สมมติว่าคุณมีงานทำอยู่ในบริษัทใหญ่และคุณต้องการที่จะรู้ว่าตอนนี้คุณเหลือวันลา vacation อีกเท่าไหร่ หรือว่าคุณต้องการที่จะเพิ่มลูกของคุณเข้าไปในสวัสดิการของคุณ โดยทั่วไปก็มักจะต้องมีการส่งอีเมลหรือโทรหา HR และก็จะต้องรอคำตอบ หรืออาจจะต้องผ่านระบบต่างๆ เพื่อที่จะได้ในสิ่งที่คุณต้องการ สิ่งนี้เอง Leena AI จึงต้องการที่จะเปลี่ยนสิ่งนี้โดยสร้างแชทบอท HR เพื่อตอบคำถามให้กับพนักงานได้อย่างทันทีทันใด
แชทบอท Leena AI นั้นสามารถที่จะเชื่อมต่อกับ Slack หรือ Workplace by Facebook ได้ และพวกเขาได้สร้างและเทรนระบบโดยใช้ข้อมูลในเอกสาร policy ต่างๆ และดึงข้อมูลจากระบบ back-end ที่หลากหลายอย่างเช่น Oracle และ SAP
คุณ Adit Jain ผู้ร่วมก่อตั้ง Leena AI กล่าวว่าบริษัทมีรากฐานมาจากสตาร์ทอัพอีกที่หนึ่งที่ชื่อว่า Chatteron ซึ่งผู้ก่อตั้งเริ่มต้นหลังออกจากมหาวิทยาลัยในอินเดียเมื่อปี 2558 โดยผลิตภัณฑ์นั้นช่วยผู้คนในการสร้างแชทบอทของตัวเองได้ ซึ่งระหว่างที่ได้ทำวิจัยการตลาดนั้น พวกเขาพบว่ามีความต้องการที่เฉพาะเจาะจงในด้าน HR เป็นอย่างมาก ด้วยเหตุนี้พวกเขาจึงเริ่มสร้างระบบ Leena AI ขึ้นมาเมื่อปีก่อนเพื่อเข้าถึงปัญหาความต้องการนี้
ในระหว่างสร้างแชทบอท ทีมได้เคยเรียนรู้จากประสบการณ์ที่ทำ Chatteron มาว่าจะได้ผลดีกว่าหากมุ่งเน้นไปที่หัวข้อเรื่องใดเรื่องหนึ่งเพราะการทำให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้ผลดีขึ้นก็ต่อเมื่อมีการใช้งานที่มากขึ้น “เมื่อคุณสร้างแชทบอทขึ้นมาอันหนึ่ง ในการทำให้มันสามารถมีมูลค่าเพิ่ม (value add) และได้ความแม่นยำอย่างมากนั้น มันจะต้องใช้เวลาและแรงงานจำนวนมาก และสิ่งนี้จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อผ่านการผลิตในแนวตั้ง (verticalization) หรือการควบคุมสายการผลิตในทุกลำดับขั้นตอนนั่นเอง
ยิ่งไปกว่านั้น เพราะเจ้าของมีความรู้ความเข้าใจสิ่งที่ต้องการของงานด้าน HR มา พวกเขาได้เรียนรู้ถึง 80% ของคำถามที่ครอบคลุมหัวข้อที่คล้ายคลึงกัน อย่างเช่นเรื่องวันลาพักร้อน vacation วันลาป่วย หรือรายงานค่าใช้จ่าย เป็นต้น ซึ่งพวกเขายังได้เห็นบริษัทต่างๆ ได้ใช้ระบบหลังบ้านแบบคล้ายๆ กัน ดังนั้นพวกเขาจึงสามารถสร้างการเชื่อมต่อแบบมาตรฐานสำหรับแอปพลิเคชันทั่วไปอย่างเช่น SAP, Oracle และ NetSuite ขึ้นมา
และแน่นอน แม้ว่าผู้คนจะถามในคำถามที่มีลักษณะเดียวกัน หากแต่แต่ละบริษัทก็อาจจะมีการใช้คำศัพท์ (terminology) ที่แตกต่างกันไป หรือคนอาจจะถามคำถามในแบบที่ไม่ปกติขึ้นมา คุณ Jain กล่าวกว่านั่นคือสิ่งที่ต้องนำการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing : NLP) เข้ามาร่วมด้วย โดยระบบสามารถเรียนรู้ความหลากหลายเหล่านี้ได้เมื่อเวลาผ่านไป เช่นเดียวกับที่พวกเขาสร้างฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่เป็นไปได้ของคำถามที่จะเข้ามา
เป้าหมายที่เป็นที่สุดของพวกเขาคือการมีการใช้งานที่แพร่หลายในทุกที่ เพื่อช่วยเชื่อมสะพานกับระบบเดิม (legacy) ในหลายๆ ระบบเพื่อให้สามารถให้คำตอบกับพนักงานที่สอบถามเข้ามาได้อย่างไร้รอยต่อ ซึ่งหากพวกเขาประสบความสำเร็จในเรื่องนี้ก็ถือได้ว่าเป็นบริษัทที่ประสบความสำเร็จอีกบริษัทหนึ่งได้เลย
