Hunar.AI تختبر وكلاء الصوت في فجوة التوظيف الميداني بالهند

وكلاء الصوت يدخلون عمليات العمالة الميدانية

تطبق Hunar.AI، ومقرها Bengaluru، الذكاء الاصطناعي الحواري على جزء من عمليات المؤسسات لا يزال يعتمد بكثافة على المكالمات الهاتفية: التوظيف الميداني، والتأهيل، والتدريب، والاحتفاظ بالموظفين. تأسست الشركة في 2022 على يد Krishna Khandelwal وShantanu Bhattacharyya، وتبني وكلاء صوتيين لأصحاب العمل الذين يديرون عمال gig، وشركاء التوصيل، وموظفي التجزئة، ومندوبي المبيعات، وعمال البناء.

تقول الشركة الناشئة إنها تشغل الآن أكثر من 5 Lakh مكالمة يوميا. وتشمل قائمة عملائها Swiggy وZepto وAditya Birla Capital وBajaj Finserv وCroma وDr Lal PathLabs و1mg وStarbucks. لذلك لا تبدو القصة مجرد روبوت دردشة عام، بل اختبارا لقدرة أنظمة AI على إدارة محادثات قوى عاملة كبيرة الحجم في سوق عمل هندي متعدد اللغات.

ربط Khandelwal المشكلة بحجم العمل الهاتفي داخل الموارد البشرية. وقال: “80% of the job of an HR is calling.

But these are high-fidelity conversations like evaluating somebody’s skills, convincing someone to join, understanding what’s happening on the ground or training someone”.

وكالة توظيف تحولت إلى طبقة بيانات

قبل أن تتعمق Hunar.AI في البنية التحتية الصوتية، أمضت ما يقرب من عامين وهي تدير وكالة توظيف. استخدم المؤسسون تلك الفترة لفهم كيفية حدوث محادثات التوظيف، ولماذا يبقى معدل التسرب مرتفعا، وأين تعجز الشركات عن الاستماع إلى العمال المنتشرين ميدانيا.

أنتجت تلك المرحلة التشغيلية ما يقرب من 40 Lakh إلى 50 Lakh دقيقة من محادثات القوى العاملة في التوظيف، والتأهيل، والتقييم، والاحتفاظ. ثم اتجهت Hunar.AI بشكل أعمق إلى بنية AI صوتية في 2024، بعد أن أصبحت نماذج الصوت الفورية من شركات تشمل OpenAI قابلة للاستخدام تجاريا.

الفارق مهم لأن معظم عمليات voice AI في الهند التي تشير إليها الشركة هي مكالمات قصيرة وتعاملية، مثل تذكيرات الدفع. وتقول Hunar.AI إن متوسط مدة مكالماتها يتجاوز three minutes، حيث تحمل النبرة، والتوقفات، والمقاطعات، وأنماط الكلام معلومات مفيدة لقرارات التوظيف أو التقييم.

البنية مصممة لأماكن عمل هندية صاخبة

لا تعتمد Hunar.AI فقط على سلسلة تقليدية من speech-to-text ثم نموذج لغوي ثم text-to-speech. تقول الشركة إنها تعالج الصوت الخام أولا عبر طبقة خاصة باسم Dynamic Config Generator، تقوم بتصفية الإقرارات غير المهمة، واكتشاف التوقفات السياقية، وتحديد كلمات الحشو الخاصة باللغة قبل إرسال الإشارات المفيدة إلى المراحل التالية.

تحافظ المنصة أيضا على خصائص صوتية مثل النبرة، والسرعة، والمقاطعات، وسياق المحادثة. وصمم Audio Regenerative Model لإعادة بناء السياق أثناء المقاطعات بدلا من إعادة بدء التفاعل. وتقول الشركة إن هذه البنية موجهة لمكالمات تحدث في المدن الصغيرة، ومراكز اللوجستيات، والمستودعات، ومتاجر التجزئة، حيث تختلف اللهجات والضوضاء الخلفية كثيرا.

يمثل التعامل مع تعدد اللغات قيدا أساسيا آخر. تنتقل Hunar.AI بين مزودين منهم ElevenLabs وCartesia حسب أداء اللغة الإقليمية، مع استخدامها نماذج من Google وOpenAI وتجربتها نماذج مفتوحة المصدر مدربة على بيانات محادثات القوى العاملة الخاصة بها.

التسعير يتبع سير العمل لا استخدام AI الخام

تقدم Hunar.AI المنتج كمنصة عمليات قوى عاملة مستقلة، لا كواجهة صوتية عامة. تستطيع الشركات إنشاء وكلاء HR عبر تحديد سير العمل، ووصف الوظائف، وقواعد المعرفة، بينما يمكن للنشر المؤسسي أن يفحص المرشحين، ويجري التقييمات، ويحدد المقابلات بتدخل بشري محدود.

تعمل الشركة الناشئة عبر six major sectors. وتسهم quick commerce بأكبر حصة من أحجام المكالمات، لكن الشركة تقول إن الإيرادات أكثر توازنا عبر القطاعات. ويرتبط التسعير بالوظائف: عادة ما تكون مكالمات الفحص بين ₹15 و₹20، بينما قد تتراوح أعمال التقييم أو التأهيل بين ₹75 و₹100.

تقول Hunar.AI إنها تعمل حاليا عند إيرادات سنوية متكررة بين $3 Mn و$4 Mn. وقد جمعت تمويل pre-seed وseed من مستثمرين هنود من tier-one لكنها لم تكشف التفاصيل علنا، وهي بصدد إغلاق جولة تمويل أخرى تعتزم إعلانها لاحقا.

الاختبار التالي هو عمق الانتشار المؤسسي

ينقسم عمل الشركة القريب بين تعميق الانتشار المؤسسي وتطوير النماذج. فهي تخزن ملايين الدقائق من تفاعلات القوى العاملة متعددة اللغات كل شهر، وقد يساعدها ذلك على تقليل الاعتماد على نماذج الاستدلال الخارجية إذا أصبحت النماذج المتخصصة لتواصل العمالة الميدانية في الهند موثوقة بما يكفي.

نقطة الفحص العملية هي ما إذا كانت Hunar.AI تستطيع تحويل حجم المكالمات إلى عمليات نشر مؤسسية دائمة. إثباتها اليوم يتركز في العملاء المذكورين، وحجم المكالمات اليومي، وانتشار القطاعات، وتسعير سير العمل؛ أما جولة التمويل التالية المعلنة فستختبر كيف يقيم المستثمرون تلك البيانات التشغيلية.