Josh Feast, CEO y Co-Fundador de Cogito – Serie de Entrevistas

Josh Feast, CEO y Co-Fundador de Cogito.

Josh Feast, es el CEO y cofundador de Cogito, una empresa que combina la Inteligencia Artificial Emocional y Conversacional en una plataforma innovadora que proporciona entrenamiento en tiempo real y orientación a los agentes de centros de contacto, brinda a los supervisores visibilidad en las conversaciones en vivo de sus equipos que trabajan desde cualquier lugar y monitorea continuamente las experiencias de los clientes y los empleados.

La historia de Cogito comienza en 1999, antes de que se fundara la empresa. ¿Podría compartir algunos detalles sobre esos primeros días en el Laboratorio de Dinámica Humana del MIT y en qué se estaba trabajando?

Desde 1999 hasta 2006, el Dr. Sandy Pentland desarrolló ciencia básica fundamental demostrando la presencia y el poder de las señales sociales en la comunicación humana y la capacidad de las máquinas para detectar e interpretarlas.

En 2007, Cogito se separó del MIT Media Lab. ¿Podría compartir esta historia de origen?

Antes de mis días en el MIT, reconocí la necesidad de una tecnología informada por el contexto de la conversación para ayudar a sus usuarios en situaciones emocionalmente cargadas. Mientras trabajaba en el Departamento de Servicios para Niños, Jóvenes y Familia de Nueva Zelanda (ahora conocido como la Unidad de Niños, Jóvenes y Familia del Ministerio de Desarrollo Social), me di cuenta de que muchos trabajadores sociales estaban agotados debido a la naturaleza altamente emocional de sus tareas y creí que los sistemas de gestión que los apoyaban se beneficiarían enormemente de dicha tecnología. Llevé mis observaciones de ese tiempo al MIT, y Cogito se creó más tarde a partir de la investigación del MIT Media Lab del Dr. Pentland que parecía abordar directamente el problema. Cogito recibió financiamiento de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) para investigar y desarrollar una plataforma de inteligencia artificial y modelos de comportamiento para detectar automáticamente estados psicológicos humanos. Esta tecnología resultó exitosa al ayudar a los veteranos militares que regresaban del combate a través de despliegues con el Departamento de Asuntos de Veteranos (VA).

La tecnología de Inteligencia Emocional Artificial que se utiliza en Cogito fue validada por primera vez al ayudar a los proveedores de atención médica a detectar signos tempranos de trastorno de estrés postraumático (TEPT) y otros trastornos de salud mental en soldados que regresan del combate. ¿Podría hablar sobre algunos detalles al respecto y los tipos de resultados que se observaron?

El objetivo de implementar esta tecnología en los proveedores de atención médica era detectar la depresión y prevenir el suicidio en veteranos militares que regresaban del combate. La plataforma que desarrollamos permitió a los médicos hacer un seguimiento de la salud mental general de los veteranos a través de señales de voz y localizar eventos como la falta de vivienda y otras señales de advertencia de mala salud mental. Rápidamente nos dimos cuenta de que teníamos algo especial, y que la aplicación de la tecnología podría ser útil más allá de apoyar a los veteranos militares y a los sistemas de atención médica en áreas con grandes volúmenes de conversaciones complejas y emocionalmente cargadas. Con nuestras raíces aún centradas en la experiencia humana, nos convertimos en el Cogito que conoces hoy, brindando entrenamiento y orientación en tiempo real para agentes de centros de contacto empresariales a gran escala en múltiples industrias, incluida la atención médica.

¿Puede hablar sobre cómo Cogito utiliza la inteligencia artificial para analizar señales de comportamiento y proporcionar retroalimentación en el momento durante las conversaciones?

Cogito utiliza una combinación poderosa de Inteligencia Emocional y Conversacional para revelar nuevos conocimientos de todas las conversaciones, extrayendo tanto lo que se dijo como cómo los clientes recibieron el mensaje. Estos modelos de IA miden la experiencia del cliente (CX) en tiempo real en todas las llamadas para tener impactos en el momento, en lugar de un análisis posterior a la llamada que se centra solo en mejorar las interacciones futuras.

Cogito extrae y analiza más de 200 señales acústicas y de voz en milisegundos para brindar indicaciones a los agentes de centros de contacto sobre cómo ajustar su comportamiento y mostrar las mejores recomendaciones basadas en los temas discutidos y los resultados deseados.

Cogito realiza análisis de voz en vivo durante la llamada para mejorar el comportamiento en tiempo real y crear conexiones humanas de mejor calidad entre los clientes y los agentes de centros de contacto, independientemente de dónde trabajen.

¿Cómo guía esta retroalimentación a los agentes para construir mejores relaciones con los clientes?

La retroalimentación en tiempo real que los agentes de centros de contacto reciben de las indicaciones de Cogito les permite mostrar una inteligencia emocional más consistente, lo que resulta en agentes que brindan empatía en cada llamada. Una mayor empatía conduce a mejores resultados de conversación, como tiempos de manejo de llamadas reducidos, mayor resolución en la primera llamada, mayor satisfacción del cliente y mayor valor de por vida del cliente.

Cada representante del centro de contacto tiene diferentes fortalezas y debilidades. Las indicaciones en tiempo real que reciben durante la llamada ayudan a mejorar su servicio al cliente, ya sea proporcionando más empatía, hablando más despacio o sonando más animados. Esta retroalimentación personalizada en el momento permite a los agentes construir una relación con el cliente basada en la experiencia particular de ese cliente y las señales de voz captadas por el modelo de IA. A su vez, esto mejora tanto la experiencia del cliente como la experiencia del agente.

La retroalimentación en tiempo real no solo es beneficiosa para la CX, también beneficia a la experiencia del empleado (EX). Nuestras herramientas ayudan a los representantes a tener experiencias laborales más positivas, lo que se ha comprobado que impulsa niveles más altos de CX.

En 2019, Cogito publicó un artículo titulado “Desmitificación de género en el reconocimiento de emociones en el habla”. ¿Cuáles fueron algunas de las ideas clave en cuanto al efecto del sesgo de género en el habla con respecto a la emoción?

Nuestro artículo se centró en el enfoque de modelado y las técnicas de optimización, así como en el sesgo de muestreo. Por lo tanto, se debe realizar más investigación para mitigar el sesgo negativo en general en el aprendizaje automático y específicamente en el reconocimiento de emociones en el habla. Los puntos clave incluyen:

El habla femenina tiende a tener un tono más alto que el habla masculina, lo que resulta en armónicos más espaciados.

Los modelos de reconocimiento de emociones en el habla pueden verse afectados por esta diferencia. Esto puede llevar a una menor precisión en el habla femenina en comparación con el habla masculina.

Se pueden aplicar técnicas de desbiasado de aprendizaje automático para reducir este desequilibrio de precisión. En el artículo, Cogito introduce una nueva técnica de desbiasado que tiene un rendimiento favorable en comparación con el punto de referencia.

¿Cómo opera Cogito para mitigar los efectos del sesgo de género no deseado u otros tipos de sesgo?

Cogito utiliza modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que combinan sistemas de IA conscientes de la humanidad, modelos de aprendizaje profundo y otras reglas complejas que ayudan a las computadoras a comprender, analizar y simular el lenguaje humano. Trabajamos constantemente en la evolución de nuestros NLP con nuevos datos para mitigar el sesgo.

Cogito tiene un protocolo integral para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, que tiene como objetivo mitigar el sesgo y garantizar características éticas de productos basados en el aprendizaje automático (ML). Este protocolo abarca áreas como la selección de datos para el entrenamiento, la mitigación del sesgo en la etiquetación humana y el uso de técnicas de desbiasado de ML.

Cogito utiliza un conjunto de datos de “imparcialidad” compuesto por una gran cantidad de datos de audio donde los hablantes informan por sí mismos diferentes categorías demográficas. Todos los modelos se evalúan con respecto al conjunto de datos de imparcialidad y a las diversas categorías demográficas. También utilizamos técnicas de ML Ops para monitorear objetivamente los modelos en producción y llevar a cabo auditorías de modelos sistemáticamente con anotación humana.

¿Cuáles son tus opiniones personales sobre cómo la IA no solo debería reemplazar a los humanos, sino más bien mejorar el comportamiento humano?

Hay cosas que los humanos pueden hacer y matices que pueden proporcionar en las interacciones humanas que la tecnología como la IA no puede emular por sí sola. Por ejemplo, los clientes desean recibir empatía cuando se ponen en contacto con el soporte al cliente. Si el cliente interactúa solo con un sistema automatizado impulsado por IA, es posible que se resuelva su problema, pero podrían terminar sintiéndose frustrados o molestos por la interacción. Si reemplazamos a todos los agentes del centro de contacto con IA, entonces estamos eliminando el elemento humano que es necesario para construir relaciones y lograr y mantener clientes leales y duraderos.

Cuando se participa en una interacción de servicio, los humanos valoran hablar con alguien que pueda ponerse en su lugar, que haya tenido experiencias similares a las que ellos mismos están atravesando. En la misma línea, los humanos valoran la sensación de que otra persona se ocupe de ellos y sea responsable de resolver su problema. Pasará mucho tiempo antes de que la IA independiente se perciba realmente como algo más que una herramienta de autoservicio.

¿Hay algo más que te gustaría compartir sobre Cogito?

En Cogito, estamos desarrollando nuevas tecnologías para dar paso a la próxima generación de centros de contacto. A principios de este año, lanzamos nuestro Puntaje de Experiencia del Empleado (EX Score) para rastrear las experiencias de los agentes. Similar a nuestro puntaje de experiencia del cliente (CX), el EX Score combina la IA de emociones consciente de la humanidad y la IA de conversación, obteniendo información en tiempo real sobre instancias individuales o tendencias en varias llamadas. En medio de altos niveles de insatisfacción, agotamiento y rotación de personal, el EX Score ayuda a resolver la pregunta de cómo prevenir el agotamiento y ayudar a la experiencia del agente, lo que a su vez impulsa mejores experiencias del cliente y una sostenibilidad empresarial a largo plazo.

Gracias por la excelente entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar Cogito.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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