В последние годы искусственный интеллект стремительно внедряется в различные сферы бизнеса, изменяя подходы к обслуживанию клиентов и оптимизации процессов. Однако голосовой искусственный интеллект, несмотря на высокий потенциал, по-прежнему сталкивается с серьезными вызовами на пути к массовому внедрению. Стартап Leaping AI предлагает прорывное решение, которое способно не просто выполнять функционал голосового бота, но и самостоятельно улучшаться со временем, минимизируя участие человека и повышая качество взаимодействия с пользователями. Leaping AI базируется на технологии многоэтапного представления голоса, напоминающего граф, где каждый этап диалога можно отдельно оценить и оптимизировать. Такой подход позволяет точно определить, на каком этапе произошла ошибка или регрессия, и оперативно подкорректировать поведение голосового агента.
Ключевой особенностью является циклический процесс самоулучшения. Он включает в себя сбор метрик взаимодействий, автоматический анализ и создание обратной связи, на основе которой специализированный AI-агент переписывает промты и перенастраивает логику работы бота. После каждой итерации появляется новая версия агента, которая сначала тестируется на части трафика, а затем, при положительном результате, становится основной. Такой механизм гарантирует непрерывное совершенствование без необходимости постоянного вмешательства операторов и промптеров. Одной из главных проблем традиционных систем голосового AI является длительный и трудоемкий процесс настройки и обучения, особенно для сложных сценариев.
Компании порой тратят месяцы, чтобы просто довести голосового ассистента до приемлемого уровня работы для одного конкретного кейса, не говоря уже о последующем мониторинге и корректировках. Leaping AI существенно упрощает этот процесс за счет умного анализа и обширного A/B тестирования, что позволяет гораздо быстрее достигать высоких показателей качества и стабильности взаимодействия. Архитектура решения разделена на три ключевых компонента. Первый — это core library, представляющая собой программную библиотеку для моделирования и исполнения многоэтапных голосовых агентов. Именно благодаря этому компоненту создаются сложные сценарии в виде ветвистых структур, что делает управление диалогом гораздо гибче и прозрачно.
Второй элемент — voice server, где применена проверенная классическая технология последовательной обработки речи: распознавание речи (STT), обработка на базе больших языковых моделей (LLM) и синтез речи (TTS). Интересно, что команда экспериментировала с моделями прямого преобразования голоса в голос, которые создают более естественное взаимодействие, но пока решили остаться с каскадной схемой из-за более высокой производительности и надежности в функциональном вызываемом сервисе. И, наконец, третий компонент — логика самоулучшения, которая берет на себя сбор и интерпретацию метрик, подготовку обратной связи и автоматическое внесение изменений в агента с помощью внутреннего cursor-стиля AI. Этот AI обладает доступом к инструментам, которые позволяют переписывать промты, менять структуру этапов, например, переходить от анализа полной истории разговора к работе с её кратким пересказом, оптимизируя работу и сокращая нагрузку на вычислительные ресурсы. Leaping AI не ограничивает себя каким-либо конкретным сектором, однако в первую очередь сосредоточился на входящем клиентском сервисе и предквалификации лидов.
Основные направления включают туризм, розничную торговлю, недвижимость, медицинское обслуживание и маркетинг с высокой производительностью. Такие сферы, где важна высокая пропускная способность и одновременное сокращение затрат на человеческие ресурсы, идеально подходят для использования многоагентных голосовых ботов с возможностью непрерывного обучения. Начальный этап развития компании прошел в Германии, где команда столкнулась с осторожностью со стороны корпоративных клиентов, не готовых отдавать AI управление большим потоком звонков. Кроме того, из-за большого объема вызовов ручное сопровождение и настройка AI были impractical (неосуществимы). В ответ на эти вызовы разработчики Leaping AI сосредоточились на повышении надежности и создании автоматических процессов самообучения без вмешательства человека.
Такой подход позволил значительно повысить доверие со стороны клиентов и ускорить внедрение технологии. После вступления в программу Y Combinator и переезда в США рост компании ускорился, но сохраняется общее осторожное отношение крупных компаний к использованию голосовых AI как «лица» компании. Leaping AI планирует преодолеть этот барьер благодаря качественным инструментам для проведения эвалюаций, симуляций и A/B тестирования, которые позволяют объективно измерять результативность и надежность голосовых агентов, что является ключевым для клиента в бизнес-среде с высокими требованиями. Пользователи продукта могут пообщаться с голосовым ботом Leaping AI на официальном сайте компании и посмотреть демонстрационное видео, которое наглядно иллюстрирует возможности платформы. Однако демонстрация живых звонков пока ограничена соображениями безопасности данных и приватности, что вызывает у некоторых пользователей вопросы и ожидания более развитых тестов с подключением к CRM и реальным API для ответа на запросы клиентов.
Основная сложность в успешном использовании голосового AI заключается в том, что многие потребители предпочитают говорить именно с человеком и зачастую избегают телефонных звонков, чтобы не сталкиваться с автоматическими системами, которые могут быть неэффективными или раздражающими. Тем не менее, многие задачи, особенно те, где можно предопределить четкий сценарий диалога и ограничить возможности для креативных ответов, отлично поддаются автоматизации. Роль искусственного интеллекта в этих случаях — масштабировать обработку вызовов при сохранении приемлемого качества и сокращении затрат. Leaping AI также уделяет внимание качеству распознавания речи, особенно в сложных шумовых условиях. Компания планирует в ближайшее время внедрить технологии разделения голосов собеседников, чтобы минимизировать ошибки и повысить точность понимания собеседников при наличии нескольких активных голосов в фоне.
Что касается вопросов замещения рабочих мест, команда Leaping AI признает, что индустрия колл-центров огромна и работы по обслуживанию звонков изначально тяжёлая и с высоким уровнем текучести персонала. Автоматизация позволит снизить нагрузку на сотрудников и повысить стабильность качества обслуживания, при этом многие позиции будут трансформироваться, а не просто исчезать, открывая новые возможности для профессионального роста в сфере управления и оптимизации AI. Инновационный подход Leaping AI с многоэтапным моделированием голосовых агентов, глубоким анализом и постоянным самообучением ставит компанию в авангард отрасли голосового AI. Решение будет интересно компаниям, стремящимся повысить эффективность обслуживания клиентов и максимально использовать потенциал передовых технологий в реальном времени. В обозримом будущем можно ожидать расширения функционала платформы, включая возможность обучения на реальных записях разговоров клиентов, интеграции локальных моделей для защиты данных и более широкого охвата вертикалей, где голосовой AI самым сильным образом может проявить свою ценность.
Leaping AI уже сегодня демонстрирует, что специализированные голосовые AI агенты с элементами автономной адаптации и постоянного улучшения способны качественно изменить традиционное восприятие телефонного обслуживания и вывести его на новый технологический уровень.
