აგენტს, რომელიც პროგრამული უზრუნველყოფის “ფრანკენშტეინურ“ ლაბირინთში ცდილობდა ნავიგაციას – ზარის ავტორის ინფორმაცია ექვს სხვადასხვა საკონტაქტო სისტემაში შეიყვანა, ვიდრე მისი ლოკალიზება შეძლო. “ამ მომენტმა თვალები ამიხილა“.
პრობლემა მხოლოდ თუ დამძიმდა პანდემიის დროს. ბანკების, ფინანსური კომპანიების, ავიახაზებისა და სერვისების კომპანიების ქოლ- ცენტრები ზარებს ვეღარ აუდიან. საპოზნიკის თანახმად, კრიზისის დაწყებიდან ზარების ოდენობა ASAPP-ის მომხმარებელთათვის 200%-დან 900%-მდე გაიზარდა. ქოლ- ცენტრების ეფექტიანი მუშაობა ნამდვილად არაა ინოვაციური ხელოვნური ინტელექტის ყველაზე სექსუალური გამოყენება, მაგრამ სარფიანი კი არის.
Forrester Research-ის გათვლებით, ქოლ- ცენტრების გლობალური შემოსავლები წელიწადში $15 მილიარდს შეადგენს. Pitchbook-ის მონაცემების მიხედვით, ASAPP-ი ამას წინათ $800 მილიონად იქნა შეფასებული და ჯამში მას $260 მილიონი აქვს მოზიდული. ASAPP-ის საბჭოში სილიკონის ხეობის ისეთ მძიმეწონიანებს ნახავთ, როგორებიც, მაგალითად, Kleiner Perkins-ის თავმჯდომარე ჯონ დორი და Cisco-ს ყოფილი აღმასრულებელი დირექტორი ჯონ ჩემბერსი არიან, პლუს Greylock-ის დეივ სტრომი და March Capital-ის ჯეიმი მონტგომერი. კლიენტთა რანგში შეხვდებით JetBlue-ს, Sprint- სა და სატელიტური ტელევიზიის პროვაიდერ Dish-ს; ყველანი მრავალწლიანი კონტრაქტების ხელმომწერნი არიან, რითაც ASAPP-ის $40-მილიონიან შემოსავალში (სტარტაპებისთვის თვალის მიმდევნებელი Growjo-ს გათვლებით) შეაქვთ წვლილი.
ASAPP-მა ინვესტორების ინტერესი იმით აღძრა, რომ ხელოვნური ინტელექტი ახლებურად წარმოაჩინა. წლების მანძილზე ინჟინრები ხელოვნურ ინტელექტს იმისთვის ხვეწდნენ, რათა მას განმეორებადი ხასიათის ამოცანები ადამიანებზე უკეთ შეესრულებინა. ნაცვლად იმისა, ხალხს მათივე ჩასანაცვლებლად გააწვრთნევინოს ხელოვნური ინტელექტი, ASAPP ქმნის ხელოვნურ ინტელექტს, რომელიც წვრთნის ხალხს, რათა ისინი “რადიკალურად“ უფრო პროდუქტიულები გახდნენ.
“წმინდა ავტომატიზაციის შესაძლებლობათა გამოყენება ხარჯების ასახვის იმპერატივის გამო ხდება, მაგრამ მომხმარებელთა გამოცდილების ხარჯზე. ეს შესაძლებლობები უკვე 20-30 წელია, არსებობს, მაგრამ პრობლემა, დიდწილად, არ გადაუჭრიათ“, – ამბობს საპოზნიკი. ASAPP-ის ხედვა: “თუ ამის ნახევრის ავტომატიზების შეწყვეტას შევძლებთ, ადამიანების პროდუქტიულობის გაორმაგებით იმავე ადგილას აღმოვჩნდებით“.
კომპანია საგანგებო ადგილს იკავებს Forbes-ის მეორე ყოველწლიურ რეიტინგში, რომელიც ხელოვნური ინტელექტის პერსპექტიულ კომპანიათა 50-ეულს წარმოადგენს; ASAPP-მა მაღალი შეფასება დაიმსახურა ექსპერტებისგან დაკომპლექტებული ჟიურის მხრიდან ხელოვნური ინტელექტის, როგორც მთავარი ატრიბუტის, გამოყენების გამო. კომპანიის ფოკუსი, ხელოვნური ინტელექტით ადამიანების უნარ-ჩვევები გააუმჯობესოს, კიდევ ერთი მიზეზია, რაც ASAPP-ს დანარჩენებისგან გამოარჩევს, მიუხედავად იმისა, რომ ქოლ-ცენტრის იმავე მოედანზე ასპარეზობს, სადაც ჩვენი 50-ეულის კოლეგა-წევრები, სანფრანცისკოური Observe.ai და Cresta არიან, ამ უკანასკნელის თავმჯდომარე კი, თავის მხრივ, ხელოვნური ინტელექტის ლეგენდა, სებასტიან თრუნი გახლავთ – Stanford-ის პროფესორი, რომელმაც მწვანე შუქი აუნთო Google-ის თვითმავალი მანქანების პროგრამას.
ASAPP-ი ბუნებრივი ენის დამუშავებასა და მეტყველების ტექსტად გარდაქმნაზეა ფოკუსირებული დაპატენტებული ტექნოლოგიის გამოყენებით, ეს ტექნოლოგია კი იმ ჯგუფის მიერაა შექმნილი, რომელსაც Apple-ის Siri-ს მეტყველების გუნდის დამფუძნებელი წევრი თაოსნობს. კომპანიის პროგრამულ უზრუნველყოფას ქოლ-ცენტრის აგენტის ეკრანზე რეკომენდებული პასუხები ან შესაბამისი რესურსები გამოაქვს, რითაც მინიმუმამდე დაჰყავს აპლიკაციიდან აპლიკაციაზე ხტომის საჭიროება. ამასთან, საპოზნიკმა და მისმა ინჟინრებმა ყველაზე ეფექტიანი ადამიანი-აგენტები შეისწავლეს და სცადეს, მათი ექსპერტიზა ASAPP-ის პროგრამულ უზრუნველყოფაში გადაეტანათ მანქანური სწავლების მეშვეობით. შედეგად, ეს პროგრამული უზრუნველყოფა ქოლ- ცენტრის თანამშრომლებს მომხმარებელთა კითხვებზე რეაგირების ეფექტიან გზებს ასწავლის და კრიტიკულ ინფორმაციას მოიძიებს. თუ ზარის ავტორი იკითხავს, მაგალითად, როგორ უნდა გააუქმოს ფრენა, ASAPP-ის პროგრამული უზრუნველყოფა აგენტისთვის ავტომატურად ამოყრის სასარგებლო დოკუმენტებს. თუ მომხმარებელი 16-ციფრიან ანგარიშის ნომერს კითხულობს, უმალვე ხდება ამ ნომრის ტრანსკრიფცია და მისი გამოტანა აგენტის ეკრანზე იოლი წვდომისთვის.
როცა საქმე სათანადოდ მიდის, კომპანიები, რომლებიც ASAPP-ის ტექნოლოგიას იყენებენ, საათში წარმატებულად გამკლავებული ზარების რიცხვის 40%-იდან, სულ მცირე, 150%-მდე ზრდის მომსწრენი ხდებიან. ეს, სავარაუდოდ, ნაკლებ სტრესს ნიშნავს ქოლ- ცენტრის თანამშრომლებისთვის, რაც, თავის მხრივ, ამცირებს ამ ტიპის სამუშაოსთვის დამახასიათებელი კადრების როტაციის ტემპს.
საპოზნიკმა – ლიცენზირებულმა პილოტმა, რომელსაც კლასიკური მუსიკა იტაცებს და რომელმაც University of Chicago-ში მათემატიკა ისწავლა – თავისი პროგრამირების უნარ- ჩვევები პირველად ოჯახის უძრავი ქონების და ფინანსურ ბიზნესს მოახმარა მაიამიში. “ინვესტიციებშიც მიმუშავია, სადაც მანქანური სწავლების პროდუქტს ბაზრებზე ვაჭრობისთვის ქმნი. შედეგი იქ ისაა, რომ არის გარკვეული რიცხვი, რაც ან ზემოთ ადის, ან ქვემოთ ჩამოდის“, – ამბობს ის. მარტო ფულის კეთების იდეა მას არასდროს აღაფრთოვანებდა.
საპოზნიკი იმედოვნებს, რომ ქოლ- ცენტრების ოპტიმიზება მხოლოდ დასაწყისია ASAPP-ისთვის, რომელიც მან 2014-ში დააფუძნა. ის აქტიურად ეძებს მსგავსი “გიგანტური ზომის“ ბიზნესშესაძლებლობებს “გაკოტრებასთან და ათასობით საინტერესო მონაცემთან“ დაკავშირებით. მას მიაჩნია, რომ ASAPP-ს ეს შეუძლია, რადგან კომპანია კვლევითი ორგანიზაციის მსგავსადაა აგებული… ბოლო-ბოლო, 300 თანამშრომლის 80% მკვლევარი ან ინჟინერია.
“საინტერესო ASAPP-თან დაკავშირებით იმდენად ის კი არაა, თუ რას ცდილობენ ახლა, არამედ რამდენად შეძლებენ ამის მიღმა წასვლას, – ამბობს Forrester-ის ანალიტიკოსი შელ კარლსონი. – ისინი, მრავალი ჩვენგანის მსგავსად, განუზომელ პოტენციალს ხედავენ ბუნებრივი ენის გადამუშავებაში გაფართოებული ინტელექტისთვის“. ASAPP-ის პოტენციალის შეჯამებისას, საპოზნიკი თავისი პილოტის გამოცდილებას იშველიებს: ავიაციაში ავტომატიზაცია სტაბილურად უცვლის სახეს პილოტის კაბინას. “ეს გაზრდილი უსაფრთხოებაა ერთობ დრამატული თვალსაზრისით, – ამბობს ის. – ამან მათი სამუშაო ტვირთი მნიშვნელოვნად შეამცირა”.
