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12 घंटा
ग्राहक हमेशा सही होता है। यही वह मंत्र है जो पूरी ग्राहक सेवा दुनिया को दिशा देता है। ग्राहकों को खुश रखना जब आपका मुख्य कार्य हो, तो यह काम निश्चित रूप से संतोषजनक होता है। लेकिन जब ग्राहकों की प्राथमिकताएँ और अपेक्षाएँ बिना किसी पूर्व संकेत के अचानक बदल जाएँ, तो यह बोझिल भी हो सकता है। ग्राहक सेवा में AI इस स्थिति में मदद कर सकता है।
COVID-19 के प्रकोप के बाद से परिदृश्य बदलता दिखा है। अकेले अमेरिका में, Gallup के अनुमान के अनुसार, 56% नियोक्ताओं ने बताया कि महामारी के बाद से ग्राहक अपेक्षाओं में बदलाव आया है। खासकर, उन्होंने उपभोक्ता व्यवहार में दो बदलावों का उल्लेख किया: ग्राहक अधिक माँग करने लगे हैं और उच्च स्तरीय सेवा की अपेक्षा रखते हैं, और अब ग्राहक आभासी/दूरस्थ सेवा के लिए भी अधिक अपेक्षाएँ रखते हैं।
स्रोत: Gallup
ऐसे परिदृश्य में, ग्राहक सेवा पेशेवर चौबीसों घंटे मेहनत कर रहे हैं ताकि ऐसे ग्राहकों की मांगों को पूरा कर सकें जो बेहतर और तेज़ सेवा चाहते हैं।
लेकिन एक अच्छी खबर भी है: जेनरेटिव AI। ChatGPT, Google Gemini जैसे टूल्स और सैकड़ों जेनरेटिव AI मॉडल्स के उभार के साथ, कंपनियाँ और सरकारें अपनी ग्राहक सेवा रणनीतियों को बेहतर बनाते हुए परिचालन लागत घटाने के नवीन तरीके खोज रही हैं।
इस लेख में, हम विश्लेषण करेंगे कि AI ग्राहक सेवा को कैसे प्रभावित कर रहा है। हम ग्राहक सेवा में AI के उपयोग के लाभों, ऐसे प्रभावी उपयोग मामलों पर चर्चा करेंगे जहाँ AI ग्राहक अपेक्षाएँ पूरी करने में बड़ा फ़र्क ला सकता है, और संभावित भविष्य की प्रवृत्तियों पर भी नज़र डालेंगे।
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ग्राहक सेवा में AI क्या है?
ग्राहक सेवा में AI के कई उपयोग हैं, पर उनका मूल उद्देश्य एक ही है: जब भी ग्राहक को आवश्यकता हो, तुरंत, 24/7 उच्च-गुणवत्ता वाला समर्थन प्रदान करना।
AI व्यवसायों को कम लागत पर अधिक ग्राहकों की सेवा करने की क्षमता बढ़ाने का एक प्रभावी और कुशल तरीका देता है। मानवीय क्षमताओं की नकल और वृद्धि करके, AI-संचालित चैटबॉट्स जानकारी एकत्र और क्रॉस-रेफरेंस कर सकते हैं ताकि विशिष्ट ग्राहक समस्याओं के जवाब और समाधान विकसित किए जा सकें।
यदि स्मार्ट सपोर्ट किसी जटिल ग्राहक प्रश्न का उत्तर नहीं दे पाता, तब भी प्रणाली समस्या के इतिहास का रिकॉर्ड रख सकती है और आवश्यक जानकारी कंपनी के एजेंट तक भेज सकती है—इसे चैटबॉट-से-मानव हैंडऑफ़ कहते हैं। जब कर्मचारी ग्राहक तक पहुँचता है, तो उसे पहले से ही ग्राहक की पूरी यात्रा की समझ होती है और वह अधिक निजी और सीधे तरीके से सेवा दे सकता है।
अपना कमाल दिखाने के लिए, चैटबॉट्स कई प्रमुख AI तकनीकों और तरीकों पर निर्भर करते हैं, जिनमें मशीन लर्निंग, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP), और जेनरेटिव AI शामिल हैं—जो सबसे उन्नत चैटबॉट्स का आधार है।
ग्राहक सेवा में AI के लाभ
ग्राहक सेवा में AI के उपयोग लगभग असीमित हैं, और कई लाभ सामने आ रहे हैं। नीचे ग्राहक सेवा में AI के प्रमुख लाभों की सूची दी गई है।
दक्षता और गति में सुधार
ग्राहक सेवा में स्केल मायने रखता है। यदि आप कम ग्राहकों वाली एक छोटी कंपनी हैं, तो आप उनकी माँगें स्वयं पूरी कर सकते हैं। लेकिन जैसे ही ग्राहकों की संख्या बढ़ती है, ग्राहक सेवा जल्दी ही नियंत्रण से बाहर हो सकती है।
यहीं AI काम आता है। यह कुछ ही सेकंड में कई ग्राहकों की समस्याओं का स्वतः समाधान कर सकता है, और ये क्षमताएँ दक्षता और गति के लिहाज़ से कंपनियों के लिए बड़ी राहत बनती हैं।
बड़े पैमाने पर निजीकरण
हर ग्राहक अलग होता है। सौभाग्य से, आधुनिक AI-संचालित चैटबॉट्स वर्तमान और पूर्व इंटरैक्शन से सीखकर निजी जवाब दे सकते हैं।
उदाहरण के लिए, जब कोई ग्राहक बातचीत शुरू करता है, तो AI एजेंट कंपनी के डेटाबेस से तुरंत जानकारी निकाल सकता है—जैसे ग्राहक का नाम, स्थान, पसंदीदा भाषा, और पिछले संवादों का रिकॉर्ड। इन आँकड़ों के साथ, चैटबॉट्स तुरंत निजी सेवा दे सकते हैं, चाहे ग्राहक कोई भी हो और उसकी आवश्यकता का स्वरूप कुछ भी हो।
24/7 ग्राहक सहायता
मानवों के उलट, AI न तो खाता है, न पीता है, न सोता है। इसका मतलब है कि AI-संचालित चैटबॉट्स चौबीसों घंटे ग्राहक सहायता दे सकते हैं। जब आपके ग्राहक कार्य समय के बाहर प्रश्न करते हैं, तो आपका AI सहायक सामान्य प्रश्नों को संभाल सकता है और जटिल मामलों पर जानकारी एकत्र कर सकता है। इससे आपके एजेंट्स का बोझ कम होता है और ग्राहकों से बातचीत के समय उन्हें बढ़त मिलती है।
लागत में कमी और स्केलेबिलिटी
ग्राहक सेवा टीमें लगातार दक्षता बढ़ाने और संचालन को परिष्कृत करने के उपाय खोजती रहती हैं। नियमित कार्यों को स्वचालित करके AI इन लक्ष्यों को पूरा करने में अहम भूमिका निभा सकता है, जिससे मानव एजेंट अधिक जटिल और सार्थक बातचीत पर ध्यान दे सकें। यह तरीका न केवल परिचालन लागत घटाता है बल्कि सेवा की गुणवत्ता भी उच्च बनाए रखता है, जिससे टीम और ग्राहक—दोनों के अनुभव बेहतर होते हैं।
ग्राहक सेवा में AI के उदाहरण
हमने देखा कि AI टीमों, संगठनों और व्यक्तियों को कैसे लाभ पहुँचा सकता है। अब देखते हैं कि आप अपने व्यवसाय में ग्राहक सेवा में AI को कैसे लागू कर सकते हैं।
चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट्स
चैटबॉट्स शायद ग्राहक सेवा के सबसे लोकप्रिय और दिखने वाले अनुप्रयोग हैं। चैटबॉट एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो अंतिम उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत का अनुकरण करता है। यह अक्सर इनपुट समझने के लिए NLP और प्रतिक्रियाएँ स्वचालित करने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग करता है।
बैंकिंग और बीमा से लेकर मार्केटिंग और हेल्थकेयर तक विभिन्न क्षेत्रों की कंपनियाँ Zendesk या Intercom जैसे चैटबॉट्स तैनात कर रही हैं ताकि ग्राहक प्रश्नों को स्वचालित और सुव्यवस्थित किया जा सके।
AI-संचालित ग्राहक सहायता प्लेटफ़ॉर्म
ग्राहक कंपनियों के लिए सबसे मूल्यवान डेटा स्रोतों में से एक हैं। फिर भी, पारंपरिक रूप से व्यवसाय केवल उस डेटा का सीमित हिस्सा ही जुटा और उपयोग कर पाए हैं—अधिकतर वह संरचित डेटा जो उन्होंने वेब या सर्वेक्षणों के माध्यम से सीधे प्रदान किया हो।
सौभाग्य से, AI, Internet of Things (IoT), और डेटा रिट्रीवल तकनीकों में हालिया प्रगति कंपनियों को ग्राहक डेटा की पूरी क्षमता का दोहन करने देती है। चाहे फोन वार्तालाप हों, सोशल मीडिया पोस्ट, या स्मार्ट डिवाइसेज़ से इकट्ठा डेटा—यह सब मिलकर LivePerson और Drift जैसे AI-संचालित ग्राहक सहायता प्लेटफ़ॉर्म में प्रोसेस होता है, ताकि मूल्यवान इनसाइट्स खोजे जा सकें और ग्राहक संतुष्टि सुधारी जा सके।
स्वचालित टिकटिंग सिस्टम
टिकटिंग सिस्टम का उद्देश्य ग्राहक समस्याओं को एंड-टू-एंड प्रोसेस, प्राथमिकता देना और प्रबंधित करना होता है। जब कोई ग्राहक प्रश्न दर्ज करता है, तो टिकटिंग सिस्टम एक सपोर्ट टिकट बनाता है जिसे एजेंट द्वारा समस्या हल होने तक ट्रैक किया जा सकता है।
पारंपरिक टिकटिंग सिस्टम से अलग, आधुनिक AI-संचालित टिकटिंग सिस्टम सपोर्ट टिकटों को संगठित और रूट करते हैं, ग्राहक प्रश्नों को प्रोसेस करते हैं, और समस्या के प्रकार तथा तात्कालिकता जैसे कारकों के आधार पर टिकट एस्केलेट करते हैं।
ये नई क्षमताएँ एजेंट्स को मूल्यवान जानकारी भी देती हैं ताकि वे निजी समर्थन सुनिश्चित कर सकें और अपने प्रयासों का प्रभावी समन्वय कर सकें। नतीजतन, कंपनियाँ समाधान और प्रतीक्षा समय घटा सकती हैं और बेहतर ग्राहक सेवा दे सकती हैं।
ग्राहक सेवा में AI का उपयोग कैसे करें
अपनी ग्राहक सेवा प्रक्रियाओं में AI अपनाने के स्पष्ट लाभ हैं। हालाँकि, यह समझना ज़रूरी है कि हर मामला अलग होता है, और जो एक कंपनी के लिए कारगर है, वह दूसरी के लिए न हो। यह भी ध्यान रखें कि AI अपनाने में संसाधन, प्रतिभा और समय का उल्लेखनीय निवेश लगता है।
नीचे वे चरण दिए गए हैं जिन्हें अपनाकर आप AI का सफल एकीकरण सुनिश्चित कर सकते हैं।
स्वचालन के प्रमुख क्षेत्रों की पहचान करें
आधुनिक AI टूल्स संभावित तौर पर व्यापक अनुप्रयोगों में काम आ सकते हैं, फिर भी सच यह है कि अधिकतर AI अनुप्रयोग विशिष्ट उपयोग मामलों में ही सर्वश्रेष्ठ कार्य करते हैं। इसलिए, एक अच्छा शुरुआती कदम यह है कि आप अपनी ग्राहक सेवा वर्कफ़्लो में खास अ-दक्षताओं और दोहराव वाले कार्यों की पहचान करें, जहाँ AI का कार्यान्वयन फ़र्क ला सकता है।
उचित AI टूल्स का चयन
एक बार सुधार के क्षेत्रों की पहचान हो जाए, तो विभिन्न AI टूल्स आज़माने में समय और धन लगाएँ। इस प्रयोगात्मक चरण का लक्ष्य है कि आपकी टीमें अलग-अलग AI टूल्स से परिचित हों, उनकी विशेषताओं, ताकतों और कमियों को समझें।
AI परिदृश्य तेजी से बदल रहा है, और आपकी कंपनी के लिए सही विकल्प ढूँढना महत्वपूर्ण है।
अपनी टीमों का प्रशिक्षण
ग्राहक सेवा में आप जो भी AI समाधान लागू करना चाहें, उसे साकार आपकी ही टीमें करेंगी। इसलिए प्रक्रिया शुरू करने से पहले अपनी टीम की क्षमताओं, ज़रूरतों और मौजूदा प्रक्रियाओं का ईमानदार आकलन करना अनिवार्य है।
अपनी टीम के वर्तमान कौशल-समूह को समझने से आप प्रशिक्षण कार्यक्रमों को प्रभावी ढंग से अनुकूलित कर सकते हैं। जिन क्षेत्रों में सुधार की आवश्यकता है, उन पर ध्यान केंद्रित करके आप सुनिश्चित करते हैं कि आपका AI प्रशिक्षण प्रासंगिक, लक्षित और प्रभावशाली हो।
अपने डेटा एनालिटिक्स अकादमी पार्टनर, जैसे DataCamp For Business, के साथ सहयोग इस प्रक्रिया को सहज बना सकता है। हमारी विशेषज्ञ टीमें आपकी संस्था की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप मौजूदा लर्निंग ट्रैक्स को अनुकूलित करने या नए तैयार करने में मदद कर सकती हैं और सुनिश्चित कर सकती हैं कि सभी कर्मचारी अपने सीखने के लक्ष्यों पर बने रहें।
चाहे व्यक्तियों के लिए AI की बुनियादी बातें सीखना हो या टीमें AI समाधान लागू करना चाहती हों—सही डेटा और AI कौशल प्रशिक्षण होना अत्यंत महत्वपूर्ण है। डेमो का अनुरोध करने के लिए आज ही हमसे संपर्क करें।
मौजूदा ग्राहक सेवा प्रक्रियाओं के साथ AI का एकीकरण
AI आपकी ग्राहक सेवा प्रक्रियाओं में सुधार के कई अवसर देता है, लेकिन आपको रणनीतिक तौर पर सोचना होगा। इन टूल्स को अपनी दैनिक प्रथाओं में लागू करने में संसाधन और समय लगेगा। इस चरण में, आपको अपनी प्राथमिकताओं, वित्त और मानव संसाधनों के बीच संतुलन साधना होगा।
साथ ही, सफलता को मापने की रणनीति विकसित करना भी महत्वपूर्ण है। दूसरे शब्दों में, आपको कुछ मीट्रिक्स या KPI तय करने होंगे जिनसे अपने निवेश की सफलता मापी जा सके।
ग्राहक सेवा में AI से जुड़ी आँकड़े
ग्राहक सेवा में AI स्थायी रूप से आ चुका है। एक अत्यधिक प्रतिस्पर्धी अर्थव्यवस्था में, जहाँ ग्राहक अपनी प्राथमिकताएँ और ज़रूरतें तेजी से बदलते हैं, AI परिचालन लागत घटाते हुए प्रभावी और उच्च-गुणवत्ता वाली सेवा सुनिश्चित करने का सशक्त साधन है।
HubSpot की 2024 Annual State of Customer Service Report के अनुसार, 84% उत्तरदाताओं का कहना है कि AI टूल्स ग्राहक सेवा अपेक्षाएँ पूरी करने में अहम भूमिका निभाएँगे, और 86% का मानना है कि AI उनकी कंपनी के साथ ग्राहकों के अनुभव को बदल देगा। साथ ही, अनुमान है कि AI चैटबॉट्स ग्राहक समर्थन एजेंट्स के लिए 3 बिलियन कार्य-घंटों तक की बचत कर सकते हैं, जिससे परिचालन लागत में उल्लेखनीय कमी आती है।
और वह भी गुणवत्ता की कुर्बानी दिए बिना—बल्कि उल्टा। जैसा कि HubSpot के SVP ऑफ मार्केटिंग Kieran Flanagan ने सरल शब्दों में कहा:
AI की दुनिया में, सपोर्ट 24/7 लाइव होता है। और समय के साथ अनुभव शायद बेहतर भी हो, क्योंकि AI बॉट एक साथ सारी जानकारी समेट सकता है, जबकि किसी व्यक्तिगत सपोर्ट एजेंट के लिए यह करना बहुत मुश्किल होता है।
Kieran Flanagan, SVP of Marketing at HubSpot
इसी परिप्रेक्ष्य में, यह चौंकाने वाला नहीं है कि Tidio के अनुमानों के अनुसार 2023 में बातचीत-आधारित AI बाज़ार 33 बिलियन डॉलर तक पहुँचने की उम्मीद है।
ग्राहक सेवा में AI का भविष्य
हमने देखा है कि AI में विकास तेज़ी से हो रहे हैं, पर आगे क्या अपेक्षित है?
ग्राहक सेवा में जेनरेटिव AI
2010 के दशक में NLP और डीप लर्निंग के क्षेत्र में तकनीकी प्रगति ने आधुनिक चैटबॉट्स का विकास संभव किया। हालाँकि, इन सहायकों की संवाद क्षमताएँ प्रभावशाली होने के बावजूद, वे नया कंटेंट जनरेट नहीं कर पाते थे।
जेनरेटिव AI के उभार के साथ यह बदल रहा है। ChatGPT और Google Gemini जैसे सशक्त टूल्स चैटबॉट्स को अगले स्तर पर ले जा रहे हैं—उन्हें निजी जवाब बनाने और जटिल प्रश्नों को संभालने में सक्षम बना रहे हैं। हमने तो यह भी देखा है कि Antrhopic की कंप्यूटर यूज़ फ़ंक्शन केवल एक साधारण प्रॉम्प्ट से कंप्यूटर पर कार्य कर रहा है।
ये टूल्स आगे भी बढ़ते और सुधरते रहेंगे, स्वचालन का दायरा बढ़ाएँगे और मानव एजेंट्स को अन्य क्षेत्रों में श्रेष्ठ-स्तरीय ग्राहक सेवा देने के लिए मुक्त करेंगे।
प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स और AI
प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स और AI की बदौलत ग्राहक सेवा लगातार बेहतर होती जाएगी। उदाहरण के लिए, शक्तिशाली मशीन लर्निंग की मदद से अब कोई मॉडल ग्राहक व्यवहार का पूर्वानुमान लगा सकता है और समस्याओं को पहले से ही सुलझा सकता है। प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स पर हमारा अलग लेख पढ़ें।
नैतिक पहलू और चुनौतियाँ
AI तेज़ी से व्यावसायिक पारिस्थितिकी को बदल रहा है। हालाँकि, जैसा कि उभरती तकनीकों के साथ अक्सर होता है—शक्ति के साथ ज़िम्मेदारी भी आती है। जैसा कि रणनीतिक वित्त नेता Glenn Hopper ने इस साक्षात्कार में समझाया:
AI के अपनाव के लिए सबसे बड़े अवरोध अभी डेटा गोपनीयता और सुरक्षा मुद्दे, अनुपालन, और इन जेन AI-संचालित प्रणालियों पर भरोसा हैं।
Glenn Hopper, Strategic Finance Leader
AI की अनूठी क्षमताओं के बावजूद, उन्हें अपनी ग्राहक सेवा वर्कफ़्लो में लागू करने से पहले संभावित जोखिमों और नियामकीय चिंताओं पर विचार करना महत्वपूर्ण है:
- पक्षपात और भेदभाव। पक्षपाती AI मॉडल्स अन्यायपूर्ण निर्णय दे सकते हैं जो अक्सर भेदभाव को बढ़ाते हैं, विशेषकर अल्पसंख्यक समूहों के विरुद्ध।
- गोपनीयता संबंधी मुद्दे। AI मॉडल्स को इंटरनेट से बड़े पैमाने पर, अक्सर अंधाधुंध इकट्ठा किए गए डेटा से प्रशिक्षित किया जाता है। कई मामलों में यह डेटा व्यक्तिगत जानकारी समेटे होता है। इससे डेटा गोपनीयता और सुरक्षा से जुड़े मुद्दे और जोखिम पैदा हो सकते हैं।
- अनुपालन जोखिम। जैसे-जैसे दुनिया भर के देशों में नए डेटा संरक्षण और AI नियम लागू हो रहे हैं, कंपनियों को AI के निष्पक्ष और सुरक्षित उपयोग को सुनिश्चित करने और भारी जुर्मानों से बचने के लिए अनुपालन प्रयास करने होंगे। अनुपालन के भविष्य की एक बेहतरीन मिसाल हाल ही में स्वीकृत EU AI Act है—एक व्यापक विनियमन जो कंपनियों से कड़े नियामकीय उपाय अपनाने की अपेक्षा करता है। इस नवाचारी और महत्वाकांक्षी नियम के बारे में जानने और अनुपालन में बने रहने के लिए हमारा EU AI Act Fundamentals Skill Track देखें।
निष्कर्ष
AI यहाँ टिकने के लिए आया है, ग्राहक सेवा को बेहतर बनाने की व्यापक संभावनाएँ खोलते हुए। दाँव ऊँचे हैं, लेकिन जो कंपनियाँ AI को अपने वर्कफ़्लो में सफलतापूर्वक लागू करेंगी, वे प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करेंगी जो पूरे व्यावसायिक परिदृश्य को बदल सकती है।
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ग्राहक सेवा में AI से जुड़े सामान्य प्रश्न
AI ग्राहक अनुभव को कैसे प्रभावित कर रहा है?
AI व्यवसायों को कम लागत पर अधिक ग्राहकों की सेवा करने की क्षमता बढ़ाने का एक प्रभावी और कुशल तरीका देता है। मानवीय क्षमताओं की नकल करने और उन्हें और भी आगे बढ़ाने के माध्यम से, AI-संचालित चैटबॉट्स विशिष्ट ग्राहक समस्याओं के लिए जवाब और समाधान विकसित करने हेतु जानकारी एकत्र कर सकते हैं और क्रॉस-रेफरेंस कर सकते हैं।
ग्राहक अनुभव में AI के क्या लाभ हैं?
ग्राहक सेवा में AI के प्रमुख लाभों में दक्षता और परिचालन लागत में कमी, बड़े पैमाने पर निजीकरण, और 24/7 समर्थन शामिल हैं।
ग्राहक सेवाओं में जेनरेटिव AI की क्या भूमिका है?
जेनरेटिव AI ग्राहक सेवा चैटबॉट्स की नई लहर को शक्ति दे रहा है। जेनरेटिव AI सामान्य प्रश्नों के सटीक उत्तर तैयार करने, पूर्व शिकायतों और उनके समाधानों के सार प्रस्तुत करने जिन्हें एजेंट बातचीत में उपयोग कर सकें, और उत्पाद अनुशंसाएँ जनरेट करने में मदद करता है।
AI भविष्य में ग्राहक सेवाओं को कैसे प्रभावित करेगा?
जैसे-जैसे जेनरेटिव AI हमारी ज़िंदगी में सर्वव्यापी होता जाएगा, हम विभिन्न क्षेत्रों की कंपनियों से समग्र ग्राहक सेवाओं में सुधार की अपेक्षा कर सकते हैं।
ग्राहक सेवा में AI लागू करने की मुख्य चुनौतियाँ क्या हैं?
AI लागू करने की मुख्य तकनीकी चुनौतियाँ एकीकरण संबंधी समस्याओं और कुशल कर्मियों की कमी से जुड़ी हैं। साथ ही, AI के उपयोग की नैतिक चुनौतियों—जैसे संभावित पक्षपात और भेदभाव, गोपनीयता संबंधी मुद्दे, और अनुपालन जोखिम—पर विचार करना भी महत्वपूर्ण है।
मैं एक स्वतंत्र डेटा विश्लेषक हूँ और दुनिया भर की कंपनियों व संगठनों के साथ डेटा साइंस परियोजनाओं पर सहयोग करता/करती हूँ। मैं 2+ वर्षों के अनुभव वाला/वाली डेटा साइंस प्रशिक्षक भी हूँ। मैं नियमित रूप से अंग्रेज़ी और स्पेनिश में डेटा साइंस से संबंधित लेख लिखता/लिखती हूँ, जिनमें से कुछ DataCamp, Towards Data Science और Analytics Vidhya जैसी स्थापित वेबसाइटों पर प्रकाशित हुए हैं। राजनीतिक विज्ञान और क़ानून की पृष्ठभूमि वाले/वाली डेटा वैज्ञानिक के रूप में, मेरा लक्ष्य लोक नीति, क़ानून और प्रौद्योगिकी के संगम पर काम करना है—विचारों की शक्ति का उपयोग करके ऐसे अभिनव समाधान और कथाएँ विकसित करना जो हमें तात्कालिक चुनौतियों, विशेषकर जलवायु संकट, से निपटने में मदद कर सकें। मैं स्वयं-अध्येता, सतत सीखने वाला/वाली और बहुविषयक दृष्टिकोण का प्रबल समर्थक/समर्थक हूँ। नई चीज़ें सीखने में कभी देर नहीं होती।