"911 में AI का उपयोग?" मानव संसाधन की कमी से जूझ रहे क्षेत्र द्वारा चुना गया 'प्रतीक्षा न कराने' का समाधान: 911 केंद्र द्वारा AI को सौंपी गई जिम्मेदारियाँ और असौंपी गई जिम्मेदारियाँ

"911 में AI का उपयोग?" मानव संसाधन की कमी से जूझ रहे क्षेत्र द्वारा चुना गया 'प्रतीक्षा न कराने' का समाधान: 911 केंद्र द्वारा AI को सौंपी गई जिम्मेदारियाँ और असौंपी गई जिम्मेदारियाँ

2025年08月29日 12:14

"आपातकालीन कॉल को 'इंतजार' नहीं करने वाली AI" - पूरे अमेरिका में 911 केंद्र अब भी AI पर दांव क्यों लगा रहे हैं

27 अगस्त, 2025 (अमेरिकी समय), TechCrunch ने रिपोर्ट किया कि "911 केंद्र गंभीर स्टाफ की कमी के कारण, AI के जरिए कॉल का जवाब देना शुरू कर रहे हैं।" केंद्र में है Y Combinator से उत्पन्न Aurelian। कंपनी ने NEA के नेतृत्व में 14 मिलियन डॉलर की सीरीज A जुटाई है और शोर, पार्किंग उल्लंघन, चोरी की रिपोर्ट जैसी गैर-आपातकालीन कॉल की प्राथमिक प्रतिक्रिया को AI वॉयस एजेंट के जरिए संभालने की व्यवस्था विभिन्न केंद्रों में लागू कर रही है। संस्थापक बताते हैं कि "यदि यह वास्तविक आपातकालीन स्थिति है तो तुरंत मानव ऑपरेटर को स्थानांतरित किया जाएगा।" लागू किए गए स्थानों में शामिल हैं वॉशिंगटन राज्य का स्नोहोमिश काउंटी, टेनेसी का चाटानूगा, मिशिगन का कैलामाज़ू आदि, दर्जनों स्थानों तक।TechCrunch


Aurelian मूल रूप से ब्यूटी सैलून की बुकिंग को स्वचालित करने से पिवट किया गया एक उद्यम है। शुरुआत तब हुई जब एक ग्राहक की शिकायत पर उन्होंने पाया कि "शहर के गैर-आपातकालीन कार्यालय में 45 मिनट तक इंतजार कराया गया," और कई गैर-आपातकालीन कार्यालयों में वही लोग 911 कॉल्स भी संभाल रहे हैं। इस संरचनात्मक समस्या को समझते हुए, उन्होंने गैर-आपातकालीन कॉल की मात्रा को AI के माध्यम से संभालने और वास्तविक आपातकालीन प्रतिक्रिया के लिए मानव संसाधनों को वापस लाने की उलट सोच को अपनाया।TechCrunch


क्यों अब आवश्यक है: क्रोनिक स्टाफ की कमी और बर्नआउट

अमेरिका के 911 केंद्र संरचनात्मक स्टाफ की कमी और उच्च टर्नओवर से लंबे समय से जूझ रहे हैं। 2025 संस्करण "Pulse of 9-1-1" में, "खाली पद" वाले केंद्रों का प्रतिशत 2024 के 82% से 2025 में 74% तक सुधरा है, लेकिन "कर्मचारियों का बर्नआउट" सबसे महत्वपूर्ण मुद्दा बनकर उभरा है।nena.org


इसके अलावा पिछले सर्वेक्षणों में भी **औसत खाली पद दर 25% (2019–2022)** की कठोर वास्तविकता को दर्शाया गया है।1/4 पद भरे नहीं जा रहे स्थिति में, गैर-आपातकालीन प्रश्न केंद्र की क्षमता को आसानी से प्रभावित कर सकते हैं।911.gov


प्रतिस्पर्धा की शुरुआत: Hyper, Prepared, और मौजूदा बड़े खिलाड़ी

इस क्षेत्र में Hyper (2025 में 6.3 मिलियन डॉलर जुटाए) और 2019 में स्थापित Prepared (वॉयस AI जोड़कर) जैसे चुनौती देने वाले भी उभरने लगे हैं। हालांकि **"वास्तविक संचालन में 'हर दिन' कॉल को संभालने वाला केवल Aurelian ही है"** ऐसा दावा निवेशकों से भी आ रहा है।TechCrunchNEA


दूसरी ओर, Carbyne जैसे मौजूदा खिलाड़ी भी AI क्षमताओं का विस्तार कर रहे हैं, लगभग 300 संस्थानों में विस्तार और बड़े फंडिंग के साथ गति पकड़ रहे हैं। बाजार में "सार्वजनिक अनुबंधों की स्थिरता" की पृष्ठभूमि में निवेश धन का प्रवाह हो रहा है।वॉल स्ट्रीट जर्नल


सफलता के संकेत: जमीनी स्तर पर क्या हो रहा है

न्यू ऑरलियन्स के परीक्षण में, AI के जरिए प्राथमिक ट्रायेज में 90 दिनों में 3,500 से अधिक मामलों को संभाला गया, और डुप्लिकेट रिपोर्टिंग में 30% की कमी की गई है। यह मानव ऑपरेटरों द्वारा संभाले जाने वाले मामलों के अनुपात को बढ़ाने की दिशा में प्रभावी है।Carbyne


इसके अलावा, Aurelian का दावा है कि औसतन गैर-आपातकालीन मामलों का लगभग 74% स्वचालित रूप से संसाधित किया जाता है, प्रति ऑपरेटर प्रतिदिन 3 घंटे की बचत होती है, और लगभग 5 मिलियन लोगों की सेवा की जा सकती है, जैसी परिचालन संख्या प्रदान की गई है (कंपनी द्वारा घोषित आंकड़े)।Aurelianमॉर्निंगस्टारInternational Fire & Safety Journal


सोशल मीडिया की प्रतिक्रिया: उम्मीदें और चिंताएं

Reddit पर "सुरक्षा," "मूलभूत सुधार," और "मजाकिया चिंताएं" की चर्चा

Reddit के r/technology पर एक थ्रेड में, **"AI अपरिपक्व है और जिम्मेदारी नहीं ले सकता," "पहले वेतन बढ़ाकर भर्ती करनी चाहिए" जैसी आलोचनाएं और "गैर-आपातकालीन प्राथमिक प्रतिक्रिया के लिए यह प्रभावी है" जैसी समर्थन की बातें सामने आईं। AI द्वारा अनुचित रूटिंग की व्यक्तिगत रिपोर्टें भी साझा की गईं। कुल मिलाकर, "क्या वास्तव में आपातकालीन लोग AI गेट द्वारा अवरुद्ध नहीं होंगे"** की चिंता प्रमुख रही।Reddit


X (पूर्व में Twitter) पर सीमित प्रसार, ध्यान "स्टाफ की कमी के समाधान" पर

 


TechCrunch और स्टार्टअप समुदाय के खातों ने लेख साझा किया, "गंभीर स्टाफ की कमी को पूरा करने के लिए एक यथार्थवादी समाधान" के रूप में फ्रेमिंग प्रमुख रही। दूसरी ओर, विस्तृत परीक्षण या बड़े पैमाने पर चर्चा अभी कम है। प्रारंभिक चरण में विस्तार के साथ, समुदाय की चर्चा भी अब शुरू होने की संभावना है।X (formerly Twitter)


विवाद के बिंदु: लाभ और जोखिम

लाभ

  • प्रतीक्षा समय में कमी: गैर-आपातकालीन मानक प्रश्नों के स्वचालन से लाइन को खाली करना, आपातकालीन कॉल के प्राथमिक संपर्क को तेज करना।TechCrunchAurelian

  • ऑपरेटर का बोझ कम करना: बर्नआउट को कम करना, लंबे समय तक ओवरटाइम की आवृत्ति को कम करने की संभावना।TechCrunchnena.org

  • ऑपरेशन डेटा का स्ट्रीमलाइनिंग: मुख्य बिंदुओं का निष्कर्षण और CAD के लिए सारांश का स्वचालित निर्माण हस्तांतरण की गुणवत्ता को बढ़ाना।Aurelian


जोखिम/चिंताएं

  • फॉल्स नेगेटिव: "आपातकालीन होते हुए भी गैर-आपातकालीन के रूप में पहचाना जाना" स्थिति अस्वीकार्य है। कंपनियां तत्काल मानव हस्तांतरण के सुरक्षा उपाय पर जोर देती हैं, लेकिन **अत्यधिक मामलों (संकोच, गुप्त भाषा, कॉल गुणवत्ता में गिरावट)** का प्रबंधन महत्वपूर्ण है।TechCrunch

  • पारदर्शिता और उत्तरदायित्व: AI निर्णय के मानदंड और लॉग की ऑडिट क्षमता, प्रशिक्षण डेटा का प्रबंधन (अमेरिका में संग्रहण, क्रॉस-ट्रेनिंग नहीं) पर सहमति आवश्यक है।Aurelian

  • संस्थागत समन्वय: AI वॉयस के नियमन मुख्य रूप से आउटबाउंड रोबोकॉल के खिलाफ केंद्रित है, और इनबाउंड AI उपयोग में ग्रे क्षेत्र बने हुए हैं। भविष्य के नियम निर्माण पर ध्यान देना होगा।##HTML_TAG

← लेख सूची पर वापस जाएं