अल्फ्रेड वॉल्फ़ोर्स के पास विकल्प ख़त्म हो रहे थे। उनके Startup, लिसन लैब्स को 100 से अधिक इंजीनियरों को नियुक्त करने की आवश्यकता थी, लेकिन मार्क जुकरबर्ग के 100 मिलियन डॉलर के ऑफर के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करना असंभव लग रहा था। इसलिए उन्होंने 5,000 डॉलर खर्च किए - जो उनके मार्केटिंग बजट का पांचवां हिस्सा था - सैन फ्रांसिस्को में एक बिलबोर्ड पर, जिसमें कुछ अस्पष्ट जैसा दिख रहा था: यादृच्छिक संख्याओं के पांच तार।

ये नंबर वास्तव में AI टोकन थे। डिकोड करने के बाद, उन्होंने एक कोडिंग चुनौती का नेतृत्व किया: बर्गहेन में एक डिजिटल बाउंसर के रूप में कार्य करने के लिए एक एल्गोरिदम का निर्माण, बर्लिन नाइट क्लब जो दरवाजे पर लगभग सभी को अस्वीकार करने के लिए प्रसिद्ध है। कुछ ही दिनों में हजारों लोगों ने इस पहेली को हल करने का प्रयास किया। 430 ने इसे क्रैक किया। कुछ को काम पर रखा गया। विजेता ने बर्लिन के लिए उड़ान भरी, सभी खर्चों का भुगतान किया गया।

उस अपरंपरागत दृष्टिकोण ने अब सीरीज बी फंडिंग में $69 मिलियन को आकर्षित किया है, जिसका नेतृत्व रिबिट कैपिटल ने किया है, जिसमें इवांटिक और मौजूदा निवेशक सिकोइया कैपिटल, कन्विक्शन और पीयर वीसी की भागीदारी है। इस राउंड में लिसन लैब्स का मूल्य $500 मिलियन है और इसकी कुल पूंजी $100 मिलियन हो गई है। लॉन्च के बाद से नौ महीनों में, कंपनी ने वार्षिक राजस्व 15 गुना बढ़ाकर आठ अंक कर लिया है और दस लाख से अधिक AI-संचालित साक्षात्कार आयोजित किए हैं।

वेंचरबीट के साथ एक साक्षात्कार में वॉल्फ़ोर्स ने कहा, "जब आप ग्राहकों के प्रति जुनूनी होते हैं, तो बाकी सब कुछ आपके पीछे आ जाता है।" "सुनने का उपयोग करने वाली टीमें ग्राहक को मार्केटिंग से लेकर उत्पाद तक हर निर्णय में शामिल करती हैं, और जब ग्राहक खुश होता है, तो हर कोई खुश होता है।"

लिसन का AI शोधकर्ता प्रतिभागियों को ढूंढता है, गहन साक्षात्कार आयोजित करता है, और हफ्तों में नहीं बल्कि घंटों में कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म मात्रात्मक सर्वेक्षणों के बीच पारंपरिक विकल्प को प्रतिस्थापित करता है - जो सांख्यिकीय सटीकता प्रदान करते हैं लेकिन बारीकियों को याद करते हैं - और गुणात्मक साक्षात्कार, जो गहराई प्रदान करते हैं लेकिन स्केल नहीं कर सकते।

वॉल्फ़ोर्स ने मौजूदा दृष्टिकोणों की सीमा को समझाया: "अनिवार्य रूप से सर्वेक्षण आपको झूठी सटीकता देते हैं क्योंकि लोग अंततः एक ही प्रश्न का उत्तर देते हैं... आप आउटलेयर नहीं प्राप्त कर सकते हैं। लोग वास्तव में सर्वेक्षणों पर ईमानदार नहीं हैं।" वैकल्पिक, एक-पर-एक मानव साक्षात्कार, "आपको बहुत गहराई देता है। आप अनुवर्ती प्रश्न पूछ सकते हैं। आप दोबारा जांच कर सकते हैं कि क्या वे वास्तव में जानते हैं कि वे किस बारे में बात कर रहे हैं। और समस्या यह है कि आप इसे माप नहीं सकते।"

प्लेटफ़ॉर्म चार चरणों में काम करता है: उपयोगकर्ता AI सहायता के साथ एक अध्ययन बनाते हैं, 30 मिलियन लोगों के वैश्विक नेटवर्क से प्रतिभागियों को सुनते हैं, एक AI मॉडरेटर अनुवर्ती प्रश्नों के साथ गहन साक्षात्कार आयोजित करता है, और परिणाम प्रमुख विषयों, हाइलाइट रीलों और स्लाइड डेक सहित कार्यकारी-तैयार रिपोर्ट में पैक किए जाते हैं।

लिसन के दृष्टिकोण को जो अलग करता है, वह बहुविकल्पीय रूपों के बजाय ओपन-एंडेड वीडियो वार्तालापों का उपयोग है। "एक सर्वेक्षण में, आप अनुमान लगा सकते हैं कि आपको क्या उत्तर देना चाहिए, और आपके पास चार विकल्प हैं," वाह्लफोर्स ने कहा। "ओह, वे शायद चाहते हैं कि मैं उच्च आय वाली खरीदारी करूं। मुझे उस बटन पर क्लिक करने दें, बजाय एक खुली प्रतिक्रिया के। यह और अधिक ईमानदारी उत्पन्न करता है।"

लिसन अपने 30 मिलियन लोगों के वैश्विक नेटवर्क में सही प्रतिभागियों को ढूंढता है और उन्हें योग्य बनाता है। लेकिन उस पैनल के निर्माण के लिए उस चीज़ का सामना करना आवश्यक था जिसे वॉल्फ़ोर्स ने "सबसे चौंकाने वाली चीजों में से एक जो हमने इस उद्योग में प्रवेश करते समय सीखा है" कहा था - बड़े पैमाने पर धोखाधड़ी।

"अनिवार्य रूप से, इसमें एक वित्तीय लेनदेन शामिल है, जिसका मतलब है कि बुरे खिलाड़ी होंगे," उन्होंने समझाया। "हमारे पास वास्तव में कुछ सबसे बड़ी कंपनियां थीं, उनमें से कुछ के पास अरबों का राजस्व है, उन्होंने हमें ऐसे लोगों को भेजा जो उद्यम खरीदार होने का दावा करते हुए हमारे प्लेटफॉर्म पर आए और हमारे सिस्टम ने तुरंत पता लगा लिया, जैसे धोखाधड़ी, धोखाधड़ी, धोखाधड़ी, धोखाधड़ी, धोखाधड़ी।"

कंपनी ने एक "क्वालिटी गार्ड" बनाया है जो पहचान को सत्यापित करने के लिए वीडियो प्रतिक्रियाओं के साथ लिंक्डइन प्रोफाइल को क्रॉस-रेफरेंस करता है, प्रतिभागियों द्वारा सवालों के जवाब देने के तरीके में स्थिरता की जांच करता है, और संदिग्ध पैटर्न को चिह्नित करता है। वॉल्फ़ोर्स के अनुसार, परिणाम: "लोग तीन गुना अधिक बात करते हैं। जब वे राजनीति और मानसिक स्वास्थ्य जैसे संवेदनशील विषयों पर बात करते हैं तो वे अधिक ईमानदार होते हैं।"

लिसन का उपयोग करने वाली एक ऑनलाइन शिक्षा कंपनी एमेरिटस ने बताया कि लगभग 20% सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएँ पहले धोखाधड़ी या निम्न-गुणवत्ता वाली श्रेणी में आती थीं। लिसन के साथ, उन्होंने इसे लगभग शून्य कर दिया। एमेरिटस में कस्टमर इनसाइट्स के सहायक प्रबंधक गैब्रिएली टिबुरी ने कहा, "धोखाधड़ी या अस्पष्ट जानकारी के कारण हमें किसी भी प्रतिक्रिया को बदलना नहीं पड़ा।"

गति का लाभ लिसन की पिच के लिए केंद्रीय साबित हुआ है। Microsoft में पारंपरिक ग्राहक अनुसंधान को अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में चार से छह सप्ताह लग सकते हैं। माइक्रोसॉफ्ट के वरिष्ठ अनुसंधान प्रबंधक रोमानी पटेल ने कहा, "जब तक हम उन तक पहुंचते हैं, या तो निर्णय हो चुका होता है या हम वास्तव में इसे प्रभावित करने का अवसर खो देते हैं।"

लिसन के साथ, Microsoft अब कुछ दिनों में और कई मामलों में, घंटों के भीतर जानकारी प्राप्त कर सकता है।

प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही कई हाई-प्रोफ़ाइल पहलों को संचालित कर चुका है। माइक्रोसॉफ्ट ने अपनी 50वीं वर्षगांठ समारोह के लिए वैश्विक ग्राहक कहानियां एकत्र करने के लिए लिसन लैब्स का उपयोग किया। पटेल ने कहा, "हम चाहते थे कि उपयोगकर्ता साझा करें कि कैसे कोपायलट उन्हें अपना सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने के लिए सशक्त बना रहा है," और हम एक दिन के भीतर उन उपयोगकर्ता वीडियो कहानियों को एकत्र करने में सक्षम थे। परंपरागत रूप से, उस तरह के काम में छह से आठ सप्ताह लगते थे।

ओक्लाहोमा स्थित ड्रिंकवेयर कंपनी सिंपल मॉडर्न ने एक नई उत्पाद अवधारणा का परीक्षण करने के लिए लिसन का उपयोग किया। इस प्रक्रिया में प्रश्न लिखने में लगभग एक घंटा, अध्ययन शुरू करने में एक घंटा और देश भर के 120 लोगों से प्रतिक्रिया प्राप्त करने में 2.5 घंटे का समय लगा। "हम 'क्या हमें भी यह उत्पाद लेना चाहिए?' से आगे बढ़े। 'हमें इसे कैसे लॉन्च करना चाहिए?'' कंपनी के मुख्य विपणन अधिकारी क्रिस हॉयल ने कहा।

चब्बीज़, शॉर्ट्स ब्रांड, ने बच्चों के साथ पारंपरिक फोकस समूहों की शेड्यूलिंग चुनौतियों को दूर करने के लिए लिसन का उपयोग करके युवा अनुसंधान भागीदारी में 24 गुना वृद्धि हासिल की - 5 से 120 प्रतिभागियों तक बढ़ गई। इनसाइट्स एंड इनोवेशन के निदेशक लॉरेन नेविल ने बताया, "वहां स्कूल, खेल, रात्रिभोज और होमवर्क है।" "मुझे उनसे सुनने का एक तरीका ढूंढना था जो उनके शेड्यूल में फिट हो।"

कंपनी ने AI साक्षात्कारों के माध्यम से उत्पाद संबंधी उन समस्याओं का भी पता लगाया, जिनका अन्यथा पता नहीं चल पाता। वॉल्फ़ोर्स ने वर्णन किया कि कैसे AI ने "बातचीत के माध्यम से महसूस किया कि बच्चों की छोटी लाइन के साथ कुछ मुद्दे थे, और उन्होंने सैकड़ों बच्चों का साक्षात्कार लेने का फैसला किया। और मैं समझता हूं कि शॉर्ट्स के लाइनर में कुछ मुद्दे थे और जिन लोगों का साक्षात्कार लिया गया था, उनके अनुसार वे खरोंच, उद्धरण, अनउद्धरण जैसे थे।" पुन: डिज़ाइन किया गया उत्पाद "एक ब्लॉकबस्टर हिट" बन गया।

लिसन लैब्स एक विशाल लेकिन खंडित बाज़ार में प्रवेश कर रही है। वॉल्फ़ोर्स ने आंद्रेसेन होरोविट्ज़ के शोध का हवाला देते हुए अनुमान लगाया कि बाजार अनुसंधान उद्योग सालाना लगभग $140 बिलियन का है, जो विरासत खिलाड़ियों से भरा हुआ है - कुछ के पास एक अरब डॉलर से अधिक राजस्व है - उनका मानना ​​है कि वे विघटन के प्रति संवेदनशील हैं।

"कई मौजूदा बजट लाइनें हैं जिन्हें हम बदल रहे हैं," वॉल्फ़ोर्स ने कहा। "हम उन्हें इसलिए बदल रहे हैं, क्योंकि एक तो वे बहुत महंगे हैं। दूसरा, वे सर्वेक्षण या साक्षात्कार के बीच चयन करने के इस पुराने प्रतिमान में फंस गए हैं, और उन्हें काम करने में महीनों लग जाते हैं।"

लेकिन अधिक दिलचस्प बात यह हो सकती है कि AI-संचालित अनुसंधान न केवल मौजूदा खर्च को प्रतिस्थापित करता है - बल्कि यह नई मांग भी पैदा करता है। वॉल्फ़ोर्स ने जेवन्स विरोधाभास का आह्वान किया, एक आर्थिक सिद्धांत जो तब होता है जब तकनीकी प्रगति किसी संसाधन को उपयोग करने के लिए अधिक कुशल बनाती है, लेकिन बढ़ी हुई दक्षता से खपत में कमी के बजाय समग्र खपत में वृद्धि होती है।

"मैंने जो देखा है वह यह है कि जैसे-जैसे कोई चीज़ सस्ती होती जाती है, आपको इसकी कम आवश्यकता नहीं होती है। आप इसे और अधिक चाहते हैं," वॉल्फ़ोर्स ने समझाया। "ग्राहक की समझ की अनंत मांग है। इसलिए टीम के शोधकर्ता परिमाण के क्रम में अधिक शोध कर सकते हैं, और अन्य लोग भी जो पहले शोधकर्ता नहीं थे, अब अपने काम के हिस्से के रूप में ऐसा कर सकते हैं।"

लिसन लैब्स की उत्पत्ति एक उपभोक्ता ऐप से हुई है जिसे वाह्लफोर्स और उनके सह-संस्थापक ने हार्वर्ड में मिलने के बाद बनाया था। वॉल्फ़ोर्स ने याद करते हुए कहा, "हमने यह उपभोक्ता ऐप बनाया जिसे एक दिन में 20,000 डाउनलोड मिले।" "हमारे पास ये सभी उपयोगकर्ता थे, और हम सोच रहे थे कि, ठीक है, हम उन्हें बेहतर तरीके से जानने के लिए क्या कर सकते हैं? और हमने यह प्रोटोटाइप बनाया कि लिसन आज क्या है।"

संस्थापक टीम एक असामान्य वंशावली लाती है। Wahlforss के सह-संस्थापक "जर्मनी में प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग में राष्ट्रीय चैंपियन थे, और उन्होंने टेस्ला ऑटोपायलट में काम किया था।" कंपनी का दावा है कि उसकी इंजीनियरिंग टीम के 30% लोग सूचना विज्ञान में अंतर्राष्ट्रीय ओलंपियाड के पदक विजेता हैं - वही प्रतियोगिता जिसने AI कोडिंग Startup, कॉग्निशन के संस्थापकों को तैयार किया।

वॉह्लफोर्स के अनुसार, बर्गहेन बिलबोर्ड स्टंट ने सोशल मीडिया पर लगभग 5 मिलियन व्यूज उत्पन्न किए। यह खाड़ी क्षेत्र में प्रतिभा युद्ध की तीव्रता को दर्शाता है।

"हमें ये चीजें करनी पड़ीं क्योंकि हमारे कुछ शुरुआती कर्मचारी, हमारे पास काम करने योग्य शौचालय होने से पहले ही कंपनी में शामिल हो गए थे," उन्होंने कहा। "लेकिन अब हमने उस स्थिति को ठीक कर लिया है।"

कंपनी 2024 में 5 से 40 कर्मचारियों तक बढ़ी और इस साल 150 तक पहुंचने की योजना है। यह मार्केटिंग, विकास और संचालन में गैर-इंजीनियरिंग भूमिकाओं के लिए इंजीनियरों को काम पर रखता है - शर्त यह है कि AI युग में, तकनीकी प्रवाह हर जगह मायने रखता है।

Wahlforss ने एक महत्वाकांक्षी उत्पाद रोडमैप की रूपरेखा तैयार की जो अधिक सट्टा क्षेत्र में प्रवेश करता है। कंपनी "आपके ग्राहकों को अनुकरण करने की क्षमता का निर्माण कर रही है, ताकि आप उन सभी साक्षात्कारों को ले सकें जो हमने किए हैं, और फिर उसके आधार पर एक्सट्रपलेशन कर सकते हैं और सिंथेटिक उपयोगकर्ता या सिम्युलेटेड उपयोगकर्ता आवाज बना सकते हैं।"

सिमुलेशन से परे, लिसन का लक्ष्य अनुसंधान निष्कर्षों के आधार पर स्वचालित कार्रवाई को सक्षम करना है। "क्या आप न केवल सिफ़ारिशें कर सकते हैं, बल्कि कोड में चीज़ों को बदलने या कुछ ग्राहक मंथन के लिए स्पॉन एजेंट भी बना सकते हैं? क्या आप उन्हें छूट दे सकते हैं और उन्हें वापस लाने का प्रयास कर सकते हैं?"

वाल्फ़ोर्स ने नैतिक निहितार्थों को स्वीकार किया। "जाहिर तौर पर, जैसा कि आपने कहा, वहां कई तरह की नैतिक चिंताएं हैं। कुल मिलाकर, स्वचालित निर्णय लेना खराब हो सकता है, लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए हमारे पास पर्याप्त रेलिंग होगी कि कंपनियां हमेशा लूप में रहें।"

कंपनी पहले से ही संवेदनशील डेटा को सावधानी से संभालती है। वॉल्फ़ोर्स ने कहा, "हम किसी भी डेटा पर प्रशिक्षण नहीं लेते हैं।" "हम किसी भी संवेदनशील पीआईआई को भी स्वचालित रूप से खंगालेंगे ताकि मॉडल उसका पता लगा सके। और कई बार, उदाहरण के लिए, आप निवेशकों के साथ काम करते हैं, जहां यदि आप गलती से किसी ऐसी चीज का उल्लेख करते हैं जो भौतिक, गैर-सार्वजनिक जानकारी हो सकती है, तो AI वास्तव में उसका पता लगा सकता है और उस जैसी किसी भी जानकारी को हटा सकता है।"

शायद लिसन मॉडल का सबसे उत्तेजक निहितार्थ यह है कि यह उत्पाद विकास को कैसे नया आकार दे सकता है। Wahlforss ने एक ग्राहक का वर्णन किया - एक ऑस्ट्रेलियाई Startup - जिसने निरंतर फीडबैक लूप को अपनाया है।

"वे ऑस्ट्रेलिया में स्थित हैं, इसलिए वे दिन के दौरान कोडिंग कर रहे हैं, और फिर अपनी रात में, वे अमेरिकी दर्शकों के साथ एक लिसन अध्ययन जारी कर रहे हैं। लिसन ने दिन के दौरान जो कुछ भी बनाया है उसे मान्य करता है, और उन्हें उस पर फीडबैक मिलता है। फिर वे उस फीडबैक को सीधे क्लाउड कोड जैसे कोडिंग टूल में प्लग कर सकते हैं और पुनरावृत्त कर सकते हैं।"

यह दृष्टिकोण वाई कॉम्बिनेटर के प्रसिद्ध कथन - "कोड लिखें, उपयोगकर्ताओं से बात करें" - को एक स्वचालित चक्र में विस्तारित करता है। "कोड लिखना अब स्वचालित हो रहा है। और मुझे लगता है कि उपयोगकर्ताओं से बात करना भी उतना ही अच्छा होगा, और आपके पास इस प्रकार का अनंत लूप होगा जहां आप इस अद्भुत उत्पाद को लगभग स्वायत्त रूप से शिप करना शुरू कर सकते हैं।"

वह दृष्टि साकार होती है या नहीं, यह लिसन के नियंत्रण से परे कारकों पर निर्भर करता है - AI मॉडल का निरंतर सुधार, स्वचालित अनुसंधान पर भरोसा करने की उद्यम की इच्छा, और क्या गति वास्तव में बेहतर उत्पादों के साथ संबंधित है। 2024 एमआईटी के एक अध्ययन में पाया गया कि 95% AI पायलट उत्पादन में जाने में विफल रहते हैं, एक आँकड़ा वॉल्फ़ोर्स ने इस कारण के रूप में उद्धृत किया है कि वह डेमो से अधिक गुणवत्ता पर जोर देते हैं।

उन्होंने कहा, ''मुझे लगातार इस बात पर जोर देना पड़ता है कि आइए सुनिश्चित करें कि गुणवत्ता है और विवरण सही हैं।

लेकिन कंपनी की वृद्धि प्रयोग के प्रति भूख का संकेत देती है। माइक्रोसॉफ्ट के पटेल ने कहा कि लिसन ने "अनुसंधान की कठिनता को दूर कर दिया है और मेरे काम में आनंद और खुशी वापस ला दी है।" चब्बीज़ अब अपने संस्थापक पर कंपनी में सभी को एक लॉगिन देने के लिए दबाव डाल रहा है। स्लिंग मनी, एक स्थिर मुद्रा भुगतान Startup, दस मिनट में एक सर्वेक्षण बना सकता है और उसी दिन परिणाम प्राप्त कर सकता है।

स्लिंग मनी के मार्केटिंग मैनेजर अली रोमेरो ने कहा, "यह पूरी तरह से गेम चेंजर है।"

वह जो निर्माण कर रहा है उसके लिए वॉल्फ़ोर्स का एक अलग वाक्यांश है। जब उनसे गति और कठोरता के बीच तनाव के बारे में पूछा गया - लंबे समय से चली आ रही धारणा है कि तेजी से आगे बढ़ने का मतलब है कोनों को काटना - उन्होंने पूर्व गिटहब CEO और लिसन निवेशक नेट फ्रीडमैन का हवाला दिया, जो अपनी वेबसाइट पर वन-लाइनर्स की एक सूची रखते हैं।

उनमें से एक: "धीमा नकली है।"

यह पद्धतिगत सावधानी पर निर्मित उद्योग के लिए एक आक्रामक दावा है। लेकिन लिसन लैब्स शर्त लगा रही है कि AI युग में, जो कंपनियां सबसे तेजी से सुनेंगी वही जीतेंगी। एकमात्र सवाल यह है कि क्या ग्राहक वापस बात करेंगे।