बढ़ती डिजिटल दुनिया में, चुनौती हमेशा जानकारी की कमी नहीं होती, बल्कि इसे कुशलता से एक्सेस करने में असमर्थता होती है। यह मौलिक समस्या, जो अनगिनत वेबसाइटों और डिजिटल उत्पादों में बार-बार घर्षण का स्रोत बनती है, ने सॉफ्टवेयर इंजीनियर श्रीकृष्ण जोइसा को OpenSpeechAI बनाने के लिए प्रेरित किया, एक अभिनव प्लेटफॉर्म जो संगठनों के संचार और उपयोगकर्ताओं के उत्तर खोजने के तरीके को बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
न्यूयॉर्क शहर में एक अनुभवी सॉफ्टवेयर इंजीनियर जोइसा, जो AI और मशीन-लर्निंग-संचालित सिस्टम में विशेषज्ञता रखते हैं, ने एक व्यापक समस्या देखी: कंपनियां व्यापक दस्तावेज़ीकरण, FAQ और विस्तृत उत्पाद पृष्ठ बनाने में भारी निवेश करती हैं, फिर भी आगंतुक अक्सर अनुत्तरित प्रश्नों के साथ चले जाते हैं। वह बताते हैं कि दोषी गायब डेटा नहीं है, बल्कि पारंपरिक वेबसाइटों का समय लेने वाला नेविगेशन और सीमित खोज अनुभव है।
"मैंने OpenSpeechAI की स्थापना डिजिटल उत्पादों और कंपनी वेबसाइटों में बार-बार एक ही घर्षण देखने के बाद की: जानकारी मौजूद थी, लेकिन उपयोगकर्ता इसे कुशलता से एक्सेस नहीं कर सकते थे," जोइसा ने एक साक्षात्कार में कहा। "टीमें दस्तावेज़ीकरण, FAQ और उत्पाद पृष्ठों में भारी निवेश करती हैं, फिर भी आगंतुक अभी भी अनुत्तरित प्रश्नों के साथ चले जाते हैं क्योंकि नेविगेशन समय लेने वाला है और खोज अनुभव सीमित हैं।"
उनकी प्रेरणा गहराई से व्यक्तिगत थी। "मुझे नफरत है जब आगंतुक मेरी वेबसाइट से अनुत्तरित प्रश्नों के साथ चले जाते हैं। आप दस्तावेज़ीकरण लिखने, FAQ पृष्ठ बनाने और विस्तृत उत्पाद विवरण जोड़ने में सप्ताह बिताते हैं। और फिर भी, लोग आपसे ऐसी चीजें पूछते हुए संदेश भेजते हैं जो आपके दस्तावेज़ों के पृष्ठ तीन पर ठीक वहीं हैं।"
मुख्य समस्या, जोइसा रेखांकित करते हैं, जानकारी की अनुपस्थिति नहीं है, बल्कि इसकी खोज योग्यता है। "जानकारी मौजूद है; बस लोग इसे नहीं ढूंढ सकते," उन्होंने कहा। "वे उत्तर पाने के लिए 47 पृष्ठों की PDF खोदने नहीं जाएंगे, और वे निश्चित रूप से आपकी साइट संरचना में नेविगेट करने में 10 मिनट नहीं बिताएंगे।"
OpenSpeechAI को इस डिजिटल लुका-छिपी के विषहर के रूप में कल्पित किया गया था। इसका आधार भ्रामक रूप से सरल लेकिन गहराई से प्रभावशाली है: अपनी सामग्री अपलोड करें, एक AI एजेंट को प्रशिक्षित करें, और इसे वास्तविक समय में आगंतुक प्रश्नों का उत्तर देने दें। यह दृष्टिकोण मौजूदा ज्ञान को संवादात्मक और तुरंत सुलभ बनाकर अंतर को पाटता है, जिससे संगठनों को "ग्राउंडेड AI प्रतिक्रियाओं" के माध्यम से प्रासंगिक जानकारी को सामने लाने की अनुमति मिलती है। जोइसा जोर देते हैं कि लक्ष्य, "दस्तावेज़ीकरण को बदलना नहीं था, बल्कि इसे उपयोगी बनाना था।"
B2B और B2C के लिए सूचना अंतराल को पाटना
मास्टर ऑफ कोड की एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, लगभग 70% से 80% कंपनियों ने AI-संचालित ग्राहक सेवा और जुड़ाव के लिए चैटबॉट्स को अपनाया है या अपनाने की योजना बना रही हैं। हाल के 2026 डेटा से संकेत मिलता है कि 78% कंपनियों ने कम से कम एक मुख्य कार्य में संवादात्मक AI लागू किया है। लागत बचत और 24/7 सेवा मांग से प्रेरित होकर, B2B (60%) में अपनाना B2C (42%) क्षेत्रों की तुलना में अधिक है।
OpenSpeechAI की आवश्यकता उद्योग विशिष्टताओं से परे है, जो बिजनेस-टू-बिजनेस (B2B) और बिजनेस-टू-कंज्यूमर (B2C) दोनों प्लेटफार्मों के लिए महत्वपूर्ण साबित होती है। जैसा कि जोइसा बताते हैं, "B2B और B2C दोनों प्लेटफॉर्म सूचना खोज के साथ संघर्ष करते हैं," उन्होंने कहा। "B2B वातावरण में, खरीदारों को अक्सर निर्णय लेने से पहले तकनीकी स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है। B2C वातावरण में, उपयोगकर्ता तुरंत उत्तर और व्यक्तिगत मार्गदर्शन की अपेक्षा करते हैं।"
पारंपरिक चैटबॉट्स अक्सर कम पड़ते हैं, स्क्रिप्टेड फ्लो या सामान्य भाषा उत्पादन पर भरोसा करते हैं जो उनकी उपयोगिता को सीमित कर सकता है। OpenSpeechAI एक संगठन की अपनी सत्यापित सामग्री में सीधे प्रतिक्रियाओं को पुनः प्राप्त करके और ग्राउंडिंग करके खुद को अलग करता है। यह टेम्पलेट किए गए उत्तरों के बजाय संदर्भात्मक, सटीक उत्तर प्रदान करने में सक्षम बनाता है, ग्राहक यात्राओं में घर्षण को काफी कम करते हुए ब्रांड स्थिरता सुनिश्चित करता है।
Statista की 2025 की रिपोर्ट के अनुसार, लोकप्रिय चैटबॉट्स (ChatGPT, Gemini, Copilot और Perplexity के मुफ्त संस्करण) से लगभग आधी चैटबॉट प्रतिक्रियाओं में सटीकता समस्याएं थीं (48 प्रतिशत)। साथ ही, 17 प्रतिशत में महत्वपूर्ण त्रुटियां थीं, मुख्य रूप से सोर्सिंग और गायब संदर्भ के संबंध में। दिसंबर 2024 की Statistica रिपोर्ट की तुलना में, सभी चार LLM के लिए गलत प्रतिक्रियाओं की दर काफी अधिक थी: 72 प्रतिशत, यह साबित करते हुए कि प्रमुख सुधार किए जा रहे हैं, हालांकि समग्र रूप से LLM मॉडल को सुधारने के लिए और अधिक काम करने की आवश्यकता है।
वर्तमान AI चैटबॉट्स की सीमाओं पर काबू पाना
जोइसा कई AI चैटबॉट सहायकों में प्रचलित वर्तमान कमियों से पूरी तरह अवगत हैं। "सबसे बड़ी सीमाओं में से एक विश्वसनीयता है; कई AI चैटबॉट धाराप्रवाह प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते हैं, लेकिन उन प्रतिक्रियाओं को सत्यापित सामग्री में ग्राउंड किए बिना, वे मतिभ्रम या अस्पष्ट उत्तर उत्पन्न करने का जोखिम उठाते हैं," उन्होंने कहा
केवल धाराप्रवाहता से परे, वह कई सिस्टमों में गहराई की कमी की ओर इशारा करते हैं। "एक और सीमा सतह-स्तरीय इंटरैक्शन है।" जैसा कि जोइसा बताते हैं: "कुछ सिस्टम संवादात्मक रूप से प्रतिक्रिया देते हैं, लेकिन संरचित पुनर्प्राप्ति, संदर्भात्मक मेमोरी प्रबंधन, या कंपनी के वास्तविक ज्ञान आधार के साथ एकीकरण की कमी होती है। उन घटकों के बिना, AI सहायक पहले तो सहायक महसूस हो सकते हैं लेकिन अधिक जटिल प्रश्नों के तहत विफल हो जाते हैं।"
OpenSpeechAI सटीकता, संदर्भ पुनर्प्राप्ति, और एक संगठन के ज्ञान आधार के साथ गहरे एकीकरण को प्राथमिकता देकर सीधे इन्हें संबोधित करता है।
संवादात्मक और सुलभ भाषा की कला
यह सुनिश्चित करना कि OpenSpeechAI भाषा में संवादात्मक और सुलभ बना रहे, इसके डिजाइन के केंद्र में है। जोइसा बताते हैं: "संवादात्मक स्पष्टता बनाए रखना संदर्भ से शुरू होता है। प्रत्येक प्रतिक्रिया उपयोगकर्ता की विशिष्ट क्वेरी और सबसे प्रासंगिक पुनर्प्राप्त सामग्री के आधार पर उत्पन्न होती है, बजाय स्थिर स्क्रिप्ट या सामान्य उत्तरों पर भरोसा करने के।"
एक महत्वपूर्ण विशेषता इसकी स्वचालित भाषा अनुकूलन है। "सिस्टम उपयोगकर्ता के इनपुट की भाषा का भी पता लगाता है और उसी के अनुसार प्रतिक्रिया देता है, जिससे मैनुअल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता के बिना इंटरैक्शन प्राकृतिक रहते हैं। संदर्भात्मक ग्राउंडिंग को स्वचालित भाषा अनुकूलन के साथ जोड़कर, सहायक सत्यापित स्रोत सामग्री के साथ संरेखित रहते हुए संवादात्मक बना रहता है।" इसका मतलब है कि स्पेन से एक आगंतुक सुबह 2 बजे एक प्रश्न पूछने पर स्पेनिश में उत्तर प्राप्त करेगा, सहजता से और बिना किसी मैनुअल सेटअप के।
AI इंटरैक्शन के भविष्य के रूप में ग्राउंडिंग
OpenSpeechAI के पीछे की प्रेरणा—एक संगठन की अपनी सामग्री में सीधे प्रतिक्रियाओं को ग्राउंड करके मौजूदा सामग्री को वास्तविक समय में सुलभ बनाना—यही है जो जोइसा मानते हैं कि इसे AI इंटरैक्शन के भविष्य के रूप में स्थापित करता है।
"जैसे-जैसे AI अपनाना बढ़ता है, विश्वास केंद्रीय हो जाता है," उन्होंने कहा। "उपयोगकर्ताओं और संगठनों को ऐसी प्रणालियों की आवश्यकता होती है जो न केवल धाराप्रवाह हों बल्कि सटीक भी हों। एक संगठन की अपनी सामग्री में प्रतिक्रियाओं को ग्राउंड करना सुनिश्चित करता है कि उत्तर सत्यापित जानकारी के साथ पता लगाने योग्य और संरेखित हैं।"
यह दृष्टिकोण एक प्रतिमान बदलाव को दर्शाता है। "यह दृष्टिकोण AI को एक सामान्य संवादात्मक परत होने से संरचित ज्ञान के लिए एक बुद्धिमान पहुंच बिंदु बनने में स्थानांतरित करता है; सामग्री को बदलने के बजाय, यह इसकी उपयोगिता को बढ़ाता है।" जोइसा इस मॉडल की दीर्घकालिक स्थिरता में दृढ़ता से विश्वास करते हैं: "लंबी अवधि में, पुनर्प्राप्ति, सत्यापन और संवादात्मक इंटरफेस को संयोजित करने वाली प्रणालियां विशुद्ध रूप से उत्पादक उपकरणों की तुलना में अधिक टिकाऊ होंगी।"
बहुभाषी क्षमता की अपरिहार्य भूमिका
एक वैश्वीकृत डिजिटल परिदृश्य में, बहुभाषी समर्थन केवल एक विशेषता नहीं है, बल्कि एक आवश्यकता है। "डिजिटल दर्शक वैश्विक हैं, और उपयोगकर्ता इंटरैक्शन एक भाषा सीमा का पालन नहीं करते हैं। बहुभाषी क्षमता को सक्षम करना घर्षण को कम करता है और अलग तैनाती या मैनुअल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता के बिना क्षेत्रों में समर्थन को सुलभ बनाता है।"
OpenSpeechAI 50 से अधिक व्यापक रूप से बोली जाने वाली भाषाओं का समर्थन करने के लिए उन्नत भाषा मॉडल का लाभ उठाता है, स्वचालित रूप से आगंतुक की भाषा का पता लगाता है और उसी के अनुसार प्रतिक्रिया देता है। "ध्यान केवल अनुवाद नहीं है, बल्कि संदर्भ और इरादे को संरक्षित करते हुए एक संगठन की स्रोत सामग्री में प्रतिक्रियाओं को ग्राउंड करना है," उन्होंने कहा। "यह सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता उस भाषा में सटीक जानकारी तक पहुंच सकते हैं जिसमें वे सबसे अधिक सहज हैं।"
आगे का रास्ता: उपयोगकर्ता आवश्यकताओं के साथ विकसित होना
आगे देखते हुए, जोइसा जोर देते हैं कि OpenSpeechAI का उत्पाद विकास गतिशील और उपयोगकर्ता-केंद्रित रहेगा। "उत्पाद विकास वास्तविक उपयोगकर्ता फीडबैक द्वारा आकार लेना जारी रखेगा," उन्होंने कहा। "जबकि मुख्य सिस्टम ज्ञान पुनर्प्राप्ति और संवादात्मक इंटरैक्शन पर केंद्रित है, हम सक्रिय रूप से उपयोगकर्ता इंटरफेस को परिष्कृत कर रहे हैं, समर्थन टूलिंग का विस्तार कर रहे हैं, और संगठनों के अपनी सामग्री को प्रबंधित और अपडेट करने के तरीके में सुधार कर रहे हैं।"
जैसे-जैसे अपनाना बढ़ता है, फोकस मुख्य क्षमताओं से परे उपयोगिता और समर्थन तक व्यापक होगा। "इसमें बेहतर विश्लेषण, स्पष्ट कॉन्फ़िगरेशन वर्कफ़्लो, और उपयोगकर्ता वास्तव में सिस्टम के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, इसके आधार पर पुनरावृत्तीय सुधार शामिल हैं," जोइसा ने कहा। "दीर्घकालिक लक्ष्य प्लेटफॉर्म को जिम्मेदारी से विकसित करना है—विश्वसनीयता, स्पष्टता या प्रदर्शन से समझौता किए बिना सुविधाओं का विस्तार करना।"
