Is Your AI Tool A Competent Jerk Or A Lovable Fool?
Guru के सह-संस्थापक और CEO Rick Nucci ने AI की महिमा और वास्तविकता के बीच एक बड़ा और विस्तृत अंतर देखा है, जो आमतौर पर AI असफलताओं की ओर ले जाता है। ये असफलताएँ आमतौर पर 'सक्षम जर्क' AI उपकरणों और 'प्यारे बेवकूफ' AI उपकरणों में शामिल होती हैं। आप कौन सा AI समाधान
यह लेख मूल रूप से फोर्ब्स टेक्नोलॉजी काउंसिल के पक्ष में प्रकाशित हुआ था, जो विश्व स्तरीय CIOs, CTOs, और प्रौद्योगिकी कार्यकारी अधिकारियों का एक समुदाय है। मूल पोस्ट पढ़ें यहाँ।
अंतिम महीने में जारी किए गए PwC CEO सर्वेक्षण के अनुसार, उत्तरी अमेरिका की 45% संगठनों ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) पहलों को पेश किया है, जिसमें 37% और संगठनों ने अगले तीन वर्षों में ऐसा करने की योजना बनाई है। इस बात में कोई आश्चर्य नहीं है कि इतने सारे CEOs आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरणों को अपना रहे हैं जब उनकी सराहनीय लाभों की बात की जाती है। एक CEO के रूप में, जो तेजी से बढ़ते उद्यमों के वरिष्ठ नेताओं के साथ काम करता है ताकि उनके ग्राहक-सामना करने वाली टीमों को सशक्त बनाया जा सके, मैं AI की महिमा और वास्तविकता के बीच एक बड़ा और विस्तृत अंतर देख रहा हूँ। केवल इतना ही नहीं, मैं "AI असफलताओं" की दो श्रेणियाँ देख रहा हूँ - ऐसी पहलों जो अपेक्षित परिणाम प्राप्त करने के करीब भी नहीं पहुँचती। इनमें आमतौर पर "सक्षम जर्क" AI उपकरण और "प्यारा बेवकूफ" AI उपकरण शामिल होते हैं।
'सक्षम जर्क' AI टूल
2014 में, Amazon की मशीन लर्निंग टीम ने एक एल्गोरिदम विकसित किया जो रिज्यूमे समीक्षा प्रक्रिया को तेज करने के लिए बनाया गया था, जिसका लक्ष्य पारंपरिक रूप से धीमी और महंगी मानव-संचालित प्रक्रिया को दरकिनार करना था। एक कंप्यूटर हजारों रिज्यूमों को तेजी से स्क्रीन कर सकता है, यहाँ तक कि सबसे कुशल, तेज़ पढ़ने वाले भर्तीकर्ता से भी। इस स्थिति में AI का उपयोग कागज पर एक सफल निष्पादन था।
हालांकि, एक साल के भीतर, Amazon ने महसूस किया कि AI उनकी उम्मीदों के अनुसार काम नहीं कर रहा था। AI को पिछले 10 वर्षों में प्रस्तुत किए गए हायरिंग पैटर्न और रिज्यूमों पर प्रशिक्षित करके - जो मुख्य रूप से पुरुषों की ओर झुका हुआ था - सिस्टम ने तय किया कि केवल पुरुष ही शीर्ष उम्मीदवारों के रूप में माने जा सकते हैं। जिन रिज्यूमों में "महिला" या "महिलाएं" शब्द शामिल थे, या जिनमें उम्मीदवारों को कुछ महिला कॉलेजों के स्नातक के रूप में सूचीबद्ध किया गया था, उन्हें स्वचालित रूप से डाउन रैंक किया गया। अधिकांश स्पष्ट पूर्वाग्रहों को रोकने के लिए एल्गोरिदम में मैनुअल समायोजन के बाद भी, Amazon केकार्यकारी अंततः विश्वास खो बैठे और परियोजना को बंद कर दिया।
यह उदाहरण 'सक्षम जर्क' किस्म की एक प्रसिद्ध गलती है। जबकि Amazon का AI भर्ती उपकरण अपनी जिम्मेदारियों को ईमानदारी से निभा सकता है, इसने मानवों के पूर्वाग्रहों को बढ़ावा देने के कारण अस्वीकार्य परिणाम उत्पन्न कर दिए। उल्लेखनीय बात यह है कि Amazon इस परियोजना का एकमात्र शिकार नहीं है। मैं जानता हूँ कि ऐसे दर्जनों उद्यम हैं जो अभी AI परियोजनाएँ चला रहे हैं, जिनके परिणाम भी निराशाजनक हैं क्योंकि उनके AI उपकरण "सक्षम जर्क" हैं।
और खराब यह है कि इनमें से कई पहलों का सामना ग्राहक से है। कल्पना करें कि एक "सक्षम जर्क" AI उपकरण आपके समर्थन एजेंटों की ग्राहक प्रश्नों और टिकटों पर एक दशक की प्रतिक्रियाओं पर बेतरतीब ढंग से छोड़ दिया गया। यदि उपकरण ग्राहक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए संभवतः तेजी से कार्य करता है और उन्हें आपके पीछे से हटा देता है, तो यह आपके ग्राहकों को शिक्षित करने और शायद उन्हें अधिक विक्रय योजनाओं के लिए अवसरों को पूरी तरह से नजरअंदाज करेगा। यह ग्राहक की भावनाओं को भी नजरअंदाज करेगा और शायद आपके और ग्राहकों के बीच अधिक असंतोष का कारण बनेगा।
इसके अलावा और भी असफलता के तरीके हैं जो ऊपर वर्णित हैं। क्या आप ‘सक्षम जर्क’ AI उपकरणों पर अपनी कंपनी के राजस्व पर दांव लगाने के लिए तैयार हैं?
'प्यारा बेवकूफ' AI टूल
जबकि "सक्षम जर्क" उतना अच्छा नहीं लगता, "प्यारा बेवकूफ" AI उपकरण और भी खराब हो सकते हैं। चैटबॉट्स को अधिक मानव तरीके से दिखाने के प्रयास में, कई कंपनियों ने अपने चैटबॉट्स को "व्यक्तित्व" देने के प्रयास किए हैं। दुर्भाग्य से, यह प्रयास AI उपकरण की प्रभावशीलता और ग्राहकों को प्रदान किए गए मूल्य पर एक कीमत चुकाता है। "प्यारा बेवकूफ" AI उपकरणों के अतिवादी अंत में इस उदाहरण का उदाहरण है दो बॉट्स को अनंत लूप में जो ट्विटर पर एक-दूसरे का जवाब दे रहे हैं। यह गांव के दो मूर्खों का आधुनिक युग का समकक्ष है, जो टाउन स्क्वायर में एक-दूसरे पर चिल्ला रहे हैं।
एक अधिक वास्तविक (फिर भी समान रूप से निराशाजनक) उदाहरण है जब मैंने ग्राहक सहायता फोन नंबर पर कॉल किया, जिससे केवल यह सुना गया, "नमस्ते! उम्मीद है कि बॉट के सुखद "व्यक्तित्व" के कारण, मैं आज्ञाकारी हूं और अपने फोन में बोलता हूं, केवल यह कि बॉट मुझे गलत समझता है और मेरा कॉल फिर से रूट करता है। कृपया जोर से कहें कि आपको किस प्रकार की समस्या हो रही है। Vodafone के वाणिज्य चैटबॉट TOBi का एक वास्तविक जीवन का उदाहरण है, जो जाहिर तौर पर तब ग्राहकों को शोक टीम को रूट करता है जब वे रिपोर्ट करते हैं कि उनके फोन "मरे" हैं।
हालांकि, जिस क्षण की हम सभी को तब महसूस होती है जब एक प्रिय फोन आकाश में महान प्रदाता की ओर बढ़ता है, मैं यह नहीं मानता कि बहुसंख्यक ग्राहकों को शोक टीम की ओर जाना चाहिए। आप यह तर्क कर सकते हैं कि ये बॉट "वास्तव में AI" नहीं हैं, और मैं आपके साथ सहमत हूं।
हालांकि, मेरे अनुभव में, उन्हें निश्चित रूप से तब विपणन किया जा रहा है जब दुनिया भर के कंपनियों के वरिष्ठ कार्यकारी एआई की अगली बड़ी नवाचार लहर में भाग नहीं लेने की सुनिश्चितता करना चाहते हैं। और ग्राहक सेवा कॉल की उच्च मात्रा को देखते हुए, ये"प्यारे बेवकूफ" AI उपकरणों की अगली पीढ़ी के लिए शानदार प्रशिक्षण भूमि हो सकते हैं। एक बेहतर तरीका - शायद
एक बेहतर तरीका - शायद
मेरे लिए व्यक्तिगत रूप से एक takeaway, उन कहानियों के आधार पर जो मैंने ग्राहकों से सुनी हैं और उपकरणों का उपयोग जो मैं खुद एक उपभोक्ता के रूप में करता हूं, यह है कि AI टूल मानवों को बदलने के लिए तैयार नहीं हैं। हम कई चीजें अच्छी तरह से करते हैं, संदर्भ और भावना को समझने और बोलचाल की भाषा से प्रभावी रूप से संवाद करने से लेकर अचानक परिस्थितियों में समायोजित करने तक।
एक कंपनी जो वास्तव में इसे समझती है, वह फिनटेक उद्योग में एक शांत दिग्गज है, PrecisionLender। इसकी AI तकनीक बैंकों को संभावित ग्राहकों के लिए सबसे उपयुक्त ऋण लिखने की अनुमति देती है। साथ में, यह ऋण लिखने वाले बैंकरों को अपने ग्राहकों के साथ अधिक सूचित, बेहतर संबंध रखने के लिए सशक्त करता है, और एक साथ अधिक डेटा-चालित और मानवता के साथ होता है, जो पिछले दृष्टिकोण पर प्रकाश डालता है जो बाइनरी, हाँ/नहीं के परिणाम पर जोर देता है।
कल्पना करें कि एक भविष्य है जहां आप वास्तव में हर बार जब आप उनके समर्थन हॉटलाइन को कॉल करते हैं तो एक कंपनी के उत्पादों का उपयोग करना बेहतर तरीके से सीखते हैं। हम निश्चित रूप से इस भविष्य के करीब हैं। आखिरकार, क्यों एक सक्षम जर्क या प्यारे बेवकूफ से संतोष करना, जबकि आप पूरी तरह से कुछ और चाहते हैं: एक सच में लाभकारी साझेदारी?
यह लेख मूल रूप से फोर्ब्स टेक्नोलॉजी काउंसिल के पक्ष में प्रकाशित हुआ था, जो विश्व स्तरीय CIOs, CTOs, और प्रौद्योगिकी कार्यकारी अधिकारियों का एक समुदाय है। मूल पोस्ट पढ़ें यहाँ।
अंतिम महीने में जारी किए गए PwC CEO सर्वेक्षण के अनुसार, उत्तरी अमेरिका की 45% संगठनों ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) पहलों को पेश किया है, जिसमें 37% और संगठनों ने अगले तीन वर्षों में ऐसा करने की योजना बनाई है। इस बात में कोई आश्चर्य नहीं है कि इतने सारे CEOs आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरणों को अपना रहे हैं जब उनकी सराहनीय लाभों की बात की जाती है। एक CEO के रूप में, जो तेजी से बढ़ते उद्यमों के वरिष्ठ नेताओं के साथ काम करता है ताकि उनके ग्राहक-सामना करने वाली टीमों को सशक्त बनाया जा सके, मैं AI की महिमा और वास्तविकता के बीच एक बड़ा और विस्तृत अंतर देख रहा हूँ। केवल इतना ही नहीं, मैं "AI असफलताओं" की दो श्रेणियाँ देख रहा हूँ - ऐसी पहलों जो अपेक्षित परिणाम प्राप्त करने के करीब भी नहीं पहुँचती। इनमें आमतौर पर "सक्षम जर्क" AI उपकरण और "प्यारा बेवकूफ" AI उपकरण शामिल होते हैं।
'सक्षम जर्क' AI टूल
2014 में, Amazon की मशीन लर्निंग टीम ने एक एल्गोरिदम विकसित किया जो रिज्यूमे समीक्षा प्रक्रिया को तेज करने के लिए बनाया गया था, जिसका लक्ष्य पारंपरिक रूप से धीमी और महंगी मानव-संचालित प्रक्रिया को दरकिनार करना था। एक कंप्यूटर हजारों रिज्यूमों को तेजी से स्क्रीन कर सकता है, यहाँ तक कि सबसे कुशल, तेज़ पढ़ने वाले भर्तीकर्ता से भी। इस स्थिति में AI का उपयोग कागज पर एक सफल निष्पादन था।
हालांकि, एक साल के भीतर, Amazon ने महसूस किया कि AI उनकी उम्मीदों के अनुसार काम नहीं कर रहा था। AI को पिछले 10 वर्षों में प्रस्तुत किए गए हायरिंग पैटर्न और रिज्यूमों पर प्रशिक्षित करके - जो मुख्य रूप से पुरुषों की ओर झुका हुआ था - सिस्टम ने तय किया कि केवल पुरुष ही शीर्ष उम्मीदवारों के रूप में माने जा सकते हैं। जिन रिज्यूमों में "महिला" या "महिलाएं" शब्द शामिल थे, या जिनमें उम्मीदवारों को कुछ महिला कॉलेजों के स्नातक के रूप में सूचीबद्ध किया गया था, उन्हें स्वचालित रूप से डाउन रैंक किया गया। अधिकांश स्पष्ट पूर्वाग्रहों को रोकने के लिए एल्गोरिदम में मैनुअल समायोजन के बाद भी, Amazon केकार्यकारी अंततः विश्वास खो बैठे और परियोजना को बंद कर दिया।
यह उदाहरण 'सक्षम जर्क' किस्म की एक प्रसिद्ध गलती है। जबकि Amazon का AI भर्ती उपकरण अपनी जिम्मेदारियों को ईमानदारी से निभा सकता है, इसने मानवों के पूर्वाग्रहों को बढ़ावा देने के कारण अस्वीकार्य परिणाम उत्पन्न कर दिए। उल्लेखनीय बात यह है कि Amazon इस परियोजना का एकमात्र शिकार नहीं है। मैं जानता हूँ कि ऐसे दर्जनों उद्यम हैं जो अभी AI परियोजनाएँ चला रहे हैं, जिनके परिणाम भी निराशाजनक हैं क्योंकि उनके AI उपकरण "सक्षम जर्क" हैं।
और खराब यह है कि इनमें से कई पहलों का सामना ग्राहक से है। कल्पना करें कि एक "सक्षम जर्क" AI उपकरण आपके समर्थन एजेंटों की ग्राहक प्रश्नों और टिकटों पर एक दशक की प्रतिक्रियाओं पर बेतरतीब ढंग से छोड़ दिया गया। यदि उपकरण ग्राहक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए संभवतः तेजी से कार्य करता है और उन्हें आपके पीछे से हटा देता है, तो यह आपके ग्राहकों को शिक्षित करने और शायद उन्हें अधिक विक्रय योजनाओं के लिए अवसरों को पूरी तरह से नजरअंदाज करेगा। यह ग्राहक की भावनाओं को भी नजरअंदाज करेगा और शायद आपके और ग्राहकों के बीच अधिक असंतोष का कारण बनेगा।
इसके अलावा और भी असफलता के तरीके हैं जो ऊपर वर्णित हैं। क्या आप ‘सक्षम जर्क’ AI उपकरणों पर अपनी कंपनी के राजस्व पर दांव लगाने के लिए तैयार हैं?
'प्यारा बेवकूफ' AI टूल
जबकि "सक्षम जर्क" उतना अच्छा नहीं लगता, "प्यारा बेवकूफ" AI उपकरण और भी खराब हो सकते हैं। चैटबॉट्स को अधिक मानव तरीके से दिखाने के प्रयास में, कई कंपनियों ने अपने चैटबॉट्स को "व्यक्तित्व" देने के प्रयास किए हैं। दुर्भाग्य से, यह प्रयास AI उपकरण की प्रभावशीलता और ग्राहकों को प्रदान किए गए मूल्य पर एक कीमत चुकाता है। "प्यारा बेवकूफ" AI उपकरणों के अतिवादी अंत में इस उदाहरण का उदाहरण है दो बॉट्स को अनंत लूप में जो ट्विटर पर एक-दूसरे का जवाब दे रहे हैं। यह गांव के दो मूर्खों का आधुनिक युग का समकक्ष है, जो टाउन स्क्वायर में एक-दूसरे पर चिल्ला रहे हैं।
एक अधिक वास्तविक (फिर भी समान रूप से निराशाजनक) उदाहरण है जब मैंने ग्राहक सहायता फोन नंबर पर कॉल किया, जिससे केवल यह सुना गया, "नमस्ते! उम्मीद है कि बॉट के सुखद "व्यक्तित्व" के कारण, मैं आज्ञाकारी हूं और अपने फोन में बोलता हूं, केवल यह कि बॉट मुझे गलत समझता है और मेरा कॉल फिर से रूट करता है। कृपया जोर से कहें कि आपको किस प्रकार की समस्या हो रही है। Vodafone के वाणिज्य चैटबॉट TOBi का एक वास्तविक जीवन का उदाहरण है, जो जाहिर तौर पर तब ग्राहकों को शोक टीम को रूट करता है जब वे रिपोर्ट करते हैं कि उनके फोन "मरे" हैं।
हालांकि, जिस क्षण की हम सभी को तब महसूस होती है जब एक प्रिय फोन आकाश में महान प्रदाता की ओर बढ़ता है, मैं यह नहीं मानता कि बहुसंख्यक ग्राहकों को शोक टीम की ओर जाना चाहिए। आप यह तर्क कर सकते हैं कि ये बॉट "वास्तव में AI" नहीं हैं, और मैं आपके साथ सहमत हूं।
हालांकि, मेरे अनुभव में, उन्हें निश्चित रूप से तब विपणन किया जा रहा है जब दुनिया भर के कंपनियों के वरिष्ठ कार्यकारी एआई की अगली बड़ी नवाचार लहर में भाग नहीं लेने की सुनिश्चितता करना चाहते हैं। और ग्राहक सेवा कॉल की उच्च मात्रा को देखते हुए, ये"प्यारे बेवकूफ" AI उपकरणों की अगली पीढ़ी के लिए शानदार प्रशिक्षण भूमि हो सकते हैं। एक बेहतर तरीका - शायद
एक बेहतर तरीका - शायद
मेरे लिए व्यक्तिगत रूप से एक takeaway, उन कहानियों के आधार पर जो मैंने ग्राहकों से सुनी हैं और उपकरणों का उपयोग जो मैं खुद एक उपभोक्ता के रूप में करता हूं, यह है कि AI टूल मानवों को बदलने के लिए तैयार नहीं हैं। हम कई चीजें अच्छी तरह से करते हैं, संदर्भ और भावना को समझने और बोलचाल की भाषा से प्रभावी रूप से संवाद करने से लेकर अचानक परिस्थितियों में समायोजित करने तक।
एक कंपनी जो वास्तव में इसे समझती है, वह फिनटेक उद्योग में एक शांत दिग्गज है, PrecisionLender। इसकी AI तकनीक बैंकों को संभावित ग्राहकों के लिए सबसे उपयुक्त ऋण लिखने की अनुमति देती है। साथ में, यह ऋण लिखने वाले बैंकरों को अपने ग्राहकों के साथ अधिक सूचित, बेहतर संबंध रखने के लिए सशक्त करता है, और एक साथ अधिक डेटा-चालित और मानवता के साथ होता है, जो पिछले दृष्टिकोण पर प्रकाश डालता है जो बाइनरी, हाँ/नहीं के परिणाम पर जोर देता है।
कल्पना करें कि एक भविष्य है जहां आप वास्तव में हर बार जब आप उनके समर्थन हॉटलाइन को कॉल करते हैं तो एक कंपनी के उत्पादों का उपयोग करना बेहतर तरीके से सीखते हैं। हम निश्चित रूप से इस भविष्य के करीब हैं। आखिरकार, क्यों एक सक्षम जर्क या प्यारे बेवकूफ से संतोष करना, जबकि आप पूरी तरह से कुछ और चाहते हैं: एक सच में लाभकारी साझेदारी?
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